世界の小規模言語モデル（SLM）市場（-2032）：提供サービス別、用途別、データモダリティ別分析レポート

2025年4月1日 marketing 小規模言語モデル（SLM）

市場概要

スモールランゲージモデル（SLM）市場は、2025年にUS$0.93億となり、2032年にはUS$54.5億の市場価値を記録し、予測期間中のCAGRは28.7%で成長すると予測されています。この市場拡大は、技術の進歩と軽量で効率的なAIシステムに対する業界の需要の変化によって促進されています。この成長の主な原動力は、エッジコンピューティングの利用拡大、特に、新たな計算のフロントランナーとしてのプライバシーファーストAIの開発、スケーリングの可能性、専門知識が限られている特定のドメインで使用できる高度に専門化された言語モデルに対する需要の増加です。エッジコンピューティングの台頭はこのトレンドの重要な要因であり、企業はクラウドに依存するのではなく、スマートフォン、IoTセンサー、ドローン、組み込みシステムでAIモデルを使用するようになってきています。この戦略は、集中型サーバーへの依存を最小限に抑えることで、レイテンシー、データ・セキュリティ、エネルギー消費に関する重要な問題に対処するものです。ヘルスケア、金融、自律走行車などの業界では、リアルタイムの意思決定と厳密なデータ管理を可能にするエッジベースのSLMが高く支持されています。スピードや精度を犠牲にすることなく、高度なモデルをローカルで実行できる機能は、重要な業務に変革をもたらします。さらに、エッジ中心のSLMは、装置とクラウドシステム間の継続的なデータ転送の必要性を減らすことで、運用コストの削減を可能にします。

スモール・ランゲージ・モデル（SLM）は、大規模なランゲージ・モデルに比べてパラメータ数が大幅に少ない（通常200億以下）人工知能モデルです。効率性、推論の高速化、計算コストの削減、プライバシーの強化のために設計されており、オンデバイス、エッジ、企業固有のアプリケーションに最適です。SLMは、会話型AI、テキスト要約、センチメント分析、ドメイン固有のモデル展開などのタスクにおいて、特にデータプライバシー、コスト効率、カスタマイズが重要な要件となる場合に優れています。

SLM市場の主な原動力は、計算効率のニーズです。人工知能が普及し、日常生活に統合されるにつれて、計算オーバーヘッドが少なく、高い性能を提供するモデルがますます必要とされています。大きな処理能力とメモリを必要とする大規模言語モデルと比較すると、SLMはスマートフォン、IoTデバイス、組み込みシステムなどの低消費電力デバイスで効果的に機能するように設計されています。モデルの刈り込み、（モデリング目的の）量子化、知識の蒸留（評価）、およびスパース注意メカニズムのような技術は、モデルサイズを縮小し、計算需要を最小限に抑えることによって、この効率を達成するのに役立ちます。計算効率の重視は、モバイル・アプリケーション、スマート・ホーム装置、リアルタイム・モニタリング・システムなど、コスト、エネルギー消費、レイテンシが重要な業界で特に顕著です。さらに、SLMは、AIモデルのトレーニングと展開に関連する二酸化炭素排出量を削減したいと考えている企業にとっても魅力的です。企業が持続可能なAIを採用し、運用コストの最適化に取り組む傾向が強まる中、効率性、精度、拡張性のバランスが取れたSLMの開発が目立ってきています。リソース効率の高いAIへのシフトは、モデルへのアクセシビリティを高めるだけでなく、従来のモデルが実用的でないようなリソース制約のある環境でAIを展開する新たな機会をももたらします。

SLM市場における大きな阻害要因は、標準化された評価基準やベンチマークが存在しないことです。GPT-4やBERTのような著名なモデルは、GLUE、SQuAD、SuperGLUEのようなベンチマークを確立していますが、SLMの評価はまだ一貫性がなく、断片的です。SLM は特定の業界、装置、アプリケーションに合わせて作られているため、性能を直接比較することは困難です。SLMの開発および運用は、効率、精度、遅延、堅牢性、エネルギー消費を正確に測定できる普遍的に認められた測定基準がないため、開発者や組織にとって大きな課題となります。さらに、標準化されたテストフレームワークがないため、モデルの信頼性、公平性、安全性の保証が妨げられます。この制約は、SLM開発者が業界標準や規制標準に準拠していることを実証する妨げにもなります。強力な評価基準がない限り、SLMは一貫した性能と信頼性を提供できないため信頼されず、さまざまな業界での利用が制限されます。この問題を解決するには、研究機関、業界関係者、規制機関が協力して、多様なユースケースや展開シナリオに対応するSLMの性能に特化した包括的なベンチマーク基準を開発する必要があります。

