2025年版・生成AI市場の最新分類と主要プレーヤー徹底解説 〜導入戦略と実践ステップ〜

ChatGPT登場からわずか2年あまり。生成AI（Generative AI）、とりわけ大規模言語モデル（LLM）は、業務効率化や新サービス開発、知的生産の現場において「当然の選択肢」となりつつあります。一方で、「何から始めればよいかわからない」「技術や市場の全体像が把握できない」「ガバナンス・リスク管理が心配」…という声は根強く、多くの組織がPoC（試行導入）段階で停滞してしまう状況もあります。

本記事では、最新の市場分析・技術トレンド・導入現場から得られた知見を基に、最前線のAIツールにも注目し、「生成AI市場の構造と主要プレーヤー」および「導入時に考えるべきステップと実践ポイント」を体系的に解説します。

2025年時点での生成AI市場は、インフラ基盤系／セキュリティ・ガバナンス系／アプリ・ワークフロー開発系／運用管理系の4つに分類され、グローバルで広く使われています。この分解は、導入戦略やプロダクト選定を行う上で極めて有効な枠組みとなります。

■ 市場分類と説明

以下に各市場と分類、および主要なプレイヤーをご紹介します。

■LLMプロバイダー市場

主要なLLMプロバイダーと提供モデルを表形式でまとめました。

■LLM API連携市場

主要なLLM API連携およびワークフローのプレイヤーをまとめました。

ISO42001（AIマネジメントシステム）などへの対応など、AIリスクを回避し、説明可能にするためのガバナンスプラットフォームは、今後のAI利用企業には重要な要素として注目されています。

■LLMアプリケーション開発プラットフォーム

生成AI（LLM）を効果的、かつ業務適用するための開発プラットフォームを以下にまとめました。

■プロンプト管理プラットフォーム

プロンプト管理は、セキュリティ・ガバナンス系および運用管理系の要素が含まれますが、アプリケーション開発系にも属す場合もあります。
プロンプト生成や複数のLLMとの連携など、プロンプトが最高の実行結果を出すためのチューニングやモデルの開発機能があるものがプロンプト管理です。

主要なプレイヤーの情報を以下にまとめました。

■業務特化型プラットフォーム

業務特化型は、人事・経理、在庫管理、販売管理、営業支援（SFA）や顧客管理（CRM）などの業務システムに組み込みされた業務特化型のAI利用を意味します。ナレッジ管理やプロジェクト管理などに組み込みされたAIについても、この分類となります。

この市場はあまりにも多様化し、１つの記事ではまとめられないため、後日に機会があればまとめさせていただきます。

■ワークフロー自動化

原則として、iPaaSなどのAPI連携については、インフラ基盤系のAPI連携に含まれますが、自動化機能によって処理を自動化したり、ワークフローによって業務プロセスを行うことができる場合は、こちらにも属します。

前述のLLM API市場の項目で本件は説明していますので割愛しますが、Autoro（オートロ）というAPI連携も可能なSaaS型のRPA製品については、独自性があり有用なRPAであるため、以下に簡単に説明しておきます。

LLMOpsは、大規模組織の生成AI利用を安全に最適にするために重要な運用管理プラットフォームです。

AIの品質監視、ログ解析、RLHF/RLAIF、CI/CD統合、モデルバージョン・パイプライン一元管理。watsonx.governanceは特に「AIの信頼性評価とガバナンス・規制準拠」に強みがあります。

主要なプレイヤーを以下にまとめました。

生成AIの利用にはインフラ／ガバナンス／開発／運用管理の4つの構成要素での分類整理が不可欠であることを本記事で解説しました。

特に運用管理（LLMOps）は重要性が高まっています。LLMOpsは、生成AI（GenAI）および従来型AI（予測AI）を運用・管理するためのソフトウェアやサービス群を指します。MLOps（ML運用基盤）の進化形であり、両者を統合的に支えるプラットフォーム・ツール・実践がLLMOpsと呼ばれています。

注目される理由は、急速な市場拡大に伴う新たなリスク（セキュリティ・プライバシー・信頼性・透明性・責任所在）が急増しており、従来型AI同様に厳格な運用・ガバナンス体制が求められています。

LLMOpsに求められる機能

LLMOpsツールを導入するだけで成果を出すことは困難です。LLMOps導入には専門的な知識・経験が不可欠であり、AIマネジメントシステム（ISO42001）に精通したパートナーと共同で基盤整備を進めることを推奨します。

• Omdia『LLMOps Market Radar 2024』
• TruEra/Intel『LLMOps Explained』
• Microsoft『3つの技術トレンドで理解するLLMの今後の展望』
• IBM watsonx.governance公式サイト・製品資料