 基盤モデル - 市場シェア分析、業界動向・統計、成長予測（2026年～2031年）Foundation Model - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2026 - 2031) 基盤モデルの市場分析 Mordor Intelligenceによると、ファウンデーションモデルの市場規模は、2025年の217億2000万米ドル、2026年の312億米ドルから、2031年までに1192億9000万米ドルへと拡大すると予測されて... もっと見る
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サマリー基盤モデルの市場分析Mordor Intelligenceによると、ファウンデーションモデルの市場規模は、2025年の217億2000万米ドル、2026年の312億米ドルから、2031年までに1192億9000万米ドルへと拡大すると予測されており、 2026年から2031年にかけて年平均成長率（CAGR）30.76％を記録する見込みです。 本レポートは、モデルタイプ（大規模言語モデル、マルチモーダルモデルなど）、導入形態（クラウド型およびオンプレミス型）、企業規模（大企業および中小企業）、 用途（コンテンツ生成、カスタマーサポートおよびバーチャルアシスタントなど）、エンドユーザー（BFSI、ヘルスケアなど）、および地域ごとに分類されています。市場予測は金額（米ドル）ベースで提示されています。 世界の基盤モデル市場の動向と洞察マルチモーダルモデルや推論モデルに対する企業の需要が、アーキテクチャのアップグレードを後押ししている企業はもはや、主に草案作成を目的としてモデルを購入することはなくなりました。なぜなら、現在では、文書、画像、音声、構造化された記録を同じワークフロー内で処理できるシステムが求められているからです。これにより、基盤モデル市場全体の調達基準が変化しており、購入者はモデルが多段階の推論と信頼性の高いタスク実行をサポートすることをますます期待するようになっています。 医療、防衛、メディアなどの分野では、入力データが複数の形式で届き、テキストのみのシステムでは効果的に処理できないため、マルチモーダル機能の重要性がさらに高まっています。また、アクションや推奨事項を生成する前に、記録、視覚情報、指示を結びつけることに依存するユースケースも強化されます。 Appleの第3世代基盤モデルファミリーは、ハードウェアの制約がある環境における言語および画像理解のために、デバイス内処理型とサーバーベース型のバリエーションを組み合わせることで、この方向性を反映しています。こうしたアーキテクチャが成熟するにつれ、基盤モデル市場は、単体のコンテンツツールではなく、より広範な推論システムへと移行しつつあります。 ドメイン特化型基盤モデルへの急速な移行が、リスクの高い業界における購入優先順位を変えている広範なインターネットデータで学習された汎用モデルは、精度、トレーサビリティ、およびドメインの文脈が求められるワークフローにおいて、その有効性を失いつつあります。金融分野では、IEEE CSCloudで発表された研究により、金融データセットを用いたモジュール型LoRAによるドメイン適応型ポストトレーニングを行うことで、70億パラメータのコンパクトなモデルが、特定の金融ベンチマークにおいてGPT-4を上回る性能を発揮することが示されました。 医療分野では、HL7 FHIR標準化された臨床データで微調整されたEHR基盤モデルが、6つの主要な臨床予測タスクにおいて進歩を示しており、専門化されたアーキテクチャが台頭している理由を裏付けています。これにより、規制の厳しい環境にある企業は、より多くの監督を必要とする広範なモデルよりも、より小規模でターゲットを絞ったシステムを好むようになっています。 また、すべてのタスクを有料のフロンティアAPI経由で処理する代わりに、微調整済みのモデルを管理されたインフラ内で実行できれば、総運用コストを削減できる。ファウンデーションモデル市場において、この変化により、単なるモデルへのアクセス提供にとどまらず、微調整、統合、ガバナンスをサポートするベンダーへと価値がシフトしつつある。 GPUへの依存度の高さとフロンティアでのトレーニングコストが、競争の舞台を狭めているフロンティアモデルの学習には依然として多額の資金投入が必要であるため、GPUへの高い依存度は、ファウンデーションモデル市場における最も明白な構造的制約の一つであり続けています。現在、最新世代のフロンティアモデルの学習コストは1億米ドルを超えることが常態化しており、2024年の単一の学習実行で最大規模のものは3億9,000万米ドル近くに達しました。 このため、真のフロンティア開発は、繰り返される学習サイクルを吸収できる資本とインフラを備えた、ハイパースケーラーの支援を受けるごく少数の組織に集中したままとなっている。その影響は学習にとどまらず、高度なハードウェアへのアクセスは、推論の規模、リリース時期、そして長期的なサービスの経済性にも影響を及ぼす。 先端半導体に対する輸出規制は、管轄区域間でアクセス格差をさらに拡大させる要因となっており、これが最先端技術でスケールアップできる主体を左右している。基礎モデル市場において、こうした要因が相まって、長期にわたりモデル性能のリーダーシップを維持できる企業の範囲が狭められている。 詳細レポートで分析されているその他の推進要因および制約要因には、以下のものが含まれます：
推進要因および抑制要因の完全な一覧については、目次をご確認ください。 セグメント分析2025年のファウンデーションモデル市場シェアをモデルタイプ別に見ると、大規模言語モデルが59.11％を占め、テキスト中心の導入が依然として主要な商用基盤となっている。 購入者が、連携したワークフロー全体でテキスト、画像、音声、構造化データを処理できる単一のシステムをますます求めるようになるにつれ、マルチモーダルモデルは2031年まで年平均成長率（CAGR）31.34％で拡大すると予測されている。 ビジョンモデルは、ファウンデーションモデル市場において、依然としてニッチながらも重要なカテゴリーであり、特に画像の理解が中心となる検査、放射線診断のトリアージ、ビジュアル検索の環境において重要性を増している。 音声、オーディオ、ドメイン固有のモデルを含むその他のモデルタイプも、音声インターフェース、レイテンシ、または専門用語のせいで汎用アーキテクチャとの適合性が低い場面において、注目を集めつつある。セグメントの構成から、基盤モデル市場は単一モダリティのツールから、より複雑な企業環境全体で動作可能な広範な推論システムへと移行しつつあることがわかる。 多くの主要なモデルが、同一のワークフロー内でドキュメント、画像、コードに対応するようになったため、大規模言語モデルとマルチモーダルモデルの境界はすでに曖昧になりつつあります。 Appleの第3世代ファウンデーションモデルファミリーは、ハードウェアの制約がある環境向けに言語と画像の理解を組み合わせた、デバイス内およびサーバーベースのバリエーションを提供することで、この傾向を反映しています。