Menlo：LLM市場は垂直アプリ、安定性、事業成果へとシフト

企業全体での大規模言語モデル（LLM）の急速な採用は、引き続き急上昇を続けており、一部のセクターでは年間で約150%の使用量増加が報告されています。しかし、この成長軌道は、かつてブームを牽引したインフラ投資の著しい冷え込みを伴っており、この分野への新規資金流入は昨年と比較して半分以下に減少しています。このダイナミックな変化は、Menlo Venturesの「2025年上半期LLM市場アップデート」で詳述されているように、生成AI（GenAI）のランドスケープにおける極めて重要な瞬間を示しています。このレポートは、業界の成熟に対する現実的な視点を提供し、広範な汎用モデルや初期のエージェント実験から、より焦点を絞ったアプリケーション、専門化されたワークフロー、そして具体的なビジネス成果の提供への明確な転換を示しています。

AI、インフラ、企業ソフトウェアを専門とするベンチャーキャピタル企業であるMenlo Venturesが強調する中心的なテーマは、インフラ投資の大幅な削減です。2024年を通じて、モデルトレーニング用のプラットフォーム、オーケストレーションツール、ベクターデータベースは多額の資金を引き付けました。しかし、2025年半ばまでに、これらのカテゴリー全体の取引量は50%以上急落しました。この減少は、Mixtral、Claude、LLaMA 3などのオープンソースモデルの急速な進歩に大きく起因しており、これにより企業が既存のシステムを基盤として構築することが、ゼロから自社開発するよりもはるかに容易かつ費用対効果が高くなりました。同時に、モデルAPI（開発者が事前学習済みモデルをアプリケーションに統合できるアプリケーションプログラミングインターフェース）への支出は過去1年間でほぼ4倍になり、企業が独自の基盤モデルを構築または運用する必要性をさらに減らしています。結果として、かつてインフラプロバイダーが持っていた競争優位性は侵食されており、単にモデルを提供したりファインチューニングしたりする能力だけでは市場で差別化を図るには不十分になっています。

代わりに、価値は既存のワークフローにシームレスに統合され、独自のデータを活用し、特定のドメイン内の問題解決に特化する企業にますます集中しています。Menloの分析によると、最も成功しているプレーヤーは、テクノロジースタック全体を再構築しようとはしていません。むしろ、彼らは利用可能な最良のツールを戦略的に活用し、ユーザーが直接影響を体験するアプリケーション層に努力を集中しています。これは、レポートが説明するように、「水平的なプラットフォームから垂直的なスタックへ」という根本的なシフトを示しています。最も有望なスタートアップは、「特定のドメインの特定のユーザーの問題を解決する」企業であり、「ドメイン固有のユーザーエクスペリエンス、ワークフロー、データ、および統合」をバンドルしています。これらの専門化されたプレーヤーは、より速い牽引力を達成し、より強力なプロダクトマーケットフィットとより効率的な市場投入戦略を示しています。特に、外部データでモデルの応答を強化する検索拡張生成（RAG）などの技術と組み合わせた場合に顕著です。この進化するランドスケープでは、流通チャネルを管理するスタートアップや独自のデータセットを所有するスタートアップは、主に純粋なインフラを構築するスタートアップよりもはるかに防衛的であることが証明されています。

エージェント開発における成熟も明らかであり、より焦点が絞られ、実用的になっています。汎用エージェントを取り巻く初期の興奮期の後、市場は現在、反復可能なタスク用に設計されたツールに傾倒しています。実用的なアプリケーションには、文書要約、リード生成、構造化データ抽出などがあります。信頼性へのこの新たな重点は、投資家がAIスタートアップを評価する方法を再構築しており、彼らは現在、価値提供の速度、利益率、顧客維持などのコアビジネスの基本を精査しています。これに対応して、多くのスタートアップは提供するものを洗練させ、サービスをバンドルしたり、販売アプローチを簡素化したりしています。

同時に、より確立されたソフトウェア企業も積極的にGenAI分野に参入しており、既存の顧客がすでに使用している製品にLLM機能を直接統合しています。これにより、彼らは既存のユーザーベース、確立された信頼、そして新しいAIスタートアップがまだ構築しようと努力している広範な市場リーチを活用することで、大きな優位性を得ています。Menloは、この傾向が市場の統合を加速させ、AIスタック全体を所有しようとする企業の数を減少させると予測しています。企業バイヤーもGenAIの採用において成熟しており、多くは現在、2回目または3回目の展開サイクルに入っています。彼らの優先順位は、実験的なソリューションから、安全で安定しており、管理しやすいソリューションへとシフトしています。それでも、エージェントの観測性、コンプライアンスに焦点を当てたシステム、自動化されたRAGパイプライン、合成データプラットフォームなど、特定の分野は勢いを増しており、Menloはこれらを企業GenAIの次の波の主要な推進力として特定しています。

バイヤーの優先順位の変化は、LLMの選択にも影響を与えています。OpenAIは最も広く使用されているAPIであることに変わりはありませんが、過去2年間でその市場シェアは80%から59%に減少しました。ClaudeとMistralは着実に勢いを増しており、特にコスト効率や規制遵守を優先する分野で顕著です。さらに、LLMの使用はますます多様化しており、多くのチームがマルチモデル戦略を採用し、価格、パフォーマンス、タスクの適合性に基づいてプロバイダーを組み合わせています。Claudeだけでも、企業での使用がわずか3%から16%に1年で増加しました。また、オープンソースモデルへの関心も高まっており、その急速な改善は企業に大きな柔軟性を提供し、ベンダーロックインを減らします。これは、モデルが実際の生産環境に移行する上で重要な要素です。

最終的に、期待は変化しています。約70%の企業がすでに2回目または3回目のLLM導入を経験しているため、バイヤーはもはや派手なデモンストレーションに魅了されていません。彼らの要求は今や、安定性、制御、そして明確なビジネス価値に集中しています。Menloはこれを市場における「疲労の増大」の兆候と表現しており、購入決定が真のニーズによって推進され、ベンダーがこれらの変化する要求を満たすために戦略を適応させる、より実用的な段階への移行を示唆しています。