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技術の転換：VLMからVLA（ビジョン・言語・行動）へ

「具現化されたAI」の台頭

2025年から2026年にかけてのビジョン・ランゲージ・モデル（VLM）市場における最も重要な技術革新は、ビジョン・ランゲージ・アクション（VLA）アーキテクチャです。従来のテキスト出力のVLMとは異なり、VLAは制御信号（例：、）を出力します。GoogleのRT-Xの後継モデルやQwen-VLの特殊バージョンなどのモデルは、インターネット規模のビジョンデータを用いたトレーニングがロボット操作タスクへのゼロショット転移を実現できることを実証しています。.

マルチモーダルコンテキストウィンドウ

コンテキストウィンドウは劇的に拡張されました。2026年の主要なモデルは、ネイティブビデオ処理を含む100万以上のトークンウィンドウをサポートするようになりました。これにより、モデルは2時間の映画を「視聴」したり、1週間分のCCTV映像を1回のプロンプトパスで分析したりすることができ、2024年には不可能だった長時間の時間的推論が可能になります。.

視覚言語モデル（VLM）市場の競争環境：「ビッグ4」と挑戦者

ハイパースケーラー

• Google (Gemini 3 Pro):現在、「ロングコンテキスト」動画理解とネイティブマルチモーダル推論においてリードしています。Androidエコシステムへの統合により、配信面で優位性を得ています。
• OpenAI (GPT-5/o3-Vision):推論重視の視覚タスクに焦点を当てています。o3シリーズは、科学的なチャート解釈と医用画像診断において新たなベンチマークを確立しました。
• Meta (Llama 3.2 Vision):オープンウェイトの主流規格。900億以上のパラメータを持つビジョンモデルをリリースすることで、Metaはミッドティア市場をコモディティ化し、競合他社は特定の垂直的パフォーマンスで競争せざるを得なくなりました。

視覚言語モデル（VLM）市場における専門的破壊者

• Alibaba (Qwen2.5-VL):高解像度のドキュメント理解 (OCR) とエッジケースの視覚認識に特化して最適化された、APAC 地域の大手企業です。
• 熟練者と共変者:完全に「エージェント」VLM に方向転換し、ビジュアル インターフェースを介してエンタープライズ ソフトウェアを操作できるデジタル従業員として機能するモデルを構築しているニッチ プレーヤー。

エージェントAIの時代：自律型視覚エージェントが視覚言語モデル（VLM）市場を形成する

チャットボットを超えて

チャットボットから自律型ビジュアルエージェントへと移行しつつあります。2026年には、サプライチェーンマネージャーはボットに「このチャートには何と書いてあるのですか？」と尋ねるのではなく、「倉庫のカメラ映像を監視して安全違反がないか確認し、作業員がベストを着用していない場合はSAPにチケットを登録してください」と指示するでしょう。

技術的実現要因: ビジョンにおける思考の連鎖 (CoT)

「思考」モデル（Qwen-Thinking-VLやOpenAIのoシリーズなど）には、Visual Chain-of-Thought（思考連鎖）が導入されています。このモデルは、複雑な視覚シーンをステップ（「まず、車を識別する。次に、信号が赤かどうかをチェックする。最後に、歩行者が横断しているかどうかを判断する」）に分解し、最終的な出力を生成します。これにより、安全性が重視されるタスクにおける幻覚発生率が40%以上削減されました。.

エッジVLMとオンデバイス処理が視覚言語モデル（VLM）市場に与える影響

小型モデル革命（<100億パラメータ）

プライバシーとレイテンシの制約により、VLMはエッジコンピューティングの領域へと押し上げられています。「ナノ」モデル（2B～7Bパラメータ）は、プレミアムスマートフォンやNVIDIA Jetson Orinモジュールで実行できるようになりました。4ビット量子化や投機的デコードといった技術により、これらのモデルは500ミリ秒未満のレイテンシで画像をローカル処理できます。

ハードウェアに対する戦略的影響

ビジョン言語モデル（VLM）市場におけるこのトレンドは、ハードウェアのスーパーサイクルを引き起こしました。Apple、Samsung、Xiaomiが2026年に発売するデバイスには、トランスフォーマーベースのビジョンタスク向けに最適化された専用のNPU（ニューラル・プロセッシング・ユニット）コアが搭載され、コンシューマーエレクトロニクスにおける新たな「Vision-AI-Ready」認証基準が確立されました。.

