目次

緒言

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

　1.1　生成AIのレイヤー構造（全体像）
　1.2　各レイヤーの特性概要と今後のシナリオ
　1.3　レイヤー間の相互関係（依存とボトルネック）

1　生成AI産業の多層シナリオ［1］

　1.1　位置づけと全体観
　1.2　インフラ層（半導体・データセンター・クラウド）
　　1.2.1　インフラの今後のシナリオ
　1.3　基盤モデル層（Foundation Models）
　　1.3.1　基盤モデルの今後のシナリオ
　1.4　オーケストレーション/MLOps層（モデルハブ・運用基盤）
　　1.4.1　オーケストレーション/MLOpsの今後のシナリオ
　1.5　アプリケーション層（水平/垂直アプリとエージェント）
　　1.5.1　アプリケーションの今後のシナリオ
　1.6　サービス層（SI/コンサル/運用BPO）
　　1.6.1　サービスの今後のシナリオ
　1.7　マーケット構造と競争優位
　1.8　政策・規制・標準化の潮流
　1.9　エンタープライズ導入への含意
　1.10　参考文献

2　生成AI産業の多層シナリオ［2］

　2.1　ガバナンス・安全性層のシナリオ
　　2.1.1　ガバナンス・安全性の具体シナリオ
　2.2　データ層（取得・整備・流通）のシナリオ
　　2.2.1　データの具体シナリオ
　2.3　エージェント／コパイロット層のシナリオ
　　2.3.1　エージェント／コパイロットの具体シナリオ
　2.4　アプリケーション層のシナリオ（水平・垂直）
　　2.4.1　アプリケーションの具体シナリオ
　2.5　インフラ層の深化（電力・冷却・ネットワーク）
　　2.5.1　インフラの具体シナリオ
　2.6　MLOps／評価・監視のシナリオ
　　2.6.1　MLOpsの具体シナリオ
　2.7　収益モデルとプライシングのシナリオ
　　2.7.1　収益モデルの具体シナリオ
　2.8　企業のPoC→本番スケール戦略（実装編）
　　2.8.1　スケールのチェックリスト
　2.9　産業別の焦点領域
　　2.9.1　産業別シナリオの留意点
　2.10　エコシステムと標準化の見取り図
　　2.10.1　標準化の具体シナリオ
　2.11　リスクとレジリエンス設計
　　2.11.1　レジリエンスの具体シナリオ
　2.12　戦略アーキテクチャ（統合像）
　　2.12.1　実行ロードマップ（12〜24カ月）
　2.13　まとめ

3　市場動向とマクロ環境

　3.1　生成AIの産業エコシステム
　3.2　概念実証と組織的実施への影響
　3.3　将来のシナリオと戦略的意味合い

4　生成AIの産業エコシステム

　4.1　エコシステム全体像
　4.2　インフラ層（半導体・クラウド・データセンター）
　4.3　インフラ層の相互作用
　4.4　基盤モデル層（Foundation Models）
　　4.4.1　基盤モデル層の相互作用
　4.5　モデル運用層（モデルハブ・MLOps・評価）
　　4.5.1　モデル運用層の相互作用
　4.6　アプリケーション層（水平/垂直・エージェント）
　　4.6.1　アプリケーション層の相互作用
　4.7　サービス層（SI/コンサル/監査/運用）
　　4.7.1　サービス層の相互作用
　4.8　横断機能：データ・評価・ガバナンス
　　4.8.1　横断機能の相互作用
　4.9　力学：投資・コスト・普及
　4.10　地域エコシステムと産業政策
　4.11　エコシステムのリスクとレジリエンス
　4.12　参考文献

5　生成AIの産業エコシステムと階層モデル

　5.1　ガバナンスと市場規律
　　5.1.1　実装の転換点
　5.2　データ連携と来歴管理
　　5.2.1　データ契約の中核項目
　5.3　インフラとエネルギー制約
　　5.3.1　運用上の実務
　5.4　エージェント／コパイロットの拡張
　　5.4.1　産業現場の進展
　5.5　収益モデルと契約デザイン
　　5.5.1　設計の勘所
　5.6　産業別エコシステムの具体像
　　5.6.1　産業別の要件
　5.7　エコシステム・プレイヤーの役割再定義
　5.8　リスク管理とレジリエンスの設計指針
　　5.8.1　チェックリスト
　5.9　標準化と相互運用のロードマップ
　　5.9.1　実務の要点
　5.10　企業スケール戦略（12〜24カ月）
　　5.10.1　成功のカギ
　5.11　まとめ

6　インフラストラクチャー層：AI能力の基盤

　6.1　ハードウェア要件とアーキテクチャ
　6.2　クラウド・インフラストラクチャとスケーラビリティ
　6.3　液冷・浸漬と熱設計の実務
　　6.3.1　導入設計の要点
　6.4　電力・再エネ・マイクログリッド
　　6.4.1　キャパシティ戦略
　6.5　コンテナ型/モジュール型データセンター
　　6.5.1　運用・保守
　6.6　ネットワーク・ストレージ最適化
　　6.6.1　可観測性
　6.7　セキュリティ・主権・コンプライアンス
　　6.7.1　標準運用手順
　6.8　ハイブリッド推論とエッジ最適
　　6.8.1　配置ポリシー
　6.9　コストSLO運用と最適化
　　6.9.1　ダッシュボード
　6.10　テレコ・CDN・光インターコネクトの役割
　　6.10.1　連携モデル
　6.11　標準化・相互運用と監査可能性
　　6.11.1　実装チェックリスト
　6.12　組織・運用体制（AI SRE/FinOps）
　　6.12.1　スキルとプロセス
　6.13　12〜24カ月の実行ロードマップ
　　6.13.1　成功指標
　6.14　結語

7　基盤モデル層：インテリジェンス・コア

　7.1　基礎モデルとカスタマイズ
　7.2　モデルの管理と展開
　7.3　プロンプトエンジニアリングと最適化
　7.4　モデルの運用とライフサイクル管理

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

　9.1　概説
　9.2　API管理とオーケストレーション
　9.3　データ統合と処理
　9.4　セキュリティとコンプライアンスの統合

10　アプリケーション層：ビジネス価値の提供

　10.1　エンドユーザーアプリケーションとインターフェース
　10.2　ビジネスプロセスの統合

11　ガバナンス／管理／セキュリティ層（横断）層：リスクと監視

　11.1　リスク管理とコンプライアンス
　11.2　モニタリングとパフォーマンス管理
　11.3　相互関係と依存関係
　11.4　垂直統合のパターン観測
　11.5　レイヤーをまたいでコンポーネントをミックス＆マッチさせるための水平的相互運用

12　レイヤー間の相互関係／生成AIバリューチェーン

　12.1　レイヤー構造（全体像）
　12.2　技術スタック：体系的な依存関係分析
　12.3　クロスレイヤー依存マトリックス
　12.4　重要な依存経路
　　12.4.1　垂直依存関係（クロスレイヤー）
　　12.4.1　横の依存関係（レイヤー内）
　12.5　テクノロジー統合パターン
　　12.5.1　データフローの依存関係
　　12.5.1　制御フローの依存関係
　　12.5.1　運用依存関係
　12.6　重要なボトルネックと単一障害点
　12.7　最適化の機会
　　12.7.1　パフォーマンス最適化の連鎖
　　12.7.1　コスト最適化チェーン
　12.8　各要素技術の連携・依存関係マップ
　12.9　各レイヤーの特性と今後のシナリオ
　12.10　レイヤー間の相互関係（依存とボトルネック）
　12.11　企業のPoCと本番編成への影響
　12.12　実装ガイド（ロードマップ例）
　12.13　市場動向とマクロ環境の示唆
　12.14　まとめの提言

13　PoCと本番編成

　13.1　企業におけるPoCと編成への示唆
　13.2　PoC→本番のギャップと失敗要因

14　生成AIの高度実装ガイド（ロードマップ）

　14.1　戦略とユースケース定義
　14.2　データ基盤準備
　14.3　モデル選定と適合化
　14.4　コパイロット統合と業務UI
　14.5　ガバナンスの埋め込み
　14.6　本番移行・拡張

15　概念実証と組織的実施への影響［1］

　15.1　位置づけと問題設定
　15.2　PoC停滞（Valley of Death）の実相
　15.3　本番設計を前提としたPoC設計
　15.4　組織編成：ハブ＆スポークと責任分担
　15.5　人材・スキルと運用プロセス
　15.6　評価・監査・ガードレールの一体化
　15.7　データ契約と主権・コンプライアンス
　15.8　価値測定とビジネスモデル
　15.9　産業別の考慮点
　15.10　参考文献

16　概念実証と組織的実施への影響［2］

　16.1　本番移行アーキテクチャの定石
　　16.1.1　コンポーネント境界の要件
　16.2　価値検証からオペレーションKPIへ
　　16.2.1　KPI設計の勘所
　16.3　エージェント運用のガードレール
　　16.3.1　典型パターン
　16.4　データ製品化と契約の運用論
　　16.4.1　運用手順のポイント
　16.5　セキュリティとプライバシーの多層防御
　　16.5.1　インシデント準備
　16.6　コスト設計とAI-nomics
　　16.6.1　最適化テクニック
　16.7　組織アーキテクチャとRACI
　　16.7.1　標準運用の例
　16.8　エージェント×業務のテンプレート化
　　16.8.1　再利用資産
　16.9　産業別の本番要件（深掘り）
　　16.9.1　実務上の特記事項
　16.10　変革マネジメントと人材開発
　　16.10.1　採用を阻む壁の突破
　16.11　12〜24カ月の移行ロードマップ
　　16.11.1　ゲート基準
　16.12　リスク配分と契約ガバナンス
　　16.12.1　調達上の留意点
　16.13　最終所見

17　将来のシナリオと戦略的意味合い［1］

　17.1　前提：技術・経済・制度の同時進行
　17.2　シナリオA：行為主体化（Agentic）経済の台頭
　　17.2.1　主要インパクト
　17.3　シナリオB：ハイブリッド推論と地域最適
　　17.3.1　主要インパクト
　17.4　シナリオC：評価・監査のインフラ化
　　17.4.1　主要インパクト
　17.5　シナリオD：データ製品経済の定着
　　17.5.1　主要インパクト
　17.6　シナリオE：人材・仕事の再編
　　17.6.1　主要インパクト
　17.7　シナリオF：マクロ経済・政策の波及
　17.8　戦略アーキテクチャの骨子
　17.9　参考文献

18　将来のシナリオと戦略的意味合い［2］

　18.1　マーケット構造の転換点
　18.2　産業別シナリオの深掘り
　　18.2.1　産業別の戦略的含意
　18.3　収益モデルと価格設計の進化
　　18.3.1　価格・コストの管理原則
　18.4　エージェント化の進展と制御
　　18.4.1　エージェント運用の標準パターン
　18.5　データ製品化とセマンティック層
　　18.5.1　データ戦略の実務
　18.6　評価・監査のインフラ化
　　18.6.1　評価運用の要諦
　18.7　インフラとエネルギーの制約下での最適化
　　18.7.1　運用のベストプラクティス
　18.8　組織・人材・変革マネジメント
　　18.8.1　変革定着の仕掛け
　18.9　政策・標準・市場アクセス
　　18.9.1　標準採用の勘所
　18.10　12〜24カ月の実行ロードマップ
　　18.10.1　成功のチェックポイント
　18.11　結語：戦略的意味合い

