専門特化型生成AIモデル、2025年に114億ドル市場へ

Gartnerが2025年7月10日に発表した最新予測によると、2025年の世界における生成AIモデルへのエンドユーザー支出は1,420億ドルに達する見通しです。

Gartner Forecasts Worldwide End-User Spending on GenAI Models to Total $14.2 Billion in 2025

特に、業界や業務に特化した「専門特化型モデル」への支出が急増し、生成AIの進化は新たな段階に入ろうとしています。今回は、Gartnerの予測データをもとに、生成AI市場の現状と今後の展望、企業戦略への影響について詳しく解説します。

汎用から専門特化へ──生成AIの支出構造が大きく変化

Gartnerが2025年7月10日に公表した市場予測によると、2025年における生成AIモデル全体へのエンドユーザー支出は1,420億ドルに到達し、前年比148.3%の成長を見込んでいます。中でも注目されるのが、専門特化型生成AIモデル（Specialized GenAI Models）への支出です。これは業界ごと、あるいは業務ごとに特化したデータで訓練されたAIモデルであり、2025年には114億6,000万ドルに達し、前年比で279.2%の成長と推定されています。

この分野の急成長は、生成AI市場が「汎用モデルから専門特化型モデルへ」と軸足を移しつつあることを示しています。Gartnerのシニア・プリンシパル・リサーチアナリストであるアラナスリー・チェパルティ氏は、「今後、企業は信頼性や業務適合性の観点から、汎用的な大規模言語モデル（LLMs）よりも、用途を絞った縦型のモデルを選好するようになる」と述べています。

専門特化型モデルの魅力──性能、コスト、信頼性の最適化

専門特化型モデルの最大の特徴は、「より少ないデータ量でより高い精度と関連性が得られる」ことにあります。汎用の基盤モデルが数十億から数千億のパラメータと膨大なコーパスに依存するのに対し、専門特化型モデルは限定された業界知識や企業内文書に基づいて学習されており、以下の点で大きな優位性を発揮します。

• パフォーマンスの最適化：業務に即した回答や推論が可能で、誤回答や幻覚（ハルシネーション）のリスクが低減

• コスト効率の向上：モデルサイズが小さく、推論コストや運用負荷を軽減

• 導入スピードの短縮：汎用モデルに比べて学習期間が短く、POCから本番導入までの時間を短縮

こうしたメリットから、医療、法務、製造、金融、建設、政府など、多様な産業で専門特化型モデルの採用が加速しています。

生成AI支出の構造と変化

以下は、Gartnerが示した生成AIモデル支出の詳細な内訳です（単位：百万ドル）。

出典：Gartner 2025.7

このデータからも明らかなように、専門特化型モデルは金額規模こそ基盤モデルには及ばないものの、成長率では最も高く、今後の市場動向を象徴する領域となっています。

企業の導入戦略と組織へのインパクト

生成AIを活用する企業は現在、以下の3つの方向性で戦略を再構築しつつあります。

1. 用途別最適化：カスタマーサポート、契約書レビュー、診療補助、製造現場支援など、業務別の活用を前提にモデルを選定

2. ファインチューニングやRAGの導入：汎用モデルに独自データを組み合わせて専門性を担保する取り組みが活発化

3. ガバナンスと説明責任の強化：特化型モデルを導入する際のデータ品質、出力の妥当性、リスク管理などの基準整備が進展

これにより、情報システム部門だけでなく、事業部門や経営層を巻き込んだ「AIを組織知に変えるプロジェクト」が各地で動き出しています。生成AIは単なる業務効率化ツールにとどまらず、企業の競争力や価値創造の核となる位置づけへと変化しています。

今後の展望──2027年には企業利用モデルの半数超が「特化型」に

Gartnerは、2027年までに企業が活用する生成AIモデルの過半数が専門特化型になると予測しています。これは、2024年時点の1%未満から劇的な増加となる見込みであり、生成AIの構造的なシフトを示すものです。

この動きを支える背景には、以下のような変化が挙げられます。

• ベンダー側の提供戦略の多様化：大手クラウドベンダーやAIスタートアップが業界別ソリューションを積極展開

• 企業側のROI志向の強まり：曖昧な活用よりも、明確な成果をもたらすAI導入に投資が集中

• 規制と倫理の要請：信頼性や透明性を重視する中で、用途に応じた制御可能なモデルが重要に

今後、企業はモデルを選ぶだけでなく、「どの業務をAI化し、どのように価値を出すか」という戦略的問いに答えていく必要があるでしょう。