したがって、ファウンデーションモデル業界では、モデルの汎用性と、より効率的な推論、そしてシンプルな導入を両立できるベンダーが評価されることになるでしょう。 2025年には、AWS、Azure、Google Cloudによるマネージドサービスがモデルホスティングの運用負担を軽減したことから、クラウドベースの導入がファウンデーションモデル市場の66.39%を占めました。 オンプレミス展開は、機密性の高い環境におけるセキュリティ、制御、およびローカル管理型インフラへの需要の高まりを反映し、2031年まで年平均成長率（CAGR）39.90％で拡大すると予測されています。 この傾向は、ファウンデーションモデル市場が単に特定の導入形態を他よりも優先しているわけではないことを示しており、これは、購入者の優先順位がデータの機密性、ワークロードの種類、および内部ガバナンスのニーズによって異なるためである。 オープンなエコシステムは、厳格なベンダーロックインやクラウド限定の固定的な運用モデルに縛られることなく、企業がモデルを自由に展開できるようにすることで、この変化を支えています。実際には、多くの組織にとってクラウドが依然としてデフォルトの選択肢ですが、高付加価値のユースケースの割合が増加するにつれ、オンプレミス展開は戦略的な要件となっています。 また、クラウドとオンプレミスの環境は、明確に互いに置き換わり合っているわけでもありません。これは、多くの大企業が現在、リスクやデータの種類に応じてワークロードを分割するハイブリッドアーキテクチャを採用しているためです。 機密性の高い推論処理は多くの場合、社内インフラ上で実行される一方、機密性が低く処理量の多いタスクは引き続き外部APIを通じて実行されています。デバイス内およびサーバーベースのバリエーションを網羅するAppleの第3世代ファウンデーションモデルファミリーは、ハイブリッド展開が例外的なケースではなく、実用的な設計選択肢になりつつあることを示しています。 これは、報告されているクラウドの優位性が、ファウンデーションモデル市場における社内展開能力の重要性を過小評価している可能性があることを意味します。政府や防衛分野での採用は、この点をさらに裏付けています。なぜなら、セキュアでエアギャップ化された環境では、ハードウェアに常駐するモデルと、それに対する特化したサポートがしばしば必要とされるからです。 報告書の対象範囲（全文）：
地理分析北米 accounted for 39.37% of そのfoundation model market in 2025, making it そのlargest regional revenue pool. The region benefits from そのco-location of frontier AI labs, hyperscaler headquarters, and a deep enterprise software base that helps commercialize new models quickly. The アメリカ合衆国 remains そのmain anchor of this position because it combines model development leadership with strong cloud distribution and enterprise procurement activity. カナダ adds depth through research strength linked to そのToronto and Montreal AI ecosystems, which continue to support talent supply and academic influence. In そのfoundation model market, 南アメリカ remains earlier in adoption and more dependent on cloud APIs from U.S. and ヨーロッパan providers than on local frontier model development. ヨーロッパ presents そのmost compliance-heavy operating environment in そのfoundation model market, because documentation, transparency, and testing obligations shape how providers launch and maintain models. That does not stop demand, as financial services and industrial manufacturing remain important buying centers across ドイツ, そのイギリス, フランス, イタリア, and スペイン. The result is a two-track regional pattern in which deployment moves ahead, while governance spending also rises to meet new operating rules. The 中東 is also gaining relevance, as sovereign AI infrastructure plans and local hosting ambitions create a clearer role for regional deployment hubs. アジア太平洋地域 is projected to expand at a 32.89% CAGR through 2031, making it そのfastest-growing regional block in そのfoundation model market. 中国’s open-weight ecosystem is scaling quickly, and Alibaba reported that そのQwen series had exceeded 300 model versions, 300 million downloads, and 100,000 derivative fine-tuned models by April 2025. 中国 National Petroleum’s Kunlun foundation model had reached 152 deployment scenarios by May 2026, which shows how そのfoundation model market in アジア太平洋地域 is linking model development with large industrial use cases. 韓国’s Framework Act on Artificial Intelligence Development took effect in January 2026 and added a formal compliance layer for foreign AI companies operating in そのcountry. インド and 日本 are also scaling quickly, while アフリカ, led by 南アフリカ, remains at an earlier stage where multilingual design and mobile-first delivery are important for broader deployment. 本レポートで取り上げている企業のリスト：