19　インフラストラクチャー層：AI能力の基盤

　19.1　位置づけと全体観
　19.2　データセンターの構造転換
　　19.2.1　冷却・電力・構造の要件
　19.3　クラウド・オンプレ・エッジのハイブリッド
　　19.3.1　配置設計の勘所
　19.4　ネットワークとデータファブリック
　　19.4.1　可観測性とSRE
　19.5　セキュリティと主権の設計
　19.6　コストSLOとキャパシティ計画
　19.7　参考文献

20　UX／UI設計と人間-AIインタラクション［1］

　20.1　位置づけと特性
　20.2　市場動向と採用状況
　20.3　他レイヤーとの関係
　20.4　体験原則（信頼・透明性・制御）
　20.5　パターン集（UIコンポーネント）
　20.6　モダリティ（音声・視覚・触覚）
　20.7　HITLと承認フローのUX
　20.8　プロダクト/ツールと設計方法
　20.9　成功KPI
　20.10　先端技術
　20.11　参考文献

21　UX／UI設計と人間-AIインタラクション［2］

　21.1　アーキテクチャ統合
　　21.1.1　実装の型
　21.2　信頼・透明・制御のUIパターン
　　21.2.1　代表コンポーネント
　21.3　マルチモーダル/ゼロUI/音声UX
　　21.3.1　設計要点
　21.4　HITLと承認フローの最適化
　　21.4.1　KPI設計
　21.5　デザイナー×AIの協働プロセス
　　21.5.1　チーム運用
　21.6　倫理・アクセシビリティと「いい設計」
　　21.6.1　設計チェック
　21.7　エージェントUXの先端パターン
　　21.7.1　フィードバック学習
　21.8　12〜24カ月の実行ロードマップ
　21.9　産業別の適用要点
　　21.9.1　失敗回避の勘所
　21.10　結語

22　ビジネスプロセスの統合［1］

　22.1　位置づけと特性
　22.2　市場動向と採用パターン
　22.3　他レイヤーとの関係
　22.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　22.5　先端技術（プロセス×エージェント）
　22.6　実装原則
　22.7　参考文献

23　ビジネスプロセスの統合［2］

　23.1　アーキテクチャ統合
　　23.1.1　実装の型
　23.2　エージェント統合（イベント駆動×業務システム）
　　23.2.1　ガバナンス連動
　23.3　プロセスマイニング×GenAIの往復運用
　　23.3.1　代表KPI
　23.4　代表ユースケース（横断プロセス）
　　23.4.1　補助プロセス
　23.5　先端技術（ハイパーオーケストレーション）
　　23.5.1　自動最適化
　23.6　セキュリティ・主権・提出の内蔵
　　23.6.1　契約・SLA
　23.7　海外・国内プレーヤーと連携
　　23.7.1　選定基準
　23.8　12〜24カ月の実行ロードマップ
　23.9　産業別の適用要点
　　23.9.1　失敗回避の勘所
　23.10　結語

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］

　24.1　位置づけと特性
　24.2　市場動向と採用状況
　24.3　他レイヤーとの関係
　24.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　24.5　先端技術（リアルタイム×生成）
　24.6　実装原則
　24.7　参考文献

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

　25.1　位置づけと特性
　25.2　市場動向と採用状況
　25.3　他レイヤーとの関係
　25.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　25.5　先端技術（計画・自己修正・協調）
　25.6　ガバナンスとリスク
　25.7　実装原則
　25.8　参考文献

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

　26.1　アーキテクチャ統合
　　26.1.1　実装の型
　26.2　データとプライバシー（PETsの多層適用）
　　26.2.1　ガバナンス運用
　26.3　意思決定×生成の最適化
　　26.3.1　KPIとSLO
　26.4　クリエイティブ運用（DCO 2.0）
　　26.4.1　失敗を避ける勘所
　26.5　オーケストレーション（リアルタイム・ジャーニー）
　　26.5.1　運用テンプレ
　26.6　産業別の適用
　　26.6.1　契約とSLA
　26.7　ツールチェーン選定
　　26.7.1　ロードマップ（12〜24カ月）
　26.8　セキュリティ・ガードレールと説明UI
　　26.8.1　失敗回避の勘所
　26.9　結語

27　インダストリー4.0との統合：製造・物流現場での生成AI駆動オペレーション

　27.1　位置づけと特性
　27.2　市場動向と採用状況
　27.3　他レイヤーとの関係
　27.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　27.5　先端技術（エッジ×ツイン×GenAI）
　27.6　実装原則
　27.7　参考文献

28　人手作業の自動化・クリエイティブ・意思決定支援［1］

　28.1　位置づけと特性
　28.2　市場動向と採用状況
　28.3　他レイヤーとの関係
　28.4　ユースケース（自動化）
　28.5　ユースケース（クリエイティブ）
　28.6　ユースケース（意思決定支援）
　28.7　導入モデル／ツール／プロダクト
　28.8　先端技術の焦点
　28.9　実装原則
　28.10　参考文献

29　人手作業の自動化・クリエイティブ・意思決定支援［2］

　29.1　アーキテクチャ統合
　　29.1.1　実装の型
　29.2　自動化の実装詳細（バックオフィス/IT/営業CS）
　　29.2.1　成功KPI
　29.3　クリエイティブの実装詳細（文章/画像/動画/コード/文書）
　　29.3.1　成功KPI
　29.4　意思決定支援の実装詳細（需要/価格/リスク/経営）
　　29.4.1　成功KPI
　29.5　セキュリティとガバナンスの内蔵
　　29.5.1　依存と境界
　29.6　エージェント運用の実務（ワークフロー優先）
　　29.6.1　ロールアウト計画
　29.7　コストSLOとFinOps
　　29.7.1　実務KPI
　29.8　海外・国内プレーヤーと連携
　　29.8.1　連携様式
　29.9　今後の展開（12〜24カ月）
　　29.9.1　実行ロードマップ
　29.10　産業別の適用要点
　　29.10.1　失敗回避の勘所
　29.11　結語

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］

　30.1　位置づけと特性
　30.2　市場動向と採用パターン
　30.3　他レイヤーとの関係
　30.4　基本アーキテクチャ（AIネイティブ）
　30.5　代表的モデル／ツール／プロダクト
　30.6　先端技術（冷却・主権・ネットワーク）
　30.7　関与プレーヤー（海外・国内）
　30.8　今後の展開（要旨）
　30.9　参考文献

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］

　31.1　スケール設計の中核原則
　　31.1.1　実装の要点
　31.2　コストSLO運用（FinOps連携）
　　31.2.1　テクニック集
　31.3　主権・コンプライアンス・監査
　　31.3.1　チェックリスト
　31.4　他レイヤーとの厳結合ポイント
　　31.4.1　インタフェース固定化
　31.5　代表的モデル／ツール／プロダクト（クラウド視点）
　　31.5.1　運用ユース
　31.6　先端技術（マルチクラウド・エッジ・冷却）
　　31.6.1　将来像
　31.7　関与プレーヤー（海外・国内）
　　31.7.1　連携モデル
　31.8　今後の展開（12〜36カ月）
　　31.8.1　実行ロードマップ
　31.9　産業別の適用要点
　　31.9.1　失敗回避の勘所
　31.10　結語

32　ハードウェア要件とアーキテクチャ［1］

　32.1　位置づけと特性
　32.2　市場動向（ハードウェア・DC）
　32.3　アーキテクチャ原則（クラウド/オンプレ/エッジ）
　32.4　データセンターの熱・電力・構造要件
　　32.4.1　冷却・電力設計のキーポイント
　32.5　ネットワーク/ストレージ/データファブリック
　32.6　環境効率と運用
　32.7　他レイヤーとの関係
　32.8　代表的モデル／ツール／プロダクト（インフラ観点）
　32.9　関与プレーヤー（海外・国内）
　32.10　参考文献

33　ハードウェア要件とアーキテクチャ［2］

　33.1　導入されるモデル／ツール／プロダクト（詳細）
　　33.1.1　代表的な構成要素
　33.2　先端技術（高密度・光・低消費電力）
　　33.2.1　実装上の要点
　33.3　海外・国内プレーヤー（役割と補完関係）
　　33.3.1　連携のパターン
　33.4　他レイヤーとの関係（厳密化）
　　33.4.1　境界設計の勘所
　33.5　市場・調達・価格（コストSLOと契約設計）
　　33.5.1　コスト最適化の手順
　33.6　今後の展開（12〜36カ月の見取り図）
　　33.6.1　実行ロードマップ（推奨）
　33.7　産業別の注力ポイント
　　33.7.1　現場実装の型
　33.8　まとめ

34　モニタリング、バージョン管理、コスト管理ツール［1］

　34.1　位置づけと特性
　34.2　市場動向（観測・バージョン管理・FinOps）
　34.3　他レイヤーとの関係
　34.4　モニタリング（LLM観測）の要点
　34.5　バージョン管理（再現性と監査）
　34.6　コスト管理（FinOps for AI）
　34.7　代表的モデル／ツール／プロダクト
　34.8　先端技術と潮流
　34.9　参考文献

35　モニタリング、バージョン管理、コスト管理ツール［2］

　35.1　アーキテクチャ設計（統合像）
　35.2　監視KPIとダッシュボード
　35.3　異常とドリフトの検知・対処
　35.4　バージョン管理の粒度とガバナンス
　35.5　FinOps（AIコスト）の運用標準
　35.6　代表的ツール群（導入像）
　35.7　セキュリティ・主権・監査の整合
　35.8　他レイヤーとの厳密な結合点
　35.9　組織・運用（役割とプロセス）
　35.10　今後の展開（12〜24カ月）
　35.11　実行ロードマップ
　35.12　産業別の適用要点
　35.13　失敗回避の勘所
　35.14　結語

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

　36.1　位置づけと特性
　36.2　市場動向と採用パターン
　36.3　他レイヤーとの関係
　36.4　セキュリティ（LLM特有リスクと多層防御）
　36.5　ガバナンス（枠組みと運用）
　36.6　説明責任（Explainability）の実務
　36.7　代表的モデル／ツール／プロダクト
　36.8　先端技術と潮流
　36.9　参考文献

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

　37.1　アーキテクチャ統合
　　37.1.1　実装の型
　37.2　防御レイヤの設計
　　37.2.1　検知と緩和
　37.3　ガバナンス運用（RACI/ゲーティング）
　　37.3.1　監査提出物の標準化
　37.4　説明責任（XAI）の具体化
　　37.4.1　評価指標の例
　37.5　データ主権・サードパーティリスク
　　37.5.1　リーガル/規制適合
　37.6　関与プレーヤー（海外・国内）
　　37.6.1　連携様式
　37.7　先端技術の方向性
　　37.7.1　将来像
　37.8　12〜24カ月の実行ロードマップ
　　37.8.1　成功のチェックポイント
　37.9　産業別の適用要点
　　37.9.1　失敗回避の勘所
　37.10　まとめ

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

　38.1　位置づけと特性
　38.2　市場動向と成熟度
　38.3　他レイヤーとの関係
　38.4　CI/CDの標準ステージ（LLM拡張）
　38.5　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　38.6　先端技術（LLMOps×CI/CD）
　38.7　今後の展開（要旨）
　38.8　参考文献

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

　39.1　アーキテクチャ統合（LLMOps×CI/CD）
　　39.1.1　推奨パイプライン（概要）
　39.2　評価・監査フックの内蔵
　　39.2.1　テスト戦略
　39.3　観測駆動のCD（Observability-driven CD）
　　39.3.1　ダッシュボードKPI例
　39.4　ガードレールのCI/CD統合
　　39.4.1　ポリシー・アズ・コード
　39.5　AIOps連携（自己回復・継続学習）
　　39.5.1　インシデント・プレイブック
　39.6　マルチモデル/マルチベンダー抽象化
　　39.6.1　互換性テスト
　39.7　セキュリティ/主権適合の自動化
　　39.7.1　監査提出テンプレ
　39.8　代表的構成（参考の型）
　　39.8.1　成功条件
　39.9　産業別の適用要点
　　39.9.1　失敗回避の勘所
　39.10　12〜24カ月の実行ロードマップ
　39.11　まとめ