SLM 市場で生じている主な機会の 1 つは、汎用性の高いドメイン固有の言語モデルに対する需要です。大型言語モデル（LLM）は柔軟性を重視して設計されていますが、医療、金融、その他の法律や技術分野など、正確な専門用語が重要で、単語の文脈理解や業界固有の知識が最も重要となる専門分野では、その幅広い使用によって有効性が制限されることがよくあります。SLMはサイズが小さく、柔軟性が高いため、さまざまな業界のニーズに合わせて微調整やカスタマイズを行うのに適しています。医療レポートの要約、企業の財務予測サービスの提供、法的文書のレビュー、顧客サービスのチャットボット操作など、特定のユースケースで優れた性能を発揮するコンパクトなモデルの作成を追求する企業が増えています。さらに、これらのモデルをローカル・システムに実装することで、データ・プライバシーとセキュリティが向上します。企業が正確性、効率性、コンプライアンスを提供するAIソリューションを求め続ける中、高品質でドメインに特化したSLMを提供する企業には大きな市場機会があります。この傾向は、合理化された微調整、転移学習、モデル圧縮のためのツールやプラットフォームの技術革新も促進し、SLMの開発と展開をこれまで以上に迅速、安価、かつ効率的にしています。

小規模言語モデル市場における主な課題は、効率を維持しながら最適な性能を達成することです。精度を向上させるために大規模な計算リソースと大規模なデータセットを利用する大規模モデルとは対照的に、SLMはサイズが小さく、計算能力が低いという制約があります。モデルの刈り込み、量子化、および知識の蒸留技術は、モデルサイズを縮小するのに有効ですが、多くの場合、言語または推論を理解する能力の低下、文脈の正確性の低下、および言語モデルの意思決定能力の低下を招きます。この問題は、医療診断、法的文書分析、自律システムのリアルタイム意思決定など、深い理解力、創造性、または高い精度を必要とする複雑なタスクにSLMを使用する場合に特に顕著になります。さらに、効率と性能のバランスを効果的にとるモデルを作成することは、業界やアプリケーションによって要求が異なるため、より困難になっています。SLMには最適化のための標準化されたフレームワークがないため、さまざまなユースケースで望ましい性能を達成することがより困難になっています。より小さく、より速く、より効率的な言語モデルへのニーズが高まる中、開発者は、高品質の結果を保証するために、モデル・アーキテクチャ、トレーニング技術、または評価方法を常に改善しています。
スモール・ランゲージ・モデル（SLM）のエコシステムは、モデル・サイズとサービス・タイプによって分類されたさまざまなプロバイダーで構成されています。IBM、Microsoft、Infosys、Alibabaなどの大手企業は、20億以下のパラメータから200億のパラメータまでのモデルを提供しています。商用プロバイダーには、Cohere、AI21 Labs、Krutrim、Arceeなどがあります。Groq、Lamini、Cerebrasなどのサービス・プロバイダーがプラットフォーム・サービスを提供し、Google、NVIDIA、Hugging Faceなどが無料で使えるSLMを提供しています。エコシステムは、さまざまなユースケースに対応する多様なサービスを反映しています。

テクノロジー＆ソフトウェア・プロバイダは、さまざまな業界にわたるAIソリューションの開発、展開、スケーリングにおいて重要な役割を担っていることから、2025年には小規模言語モデルの最大のエンドユーザになると予想されます。AI技術の主要な開発者および販売者として、これらの企業は、自然言語処理（NLP）ツール、音声アシスタント、チャットボット、コード生成システム、およびレコメンデーションエンジンを含む幅広いアプリケーションをサポートするために、効率的でカスタマイズ可能な言語モデルを必要としています。テクノロジーおよびソフトウェア企業は、従来の企業とは異なり、事業規模が大きいため、精度と応答性を維持しながら、毎日何百万ものユーザーインタラクションを処理できる効率的なモデルが必要です。さらに、テクノロジー・プロバイダーは研究開発の最前線にあり、SLMのパフォーマンスを高めるために、知識の蒸留、量子化、刈り込みなどのモデル最適化技術に多額の投資を行っています。クラウドベースのAPIやエッジデプロイメントを通じてAIソリューションを提供する傾向が強まっているため、さまざまなプラットフォームや装置に適した軽量でリソース効率の高いモデルへの需要がさらに高まっています。企業が運用の効率化、待ち時間の短縮、ユーザー体験の向上に注力する中、テクノロジープロバイダーやソフトウェアプロバイダーによるSLMの採用は今後も持続的に拡大するでしょう。このリーダーシップの原動力は、迅速な技術革新、スケーラブルなソリューションの展開、グローバル産業の多様なニーズへの対応力です。

