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市場調査レポート

商品コード

1876834

生成AIの階層構造と実装のためのフレームワーク白書2026年版

出版日: 2025年11月26日
発行: Institute of Next Generation Social System
ページ情報: 和文 1800 pages
納期: 即日から翌営業日

概要

■キーメッセージ

生成AI活用～生成AI産業は急速に複雑化し、インフラ層から基盤モデル層、MLOps、アプリケーション層、ガバナンス層に至る多層構造を形成している。本白書は、技術アナリスト・企業の実装責任者・市場戦略担当者に向けて、この階層構造の全貌を体系的に整理し、各レイヤー間の依存関係・ボトルネック・最適化の機会を明示する。概念実証（PoC）から本番スケールへの移行における「死の谷」を回避し、データ主権・コンプライアンス・コストSLOを統合した実務設計を可能にする、次世代の戦略フレームワークである。

本白書は単なる技術解説にとどまらず、ビジネスモデル形成・収益設計・産業別エコシステム・組織編成・人材戦略・12〜24カ月の実行ロードマップまでを網羅する。AI導入の「実装ギャップ」を埋め、持続可能なAI運用体制を構築するための決定版資料として位置づけられる

■ 利用シーン

▼ 技術戦略の立案と投資判断

CTO・技術統括責任者が、自社のAIスタック構成を評価し、インフラ投資・モデル選定・プラットフォーム統合の優先順位を決定する際の指針として活用。各レイヤーのコスト構造・供給制約・競争優位の源泉を把握し、マルチクラウド・オンプレ・エッジのハイブリッド配置戦略を設計する。

▼ PoCから本番移行のリスク低減

AI導入プロジェクトマネージャー・MLOps担当者が、概念実証の失敗要因を事前に特定し、評価基準・ガードレール・データ契約・運用KPIを組み込んだ実装設計を行う。ハブ＆スポーク型組織編成、RACI定義、変革マネジメントの実務テンプレートを参照可能。

▼ 産業別エコシステムの理解と提携戦略

事業開発・アライアンス担当者が、金融・ヘルスケア・製造など業界特化型プラットフォームの要件を理解し、海外・国内プレーヤーの役割分担・連携モデル・標準化動向を把握。バリューチェーン再編の機会を見極め、垂直統合・水平連携の戦略オプションを評価する。

▼ ガバナンス・コンプライアンス体制の構築

法務・リスク管理・監査部門が、AI特有の脅威（プロンプトインジェクション、データ流出、権限越境）への多層防御策を設計し、データ主権・プライバシー・説明責任（Explainability）の運用フレームワークを整備。EU AI Act、米国行政命令、日本のAI事業者ガイドラインなど規制対応の実務チェックリストを活用。

▼ 市場動向分析と競合ベンチマーク

市場アナリスト・投資家・コンサルタントが、生成AI産業の成長ドライバ・収益モデル・価格設計の進化・マクロ経済波及を分析。エージェント経済・データ製品化・評価インフラ化などの将来シナリオを踏まえた中長期予測を策定する。

■ 到達ゴール

1. 生成AI産業の多層構造を体系的に理解し、各レイヤーの特性・相互依存・ボトルネックを把握する
2. PoCから本番移行の失敗要因を特定し、実装設計・組織編成・運用プロセスに反映する
3. 産業別エコシステム・プレーヤー配置・標準化動向を理解し、戦略的ポジショニングを決定する
4. データ主権・コンプライアンス・セキュリティ・コストSLOを統合した実務フレームワークを獲得する
5. 12〜24カ月の実行ロードマップと成功指標を策定し、持続可能なAI運用体制を構築する