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］

　40.1　位置づけと特性
　40.2　市場動向と採用パターン
　40.3　他レイヤーとの関係
　40.4　機能ブロック（自己修復の構成）
　40.5　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　40.6　先端技術（RLと自律化）
　40.7　参考文献

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］

　41.1　アーキテクチャ統合
　　41.1.1　統合の勘所
　41.2　自己修復プレイブック（代表パターン）
　　41.2.1　実装要素
　41.3　自動最適化（SLO×コストの同時設計）
　　41.3.1　代表KPI
　41.4　データ/AI観測と自己学習RAG
　　41.4.1　安定化の技法
　41.5　セキュリティ・ガバナンスの自動化
　　41.5.1　異常・攻撃への備え
　41.6　代表プロダクトと連携様式
　　41.6.1　海外・国内プレーヤー像
　41.7　今後の展開（12〜24カ月）
　　41.7.1　実行ロードマップ
　41.8　産業別の適用要点
　　41.8.1　失敗回避の勘所
　41.9　結語

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］

　42.1　位置づけと特性
　42.2　市場動向と成長ドライバ
　42.3　他レイヤーとの関係
　42.4　金融特化の要件と機能
　42.5　ヘルスケア特化の要件と機能
　42.6　製造特化の要件と機能
　42.7　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　42.8　先端技術の潮流
　42.9　参考文献

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］

　43.1　アーキテクチャ統合
　　43.1.1　実装の型
　43.2　金融向け（マクロ要件→実装）
　　43.2.1　データ・RAG
　43.3　ヘルスケア向け（マクロ要件→実装）
　　43.3.1　データ・RAG
　43.4　製造向け（マクロ要件→実装）
　　43.4.1　データ・RAG
　43.5　価格・契約・SLA
　　43.5.1　コストSLO
　43.6　セキュリティ・ガバナンス・説明責任
　　43.6.1　監査提出と主権
　43.7　先端技術（バーティカル×エージェント）
　　43.7.1　自己修復・自動最適化
　43.8　海外・国内プレーヤー（役割）
　　43.8.1　連携様式
　43.9　今後の展開（12〜24カ月）
　　43.9.1　実行ロードマップ
　43.10　産業別の適用要点
　43.11　失敗回避の勘所
　43.12　結語

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］

　44.1　位置づけと特性
　44.2　市場動向と採用パターン
　44.3　他レイヤーとの関係
　44.4　モデルホスティングの実務（スケール/可用性/コスト）
　44.5　APIゲートウェイ（制御・保護・観測）
　44.6　データ前処理パイプライン（ETL/ELT/ストリーミング/RAG）
　44.7　RAGパイプラインの構成要素
　44.8　参考文献

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］

　45.1　スケール設計の詳細
　　45.1.1　実装の要点
　45.2　可観測性とSLO運用
　　45.2.1　ダッシュボードKPI例
　45.3　セキュリティとゼロトラスト統治
　　45.3.1　ゲートウェイ規則の勘所
　45.4　データ前処理の品質・コスト・鮮度
　　45.4.1　RAG強化パターン
　45.5　代表的モデル／ツール／プロダクト（導入像）
　　45.5.1　運用テンプレート
　45.6　他レイヤーとの結合管理
　　45.6.1　インタフェース固定化
　45.7　海外・国内プレーヤーの連携様式
　　45.7.1　契約・運用の勘所
　45.8　先端技術の方向性
　　45.8.1　将来の実務像
　45.9　12〜24カ月の実行ロードマップ
　45.10　産業別の適用要点
　　45.10.1　失敗回避の勘所
　45.11　まとめ

46　モデルの管理と展開［1］

　46.1　位置づけと特性
　46.2　市場動向（LLMOps/FMOps）
　46.3　他レイヤーとの関係
　46.4　コア機能（LLMOpsの必須要素）
　46.5　展開戦略（ロールアウトとリバート）
　46.6　監視とドリフト管理
　46.7　ガバナンス・評価・コンプライアンス
　46.8　代表的モデル／ツール／プロダクト
　46.9　今後の展開（要旨）
　46.10　参考文献

47　モデルの管理と展開［2］

　47.1　運用標準の深度化（ライフサイクル）
　　47.1.1　台帳・ゲーティング
　47.2　評価運用（オフライン/オンライン/連鎖タスク）
　　47.2.1　評価の実務
　47.3　ガードレールの多層化（入力・中間・出力）
　　47.3.1　必須ルール
　47.4　マルチモデル配備とルーティング
　　47.4.1　ルーティング設計
　47.5　データ・プロンプト・RAGの変更管理
　　47.5.1　バージョニングの粒度
　47.6　コストSLOとFinOpsの統合
　　47.6.1　実装KPI
　47.7　ガバナンス・法令対応と監査API
　　47.7.1　監査の着眼点
　47.8　代表的ツールチェーン（ベストオブブリード像）
　　47.8.1　組み込みの原則
　47.9　海外・国内プレーヤーの役割と連携
　　47.9.1　連携様式
　47.10　今後の展開（12〜36カ月）
　　47.10.1　実行ロードマップ
　47.11　産業別の適用ポイント
　　47.11.1　失敗回避の勘所
　47.12　結語

48　プロントエンジニアリングと最適化

　48.1　位置づけと特性
　48.2　市場動向と需要
　48.3　他レイヤーとの関係
　48.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　48.5　先端技術（構造化・安全・最適化）
　48.6　仕様設計のベストプラクティス
　48.7　セキュリティと対策
　48.8　参考文献

49　モデルの運用とライフサイクル管理［1］

　49.1　位置づけと特性
　49.2　市場動向と成熟度
　49.3　他レイヤーとの関係
　49.4　コア機能（台帳・評価・配備・監視）
　49.5　ドリフト検知とメンテナンス
　49.6　ガバナンスとコンプライアンス
　49.7　代表的モデル／ツール／プロダクト
　49.8　今後の展開（要旨）
　49.9　参考文献

50　モデルの運用とライフサイクル管理［2］

　50.1　運用標準の深度化
　50.2　連鎖タスク評価の常設
　50.3　多層ガードレールと権限分離
　50.4　マルチモデル運用とルーティング
　50.5　データ・プロンプト・RAGの変更管理
　50.6　ドリフト監視と再学習パイプライン
　50.7　コストSLOとFinOpsの統合
　50.8　ガバナンス・監査・標準への適合
　50.9　代表的ツールチェーンの構成
　50.10　海外・国内プレーヤーと連携
　50.11　今後の展開（12〜36カ月）
　50.12　実行ロードマップ
　50.13　産業別の適用要点
　50.14　失敗回避の勘所
　50.15　結語

51　基礎モデルとカスタマイズ［1］

　51.1　位置づけと特性
　51.2　市場動向と競争軸
　51.3　カスタマイズ手法の整理
　51.4　ユースケース別の適合
　51.5　他レイヤーとの関係
　51.6　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　51.7　先端技術と研究潮流
　51.8　関与プレーヤー（海外・日本国内）
　51.9　今後の展開（要旨）
　51.10　参考文献

52　基礎モデルとカスタマイズ［2］

　52.1　カスタマイズ戦略の設計原則
　　52.1.1　実装の型
　52.2　データ調達・来歴・権利管理
　　52.2.1　実務ポイント
　52.3　評価・監査・ガードレール
　　52.3.1　監査可能性の確保
　52.4　モデル選択とポートフォリオ運用
　　52.4.1　切替・縮退運用
　52.5　先端技術：RAG×微調整の統合最適
　　52.5.1　最適化の勘所
　52.6　関与プレーヤー（海外・日本国内）
　　52.6.1　連携パターン
　52.7　契約・価格・SLA設計
　　52.7.1　調達上の要点
　52.8　他レイヤーとの整合（厳密化）
　　52.8.1　インタフェース固定化
　52.9　12〜24カ月のロードマップ
　　52.9.1　成功のチェックポイント
　52.10　産業別の適用要点
　　52.10.1　失敗回避の勘所
　52.11　結語

53　データ統合と処理［1］

　53.1　位置づけと特性
　53.2　市場動向と採用パターン
　53.3　他レイヤーとの関係
　53.4　パイプライン構成（ETL/ELT/CDC/ストリーミング）
　　53.4.1　ベストプラクティス
　53.5　RAGパイプライン（コーパスとクエリ）
　　53.5.1　RAGOpsの要点
　53.6　データファブリック×データメッシュ（ハイブリッド）
　　53.6.1　実装パターン
　53.7　代表ツール／プロダクト
　53.8　先端技術の潮流
　53.9　参考文献

54　データ統合と処理［2］

　54.1　アーキテクチャ統合
　　54.1.1　実装の型
　54.2　データ品質と可観測性
　　54.2.1　ガバナンスの実装
　54.3　RAG運用（RAGOps）の厳密化
　　54.3.1　評価の三層
　54.4　マルチモーダル統合
　　54.4.1　近接配置とコスト
　54.5　データ契約と提出物
　　54.5.1　主権・閉域・越境
　54.6　代表ツール群の選定基準
　　54.6.1　データアーキの判断軸
　54.7　自動化・自己修復（DataOps×AIOps）
　　54.7.1　KPIとSLO
　54.8　産業別の適用要点
　　54.8.1　失敗回避の勘所
　54.9　12〜24カ月の実行ロードマップ
　54.10　結語

55　クラウド・アプライアンス［1］

　55.1　位置づけと特性
　55.2　市場動向と採用パターン
　55.3　他レイヤーとの関係
　55.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　55.5　先端技術（エッジと主権の交差）
　55.6　価格・契約・SLA
　55.7　参考文献

56　クラウド・アプライアンス［2］

　56.1　アーキテクチャ統合
　　56.1.1　実装の型
　56.2　デプロイメント・パターン
　　56.2.1　接続の勘所
　56.3　セキュリティ・主権・監査
　　56.3.1　提出物の標準化
　56.4　可観測性・SLO・FinOps
　　56.4.1　自己修復の型
　56.5　代表プロダクトと構成例
　　56.5.1　周辺統合
　56.6　契約・価格・SLA
　　56.6.1　調達の勘所
　56.7　産業別の適用
　　56.7.1　現場導入の型
　56.8　今後の展開（12〜24カ月）
　　56.8.1　実行ロードマップ
　56.9　失敗回避の勘所
　56.10　結語

57　セキュリティとコンプライアンスの統合［1］

　57.1　位置づけと特性
　57.2　市場動向と要求水準
　57.3　他レイヤーとの関係
　57.4　脅威モデル（LLM特有）
　57.5　防御戦略（予防・検知・緩和）
　57.6　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　57.7　先端技術（エージェント・自律化）
　57.8　設計原則
　57.9　参考文献

58　セキュリティとコンプライアンスの統合［2］

　58.1　アーキテクチャ統合
　　58.1.1　実装の型
　58.2　脅威対応（プロンプト注入・データ流出・権限越境）
　　58.2.1　運用パターン
　58.3　データ主権・プライバシー・提出物
　　58.3.1　提出の標準化
　58.4　可観測性・評価・ドリフト監視
　　58.4.1　テストとゲート
　58.5　エージェント時代の統治（権限・承認・行為監査）
　　58.5.1　ガバナンス運用
　58.6　代表ソリューションの導入像
　　58.6.1　選定基準
　58.7　産業別の適用要点
　　58.7.1　失敗回避の勘所
　58.8　今後の展開（12〜24カ月）
　　58.8.1　実行ロードマップ
　58.9　結語