その他の特典：
目次1 はじめに1.1 本調査の前提および市場の定義 1.2 本調査の範囲 2 調査方法 3 エグゼクティブ・サマリー 4 市場動向 4.1 市場概要 4.2 市場の推進要因 4.2.1 マルチモーダルおよび推論モデルに対する企業の需要 4.2.2 ドメイン特化型基盤モデルへの急速な移行 4.2.3 オープンウェイト・エコシステムによる推論コストの削減 4.2.4 コアビジネスワークフロー全体へのAIエージェントの導入 4.2.5 クラウドネイティブのモデルホスティングおよびマネージドAIプラットフォーム 4.2.6 モデルの微調整、ガードレール、ガバナンス層に対する需要 4.3 市場の制約要因 4.3.1 GPUへの高い依存度と最先端のトレーニングコスト 4.3.2 規制対象ワークフローにおける「幻覚」リスク 4.3.3 データ主権と国境を越えたモデルホスティングの制約 4.3.4 モデル、データ、展開の各レイヤーにまたがる断片化されたコンプライアンス負担 4.4 業界バリューチェーン分析 4.5 技術的展望 4.6 規制環境 4.7 ポーターの5つの力分析 4.7.1 供給者の交渉力 4.7.2 購入者の交渉力 4.7.3 新規参入の脅威 4.7.4 代替品の脅威 4.7.5 競合他社間の競争 4.8 価格分析 4.9 マクロ経済要因が市場に与える影響 5 市場規模および成長予測（金額ベース） 5.1 モデルタイプ別 5.1.1 大規模言語モデル 5.1.2 マルチモーダルモデル 5.1.3 ビジョンモデル 5.1.4 その他のモデルタイプ（音声・オーディオモデル、ドメイン特化型モデルなど） 5.2 導入形態別 5.2.1 クラウド型 5.2.2 オンプレミス型 5.3 企業規模別 5.3.1 大企業 5.3.2 中小企業 5.4 用途別 5.4.1 コンテンツ生成 5.4.2 カスタマーサポートおよびバーチャルアシスタント 5.4.3 ナレッジマネジメント 5.4.4 サイバーセキュリティおよび不正検知 5.4.5 ビジネスインテリジェンスおよび分析 5.4.6 その他の用途（ソフトウェア開発、創薬など） 5.5 エンドユーザー別 5.5.1 BFSI 5.5.2 医療 5.5.3 ITおよび通信 5.5.4 製造 5.5.5 政府・防衛 5.5.6 その他のエンドユーザー（小売・Eコマース、メディア・エンターテインメント、教育など） 5.6 地域別 5.6.1 北米 5.6.1.1 米国 5.6.1.2 カナダ 5.6.2 南米 5.6.2.1 ブラジル 5.6.2.2 アルゼンチン 5.6.2.3 南米のその他地域 5.6.3 欧州 5.6.3.1 ドイツ 5.6.3.2 英国 5.6.3.3 フランス 5.6.3.4 イタリア 5.6.3.5 スペイン 5.6.3.6 その他の欧州諸国 5.6.4 アジア太平洋地域 5.6.4.1 中国 5.6.4.2 インド 5.6.4.3 日本 5.6.4.4 韓国 5.6.4.5 アジア太平洋のその他地域 5.6.5 中東 5.6.5.1 サウジアラビア 5.6.5.2 アラブ首長国連邦 5.6.5.3 中東のその他地域 5.6.6 アフリカ 5.6.6.1 南アフリカ 5.6.6.2 アフリカその他 6 競争環境 6.1 市場集中度 6.2 戦略的動き（戦略的提携、モデル発売、オープンウェイトの発表、クラウド流通、M&A） 6.3 市場ポジショニング分析 6.4 企業概要（グローバルレベルの概要、市場レベルの概要、中核セグメント、入手可能な財務情報、戦略情報、市場順位／シェア、製品およびサービス、最近の動向を含む） 6.4.1 OpenAI LLC 6.4.2 マイクロソフト社 6.4.3 Google LLC 6.4.4 Amazon Web Services, Inc. 6.4.5 Meta Platforms, Inc. 6.4.6 Anthropic PBC 6.4.7 NVIDIA Corporation 6.4.8 IBM Corporation 6.4.9 オラクル・コーポレーション 6.4.10 セールスフォース・インク 6.4.11 ハギング・フェイス・インク 6.4.12 ミストラルAI SAS 6.4.13 コヒア・インク 6.4.14 データブリックス・インク 6.4.15 Baidu, Inc. 6.4.16 Alibaba Cloud（Alibaba Group Holding Limited） 6.4.17 Tencent Holdings Limited 6.4.18 Huawei Technologies Co., Ltd. 6.4.19 AI21 Labs Ltd. 6.4.20 xAI Corp. 6.4.21 DeepSeek (杭州DeepSeek人工知能有限公司) 7 市場機会と将来展望 7.1 未開拓分野および未充足ニーズの評価
SummaryFoundation Model Market AnalysisAccording to Mordor Intelligence, the foundation model market size is projected to expand from USD 21.72 billion in 2025 and USD 31.20 billion in 2026 to USD 119.29 billion by 2031, registering a CAGR of 30.76% from 2026 to 2031. This report is Segmented by Model Type (Large Language Models, Multimodal Models, and More), Deployment Mode (Cloud-Based and On-Premise), Enterprise Size (Large Enterprises and Small and Medium Enterprises), Application (Content Generation, Customer Support and Virtual Assistants, and More), End User (BFSI, Healthcare, and More), and Geography. The Market Forecasts are Provided in Terms of Value (USD). Global Foundation Model Market Trends and