ヘルスケア市場: VLM 主導の診断は新たなケアの標準となるでしょうか?

病理学ワークフロー: 市場は「AI ファースト」の診断レポートの準備ができているか?

2026年までに、ヘルスケア分野は視覚言語モデル（VLM）にとって最も価値の高い分野としての地位を確立し、臨床ワークフローを根本的に変革します。放射線科における標準的な業務手順は大きく変化しました。2024年のワークフローでは、AIによる検証のためのレポート作成を人間に頼っていましたが、現在のプロトコルではVLMを活用して予備的な診断草稿を作成し、その後専門家によるレビューを受けています。この「AIファースト・ドラフト」手法は、Tier 1研究病院全体で35%の普及率を達成し、事務作業の負担を大幅に軽減し、医療従事者が複雑な症例の検証に集中できるようにしています。.

製薬研究開発: バイオ VLM は臨床試験の期間を 20% 短縮できるか?

診断分野にとどまらず、視覚言語モデル（VLM）市場は、 医薬品研究開発。高次元顕微鏡データのみでトレーニングされた専用の「バイオVLM」は、微細な細胞異常の特定において人間の病理学者を上回る性能を発揮しています。この計算能力の優位性は業務効率に直接つながり、臨床試験のスクリーニング段階の期間を約20%短縮します。これは、新規治療薬の市場投入までの期間を短縮するための重要な指標です。

自律システム: エンドツーエンドの VLM はレベル 5 の自律性への欠けているリンクですか?

セマンティック ドライビング: 基盤モデルは、ビジョン言語モデル (VLM) 市場の「エッジ ケース」問題をどのように解決しているのでしょうか?

自動車業界では、モジュラーソフトウェアスタック（認識から計画、制御まで）から、統合されたエンドツーエンドのVLM運転アーキテクチャへの全面的な移行が進んでいます。WayveやTesla（FSD v14）といった市場リーダーは、真の意味理解を備えたビデオ入力・制御出力の基盤モデルを実装することに成功しています。これらのシステムは、従来のシステムとは異なり、複雑な状況のニュアンス（例えば、注意散漫な歩行者と積極的に交通整理を行っている警察官の区別など）を区別することができ、レベル4/5の自動運転への飛躍的な進歩を示しています。

ロボット市場: オープン語彙 VLM により中小企業の自動化が最終的に民主化されるか?

物流分野では、ビジョン・ランゲージ・モデル（VLM）市場が「オープンボキャブラリー」なタスク実行を可能にし、ロボット工学を民主化しました。汎用ロボットは、「赤い恐竜のようなおもちゃを拾って」といった自然言語の指示を、その物体に関する特別なトレーニングデータなしに解釈し、実行できるようになりました。この柔軟性により、カスタムプログラミングにかかる​​法外なコストが不要になり、これまで自動化ソリューションの価格設定が難しかった中小企業（SMB）にもロボット工学市場が開かれることになります。.

小売インテリジェンス: ビジュアル検索は電子商取引のコンバージョン率を 2 倍にできるか?

Visual Commerce 2.0: 「シーン別ショッピング」は、次の VLM 収益の原動力となるか?

世界の視覚言語モデル（VLM）市場において、消費者の検索行動は、単純な「画像で検索」機能から包括的な「シーンで買い物」体験へと大きく変化しています。ユーザーは部屋全体の画像をアップロードするだけで、VLMが目に見えるすべての家具を識別、カタログ化し、同時に購入可能な商品を検索します。. 

このコンテキスト精度は非常に利益をもたらすことが証明されており、ビジュアル検索のコンバージョン率が 12% まで上昇し、従来のテキストベースの検索クエリで一般的に見られるパフォーマンス指標の 2 倍になりました。.

在庫経済学: VLM 監視は小売業の在庫損失をどの程度削減できるか?