59　API管理とオーケストレーション［1］

　59.1　位置づけと特性
　59.2　市場動向と採用パターン
　59.3　他レイヤーとの関係
　59.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　59.5　先端技術（ゲートウェイ×LLM）
　59.6　設計原則
　59.7　参考文献

60　API管理とオーケストレーション［2］

　60.1　アーキテクチャ統合
　　60.1.1　実装の型
　60.2　ルーティングとフォールバック（LLM向け）
　　60.2.1　ルール例
　60.3　ポリシー・アズ・コードとゼロトラスト
　　60.3.1　ガードレールの三層
　60.4　可観測性とコストSLO
　　60.4.1　SLOベース制御
　60.5　エッジ・リアルタイム連携
　　60.5.1　設計ポイント
　60.6　デベロッパーポータルとAPIプロダクト化
　　60.6.1　ガバナンス連動
　60.7　先端技術（AIゲートウェイ/オーケストレーション）
　　60.7.1　GPU/ジョブ連携
　60.8　比較・選定の勘所
　　60.8.1　ベンダ/プロダクト併用
　60.9　今後の展開（12〜24カ月）
　　60.9.1　実行ロードマップ
　60.10　産業別の適用要点
　　60.10.1　失敗回避の勘所
　60.11　結語

61　プロンプトエンジニアリングと最適化

　61.1　設計原則の体系化
　　61.1.1　実装の型
　61.2　最適化パターン（品質・コスト・速度）
　　61.2.1　実務の勘所
　61.3　安全設計と注入耐性
　　61.3.1　セキュアプロンプトの規則
　61.4　評価・モニタリング・ゲーティング
　　61.4.1　運用フロー
　61.5　RAG×プロンプトの統合最適
　　61.5.1　チューニングの要点
　61.6　マルチモーダル最適化
　　61.6.1　実務例
　61.7　ツールチェーンとオーケストレーション
　　61.7.1　構成要素
　61.8　関与プレーヤー（海外・国内）
　　61.8.1　連携パターン
　61.9　今後の展開（12〜24カ月）
　　61.9.1　実行ロードマップ
　61.10　産業別の適用要点
　　61.10.1　失敗回避の勘所
　61.11　まとめ

62　インフラ性能に依存する基盤モデル［1］

　62.1　位置づけと特性
　62.2　供給制約と配置戦略
　62.3　訓練と推論の経済性
　62.4　ハードウェアとエネルギー効率
　62.5　クラウド/オンプレの投資判断
　62.6　規制・地政とサプライチェーン
　62.7　実装原則
　62.8　参考文献

63　インフラ性能に依存する基盤モデル［2］

　63.1　アーキテクチャ統合
　　63.1.1　実装の型
　63.2　コスト最適化とSLO
　　63.2.1　キャパシティ計画
　63.3　主権・規制・輸出管理
　　63.3.1　産業と公共政策
　63.4　モデルポートフォリオと市場構造
　　63.4.1　評価・提出・観測
　63.5　エッジ/端末内推論と分散最適
　63.6　サプライチェーン・地政の影響
　63.7　ロードマップ（12〜24カ月）
　63.8　失敗回避の勘所
　63.9　結語

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］

　64.1　位置づけと特性
　64.2　市場動向と採用パターン
　64.3　他レイヤーとの関係
　64.4　デリバリー形態（タイプ別）
　64.5　標準とゲートウェイ
　64.6　実装原則
　64.7　参考文献

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］

　65.1　アーキテクチャ統合
　　65.1.1　実装の型
　65.2　マーケットプレイスと配布モデル
　　65.2.1　検収とガバナンス
　65.3　デリバリー形態別のKPIとSLO
　　65.3.1　代表KPI
　65.4　セキュリティと境界設計
　　65.4.1　データと権利
　65.5　ビジネスモデルと収益化
　　65.5.1　調達・法務と標準
　65.6　海外・国内プレーヤーの役割
　　65.6.1　成功パターン
　65.7　今後の展開（12〜24カ月）
　　65.7.1　実行ロードマップ
　65.8　失敗回避の勘所
　65.9　結語

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］

　66.1　位置づけと特性
　66.2　市場動向と採用パターン
　66.3　他レイヤーとの関係
　66.4　ユースケース（基幹×エージェント）
　66.5　プラットフォーム/プロダクトの要件
　66.6　価値とKPI
　66.7　実装原則
　66.8　参考文献

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］

　67.1　アーキテクチャ統合
　　67.1.1　実装の型
　67.2　エンタープライズ実装の要点（O2C/P2P/CS）
　　67.2.1　成功KPI
　67.3　セキュリティ・権限・監査
　　67.3.1　データ契約と主権
　67.4　観測・SLO・差分評価
　　67.4.1　コストSLOとFinOps
　67.5　プラットフォーム/ベンダ選定基準
　　67.5.1　ハイブリッド統合の運用指針
　67.6　部門横展開とチェンジマネジメント
　　67.6.1　調達・契約とSLA
　67.7　今後の展開（12〜24カ月）
　　67.7.1　実行ロードマップ
　67.8　失敗回避の勘所
　67.9　結語

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］

　68.1　全体像と定義
　68.2　レイヤー1：計算資源（ハードウェア・電力・DC）
　68.3　レイヤー2：クラウド/プラットフォーム（IaaS/PaaS）
　68.4　レイヤー3：データ供給・権利・来歴（Data Supply）
　68.5　レイヤー4：基盤モデル（GPAI/FM）
　68.6　レイヤー5：MLOps/モデルハブ・統合運用
　68.7　レイヤー6：アプリケーション（横断/垂直）
　68.8　レイヤー7：サービス（実装・運用・監査）
　68.9　垂直連携の経済性と競争
　68.10　実装原則
　68.11　参考文献

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］

　69.1　レイヤー別の収益構造
　69.2　レイヤー間の契約・提出・責任
　69.3　最適化（コスト×品質×遅延×逸脱）
　69.4　バリューチェーンの再構成パターン
　69.5　主要リスクとヘッジ
　69.6　レイヤー別のKPI/指標
　69.7　地域・規制・主権の差異
　69.8　マルチモーダルと新規レイヤー
　69.9　オペレーティングモデルと人材
　69.10　投資・M&Aと統合の論点
　69.11　12〜24カ月の実行ロードマップ
　69.12　結語

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］

　70.1　産業構造の多層化
　70.2　ビジネスモデルの主類型
　70.3　規制と産業構造
　70.4　アプリケーション層の成長焦点
　70.5　コスト構造と価値捕捉
　70.6　競争ダイナミクス
　70.7　実装と運用の原則
　70.8　参考文献

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］

　71.1　成長ドライバと市場機会
　71.2　産業別バリューチェーンの再編
　71.3　ビジネスモデルの高度化
　71.4　成本構造と最適化テクニック
　71.5　競争戦略（勝者の条件）
　71.6　ガバナンスと規制適合の内蔵
　71.7　プロダクト戦略（アプリ層の実務）
　71.8　投資配分とポートフォリオ
　71.9　オペレーティングモデルの刷新
　71.10　実装ロードマップ（12〜24カ月）
　71.11　リスクと回避策
　71.12　結語

72　企業におけるPoCと編成［1］

　72.1　主な特性
　72.2　PoC／組織への影響
　72.3　他レイヤーとの関係
　72.4　キーとなるモデル／ツール／プロダクト
　72.5　キープレーヤーと国内の主要関与
　72.6　重要トピック
　72.7　参考文献

73　企業におけるPoCと編成［2］

　73.1　アーキテクチャ統合
　　73.1.1　実装の型
　73.2　PoCから学ぶ組織編成の要点
　　73.2.1　組織KPI
　73.3　他レイヤーとの関係（横断整合）
　73.4　キーとなるモデル／ツール／プロダクト（本番志向）
　73.5　キープレーヤーと国内の主要関与
　　73.5.1　役割の整理
　73.6　重要トピック
　　73.6.1　よくある落とし穴と対策
　73.7　実戦ロードマップ（12〜24カ月）
　73.8　収益・費用・リスクの並走管理
　73.9　結語

74　PoC→本番のギャップと失敗要因［1］

　74.1　主な特性
　74.2　PoC／組織への影響
　74.3　他レイヤーとの関係
　74.4　キーとなるモデル／ツール／プロダクト
　74.5　キープレーヤーと国内の主要関与
　74.6　失敗パターン
　74.7　対処原則
　74.8　参考文献

75　PoC→本番のギャップと失敗要因［2］

　75.1　アーキテクチャ統合
　　75.1.1　実装の型
　75.2　失敗パターンの深掘り
　　75.2.1　よくある落とし穴
　75.3　組織・ガバナンス設計
　　75.3.1　組織KPI
　75.4　他レイヤーとの関係
　75.5　キーとなるモデル／ツール／プロダクト（再掲と補足）
　75.6　キープレーヤーと国内の関与
　　75.6.1　役割と位置づけ
　75.7　重要トピックと実務的対策
　　75.7.1　90日ロードマップ（例）
　75.8　監視・コスト・提出の四面運用
　75.9　結語

76　企業のPoCと本番編成への影響［1］

　76.1　主な特性
　76.2　PoC／組織への影響
　76.3　他レイヤーとの関係
　76.4　キーとなるモデル／ツール／プロダクト
　76.5　キープレーヤーと国内企業
　76.6　重要トピック
　76.7　参考文献

77　企業のPoCと本番編成への影響［2］

　77.1　アーキテクチャ統合
　　77.1.1　実装の型
　77.2　本番成功パターン（事例共通項）
　　77.2.1　PoCの壁を越える打ち手
　77.3　他レイヤーとの整合
　77.4　キーとなるモデル／ツール／プロダクト（本番編）
　77.5　キープレーヤー／国内の関与
　　77.5.1　各社の位置づけと役割
　77.6　本番スケールの運用KPI
　77.7　失敗事例からの教訓
　77.8　契約・予算・調達
　77.9　今後の展開（12〜24カ月）
　　77.9.1　実行ロードマップ
　77.10　結語

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

　78.1　主な特性
　78.2　PoC／組織への影響
　78.3　他レイヤーとの関係
　78.4　キーとなるモデル／ツール／プロダクト
　78.5　キープレーヤーと国内の主要関与
　78.6　重要トピック
　78.7　参考文献

79　コストとリスクのバランスを取るモデル選定

　79.1　アーキテクチャ統合
　　79.1.1　実装の型
　79.2　適合方式の意思決定表（実務）
　　79.2.1　リスク・提出の観点
　79.3　PoCと組織への影響
　　79.3.1　組織配置
　79.4　他レイヤーとの関係
　　79.4.1　KPIとSLOの標準化
　79.5　コスト最適化と安定運用
　　79.5.1　モデル運用イベント
　79.6　マルチモーダルと専門特化
　　79.6.1　ベンダ自由度と実測比較
　79.7　契約・SLA・提出
　　79.7.1　ロードマップ（12〜24カ月）
　79.8　失敗回避の勘所
　79.9　結語

80　ワークフローに溶け込む形で採用を促進するコパイロット統合と業務UI

　80.1　主な特性
　80.2　PoC／組織への影響
　80.3　他レイヤーとの関係
　80.4　キーとなるモデル／ツール／プロダクト
　80.5　キープレーヤーと国内の主要関与
　80.6　重要トピック
　80.7　参考文献