InsightsEnterprise Demand for Multimodal and Reasoning Models Drives Architecture UpgradesEnterprises are no longer buying models mainly for draft generation, because they now want systems that can process documents, images, audio, and structured records inside the same workflow. This is changing procurement standards across the foundation model market, where buyers increasingly expect models to support multi-step reasoning and dependable task execution. Multimodal capability matters more in sectors such as healthcare, defense, and media, where input data arrives in multiple formats and cannot be handled effectively by text-only systems. It also strengthens use cases that depend on connecting records, visuals, and instructions before producing an action or recommendation. Apple’s third-generation foundation model family reflects this direction by combining on-device and server-based variants for language and image understanding in hardware-constrained environments. As these architectures mature, the foundation model market is shifting toward broader reasoning systems rather than standalone content tools. Rapid Shift to Domain-Tuned Foundation Models Changes Buying Priorities in High-Stakes VerticalsGeneral-purpose models trained on broad internet data are becoming less effective in workflows that need precision, traceability, and domain context. In finance, research presented through IEEE CSCloud showed that domain-adaptive post-training with modular LoRA on financial datasets enabled compact 7-billion-parameter models to outperform GPT-4 on selected financial benchmarks. In healthcare, EHR foundation models fine-tuned on HL7 FHIR-standardized clinical data have demonstrated progress across 6 major clinical forecasting tasks, underscoring why specialized architectures are gaining ground. This is pushing enterprises in regulated settings to prefer smaller, more targeted systems over broader models that require greater supervision. It also lowers total operating cost when a fine-tuned model can run inside controlled infrastructure instead of sending every task through a premium frontier API. In the foundation model market, that shift is moving value toward vendors that support fine-tuning, integration, and governance rather than only raw model access. High GPU Dependency and Frontier Training Costs Compress the Competitive FieldHigh GPU dependency remains one of the clearest structural restraints on the foundation model market, as frontier model training still requires substantial capital commitments. Current-generation frontier training runs now regularly exceed USD 100 million, and the largest single run in 2024 reached nearly USD 390 million. This keeps true frontier development concentrated among a very small group of hyperscaler-backed organizations with the capital and infrastructure to absorb repeated training cycles. The effect is not limited to training, because access to advanced hardware also shapes inference scale, release timing, and long-term service economics. Export controls on advanced semiconductors add another layer of uneven access across jurisdictions, which affects who can scale at the leading edge. In the foundation model market, that combination narrows the field of firms that can sustain model-performance leadership over time. Other drivers and restraints analyzed in the detailed report include:
