技術スタック・インフラストラクチャベースの3層構造

また違った角度で「AI」を分解してみましょう。

この構造は、AIモデルの 訓練（学習）と実行（推論）を支える基盤技術 を、下位層から上位層へと積み上げる形で整理したものです。AIには、明確な 物理的・論理的インフラの積み重ね が存在します。

下位層：ハードウェア・インフラ

役割

AIモデルの計算を物理的に実行するための処理能力と、データやサービスをホストするクラウド環境を提供する、最も基礎となる層です。ここがなければ、AIはそもそも動きません。

主な技術要素

• AIアクセラレータ
  • TPU（Tensor Processing Unit）、GPU（NVIDIA、AMD）、各種専用AIチップ
• クラウドコンピューティング
  • AWS、Microsoft Azure、Google Cloud（GCP）などの仮想マシン、ストレージ、ネットワーク資源
• エッジデバイス
  • スマートフォンや組み込み機器（IoT）に搭載される軽量な処理能力（例：Gemini Nano）

特記事項 この層は、AIの処理能力を物理的に決定づける「動力源」です。経済ニュースを賑わす投資の最優良候補となっている企業が多く存在します。ここでの技術革新が、AIの性能向上と大規模な躍進の原動力となっています。

中位層：モデル・フレームワーク

役割

下位層のハードウェア上で動作し、AIアルゴリズムを 実装・学習・運用 するためのソフトウェア基盤と、実際に学習が完了したモデルそのものを担う層です。

主な技術要素

• 深層学習フレームワーク
  • PyTorch、TensorFlow、Keras など（モデル構築・学習のためのライブラリ群）
• MLOpsツール
  • モデルのバージョン管理、実験管理、データパイプライン構築ツール
• 基盤モデル
  • 大規模言語モデル（LLM）や画像生成モデルなど、学習済みでAPIとして提供されるモデル本体（重みデータ）

特記事項 この層の技術は主に開発者向けであり、一般の目に触れる機会は少ないですが、AIの多様な可能性と性能を決定する「頭脳」にあたります。

上位層：アプリケーション・インターフェース

役割

中位層で構築されたAIモデルの能力を、エンドユーザーや他のシステムが 実際に使える形 にするための最終的な接点です。

主な技術要素

• API / SDK
  • 他のアプリケーションやシステムがAI機能を利用するためのプログラマブルなインターフェース
• SaaSインターフェース
  • ChatGPT、Geminiアプリ、Midjourney など、ユーザーが直接操作するWeb／モバイルアプリケーション
• 組み込みアプリケーション
  • Google Workspace や Microsoft Office など、既存の業務ツールに統合されたAI機能（例：スライド生成、メール下書き）

特記事項 この層のコンシューマー向けサービスが一般に広く使われ始めたことで、AIは一気に社会的な注目を集めました。現在は、特定分野に強みを持つ企業がAIを自社プロダクトに組み込み、競争や投資の軸が 「応用フェーズ」 へと移行しています。