視覚言語モデル（VLM）市場の小売業者は、固定カメラネットワークとドローン搭載型VLMを導入し、棚の継続的な監視を行うことで、収益損失の削減に取り組んでいます。これらのシステムは、「在庫切れ」商品と「置き忘れ」在庫を区別するきめ細かなインテリジェンスを備えており、補充注文や修正アラートを自動的に発令します。ウォルマートやテスコといった大手チェーンを含むこの技術の早期導入企業は、在庫減少を15%削減したと報告しており、実店舗におけるVLM導入のROI（投資収益率）の高さを実証しています。.

規模の経済: 推論はトレーニングよりも高価になっていますか?

推論の反転：運用コストがトレーニング資本の3倍になった理由

AI市場の経済構造は根本的に逆転しました。視覚言語モデル（VLM）市場における最先端のモデルの学習は依然として1億ドルを超える巨額の投資を必要としますが、推論への業界全体の支出は学習の3倍に達しています。この変化は、研究開発だけでなく、大規模な導入規模が財務戦略を左右する成熟市場への移行を示唆しています。.

トークンエコノミクス: 蒸留モデルは最終的に、ビジョン言語モデル (VLM) 市場で「常時オン」の分析を可能にするのでしょうか?

映像データ処理のコスト効率は劇的に向上し、2024年以降、100万画像トークンあたりの価格は90%低下しました。2024年には約10ドルかかっていた1,000枚の画像処理コストは、最適化された精緻なモデルを用いることで、現在では約0.5ドルにまで低下しています。このコモディティ化は、「常時接続」のビデオ分析を実現する上で不可欠な要素であり、継続的な映像監視を初めて経済的に実現可能にしました。.

データ インフラストラクチャ: 人間の視覚データがなくなるとどうなるでしょうか?

合成命令: シミュレーション映像はエッジケースを解決する唯一の方法か?

視覚言語モデル（VLM）市場は事実上「公開視覚データのピーク」を迎え、利用可能な人間生成データセットが枯渇しました。2026年世代のモデルを訓練するために、研究機関は合成データへと方向転換しました。Unreal Engine 6などの高度なゲームエンジンや生成ビデオモデルは、現在、数十億時間分のラベル付き映像を作成し、雪道に子供が飛び込むなど、堅牢な自律システムの訓練に不可欠な、稀でリスクの高いエッジケースをシミュレートしています。.

ビジュアルベクターデータベース: 企業はビジョン言語モデル (VLM) 市場でビデオアーカイブをどのように検索しているのでしょうか?

企業はテキストベースのストレージから脱却し、「ビジュアルベクターデータベース」の構築へと移行しています。設計図、安全ビデオ、製品写真といった企業資産がベクターストアに埋め込まれるようになりました。このインフラストラクチャにより、技術者は自然言語（例えば「この部品のメンテナンス手順を見せてください」）でVLMに問い合わせ、特定のビデオフレームやマニュアルページを瞬時に取得できるようになります。.

規制の枠組み: EU AI法の施行に備えていますか?

システミックリスク: 強制的なレッドチーム演習により、隠れた視覚的バイアスが明らかになるでしょうか?

EU AI法が完全施行されたことで、システミックリスクプロファイルを持つ汎用AI（GPAI）モデルは、視覚バイアスに関する「レッドチーム演習」を義務付けられます。視覚言語モデル（VLM）市場では、監視や採用活動における人口統計上の誤認を防ぐための厳格なテストが義務付けられます。金銭的なリスクは高く、違反した場合の罰金は企業の全世界売上高の7%に達する可能性があります。.

米国連邦政策: 透明性義務によりトレーニング データの開示が強制されるか?

米国政府は、 OMB M-26-04 （2025年12月11日）に基づき、大規模言語モデル（LLM）を調達する連邦政府機関に対し、契約を通じて「偏りのないAI原則」（真実追求とイデオロギー中立性）を遵守することを義務付けています。これには、モデル／システムカード、利用規定、フィードバックメカニズムといった基本的な透明性が含まれます。この透明性に関する義務付けにより、ベンダーは学習データのソースを公開することが義務付けられ、著作権で保護された画像の使用やアーティストの同意に関する問題に対して、かつてないほど厳しい監視が行われます。

視覚言語モデル (VLM) 市場における重大な課題とは?