81　コパイロット統合と業務UI

　81.1　アーキテクチャ統合
　　81.1.1　実装の型
　81.2　ワークフロー内UXのベストプラクティス
　　81.2.1　採用を伸ばすUIパターン
　81.3　セキュリティ・権限・監査
　　81.3.1　ガードレールとHITL
　81.4　計測・分析と改善ループ
　　81.4.1　運用KPI（実務指標）
　81.5　低コード開発体制とガバナンス
　　81.5.1　教育とチェンジマネジメント
　81.6　他レイヤーとの整合
　　81.6.1　契約・SLA・提出
　81.7　ユースケース深掘り（営業・サービス・バックオフィス）
　　81.7.1　モバイル/マルチチャネル
　81.8　今後12〜24カ月の展開
　　81.8.1　実装ロードマップ
　81.9　リスクと回避策
　81.10　結語

82　運用におけるID管理（エージェント/ユーザ）、DLP、監査ログ、影響文書化

　82.1　主な特性
　82.2　PoC／組織への影響
　82.3　他レイヤーとの関係
　82.4　キーとなるモデル／ツール／プロダクト
　82.5　キープレーヤーと国内の主要関与
　82.6　重要トピック
　82.7　参考文献

83　SLO/コスト監視、ローリングリリース、ユーザトレーニングと変更管理

　83.1　主な特性
　83.2　PoC／組織への影響
　83.3　他レイヤーとの関係
　83.4　キーとなるモデル／ツール／プロダクト
　83.5　キープレーヤーと国内の主要関与
　83.6　重要トピック
　83.7　参考文献

84　PoCの合否基準を明確化する戦略

　84.1　主な特性
　84.2　PoC／組織への影響
　84.3　他レイヤーとの関係
　84.4　キーとなるモデル／ツール／プロダクト
　84.5　キープレーヤーと国内の関与
　84.6　価値仮説の定義
　84.7　リスクと規制要件
　84.8　測定指標と合否基準
　84.9　重要トピック
　84.10　参考文献

85　モニタリングとパフォーマンス管理［1］

　85.1　位置づけと特性
　85.2　市場動向と採用パターン
　85.3　他レイヤーとの関係
　85.4　SLOとエラーバジェット
　85.5　主要KPIとメトリクス
　85.6　ツール／プロダクト（概観）
　85.7　実装原則
　85.8　参考文献

86　モニタリングとパフォーマンス管理［2］

　86.1　アーキテクチャ統合
　　86.1.1　実装の型
　86.2　ダッシュボードとKPI設計（実務）
　　86.2.1　アラート運用
　86.3　テストとゲーティング（運用内蔵）
　　86.3.1　評価資産の運用
　86.4　コスト最適化とSLOの両立
　　86.4.1　キャッシュと再検索
　86.5　セキュリティ・逸脱モニタリング
　　86.5.1　データ・ドリフト監視
　86.6　エージェント/連鎖タスクの可観測性
　　86.6.1　ヒューマン・イン・ザ・ループ（HITL）
　86.7　ツール選定と統合の勘所
　　86.7.1　ベンダ比較の着眼点
　86.8　今後の展開（12〜24カ月）
　　86.8.1　実行ロードマップ
　86.9　産業別の適用要点
　　86.9.1　失敗回避の勘所
　86.10　結語

87　生成AIスタック間における相互関係と依存関係の管理

　87.1　位置づけと特性
　87.2　市場動向と規制環境
　87.3　他レイヤーとの関係
　87.4　依存可視化（Dependency Mapping）
　87.5　供給網・バリューチェーンの責任
　87.6　AI-BOMと次世代SBOM
　87.7　ツール／プロダクト（概観）
　87.8　実装原則
　87.9　参考文献

88　垂直統合のパターン

　88.1　位置づけと特性
　88.2　市場動向と採用状況
　88.3　他レイヤーとの関係
　88.4　代表パターン（テンプレ構造）
　88.5　ガバナンス実装の要諦
　88.6　先端技術（垂直エージェント）
　88.7　実装原則
　88.8　参考文献

89　レイヤーをまたいだ水平的相互運用

　89.1　位置づけと特性
　89.2　市場動向と採用パターン
　89.3　他レイヤーとの関係
　89.4　標準と仕様（基盤）
　89.5　AIゲートウェイの役割
　89.6　法規制と相互運用
　89.7　実装原則
　89.8　参考文献

90　リスク管理とコンプライアンス

　90.1　位置づけと特性
　90.2　市場動向と規制環境
　90.3　他レイヤーとの関係
　90.4　主要フレームワークと適用
　90.5　リスク分類とコントロール
　90.6　ツール／プロダクトの採用
　90.7　実装原則
　90.8　参考文献

91　相互関係と依存関係の管理

　91.1　アーキテクチャ統合
　　91.1.1　実装の型
　91.2　変更管理とゲーティング
　　91.2.1　差分評価の設計
　91.3　供給網・サプライチェーン統治
　　91.3.1　バリューチェーンの役割設計
　91.4　データ供給網（Data Supply Chain）
　　91.4.1　モデル供給網（Model Supply Chain）
　91.5　リスクシナリオと回避戦略
　　91.5.1　料金・コスト波及
　91.6　オペレーションと提出の自動化
　　91.6.1　組織体制と責任
　91.7　ツール選定と統合の勘所
　　91.7.1　ロードマップ（12〜24カ月）
　91.8　産業別の適用要点
　　91.8.1　失敗回避の勘所
　91.9　結語

92　PoCの合否基準を明確化する戦略とユースケース定義

　92.1　合否基準テンプレ（実務形）
　　92.1.1　合否テンプレの項目例
　92.2　ユースケース定義の型（O2C/P2P/CS）
　　92.2.1　スコープ圧縮とデータ前提
　92.3　リスク・規制の組込み（チェックリスト）
　　92.3.1　国内事情の反映
　92.4　測定・評価・統計設計
　　92.4.1　ダッシュボード要件
　92.5　ガバナンス運用とRACI
　　92.5.1　契約とSLA
　92.6　ロードマップ（12〜24カ月）
　92.7　キープレーヤーと主要関与
　　92.7.1　落とし穴と回避策
　92.8　産業別示唆
　92.9　結語

93　ID、DLP、監査、影響文書化、ドリフト監視と再学習運用を標準プロセス化するガバナンスの埋め込み

　93.1　アーキテクチャ統合
　　93.1.1　実装の型
　93.2　影響文書化（Documented Impact）
　　93.2.1　文書テンプレの構成
　93.3　ドリフト監視と再学習運用
　　93.3.1　運用SLOとKPI
　93.4　PoCと組織への影響（運用に落とす）
　　93.4.1　チェンジマネジメント
　93.5　他レイヤーとの整合
　　93.5.1　地域/国際動向の反映
　93.6　キーとなるモデル／ツール／プロダクト（実務）
　93.7　成功パターンと失敗回避
　　93.7.1　契約・SLA・提出
　93.8　12〜24カ月ロードマップ
　93.9　産業別の示唆
　93.10　結語

94　SLO/コスト監視、ローリングリリース、ユーザトレーニングと変更管理で定着化する本番移行・拡張

　94.1　アーキテクチャ統合
　　94.1.1　実装の型
　94.2　リリース戦略の設計原則
　　94.2.1　自己修復とフェイルオーバー
　94.3　トレーニングと変更管理（定着化）
　　94.3.1　現場UXの運用パターン
　94.4　KPI体系とダッシュボード
　　94.4.1　アラート運用と騒音低減
　94.5　コスト管理と最適化ループ
　　94.5.1　セキュリティと提出の両立
　94.6　人とプロセス（運用組織）
　　94.6.1　ベストプラクティスの現場適用
　94.7　12〜24カ月のロードマップ
　94.8　リスクと回避策
　94.9　事例的示唆と最新動向
　94.10　結語

95　垂直統合の実装

　95.1　アーキテクチャ統合
　　95.1.1　実装の型
　95.2　規制・提出の具体化（業界別）
　　95.2.1　提出運用の型
　95.3　垂直エージェントの設計と統治
　　95.3.1　エージェント運用KPI
　95.4　依存グラフとAI-BOMの垂直拡張
　　95.4.1　変更・障害のプレイブック
　95.5　戦略プラットフォームとの連結（ボード×垂直統合）
　　95.5.1　成果契約と検収
　95.6　産業別の適用深化
　　95.6.1　国内政策・公共の文脈
　95.7　先端技術（垂直化×マルチエージェント）
　　95.7.1　自己修復・自動最適化の垂直化
　95.8　ツール選定と運用の型
　　95.8.1　失敗回避の勘所
　95.9　ロードマップ（12〜24カ月）
　95.10　結語

96　レイヤーをまたいでコンポーネントをミックス＆マッチさせるための水平的相互運用

　96.1　アーキテクチャ統合
　　96.1.1　実装の型
　96.2　コンポーネント選定と交換（ベンダ中立設計）
　　96.2.1　ガバナンス要件
　96.3　ユース別の相互運用パターン
　　96.3.1　モデル/ツール/データの混在
　96.4　セキュリティ境界と標準プロトコル
　　96.4.1　観測と提出の両立
　96.5　エージェント間（A2A）の相互運用
　　96.5.1　MCPとAPIの役割分担
　96.6　具体的な交換/拡張シナリオ
　　96.6.1　データ主権/閉域と相互運用
　96.7　産業別の適用
　　96.7.1　調達・契約・SLA
　96.8　今後の展開（12〜24カ月）
　　96.8.1　実行ロードマップ
　96.9　失敗回避の勘所
　96.10　結語

97　GPU/AIアクセラレータ（H100/B100/MI300/NPU）の詳細分析

　97.1　所属レイヤーにおける位置づけ
　97.2　ビジネスモデルとしての特性
　97.3　他のレイヤーとの関係
　97.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　　97.4.1　AI半導体・GPU/アクセラレータ
　　97.4.1　組み込み・エッジAI
　　97.4.1　ソフトウェア・運用最適化関連
　　97.4.1　クラウド・サービサー提供
　97.5　先端技術
　97.6　関与する主なプレーヤー（海外・日本国内）と強み
　　97.6.1　グローバル主要プレーヤー
　　97.6.1　日本国内主要プレーヤー
　97.7　課題点および最適化等の調整技術
　97.8　今後の展開

98　エッジ/近接配置（リージョン分散/主権クラウド）

　98.1　所属レイヤーにおける位置づけ
　98.2　ビジネスモデルとしての特性
　98.3　他のレイヤーとの関係
　98.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　98.5　先端技術
　98.6　関与する主なプレーヤー（海外・国内）と強み
　98.7　課題点および最適化等の調整技術
　98.8　今後の展開

99　ストレージ階層（NVMe-oF/GPUDirectStorage）

　99.1　所属レイヤーにおける位置づけ
　99.2　ビジネスモデルとしての特性
　99.3　他のレイヤーとの関係
　99.4　導入されるモデル／ツール／プロバイダー
　　99.4.1　NVMe over Fabrics (NVMe-oF)
　　99.4.1　NVIDIA GPUDirect Storage (GDS)
　99.5　先端技術動向
　99.6　主なプレーヤーと強み（海外・国内）
　99.7　課題点および最適化・調整技術
　99.8　今後の展望とまとめ
　99.9　技術的進展と未来展望
　99.10　ビジネスモデルの変化と市場構造
　99.11　他のレイヤーとの関係
　99.12　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　99.13　先端技術・今後のトレンド
　99.14　関与する主なプレーヤー（海外・国内）と強み
　99.15　課題点と今後の最適化・調整技術
　99.16　まとめ

100　スケジューラ/ジョブ管理（Slurm/Kubernetes）

　100.1　所属レイヤーにおける位置づけ
　100.2　ビジネスモデルとしての特性
　100.3　他のレイヤーとの関係
　100.4　導入されているモデル／ツール／プロダクト
　　100.4.1　Slurm
　　100.4.1　Kubernetes
　　100.4.1　その他先進技術・トピックス
　100.5　先端技術と今後の展開
　100.6　関与する主なプレーヤー（海外・国内）と強み
　100.7　課題点および最適化・調整技術
　100.8　今後の展望