北米は、高度なAIインフラ、強力な研究開発エコシステム、トップクラスのテクノロジー企業の集積により、2025年の市場シェアでSML市場をリードすると予測されています。OpenAI、Google、Microsoft、NVIDIA、Metaなど、この地域の主要なAI開発企業は、さまざまな産業向けの効率的な言語モデルの作成に積極的に投資しています。さらに、北米ではベンチャーキャピタルや政府からの資金提供、企業投資による強力な財政支援が、AIイノベーションに有利な環境を提供しています。アメリカとカナダは、スマートフォン、IoTシステム、自律走行車における効率的なオンデバイス処理のためにSLMに依存するエッジAI技術を採用する最前線にもあります。この地域は、AIを取り巻く規制やプライバシー基準の維持に積極的な役割を担っており、厳格なコンプライアンス要件を満たすプライバシー重視のSLMの開発を後押ししています。SLMの利用は、医療、金融、小売、製造などさまざまな業界におけるパーソナライズされたAIソリューションの需要によってさらに強化されています。さらに、最先端の計算リソースと熟練したAI人材の存在が、SLMの迅速な導入を促進しています。AIの効率性、拡張性、費用対効果の向上にますます注目が集まる中、北米は世界のSLM市場でトップの座を維持する構えです。

北米はWCM市場を支配すると推定され、アメリカがカナダより高い市場シェアを誇っています。両国とも、ウェブサイトのコンテンツ作成、編集、公開を効率化するAl、ML、クラウドコンピューティングなどの先進技術に多大な投資を行っています。主なWCMプレーヤーは、アドビ、マイクロソフト、オラクル、プログレス、アップランド・ソフトウェア、RWSなど。これらの企業は、よりパーソナライズされた効率的なコンテンツ管理のデジタル体験に対する需要の高まりに対応するために、高度なWebコンテンツ管理プラットフォームを構築しています。北米の企業もデジタルマーケティング戦略に多額の投資を行っており、ウェブコンテンツ管理ソリューションの採用を強化しています。米連邦取引委員会（FTC）などの規制機関は、データプライバシーやコンテンツセキュリティに関する厳格なガイドラインを設定しており、企業はコンプライアンスを確保するために高度なウェブコンテンツ管理ソリューションの導入を迫られています。高度に発達したITインフラと急成長する技術進歩により、北米は世界のWCM市場で最大の貢献国となっています。データ・プライバシーとコンテンツ・セキュリティのために開発された厳格な規制の枠組みにより、業界はより強力なWCMシステムを求めています。ウェブコンテンツ管理ソリューションの導入ではアメリカとカナダが市場をリードしており、2024年にはアメリカが首位に立ち、予測期間中のCAGRはカナダが最も高くなると予想されています。

2025年2月、マイクロソフトは先に発売されたPhi-4モデルを拡張したPhi-4シリーズモデルを発表。新たに追加されたのは、Phi-4-mini-instructとPhi-4-multimodalです。Phi-4-mini-instructは、多言語理解、推論、コーディング、数学の強化をもたらします。Phi-4-multimodalは画像とテキストの入力を受け付け、テキスト出力を生成します。これらのモデルは、Hugging Face、Azure AI Foundry Model Catalog、GitHub Models、Ollamaで利用可能です。
2025年2月、IBMは、企業用に設計された新しいマルチモーダルおよび推論AIモデルでGraniteモデルファミリーを拡張しました。これらのモデルは、意思決定を強化し、複雑なタスクを自動化し、顧客体験を向上させます。このリリースには、画像やテキストを理解できるGranite Multimodalと、論理的推論に特化したGranite Reasoningが含まれます。IBMは、正確で透明性が高く、特定の業界のニーズに合わせたAIツールを企業に提供し、シームレスな統合と責任あるAIの導入を促進することを目指しています。
2025年1月、Arcee AIはDeepSeek-V3から抽出した2つの新しい小型言語モデル（SLM）、Virtuoso-LiteとVirtuoso-Medium-v2をリリースしました。Virtuoso-LiteはFalconアーキテクチャで構築されており、Virtuoso-Medium-v2はベンチマークテストでArceeのオリジナルの72Bモデルを上回っています。両モデルとも、ロジットレベルの蒸留と独自の「フュージョン・マージ」技術を利用し、数学とコードタスクのパフォーマンスを強化しています。
2024年11月、AmazonはAnthropicへの投資を40億米ドル追加しました。このパートナーシップの目的は、AWS Trainiumを使用してAnthropicの最も高度なAIモデルをトレーニングし、パワーを供給することです。新しく導入されたClaude 3.5 HaikuとアップグレードされたClaude 3.5 Sonnetを含むAnthropicのClaudeモデルは、Amazon Bedrockで利用可能です。Anthropicのテストによると、アップグレードされたClaude 3.5 Sonnetは、高度なエージェント機能を持ち、エージェントコーディングのタスクにおいて、一般に公開されている全てのモデルを凌駕しています。

主要企業・市場シェア

スモール・ランゲージ・モデル（SLM）市場は、幅広い地域で存在感を示す少数の主要プレーヤーによって支配されています。小型言語モデル（SLM）市場の主要プレーヤーは以下の通りです。

