現代のAI技術は、一枚岩の単一システムではなく、複数のレイヤー（層） から構成されています。これはまるで建築物のような構造を持ち、各層が相互に連携することで高度なAIシステムが成立しています。本稿では、AIの階層構造を整理し、その全体像を明確にします。
1. AIアプリケーション（最上層）—— ユーザーが触れる世界
（例：ChatGPT、Google Bard、Amazon Alexa など）
最も可視化されやすい層であり、一般ユーザーが直接利用するAIサービスやアプリケーションがここに該当します。テキスト生成、音声アシスタント、画像生成など、多様な形でAIが提供されています。しかし、これは氷山の一角に過ぎず、背後には膨大な技術基盤が存在します。
2. AI開発ツール —— 開発者のためのインターフェース
（例：OpenAI API、Google Vertex AI、Amazon Bedrock など）
AI技術を活用するには、直接基盤モデルにアクセスするのではなく、適切な開発ツールを介する必要があります。この層では、開発者がAIモデルを効率的に活用できるAPIやプラットフォームが提供され、AIを容易に組み込める環境が整えられています。
3. 基盤モデル（Foundation Model）—— AIの知能そのもの
（例：OpenAIのGPT、GoogleのGemini、MetaのLLaMA、Amazon Nova など）
この層は、AIの「頭脳」として機能し、膨大なデータを学習して知識を獲得します。自然言語処理（NLP）や画像生成、推論能力を持つ大規模モデルがここに含まれます。各企業が競争を繰り広げる最も重要な領域であり、その性能がAIの品質を決定づけます。
4. AIインフラ（コンピュート）—— 計算能力を支える基盤
（例：Microsoft Azure、Google Cloud、Amazon Web Services（AWS） など）
AIモデルを運用するには、**莫大な計算能力（コンピュートリソース）**が不可欠です。この層では、クラウドサービスプロバイダーがGPUやTPUを活用した大規模な計算環境を提供し、モデルの学習や推論処理を支えています。AIの性能向上には、単なるアルゴリズムの進化だけでなく、計算インフラの発展も欠かせません。
5. AI半導体（最下層）—— 計算のためのハードウェア
（例：NVIDIA、AMD など）
最下層には、AIの計算処理を支える半導体技術があります。従来のCPUでは処理しきれない膨大な計算量を、高性能GPUやTPUが担うことで、AIの高度な処理が可能になっています。特にNVIDIAのGPUは、この分野で圧倒的なシェアを誇り、AI技術の発展を支える中核的な存在です。
AI技術の全体像を建物に例えると、次のようになります。
| AIの階層 | 建築物の比喩 | 代表的な企業・技術 |
|---|---|---|
| AI半導体 | 建物の基礎・土台 | NVIDIA、AMD |
| AIインフラ（クラウド） | 電気・水道・通信網 | Microsoft Azure、Google Cloud、AWS |
| 基盤モデル | 建物の本体（構造） | OpenAI（GPT）、Gemini、LLaMA、Nova |
| AI開発ツール | 内装・設備 | OpenAI API、Google Vertex AI |
| AIアプリ | 住む人・サービス | ChatGPT、Google Bard、Alexa |
このように、AIは単独の技術ではなく、各層が密接に連携することで成り立っています。例えば、基盤モデル（AIの知能）が優れていても、それを支える半導体やクラウドインフラがなければ、実際の運用は不可能です。また、開発ツールが整備されていなければ、多くの企業や開発者がAIを活用することは難しいでしょう。