101　スケジューラ/ジョブ管理（Slurm/Kubernetes）

　101.1　所属レイヤーにおける位置づけ
　101.2　ビジネスモデルとしての特性
　101.3　他のレイヤーとの関係
　101.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　　101.4.1　Slurm
　　101.4.1　Kubernetes
　　101.4.1　その他の先進技術
　101.5　先端技術動向
　101.6　関与する主なプレーヤーと強み
　101.7　課題点および最適化・調整技術
　101.8　今後の展開
　101.9　まとめ

102　オーケストレータ（NIMOperator/ML専用オペレータ）

　102.1　所属レイヤーにおける位置づけ
　102.2　ビジネスモデルとしての特性
　102.3　他のレイヤーとの関係
　102.4　導入されているモデル／ツール／プロダクト
　102.5　先端技術
　102.6　関与する主なプレーヤー（海外・国内）と強み
　102.7　課題点および最適化等の調整技術
　102.8　今後の展開

103　セキュリティ（HSM/KMS/機密計算/SGX/SEV）

　103.1　所属レイヤーにおける位置づけ
　103.2　ビジネスモデルとしての特性
　103.3　他のレイヤーとの関係
　103.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　103.5　先端技術
　103.6　関与する主なプレーヤー（海外・国内）と強み
　103.7　課題点および最適化等の調整技術
　103.8　今後の展開（概要）

104　冷却最適化（AI制御空調/液冷マニホールド）

　104.1　所属レイヤーにおける位置づけ
　104.2　ビジネスモデルとしての特性
　104.3　他のレイヤーとの関係
　104.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　104.5　先端技術
　104.6　関与する主なプレーヤー（海外・国内）と強み
　104.7　課題点および最適化等の調整技術
　104.8　今後の展開

105　GPU/AIアクセラレータ（H100/B200/MI300/NPU）

　105.1　所属レイヤーにおける位置づけ
　105.2　ビジネスモデルとしての特性
　105.3　技術ロードマップとエコシステムの加速度化
　105.4　多様化・ハイブリッド化・最適化の深化
　105.5　サステナビリティ・グリーン化の必須要件
　105.6　プレーヤー間の競争構造と国内・グローバルの進化
　105.7　主要課題と最適化・調整技術
　105.8　産業・事業戦略への示唆
　105.9　今後の潮流と展望

目次（続き1）

106　高速相互接続（NVLink/InfiniBand/400GEthernet）のビジネスモデル、先端技術、最適化

　106.1　今後の技術ロードマップ
　106.2　ビジネスモデル・産業構造の変化
　　106.2.1　市場の多様化
　　106.2.1　投資規模・M&A・エコシステム拡大
　　106.2.1　運用・サービス化の進展
　106.3　電力・グリーン化・サステナビリティ
　106.4　課題と最適化技術の次世代化
　　106.4.1　主要課題
　　106.4.1　最適化・調整技術の進化
　106.5　今後の潮流と産業・企業戦略への示唆
　　106.5.1　潮流の整理
　　106.5.1　企業・産業戦略への示唆
　106.6　所属レイヤーにおける位置づけ
　106.7　ビジネスモデルとしての特性
　106.8　他のレイヤーとの関係
　106.9　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　　106.9.1　主なハードウェア
　　106.9.1　主なソフトウェア／運用関連
　106.10　先端技術
　106.11　関与する主なプレーヤー（海外・日本国内）と強み
　106.12　課題点および最適化等の調整技術
　106.13　今後の展開
　106.14　まとめ

107　ストレージ階層（NVMe-oF/GPUDirectStorage）：の最新トレンドと今後の展開

　107.1　進化するAIインフラとストレージのトレンド
　107.2　ストレージ・データアクセス技術の次世代化
　　107.2.1　NVMe-oFの新潮流
　　107.2.1　先端ストレージ管理・検索技術
　　107.2.1　信頼性・運用最適化・省エネ
　107.3　主なプレーヤーの動向と産業構造の変化
　　107.3.1　グローバル主要企業
　　107.3.1　日本国内・グローバルエコシステムにおける存在感
　107.4　課題・最適化技術の方向性
　　107.4.1　主な課題
　　107.4.1　最適化・調整技術の進展
　107.5　今後の潮流と産業戦略への示唆
　　107.5.1　技術の民主化・サービス化・グローバル化
　　107.5.1　サステナビリティ・グリーン化・省エネ
　　107.5.1　セキュリティ・信頼性・運用自動化
　　107.5.1　企業・産業への具体的アドバイス

108　オーケストレータ（NIMOperator/ML専用オペレータ）の最新トレンドと今後の展望

　108.1　技術動向の深化と産業ニーズの高度化
　108.2　オーケストレーション技術の最新潮流
　　108.2.1　GPU／アクセラレータフレンドリーな統合・自動化
　　108.2.1　マルチエージェント・マルチクラスタ対応の進展
　　108.2.1　AIによる運用最適化とサステナビリティ対応
　108.3　ビジネスモデルとエコシステムの進化
　108.4　主なプレーヤーの動向と競争構造
　108.5　課題点と最適化・調整技術の深化
　108.6　今後の産業・技術展開と示唆

109　AIデータセンターにおけるセキュリティ（HSM/KMS/機密計算/SGX/SEV）：最新トレンドと今後の展望

　109.1　2025年のAIデータセンターにおけるセキュリティ動向
　109.2　ゼロトラスト、SASE、クラウドネイティブセキュリティの定着
　109.3　AIデータセンター特有の脅威とその対策
　　109.3.1　AI特有のサイバーリスク
　　109.3.1　求められる対策
　109.4　技術動向とインフラアーキテクチャ強化
　　109.4.1　高度化するセキュリティインフラ
　　109.4.1　サプライチェーン、オープンソース、規制対応
　109.5　主なプレーヤーとその役割
　109.6　課題と最適化技術
　109.7　今後の潮流と産業戦略への示唆

110　冷却最適化（AI制御空調/液冷マニホールド）の最新トレンドと今後の展開

　110.1　産業構造変化と市場動向
　110.2　液冷と空冷の技術進化・ソリューション多様化
　　110.2.1　液冷の主流化と多様な実装例
　　110.2.1　AIによる冷却制御・運用自動化の深化
　110.3　コスト・導入障壁・課題と対策
　110.4　主なプレーヤーと強み・戦略

111　エッジ・近接配置／リージョン分散／主権クラウド

　111.1　概況・近況
　111.2　技術動向と最適化の潮流
　111.3　関与する主要プレーヤーと強みの深化
　111.4　課題・最適化・調整技術の進展
　111.5　今後の産業・社会展開と事業戦略
　111.6　まとめ

112　AIデータセンター（高密度電力・液冷/浸漬冷却）：今後の展開と技術深化

　112.1　グローバル・国内の立地・投資・開発動向
　112.2　エネルギーマネジメントとグリーン化
　112.3　AI運用最適化・次世代設計
　112.4　材料・部品・インフラ技術の進化
　112.5　プレーヤーの事業戦略・競争構造
　112.6　コスト・収益モデルとビジネスリスク
　112.7　課題の整理と克服への道筋
　112.8　今後の技術・市場の拡大シナリオ
　112.9　まとめ

113　統合カタログ／ポリシー（Unity Catalog／Polaris）の全体像と階層化フレームワークにおける位置づけ

　113.1　階層化フレームワークにおける位置づけ
　113.2　主要機能と構造
　　113.2.1　Unity Catalog
　　113.2.1　Apache Polaris Catalog
　113.3　ビジネスモデルとしての特性
　　113.3.1　Unity Catalog
　　113.3.1　Apache Polaris Catalog
　113.4　他のレイヤーとの関係
　113.5　導入される主なモデル、ツール、プロダクト
　113.6　先端技術の動向

114　MLOpsプラットフォーム（MLflow/Kubeflow/Vertex AI）の全体像と階層化フレームワークにおける位置づけ

　114.1　階層化フレームワークにおける位置づけ
　114.2　主要機能と設計思想
　　114.2.1　MLflow
　　114.2.1　Kubeflow
　　114.2.1　Vertex AI
　114.3　ビジネスモデルとしての特性
　114.4　他のレイヤーとの関係
　114.5　導入される主なモデル・ツール・プロダクト
　114.6　先端技術の動向

115　サーバレス推論／バッチ（Async／Functions／Batch推論）の全体像と階層化フレームワークにおける位置づけ

　115.1　階層化フレームワークにおける位置づけ
　115.2　主要機能と設計思想
　　115.2.1　サーバレス推論の基本
　　115.2.1　バッチ推論／非同期推論の特徴
　　115.2.1　設計思想とユースケース
　115.3　ビジネスモデルとしての特性
　115.4　他のレイヤーとの関係
　115.5　導入される主なモデル・ツール・プロダクト
　　115.5.1　クラウドプロバイダー提供サービス
　　115.5.1　オープンソース／マルチクラウド対応ツール
　　115.5.1　エッジ／ハイブリッド対応サービス
　115.6　先端技術の動向

116　API Gateway（AIネイティブ／ポリシー・アズ・コード）のレイヤー2における構造と進化

　116.1　API Gatewayの分類と機能概説
　116.2　レイヤー2の全体構造における位置づけ
　116.3　ビジネスモデルとしての特性
　116.4　他レイヤーとの関係
　　116.4.1　L1（インフラ層）との関係
　　116.4.1　L3（サービス/データ層）との関係
　　116.4.1　L4（アプリケーション/エンドユーザ層）との関係
　116.5　主要機能・要件
　　116.5.1　AIネイティブ化・最適化
　　116.5.1　ポリシー・アズ・コード
　　116.5.1　セキュリティ・ガバナンス
　116.6　主な導入製品・プラットフォーム
　　116.6.1　海外主要プレーヤー
　　116.6.1　国内主要プレーヤー
　　116.6.1　ベンダー比較・強み
　116.7　先端技術動向
　116.8　課題点と最適化技術
　　116.8.1　主要課題
　　116.8.1　最適化・調整技術
　116.9　今後の展開と展望

117　生成AI実装における監視/可観測性（OpenTelemetry/APM/分散トレース）

　117.1　全体像と位置づけ
　　117.1.1　レイヤー2における位置づけ
　　117.1.1　ビジネスモデルの特性
　　117.1.1　他レイヤーとの関係
　　117.1.1　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　　117.1.1　代表的ユースケース（生成AI特化）
　117.2　技術基盤と先端要素
　　117.2.1　OpenTelemetryの役割と仕様進化
　　117.2.1　分散トレースの実装ポイント
　　117.2.1　プロファイリングとeBPFの台頭
　　117.2.1　GenAI向けsemconvと計装
　117.3　主なプレーヤーと強み（海外・日本）
　　117.3.1　海外プレーヤー
　　117.3.1　日本市場の動向と事業者
　117.4　実装課題と最適化
　　117.4.1　課題点（データ量・コスト・複雑性）
　　117.4.1　最適化・調整技術（アーキテクチャ）
　　117.4.1　最適化・調整技術（トレースとプロファイリング）
　　117.4.1　組織運用・ガバナンス
　　117.4.1　日本市場での実装留意点
　117.5　今後の展開とロードマップ
　　117.5.1　標準とエコシステムの成熟
　　117.5.1　AI活用の高度化
　　117.5.1　実装ロードマップの勘所
　117.6　参考情報