For complete list of drivers and restraints, kindly check the Table Of Contents. Segment AnalysisLarge language models accounted for 59.11% of the foundation model market share in 2025 by model type, maintaining text-centric deployments as the primary commercial base. Multimodal models are projected to expand at a 31.34% CAGR through 2031, as buyers increasingly seek a single system that can process text, images, audio, and structured data across connected workflows. Vision models remain a focused but important category in the foundation model market, especially in inspection, radiology triage, and visual search environments where image understanding is central. Other model types, including speech, audio, and domain-specific models, are also gaining traction where voice interfaces, latency, or technical vocabularies create a poor fit for broad architectures. The segment mix shows that the foundation model market is moving from single-modality tools toward broader reasoning systems that can operate across more complex enterprise contexts. The boundary between large language models and multimodal models is already becoming less clear, as many leading releases now support documents, images, and code within the same workflow. Apple’s third-generation foundation model family reflects this trend with on-device and server-based variants that combine language and image understanding for hardware-constrained environments. The foundation model industry is therefore likely to reward vendors that can combine model breadth with more efficient inference and simpler deployment. Cloud-based deployment accounted for 66.39% of the foundation model market in 2025, as managed services from AWS, Azure, and Google Cloud reduce the operational burden of model hosting. On-premise deployment is projected to expand at a 39.90% CAGR through 2031, reflecting stronger demand for security, control, and locally managed infrastructure in sensitive environments. This pattern shows that the foundation model market is not simply favoring one mode over another, because buyer priorities now differ by data sensitivity, workload type, and internal governance needs. The open-weight ecosystem supports that shift by giving enterprises more freedom to deploy models without tight vendor lock-in or fixed cloud-only operating models. In practice, cloud remains the default for many organizations, but local deployment has become a strategic requirement for an increasing share of high-value use cases. Cloud and on-premise setups are also not replacing each other in a clean line, because many large organizations now use hybrid architectures that split workloads by risk and data class. Sensitive inference often runs on internal infrastructure, while non-sensitive, high-volume tasks continue to run through external APIs. Apple’s