信頼性のギャップ: 自律システムでは 3% のエラー率は許容範囲内か?

急速な進歩にもかかわらず、「物体幻覚」（モデルが存在しない物体を認識する現象）は依然として根深い欠陥です。最先端のモデルにおける業界標準のエラー率は現在3%前後です。改善は見られたものの、このエラー率は依然として高すぎるため、厳格な人間介入（HITL）による監視なしに、ハイリスクな医療・軍事用途における完全自律展開は不可能です。.

視覚的なセキュリティ: ファイアウォールは目に見えないプロンプトインジェクションに備えていますか?

「ビジュアルジェイルブレイク」と呼ばれる高度なサイバーセキュリティの脅威が出現しました。攻撃者は画像に目に見えないノイズパターンを埋め込み、安全フィルターを回避しています。これにより、モデルが有害なコンテンツを生成する可能性があります。これを受けて、企業のセキュリティ予算は、こうした攻撃者の入力を検知・無効化するために設計された「VLMファイアウォール」への配分を急速に増やしています。.

投資環境: 2026 年にスマートマネーはどこへ向かうのか?

垂直統合: 大手テクノロジー企業はデータだけを目的として企業を買収しているのか?

世界の視覚言語モデル（VLM）市場における大手テクノロジー企業は、垂直統合戦略を実行し、収益源ではなくデータを求めて専門画像企業を買収しています。衛星画像プロバイダーや医療アーカイブは、競合他社が容易に模倣できない「堀」として機能する独自のデータセットを持つため、主要なターゲットとなっています。.

ベンチャーキャピタルのシフト: 投資家がモデルビルダーを捨ててアプリに移行している理由

ベンチャーキャピタルは、資本集約型の「モデルビルダー」から「VLMアプリケーションレイヤー」へとシフトしています。投資家は、確立されたモデル（ Llama 3.2）を保険金請求処理などの特定の垂直ワークフローに適用するスタートアップを支援しています。その結果、VLMネイティブアプリケーションのシリーズAラウンドの平均投資額は2,500万ドルで安定しています。

世界の視覚言語モデル（VLM）市場のセグメント分析

モデルタイプ別では、画像・テキストVLMが2025年の視覚言語モデル（VLM）市場で44.50%の市場シェアを独占

画像テキストVLMは2025年に44.50%のシェアで市場をリードします。その優位性は、優れた画像とテキストのアライメントにあります。これらのモデルは、シーン分析、チャート解釈、文書理解に優れています。NVIDIAのLlama Nemotron Nano VLは、 2025年6月にOCRBench v2でトップを獲得しました。このモデルは、請求書、表、グラフを単一のGPUで処理します。AppleのFastVLMは、リアルタイムのデバイス内クエリ向けに2025年7月にリリースされました。画像テキストデータセットは依然として豊富で、トレーニングの効率を高めています。

Gemini 2.5 Proは、世界の視覚言語モデル（VLM）市場におけるエンタープライズドキュメントワークフローを席巻しています。このセグメントは、Hugging FaceのマルチモーダルAPIの70%を支えています。クラウドプロバイダーは、画像テキスト推論のリクエストが動画モデルと比較して3倍多いと報告しています。コンピューティングニーズが低いため、この優位性は維持されています。動画テキストVLMは、予測されるCAGRがより高いにもかかわらず、後れを取っています。画像テキストは、商用展開の基盤として依然として重要な役割を果たしています。

導入別に見ると、クラウドベースの導入が2025年の市場で66%の収益リーダーシップを確保

クラウドベースのソリューションは、ビジョン・言語モデル（VLM）市場展開において、2025年には66%の収益シェアを占め、市場を牽引しています。ハイパースケーラーはAIインフラストラクチャを通じてこのリードを牽引しています。AWSは世界のクラウド市場の30%を占め、大規模なVLM推論を推進しています。Azureは20%のシェアを獲得し、VLMを通信ワークフローに統合しています。Google Cloudは13%のシェアで、GenAI VLMサービスをリードしており、2025年第2四半期には140～180%の成長が見込まれています。