118　生成AI実装におけるフィーチャーストア/オンライン推論キャッシュ

　118.1　全体像と位置づけ
　　118.1.1　レイヤー2における位置づけ
　　118.1.1　ビジネスモデルの特性
　　118.1.1　他レイヤーとの関係
　　118.1.1　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　　118.1.1　オフライン/オンラインの役割分担
　118.2　技術基盤と先端要素
　　118.2.1　低遅延オンラインストアの要件
　　118.2.1　セマンティックキャッシング（LLM/エージェント）
　　118.2.1　マテリアライズと鮮度制御
　　118.2.1　ストレージ/アーキテクチャの新潮流
　118.3　主なプレーヤーと強み（海外・日本）
　　118.3.1　海外プレーヤー
　　118.3.1　日本市場の動向と事業者類型
　118.4　実装課題と最適化
　　118.4.1　課題点（データ整合・スキュー・リーク）
　　118.4.1　課題点（可用性・コスト・ホットキー）
　　118.4.1　最適化・調整技術（データ面）
　　118.4.1　最適化・調整技術（キャッシュ面）
　　118.4.1　インフラ最適化（配置と運用）
　　118.4.1　組織運用・ガバナンス
　　118.4.1　代表ユースケース（生成AI）
　118.5　今後の展開とロードマップ
　　118.5.1　標準化とOSSの深化
　　118.5.1　高性能基盤と近似技術
　　118.5.1　エコシステムとクラウド連携
　118.6　比較表（代表スタックの特性）
　118.7　参考情報

119　生成AI実装におけるセキュアネットワーク（ServiceMesh/mTLS/ZeroTrust）

　119.1　全体像と位置づけ
　　119.1.1　レイヤー2における位置づけ
　　119.1.1　ビジネスモデルの特性
　　119.1.1　他レイヤーとの関係
　　119.1.1　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　　119.1.1　代表ユースケース（生成AI特化）
　119.2　技術基盤と先端要素
　　119.2.1　Zero Trustの基本構成
　　119.2.1　Service Meshの進化（Ambient）
　　119.2.1　ワークロードIDとmTLS
　　119.2.1　拡張性とトラフィック制御
　119.3　主なプレーヤーと強み（海外・日本）
　　119.3.1　海外プレーヤー
　　119.3.1　日本市場の動向と事業者類型
　119.4　実装課題と最適化
　　119.4.1　課題点（複雑性・パフォーマンス）
　　119.4.1　課題点（移行と多クラスタ）
　　119.4.1　最適化・調整技術（データプレーン）
　　119.4.1　最適化・調整技術（コントロールプレーン）
　　119.4.1　セキュリティ強化パターン
　　119.4.1　可観測性とゼロトラストの相関運用
　　119.4.1　生成AI固有の実装指針
　　119.4.1　移行ロードマップ
　119.5　今後の展開とロードマップ
　　119.5.1　メッシュの成熟と普及
　　119.5.1　ゼロトラストの標準運用化
　　119.5.1　産業適用とユースケース拡大
　119.6　比較表（Service Meshの形態）
　119.7　参考情報

120　生成AI実装におけるコスト最適化（FinOps/スポット運用/予約）

　120.1　全体像と位置づけ
　　120.1.1　レイヤー2における位置づけ
　　120.1.1　ビジネスモデルの特性
　　120.1.1　他レイヤーとの関係
　　120.1.1　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　　120.1.1　先端技術と最適化レバー
　　120.1.1　主なプレーヤー（海外・日本）
　120.2　具体論（生成AI特化の設計）
　　120.2.1　推論コスト最適化の基本施策
　　120.2.1　学習/微調整コストの抑制
　　120.2.1　契約とコミット戦略
　　120.2.1　可視化とガバナンス

121　生成AI実装におけるデータ契約/CDC（SchemaRegistry/Debezium）

　121.1　全体像と位置づけ
　　121.1.1　レイヤー2における位置づけ
　　121.1.1　ビジネスモデルの特性
　　121.1.1　他レイヤーとの関係
　　121.1.1　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　　121.1.1　先端技術の潮流
　　121.1.1　代表ユースケース（生成AI特化）
　121.2　主なプレーヤーと強み（海外・日本）
　　121.2.1　海外プレーヤー
　　121.2.1　日本市場の動向と事業者類型
　121.3　実装課題と最適化
　　121.3.1　課題点（スキーマ進化と下流影響）
　　121.3.1　課題点（運用・セキュリティ）
　　121.3.1　最適化・調整技術（契約とスキーマ）
　　121.3.1　最適化・調整技術（CDC）
　　121.3.1　生成AI固有の実践設計
　　121.3.1　テスト戦略とSLO
　121.4　今後の展開とロードマップ
　　121.4.1　Debeziumの進化
　　121.4.1　Schema Registryとエコシステム
　　121.4.1　データ契約の標準運用化
　121.5　比較表（代表コンポーネントの特性）
　121.6　参考情報
　121.7　レイクハウス（Delta/Iceberg/Hudi）の全体像とクラウド・プラットフォームレイヤーにおける位置づけ
　　121.7.1　クラウドプラットフォームレイヤーにおけるレイクハウスの役割
　　121.7.1　ビジネスモデルとしての特性
　　121.7.1　他のレイヤーとの関係
　　121.7.1　導入される主なモデル、ツール、プロダクト
　　121.7.1　先端技術の動向
　　121.7.1　関与する主なプレーヤー（海外・日本国内）と強み
　　121.7.1　課題点および最適化/調整技術

122　生成AI実装におけるマルチモーダル（テキスト/画像/音声/動画/表/時系列）

　122.1　全体像と位置づけ
　　122.1.1　レイヤー3における位置づけ
　　122.1.1　ビジネスモデルの特性
　　122.1.1　他レイヤーとの関係
　　122.1.1　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　　122.1.1　対応モダリティの広がり
　122.2　技術基盤と先端要素
　　122.2.1　長文コンテキストとMoE
　　122.2.1　リアルタイム音声/会話
　　122.2.1　動画理解と分解
　　122.2.1　表・時系列の統合推論
　122.3　主なプレーヤーと強み（海外・日本）
　　122.3.1　海外プレーヤー
　　122.3.1　日本市場の動向と事業者
　122.4　課題と最適化
　　122.4.1　課題点
　　122.4.1　最適化・調整技術
　122.5　将来展望
　　122.5.1　リアルタイム・長文の両立
　　122.5.1　エコシステムの成熟
　122.6　比較表（主要モデルの注力領域）
　122.7　参考情報

123　生成AI実装におけるモデル圧縮（蒸留/量子化/剪定/LoRA）

　123.1　全体像と位置づけ
　　123.1.1　レイヤー3における位置づけ
　　123.1.1　ビジネスモデルの特性
　　123.1.1　他レイヤーとの関係
　　123.1.1　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　　123.1.1　先端技術の潮流
　123.2　技術基盤と設計指針
　　123.2.1　蒸留（Knowledge Distillation）
　　123.2.1　量子化（Weights/Activations/KV Cache）
　　123.2.1　剪定（Pruning）
　　123.2.1　LoRA/PEFT
　123.3　主なプレーヤーと強み（海外・日本）
　　123.3.1　海外プレーヤー
　　123.3.1　日本市場の動向と事業者
　123.4　課題と最適化
　　123.4.1　課題点
　　123.4.1　最適化・調整技術
　123.5　運用・SLO・FinOps連携
　　123.5.1　可観測性と検証
　　123.5.1　コスト最適化
　123.6　将来展望
　　123.6.1　低ビットとKV最適化の深化
　　123.6.1　圧縮×PEFT×ルーティングの一体化
　123.7　比較表（圧縮手法と特性）
　123.8　参考情報

124　生成AI実装における評価ベンチ（静的/オンラインA/B/連鎖タスク）

　124.1　全体像と位置づけ
　　124.1.1　レイヤー3における位置づけ
　　124.1.1　ビジネスモデルの特性
　　124.1.1　他レイヤーとの関係
　　124.1.1　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　　124.1.1　先端技術の潮流
　124.2　評価設計とメトリクス
　　124.2.1　静的（オフライン）評価
　　124.2.1　オンラインA/B評価
　　124.2.1　連鎖タスク（エージェント）評価
　124.3　主なプレーヤーと強み（海外・日本）
　　124.3.1　海外プレーヤー
　　124.3.1　日本市場の動向と事業者
　124.4　課題と最適化
　　124.4.1　課題点
　　124.4.1　最適化・調整技術
　124.5　実装アーキテクチャ
　　124.5.1　評価パイプラインの標準構成
　　124.5.1　メトリクス設計（品質・安全・運用）
　124.6　連鎖タスク（エージェント）評価の詳細
　　124.6.1　能力軸・失敗モード
　　124.6.1　自己進化型ベンチの運用
　124.7　今後の展開
　　124.7.1　生きたベンチと評価の自動化
　　124.7.1　産業実装の成熟
　124.8　比較表（評価タイプと特徴）
　124.9　参考情報

125　生成AI実装における安全対策（有害性/注入/越権/検算器）

　125.1　全体像と位置づけ
　　125.1.1　レイヤー3における位置づけ
　　125.1.1　ビジネスモデルの特性
　　125.1.1　他レイヤーとの関係
　　125.1.1　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　　125.1.1　先端技術と研究動向
　125.2　脅威モデルと防御方針
　　125.2.1　有害性（Harmful Content）
　　125.2.1　プロンプト注入/脱獄
　　125.2.1　権限越え（Privilege Escalation/Egress）
　　125.2.1　検算器（Verifier/Checker）
　125.3　主なプレーヤーと強み（海外・日本）
　　125.3.1　海外プレーヤー
　　125.3.1　日本市場の動向
　125.4　まとめの設計指針

126　生成AI実装におけるモデルカード/モデル台帳（来歴/ライセンス）

　126.1　全体像と位置づけ
　　126.1.1　レイヤー3における位置づけ
　　126.1.1　ビジネスモデルの特性
　　126.1.1　他レイヤーとの関係
　　126.1.1　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　　126.1.1　先端技術と標準化
　126.2　設計指針と必須項目
　　126.2.1　基本メタデータ
　　126.2.1　技術・性能
　　126.2.1　ガバナンス・プロベナンス
　126.3　主なプレーヤーと強み（海外・日本）
　　126.3.1　海外プレーヤー
　　126.3.1　日本市場の動向
　126.4　課題と最適化
　　126.4.1　課題点
　　126.4.1　最適化・調整技術
　126.5　今後の展開
　　126.5.1　標準化と相互運用
　　126.5.1　運用の自動化と可視化
　126.6　比較表（代表基盤の特性）
　126.7　参考情報

127　生成AI実装におけるハード最適化（TensorRT-LLM/ONNXRuntime）

　127.1　全体像と位置づけ
　　127.1.1　レイヤー3における位置づけ
　　127.1.1　ビジネスモデルの特性
　　127.1.1　他レイヤーとの関係
　　127.1.1　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　　127.1.1　先端技術トピック
　127.2　設計指針と実装勘所
　　127.2.1　TensorRT-LLMのチューニング要点
　　127.2.1　ONNX Runtimeのチューニング要点
　　127.2.1　vLLM/他との比較と併用
　127.3　主なプレーヤーと強み（海外・日本）
　　127.3.1　海外プレーヤー
　　127.3.1　日本市場の動向
　127.4　課題と最適化
　　127.4.1　課題点
　　127.4.1　最適化・調整技術
　127.5　今後の展開
　　127.5.1　カーネルと量子化の進化
　　127.5.1　運用の自動化と安全性
　127.6　比較表（ハード最適化スタックの特性）
　127.7　参考情報