third-generation foundation model family, spanning on-device and server-based variants, shows that hybrid deployment is becoming a practical design choice rather than an edge case. This means reported cloud leadership can understate the importance of internal deployment capability in the foundation model market. Government and defense adoption reinforces that point, because secure, air-gapped environments often require hardware-resident models and tailored support for them. Complete Report Scope:
Geography AnalysisNorth America accounted for 39.37% of the foundation model market in 2025, making it the largest regional revenue pool. The region benefits from the co-location of frontier AI labs, hyperscaler headquarters, and a deep enterprise software base that helps commercialize new models quickly. The United States remains the main anchor of this position because it combines model development leadership with strong cloud distribution and enterprise procurement activity. Canada adds depth through research strength linked to the Toronto and Montreal AI ecosystems, which continue to support talent supply and academic influence. In the foundation model market, South America remains earlier in adoption and more dependent on cloud APIs from U.S. and European providers than on local frontier model development. Europe presents the most compliance-heavy operating environment in the foundation model market, because documentation, transparency, and testing obligations shape how providers launch and maintain models. That does not stop demand, as financial services and industrial manufacturing remain important buying centers across Germany, the United Kingdom, France, Italy, and Spain. The result is a two-track regional pattern in which deployment moves ahead, while governance spending also rises to meet new operating rules. The Middle East is also gaining relevance, as sovereign AI infrastructure plans and local hosting ambitions create a clearer role for regional deployment hubs. Asia-Pacific is projected to expand at a 32.89% CAGR through 2031, making it the fastest-growing regional block in the foundation model market. China’s open-weight ecosystem is scaling quickly, and Alibaba reported that the Qwen series had exceeded 300 model versions, 300 million downloads, and 100,000 derivative fine-tuned models by April 2025. China National Petroleum’s Kunlun foundation model had reached 152 deployment scenarios by May 2026, which shows how the foundation model market in Asia-Pacific is linking model development with large industrial use cases. South Korea’s Framework Act on Artificial Intelligence Development took effect in January 2026 and added a formal compliance layer for foreign AI companies operating in the country. India and Japan are also scaling quickly, while Africa, led by South Africa, remains at an earlier stage where multilingual design and mobile-first delivery are important for broader deployment. List of Companies Covered in this Report:
Additional Benefits:
Table of Contents1 INTRODUCTION
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