視覚言語モデル（VLM）市場におけるビッグスリーは、インフラの63%を支配し、VLMの拡張性を実現しています。ShopifyのMLPerf v6.0提出資料は、クラウドVLM推論ベンチマークを浮き彫りにしています。通信クラウドは2025年に238億5000万ドルに達し、年平均成長率（CAGR）は29.7%です。エッジコンピューティングはトレーニングにおいてクラウドを補完するものの、クラウドに遅れをとっています。ハイブリッドは最も急速に成長していますが、20%未満にとどまっています。中小企業にとって、コスト最適化はクラウドを有利にしています。リアルタイム分析の需要がクラウドの前年比25%の拡大を牽引しています。オンプレミスは柔軟性に欠けています。

業界別では、ITおよび通信が2025年までに全業種で16%のシェアを獲得

IT・通信業界は、2025年に16%のシェアを獲得し、視覚言語モデル（VLM）市場をリードする。ネットワーク監視が導入を促進。通信AI市場は47億3000万ドル規模に到達。通信事業者は不正検出と顧客サービスのためにVLMを導入。クラウドネイティブNFVは、5Gエッジ処理のためにVLMを統合。チャットボットは、画像テキストVLMを介して通信関連の問い合わせの40%を処理している。. 

Verizonは、2025年にVLM監視による効率向上が25%に達すると報告しました。AT&Tのビジュアル分析はダウンタイムを15%削減しました。セキュリティアプリケーションが主流となり、非構造化データの分析が主流となっています。リアルタイムのビジュアル分析はエッジAIに移行しています。通信クラウドのCAGRは2033年までに29.7%に達します。5Gの展開に伴い、VLMがネットワークの信頼性を高めます。eコマースの成長にもかかわらず、小売業は後れを取っています。ITインフラ投資は引き続きリードしています。.

世界の視覚言語モデル（VLM）市場：2026年の地域戦略分析

北米：ジェネレーティブ・コンバージェンス・ハブ

• 市場シェア:約42.6% (2025年推定) | 主な推進要因: マルチモーダル推論とエンタープライズ統合

北米は、視覚言語モデル（VLM）市場において世界的な優位性を維持しています。これは、モデルの規模だけでなく、Gemini 2.5 ProやGPT-4.1といった「推論重視」のアーキテクチャへの移行によっても牽引されています。この地域の2025年の評価額は約15億7000万ドルと予測されていますが、これはエンタープライズワークフローにおける単純な画像認識から複雑な視覚推論への構造的なシフトによるものです。シリコンバレーのベンチャーエコシステムは現在、基盤モデルを独自のエンタープライズデータベースと直接連携させるハイブリッドVLM-LLMコントローラーに積極的に資金を提供しています。.

• 米国市場では、医療（放射線診断）と防衛向けの「垂直型」VLM が急増しており、汎用 API 呼び出しを超えた明確な収益化レイヤーが実現されています。.

アジア太平洋：「具現化されたAI」とロボティクスの時代

• 成長率:前年比約34% | 主な推進力: 視覚・言語・行動 (VLA) モデル

欧米諸国がソフトウェア中心に注力するのとは異なり、中国が主導するアジア太平洋地域の視覚言語モデル（VLM）市場は、主に物理世界とのインタラクション、すなわちエンボディドAI（身体性AI）向けにVLMの実用化を進めています。北京の第15次五カ年計画に合わせ、深圳と杭州の産業拠点では、視覚言語行動（VLA）モデルをヒューマノイドロボットや製造ユニットに統合しています。この戦略的な分岐により、中国は産業オートメーション分野で優位に立つことができ、特に工場の視覚データを解釈して物理的なタスクを自律的に実行できる「ロボット脳」に注力しています。

• 中国のテクノロジー大手は、リアルタイムの「スマートシティ」監視と自律物流をサポートするために、VLA モデルの遅延削減を優先しており、ハードウェアとソフトウェアのロックイン効果を生み出しています。.