OpenAI
Anthropic
Microsoft
Stability AI
Groq
AWS
Fireworks AI
Together AI
AI21 Labs
IBM
Cerebras
Snowflake
Meta
Cohere
Infosys

【目次】

はじめに
1
1.1 調査の目的
1.2 市場の定義包含と除外
1.3 市場範囲市場セグメンテーション対象地域調査対象年
1.4 通貨
1.5 利害関係者

調査方法
2
2.1 調査データ二次データ一次データ一次プロファイルのブレークアップ主要な業界インサイト
2.2 市場ブレークアップとデータの三角測量
2.3 市場規模の推定トップダウンアプローチボトムアップアプローチ
2.4 市場予測
2.5 本調査の前提条件
2.6 調査の限界

エグゼクティブサマリー
3

プレミアムインサイト
4
4.1 小規模言語モデルの世界市場における魅力的な機会
4.2 顧客情報システム市場、オファリング別、2025年対2032年
4.3 顧客情報システム市場：展開形態別、2025年対2032年
4.4 顧客情報システム市場：用途別、2025年対2032年
4.5 顧客情報システム市場：データモダリティ別、2025年対2032年
4.6 顧客情報システム市場：モデルサイズ別、2025年対2032年
4.7 顧客情報システム市場：エンドユーザー別、2025年対2032年
4.8 顧客情報システム市場：地域別、2025年

市場概要
5
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス推進要因阻害要因機会課題
5.3 小規模言語モデルの進化
5.4 サプライチェーン分析
5.5 エコシステム分析
5.6 投資状況と資金調達シナリオ
5.7 ケーススタディ分析ケーススタディ1 ケーススタディ2 ケーススタディ3
5.8 技術分析主要技術 – モデルの量子化と刈り込み – 知識の蒸留 – トランスフォーマー – 連携学習 – スパースと低ランクの適応補完技術 – エッジAIとニューロモーフィックコンピューティング – 数ショット学習とゼロショット学習 – 敵対的トレーニングとセキュリティメカニズム – 継続的学習と適応AI 隣接技術 – マルチモーダルAI – デジタルツインとシミュレーション AIを利用したコード生成と自動化 – ブロックチェーンと分散AI
5. 9 規制情勢規制機関、政府機関、その他の組織主な規制- 北米- ヨーロッパ- アジア太平洋- 中東・アフリカ- 中南米特許分析- 方法論- 出願特許（文書種類別）、2016-2025年- 技術革新と特許出願価格分析- 主要企業の平均販売価格（提供品目別）、2024年- 主要企業の平均販売価格、モデルサイズ別、2024年主要会議・イベント、2025年～2026年ポーターファイブフォース分析-新規参入の脅威-代替品の脅威-供給者の交渉力-買い手の交渉力-競争の激しさ小型言語モデル市場の買い手/顧客に影響を与える主要ステークホルダーと購買基準-購買プロセスにおける主要ステークホルダー-購買基準

小型言語モデル市場、製品別
6
6.1 導入ソフトウェア：小型言語モデル市場の促進要因
6.2 ソフトウェア
6.3 サービスカスタムモデル開発モデルトレーニング／微調整サービス統合＆展開サービスコンサルティング＆アドバイザリーサービスその他

小型言語モデル市場：展開種類別
7
7.1 導入展開モード：小規模言語モデル市場の促進要因
7.2 クラウド
7.3 オンプレミス
7.4 エッジ装置

小型言語モデル市場、用途別
8
8.1 導入アプリケーション：小型言語モデル市場の促進要因
8.2 コンテンツ生成
8.3 センチメント分析
8.4 意味検索と情報検索
8.5 会話AI
8.6 翻訳とローカリゼーション
8.7 データ抽出と文書分析
8.8 その他

小規模言語モデル市場、データモダリティ別
9
9.1 導入データモダリティ：小型言語モデル市場の促進要因
9.2 テキスト
9.3 音声
9.4 ビデオ
9.5 コード
9.6 マルチモーダル小型言語モデル市場：モデルサイズ別

小型言語モデル市場、モデルサイズ別
10
10.1 導入モデルサイズ：小型言語モデル市場の促進要因
10.2 20億未満のパラメータ
103 20億～80億パラメータ未満
104 80億～120億パラメータ未満
105 120億～200億パラメータ

小型言語モデル市場、エンドユーザー別
11
11.1 導入企業ユーザー：小型言語モデル市場の促進要因
11.2 企業の種類別 Bfsi ヘルスケア＆ライフサイエンス小売＆eコマーステクノロジー＆ソフトウェアプロバイダーメディア＆エンターテイメントテレコミュニケーション自動車製造法律事務所 – その他
11.3 個人ユーザー別

…

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レポートコード：TC 9343