本白書は、生成AI導入の「実装ギャップ」を埋め、戦略から実行までを一貫して支援する、業界標準となり得る包括的フレームワークである。

生成AIの階層構造と実装のためのフレームワーク白書2026年版

概要

■キーメッセージ

■ 利用シーン

▼ 技術戦略の立案と投資判断

▼ PoCから本番移行のリスク低減

▼ 産業別エコシステムの理解と提携戦略

▼ ガバナンス・コンプライアンス体制の構築

▼ 市場動向分析と競合ベンチマーク

■ 到達ゴール

目次

1 生成AIに関与する産業（業界）およびビジネスモデル形成の基本構造

1 生成AI産業の多層シナリオ［1］

2 生成AI産業の多層シナリオ［2］

3 市場動向とマクロ環境

4 生成AIの産業エコシステム

5 生成AIの産業エコシステムと階層モデル

6 インフラストラクチャー層：AI能力の基盤

7 基盤モデル層：インテリジェンス・コア

8 プラットフォーム・ツーリング／API層

9 統合／オーケストレーション／ミドルウェア層：接続性ファブリック

10 アプリケーション層：ビジネス価値の提供

11 ガバナンス／管理／セキュリティ層（横断）層：リスクと監視

12 レイヤー間の相互関係／生成AIバリューチェーン

13 PoCと本番編成

14 生成AIの高度実装ガイド（ロードマップ）

15 概念実証と組織的実施への影響［1］

16 概念実証と組織的実施への影響［2］

17 将来のシナリオと戦略的意味合い［1］

18 将来のシナリオと戦略的意味合い［2］

19 インフラストラクチャー層：AI能力の基盤

20 UX／UI設計と人間–AIインタラクション［1］

21 UX／UI設計と人間–AIインタラクション［2］

22 ビジネスプロセスの統合［1］

23 ビジネスプロセスの統合［2］

24 ハイパーパーソナライゼーション：ユーザー属性に応じた動的生成［1］

25 AIエージェントの自律化：複数ステップにわたるタスクの自律実行

26 ハイパーパーソナライゼーション：ユーザー属性に応じた動的生成

27 インダストリー

28 人手作業の自動化・クリエイティブ・意思決定支援［1］

29 人手作業の自動化・クリエイティブ・意思決定支援［2］

30 クラウド・インフラストラクチャとスケーラビリティ［1］

31 クラウド・インフラストラクチャとスケーラビリティ［2］

32 ハードウェア要件とアーキテクチャ［1］

33 ハードウェア要件とアーキテクチャ［2］

34 モニタリング、バージョン管理、コスト管理ツール［1］

35 モニタリング、バージョン管理、コスト管理ツール［2］

36 セキュリティ、ガバナンス、説明責任（Explainability）機能［1］

37 セキュリティ、ガバナンス、説明責任（Explainability）機能［2］

38 MLops／AIOps標準化による開発→デプロイのCI/CD自動化［1］

39 MLops／AIOps標準化による開発→デプロイのCI/CD自動化［2］

40 自己修復・自動最適化機能を備えた次世代プラットフォーム［1］

41 自己修復・自動最適化機能を備えた次世代プラットフォーム［2］

42 業界特化型プラットフォーム（金融・ヘルスケア・製造など）の台頭［1］

43 業界特化型プラットフォーム（金融・ヘルスケア・製造など）の台頭［2］

44 モデルホスティング・APIゲートウェイ・データ前処理パイプライン［1］

45 モデルホスティング・APIゲートウェイ・データ前処理パイプライン［2］

46 モデルの管理と展開［1］

47 モデルの管理と展開［2］

48 プロントエンジニアリングと最適化

49 モデルの運用とライフサイクル管理［1］

50 モデルの運用とライフサイクル管理［2］

51 基礎モデルとカスタマイズ［1］

52 基礎モデルとカスタマイズ［2］

53 データ統合と処理［1］

54 データ統合と処理［2］

55 クラウド・アプライアンス［1］

56 クラウド・アプライアンス［2］

57 セキュリティとコンプライアンスの統合［1］

58 セキュリティとコンプライアンスの統合［2］

59 API管理とオーケストレーション［1］

60 API管理とオーケストレーション［2］

61 プロンプトエンジニアリングと最適化

62 インフラ性能に依存する基盤モデル［1］

63 インフラ性能に依存する基盤モデル［2］

64 プラットフォームを通じたアプリケーションへのデリバリー形態［1］

65 プラットフォームを通じたアプリケーションへのデリバリー形態［2］

66 オーケストレーション層を介して既存業務システムと統合され、組織全体にインパクトを拡張する形態［1］

67 オーケストレーション層を介して既存業務システムと統合され、組織全体にインパクトを拡張する形態［2］

68 縦連携で価値創出のバリューチェーンを形成する各レイヤー［1］

1　生成AIに関与する産業（業界）およびビジネスモデル形成の基本構造

