Foundation Model
基盤モデル
汎用モデル、API、推論能力、モデル運用の中心。
どのモデルに依存し、どの能力を使うのか。Sample Product / Industry Map
会社名を並べるだけでは、導入判断も競合理解も進みません。 生成AI業界を、モデル、インフラ、開発基盤、アプリ、業務接続、統制のレイヤーに分け、更新できる知識基盤として扱います。
Status
このページは、生成AI業界マップという商品の見本です。掲載している会社・製品は形式を示すseedであり、網羅的な最新調査やランキングではありません。v0.2ではSource Registryと接続し、公式情報の確認状態を分けて管理しています。
Map Layers
生成AIは、モデルだけでは動きません。計算資源、開発基盤、アプリ、業務フロー、統制が重なって、はじめて実務の道具になります。
Foundation Model
汎用モデル、API、推論能力、モデル運用の中心。
どのモデルに依存し、どの能力を使うのか。Infrastructure
GPU、Cloud、配信、セキュリティ、運用基盤。
どの計算資源・クラウド・実行環境に乗るのか。Developer Platform
SDK、RAG、Agent、評価、監視、デプロイ。
開発者がどう組み込み、どう品質を確認するのか。Application
チャット、検索、文書、コード、画像、動画、音声。
利用者はどの画面で、どの作業をAIに渡すのか。Enterprise Workflow
社内データ、承認、監査、権限、既存業務との接続。
AI出力を、業務の正本・承認・記録へどう戻すのか。Governance
安全性、権限、ログ、評価、法務、社内ルール。
何を許可し、何を止め、どのログで後から確認するのか。Decision Views
経営者、開発者、新規事業、調達、法務で知りたいことは違います。地図は一枚でも、読むビューを切り替えます。
自社がAIで置き換えたい作業から、アプリ、モデル、データ、承認の順に見る。
API、SDK、Agent、評価、監視、デプロイを分け、PoCから運用までの不足を確認する。
同じ顧客、同じワークフロー、同じデータに触る会社を近くに置いて読む。
モデル、クラウド、データ、権限、価格、規約変更への依存を見える形にする。
Seed Cards
どのレイヤーにいるか、誰が買うか、何を見続けるべきか。会社カードをその問いで揃えると、業界マップは更新できる調査台帳になります。
基盤モデル / アプリケーション
モデル、API、ChatGPTを通じた生成AI利用の主要な参照点。
基盤モデル / アプリケーション
Claudeを中心に、対話・文書・コード支援の利用面を持つモデル企業。
基盤モデル / インフラ / アプリケーション
モデル、検索、クラウド、Workspaceを横断する巨大な提供者。
インフラ / アプリケーション / 業務接続
Azure、Copilot、Office、GitHubを通じて業務導入面に強い提供者。
基盤モデル / オープンモデル
オープンモデルとSNS基盤を通じ、開発者・研究者・利用者面に影響を持つ。
基盤モデル / 開発者向け
欧州発のモデル企業として、モデル選択肢と導入形態を広げる存在。
インフラ
GPU、ソフトウェア、AI計算基盤の中核。
インフラ / 開発基盤
Cloud、モデル利用、企業システム連携の土台。
開発基盤 / モデル流通
モデル、データセット、開発者コミュニティの集積点。
開発基盤 / Agent
LLMアプリやAgent開発の部品・運用基盤を提供する領域の代表例。
アプリケーション / 検索
生成AIを検索・回答体験へ接続するアプリケーション例。
アプリケーション / 開発者支援
コード作成・レビュー・開発環境への生成AI導入例。
アプリケーション / 開発者支援
AI前提のコード編集体験を提供する開発者向けアプリケーション例。
アプリケーション / 映像生成
映像制作・編集に生成AIを組み込むクリエイティブ領域の代表例。
アプリケーション / 音声生成
音声生成・音声変換を制作や業務へ接続するアプリケーション例。
Deliverables
業界マップをRepository Contextとして作ると、公開ページ、構造化データ、出典、更新ログを分けて持てます。市場が変わっても、全部を作り直さずに更新できます。
このSample Productの本体は、ページの見た目だけではありません。商品仕様、データ、出典、公開ページ、制作ログ、Handoffを分けて残すことで、別のAIセッションでも同じ地図の続きを作れます。
本格版では、公式情報や一次情報を確認し、Source Registryに確認日と更新状態を残します。会社名や製品名が増えても、地図の軸が崩れないようにすることが重要です。
生成AI業界そのものを売るのではなく、「変化の速い業界をAIと人間でどう継続的に把握するか」を見せるためのサンプルです。