欧州：「主権AI」とコンプライアンスのニッチ

• 戦略的焦点： EU AI法による規制上の堀 | 主な推進力：説明可能で主権的なVLMアーキテクチャ

欧州の視覚言語モデル（VLM）市場の成長は、「主権AI」原則によって定義され、これはEU AI法における汎用AIに対する厳格な透明性要件への直接的な対応として浮上したものです。欧州の開発者（例えばフランスやドイツ）は、パラメータサイズで競争するのではなく、行政や自動車安全といった規制の厳しい分野向けに設計された、GDPRに準拠したオープンウェイトのVLMを構築することで市場シェアを獲得しています。.

この地域では「コンプライアンス・アズ・ア・サービス」市場が育っており、特にDACH地域（ドイツ、オーストリア、スイス）では、市民の機密データを処理するために米国ベースの「ブラックボックス」モデルよりもローカルVLMが好まれています。.

視覚言語モデル（VLM）市場を形成する最近の5つの開発

1. Metaは、オープンウェイトでネイティブにマルチモーダル（テキスト+ビジョン）なモデルとしてLlama 4 ScoutとLlama 4 Maverickをリリースし、MoEの効率性と非常に長いコンテキストを主な差別化要因として強調しました（2025年4月）。
2. OpenAIは、これらを「画像で考える」ことができ、複数ステップのツール使用ワークフローの一部として視覚入力を処理できる推論モデルとして位置付けました（2025年4月）。
3. 、リアルタイム アプリケーション向けの高速なデバイス内ビジョン言語クエリ処理を可能にする効率的なビジョン エンコーディングを説明するFastVLM 研究を公開しました
4. NVIDIA は OCRBench v2 の最高精度とエンタープライズ ドキュメント抽出ユース ケースを重視した、ドキュメント インテリジェンスに重点を置いたビジョン言語モデルとして Llama Nemotron Nano VL を発表しました (2025 年 10 月)。
5. Oracle 、すべてのOCI Generative AIリージョンでMeta Llama 3.2 11B/90B Visionのサポートを拡張し、マルチモーダル画像+テキスト理解へのエンタープライズアクセスを拡大しました（2025年1月）。

視覚言語モデル市場のトップ企業

• アドビリサーチ
• アリババDAMOアカデミー
• アマゾン ウェブ サービス (AWS)
• りんご
• 百度
• バイトダンスAIラボ
• Googleディープマインド
• ファーウェイクラウドAI
• IBMリサーチ
• Meta（Facebook AIリサーチ）
• マイクロソフト
• NVIDIA
• オープンAI
• オラクル
• セールスフォース・リサーチ
• サムスンリサーチ
• SAP AI
• センスタイム
• テンセントAIラボ
• TikTok AIラボ
• その他の著名な選手

市場セグメンテーションの概要

展開モード別

• クラウドベース
• オンプレミス
• ハイブリッド

モデルタイプ別

• 画像・テキスト・視覚・言語モデル
  
  
  • 画像キャプションモデル
  • 視覚的な質問回答
• ビデオ・テキスト視覚言語モデル
  • ビデオ理解
  • ビデオ要約
• ドキュメントビジョン言語モデル（DocVLM）
  • OCR + 推論
  • レイアウトの理解
• その他のマルチモーダルVLMタイプ

業界別

• IT・通信
• BFSI
• 小売・Eコマース
• ヘルスケアとライフサイエンス
• メディア＆エンターテインメント
• 製造業
• 自動車・モビリティ
• 政府と防衛
• その他の産業

地域別

• 北米
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ
• ヨーロッパ
  • 西欧
    • 英国
    • ドイツ
    • フランス
    • イタリア
    • スペイン
    • 西ヨーロッパの残りの地域
  • 東欧
    • ポーランド
    • ロシア
    • 東ヨーロッパの残りの地域
• アジア太平洋
  • 中国
  • インド
  • 日本
  • オーストラリアとニュージーランド
  • 韓国
  • ASEAN
  • その他のアジア太平洋地域
• 中東およびアフリカ
  • サウジアラビア
  • 南アフリカ
  • アラブ首長国連邦
  • MEAの残りの地域
• 南アメリカ
  • アルゼンチン
  • ブラジル
  • 南アメリカのその他の地域