1　生成AI産業の多層シナリオ［1］

2　生成AI産業の多層シナリオ［2］

3　市場動向とマクロ環境

4　生成AIの産業エコシステム

5　生成AIの産業エコシステムと階層モデル

6　インフラストラクチャー層：AI能力の基盤

7　基盤モデル層：インテリジェンス・コア

8　プラットフォーム・ツーリング／API層

9　統合／オーケストレーション／ミドルウェア層：接続性ファブリック

10　アプリケーション層：ビジネス価値の提供

11　ガバナンス／管理／セキュリティ層（横断）層：リスクと監視

12　レイヤー間の相互関係／生成AIバリューチェーン

13　PoCと本番編成

14　生成AIの高度実装ガイド（ロードマップ）

15　概念実証と組織的実施への影響［1］

16　概念実証と組織的実施への影響［2］

17　将来のシナリオと戦略的意味合い［1］

18　将来のシナリオと戦略的意味合い［2］

19　インフラストラクチャー層：AI能力の基盤

20　UX／UI設計と人間–AIインタラクション［1］

21　UX／UI設計と人間–AIインタラクション［2］

22　ビジネスプロセスの統合［1］

23　ビジネスプロセスの統合［2］

24　ハイパーパーソナライゼーション：ユーザー属性に応じた動的生成［1］

25　AIエージェントの自律化：複数ステップにわたるタスクの自律実行

26　ハイパーパーソナライゼーション：ユーザー属性に応じた動的生成

27　インダストリー

28　人手作業の自動化・クリエイティブ・意思決定支援［1］

29　人手作業の自動化・クリエイティブ・意思決定支援［2］

30　クラウド・インフラストラクチャとスケーラビリティ［1］

31　クラウド・インフラストラクチャとスケーラビリティ［2］

32　ハードウェア要件とアーキテクチャ［1］

33　ハードウェア要件とアーキテクチャ［2］

34　モニタリング、バージョン管理、コスト管理ツール［1］

35　モニタリング、バージョン管理、コスト管理ツール［2］

36　セキュリティ、ガバナンス、説明責任（Explainability）機能［1］

37　セキュリティ、ガバナンス、説明責任（Explainability）機能［2］

38　MLops／AIOps標準化による開発→デプロイのCI/CD自動化［1］

39　MLops／AIOps標準化による開発→デプロイのCI/CD自動化［2］

40　自己修復・自動最適化機能を備えた次世代プラットフォーム［1］

41　自己修復・自動最適化機能を備えた次世代プラットフォーム［2］

42　業界特化型プラットフォーム（金融・ヘルスケア・製造など）の台頭［1］

43　業界特化型プラットフォーム（金融・ヘルスケア・製造など）の台頭［2］

44　モデルホスティング・APIゲートウェイ・データ前処理パイプライン［1］

45　モデルホスティング・APIゲートウェイ・データ前処理パイプライン［2］

46　モデルの管理と展開［1］

47　モデルの管理と展開［2］

48　プロントエンジニアリングと最適化

49　モデルの運用とライフサイクル管理［1］

50　モデルの運用とライフサイクル管理［2］

51　基礎モデルとカスタマイズ［1］

52　基礎モデルとカスタマイズ［2］

53　データ統合と処理［1］

54　データ統合と処理［2］

55　クラウド・アプライアンス［1］

56　クラウド・アプライアンス［2］

57　セキュリティとコンプライアンスの統合［1］

58　セキュリティとコンプライアンスの統合［2］

59　API管理とオーケストレーション［1］

60　API管理とオーケストレーション［2］

61　プロンプトエンジニアリングと最適化

62　インフラ性能に依存する基盤モデル［1］

63　インフラ性能に依存する基盤モデル［2］

64　プラットフォームを通じたアプリケーションへのデリバリー形態［1］

65　プラットフォームを通じたアプリケーションへのデリバリー形態［2］

66　オーケストレーション層を介して既存業務システムと統合され、組織全体にインパクトを拡張する形態［1］

67　オーケストレーション層を介して既存業務システムと統合され、組織全体にインパクトを拡張する形態［2］

68　縦連携で価値創出のバリューチェーンを形成する各レイヤー［1］

69　縦連携で価値創出のバリューチェーンを形成する各レイヤー［2］

70　生成AIの産業構造・ビジネスモデルの多層アプローチ［1］

71　生成AIの産業構造・ビジネスモデルの多層アプローチ［2］

72　企業におけるPoCと編成［1］

73　企業におけるPoCと編成［2］

74　PoC→本番のギャップと失敗要因［1］

75　PoC→本番のギャップと失敗要因［2］

76　企業のPoCと本番編成への影響［1］

77　企業のPoCと本番編成への影響［2］

78　コストとリスクのバランスを取るモデル選定と適合化

79　コストとリスクのバランスを取るモデル選定