[出版日]
2026年月日
[ページ数]
A4判/約ページ
(※ バインダー製本とPDF版では編集上の違いによりページ数が若干異なります。)
[発行]
監修・発行: 一般社団法人 次世代社会システム研究開発機構
【コーポレートセットのご案内】
本レポートの製本版とPDF版をセットとした「コーポレートセット」としてのご提供に対応しております。コーポレートセットの場合、PDF版については正価格の3分の1の価格となります。このセットでのご購入をご希望の場合、お手数ですが、(本ページの最下段にあるカートからではなく)本Webサイト上段の「お問い合わせ」からご連絡をお願い致します。
[レポート内容]
■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。
2026年月日
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📖 内容編成(目次)
内容編成(目次)を見る →[レポート内容]
■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。
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