128　生成AI実装における混合専門家（MoE/ルータ）

　128.1　全体像と位置づけ
　　128.1.1　レイヤー3における位置づけ
　　128.1.1　ビジネスモデルの特性
　　128.1.1　他レイヤーとの関係
　　128.1.1　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　　128.1.1　先端技術トピック
　128.2　設計指針と実装勘所
　　128.2.1　ルータと負荷分散
　　128.2.1　専門家設計とスケーリング
　　128.2.1　推論最適化
　128.3　主なプレーヤーと強み（海外・日本）
　　128.3.1　海外プレーヤー
　　128.3.1　日本市場の動向
　128.4　課題と最適化
　　128.4.1　課題点
　　128.4.1　最適化・調整技術
　128.5　今後の展開
　　128.5.1　ルータの高度化
　　128.5.1　推論と運用の標準化
　128.6　比較表（MoE設計の要点）
　128.7　参考情報

129　生成AI実装におけるLLM（汎用/特化/小型・中型・大型）

　129.1　全体像と位置づけ
　　129.1.1　レイヤー3における位置づけ
　　129.1.1　ビジネスモデルの特性
　　129.1.1　他レイヤーとの関係
　　129.1.1　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　　129.1.1　サイズ別の設計指針
　129.2　技術基盤と先端要素
　　129.2.1　長文・マルチモーダル
　　129.2.1　推論強化とルーティング
　　129.2.1　オープンウェイトの進化
　129.3　主なプレーヤーと強み（海外・日本）
　　129.3.1　海外プレーヤー
　　129.3.1　日本市場の動向と事業者
　129.4　課題と最適化
　　129.4.1　課題点
　　129.4.1　最適化・調整技術
　129.5　今後の展開
　　129.5.1　価格競争とマルチモデル前提
　129.6　参考情報

130　MLOpsプラットフォーム（MLflow/Kubeflow/Vertex AI）の課題・最適化・今後の展望

　130.1　関与する主なプレーヤーと個別の強み
　　130.1.1　海外主要プレーヤー
　　130.1.1　日本国内の主要プレーヤーと導入動向
　130.2　課題点および最適化/調整技術
　　130.2.1　主な課題
　　130.2.1　最適化・調整技術の具体例
　130.3　今後の展開
　　130.3.1　市場・エコシステムの展望
　　130.3.1　技術・運用トレンド
　　130.3.1　日本市場の特殊性・課題とチャンス
　130.4　まとめ

131　モデル圧縮（蒸留/量子化/剪定/LoRA）の最適化・調整

　131.1　実装課題の深掘り
　　131.1.1　精度劣化と分布ドリフト
　　131.1.1　長文・KVキャッシュ特有の課題
　　131.1.1　スパース化の実効効果とランタイム依存
　131.2　最適化と調整技術（実務レシピ）
　　131.2.1　圧縮順序と段階最適化
　　131.2.1　KVキャッシュ量子化の実装勘所
　　131.2.1　剪定＋再学習＋蒸留の組み合わせ
　　131.2.1　LoRA/PEFTの安定化
　131.3　アーキテクチャ/配備/運用
　　131.3.1　ルーティングと階層化
　　131.3.1　近接配置と資源計画
　　131.3.1　可観測性とガバナンス
　131.4　生成AI特化のユースケース最適化
　　131.4.1　RAG（長文/法務/ナレッジ）
　　131.4.1　コーディング/エージェント
　　131.4.1　マルチモーダル（音声/画像/動画/表/時系列）
　131.5　日本市場での実装留意点
　　131.5.1　オンプレ/閉域とデータ主権
　　131.5.1　エコシステムと人材
　131.6　テスト戦略とSLO
　　131.6.1　テスト設計
　　131.6.1　SLO指標例
　131.7　将来展望
　　131.7.1　低ビット化とKV技術の成熟
　　131.7.1　自動化された圧縮運用
　131.8　実装チェックリスト（抜粋）

132　生成AI実装における評価ベンチ（静的/オンラインA/B/連鎖タスク）の最適化・調整

　132.1　実装課題の深掘り
　　132.1.1　陳腐化・リーク・過学習
　　132.1.1　オンラインA/Bのリスク設計
　　132.1.1　連鎖タスクの可観測性
　132.2　最適化と調整技術（運用レシピ）
　　132.2.1　静的評価の“生存化”
　　132.2.1　サンドボックス/模擬A/B
　　132.2.1　連鎖タスクの工程KPI
　132.3　メトリクス設計とスコアリング
　　132.3.1　品質
　　132.3.1　安全
　　132.3.1　運用
　132.4　アーキテクチャと自動化
　　132.4.1　CI/CD統合
　　132.4.1　オブザーバビリティ連携
　　132.4.1　データ契約と権限
　132.5　日本市場向けの実務勘所
　　132.5.1　言語・文体・法務
　　132.5.1　組織設計
　132.6　連鎖タスク（エージェント）評価の高度化
　　132.6.1　失敗モード別対処
　　132.6.1　自己進化型ベンチ
　132.7　将来展望とロードマップ
　　132.7.1　自動評価と模擬本番の融合
　　132.7.1　エージェント時代の評価標準
　132.8　実装チェックリスト（抜粋）

133　安全対策（有害性/注入/越権/検算器）の深堀り

　133.1　実装課題の深掘り
　　133.1.1　検出偏りと誤拒否・過剰許可
　　133.1.1　間接注入と越権の連鎖
　　133.1.1　検算器の精度と遅延
　133.2　多層防御の実務レシピ
　　133.2.1　原則固定（Root原則/指示階層）
　　133.2.1　決定論的防御（外形制御）
　　133.2.1　検出・フィルタ（補助層）
　　133.2.1　検算器・二段審査
　133.3　可観測性・評価・ガバナンス
　　133.3.1　指標と監視
　　133.3.1　評価ハブとレッドチーム
　　133.3.1　データ契約・コンプライアンス
　133.4　エージェント/ツール連携の実装
　　133.4.1　最小権限・手続保証
　　133.4.1　内容汚染の遮断
　133.5　チューニングと運用オートメーション
　　133.5.1　ABと動的ポリシー
　　133.5.1　学習・設定の継続改善
　133.6　日本市場向け実務
　　133.6.1　ガイドライン・教育・監査
　　133.6.1　リスク選別と人間関与
　133.7　将来展望
　　133.7.1　標準化と透明性
　　133.7.1　防御の知能化
　133.8　実装チェックリスト（抜粋）

134　生成AI実装におけるモデルカード/モデル台帳（来歴/ライセンス）の最適化・調整

　134.1　実装課題の深掘り
　　134.1.1　記載の属人化・形骸化
　　134.1.1　来歴・ライセンスの不確実性
　　134.1.1　評価・安全・運用の断絶
　134.2　最適化・調整技術（運用レシピ）
　　134.2.1　台帳の自動化とイベント駆動
　　134.2.1　来歴の検証可能化（Provenance）
　　134.2.1　ライセンスとリスクのゲーティング
　　134.2.1　評価・安全・運用の一体化
　134.3　運用・ガバナンス
　　134.3.1　役割分担とワークフロー
　　134.3.1　ダッシュボードと可視化
　134.4　日本市場の実務
　　134.4.1　規制・監査適合
　　134.4.1　多部門連携と教育
　134.5　技術連携と拡張
　　134.5.1　実験・評価・監視との統合
　　134.5.1　供給網・署名・VC
　134.6　将来展望とロードマップ
　　134.6.1　標準テンプレと相互運用の定着
　　134.6.1　運用自動化と意思決定の高速化
　134.7　実装チェックリスト（抜粋）
　134.8　参考情報

135　生成AI実装におけるハード最適化（TensorRT-LLM/ONNXRuntime）と調整技術

　135.1　実装課題の深掘り
　　135.1.1　エンジン生成とプロファイル爆発
　　135.1.1　KVキャッシュ/長文とメモリ圧
　　135.1.1　エコシステム分断と統合運用
　135.2　最適化・調整技術（実務レシピ）
　　135.2.1　プロファイル戦略とエンジン運用
　　135.2.1　KVキャッシュ最適化
　　135.2.1　推測・ドラフト生成（Speculative Decoding）
　　135.2.1　量子化・圧縮との重ね掛け
　135.3　アーキテクチャと配備
　　135.3.1　混合エンジンの階層化
　　135.3.1　セキュア運用とサプライチェーン
　135.4　可観測性・AB・FinOps
　　135.4.1　指標設計
　　135.4.1　ABと動的最適化
　135.5　日本市場の実務
　　135.5.1　オンプレ/閉域要件
　　135.5.1　組織運用
　135.6　ユースケース最適化
　　135.6.1　会話/ヘルプデスク
　　135.6.1　RAG/検索QA
　　135.6.1　コーディング/エージェント
　135.7　将来展望
　　135.7.1　カーネル・量子化・分散の成熟
　　135.7.1　自動運用と安全性
　135.8　実装チェックリスト（抜粋）

136　生成AI実装における混合専門家（MoE/ルータ）の最適化・調整

　136.1　実装課題の深掘り
　　136.1.1　ロードバランスと専門家崩壊
　　136.1.1　通信・メモリと遅延のトリレンマ
　　136.1.1　多様化するルータと評価の難度
　136.2　最適化・調整技術（実務レシピ）
　　136.2.1　ルータとバランスのチューニング
　　136.2.1　専門家設計と知識共有
　　136.2.1　推論パスとI/Oの効率化
　136.3　アーキテクチャと配備
　　136.3.1　分散・トポロジと近接
　　136.3.1　セキュリティ・ガバナンス
　136.4　可観測性・AB・FinOps
　　136.4.1　指標と監視
　　136.4.1　AB/カナリアと自動最適化
　136.5　日本市場の実務
　　136.5.1　導入順序と人材
　　136.5.1　高負荷サービスと閉域
　136.6　将来展望とロードマップ
　　136.6.1　ルータの知能化と階層化
　　136.6.1　推論基盤と標準化
　136.7　実装チェックリスト（抜粋）
　136.8　参考情報

137　サーバレス推論／バッチ（Async／Functions／Batch推論）の最新動向・課題・展望

　137.1　関与する主なプレーヤーと競争優位性の源泉
　　137.1.1　国際クラウド大手とスタートアップ
　　137.1.1　日本国内の実装動向と競争力
　137.2　課題点と最適化・調整技術
　　137.2.1　技術的・運用上の主要課題
　　137.2.1　最適化・調整技術の具体例
　137.3　今後の展望
　　137.3.1　市場・技術トレンド
　　137.3.1　日本市場の特殊性・課題・チャンス
　　137.3.1　技術革新の方向性

138　技術革新によるAPI Gatewayの高度化

　138.1　先端技術動向の実装事例
　　138.1.1　AIとAPI Gatewayの融合深化
　　138.1.1　ポリシー・アズ・コードのさらなる自動化
　　138.1.1　GraphQLと非同期APIの普及
　　138.1.1　エッジ・マルチクラウド・ハイブリッド対応
　138.2　主要プレーヤーの最新戦略と強み
　　138.2.1　グローバル主要プレーヤーの動向
　　138.2.1　国内主要プレーヤーの取り組み
　138.3　ビジネスモデルの深化と収益化
　　138.3.1　収益化の多様化
　　138.3.1　エコシステム連携とオープン化
　138.4　セキュリティ・ガバナンス・コンプライアンスの最前線
　　138.4.1　セキュリティ脅威の高度化と対策
　　138.4.1　ガバナンスとコンプライアンスの自動化
　138.5　課題と最適化技術の最新動向
　　138.5.1　主な課題
　　138.5.1　最適化・調整技術の進化
　138.6　今後の展望と市場動向
　　138.6.1　市場成長と標準化の進展
　　138.6.1　技術進化の方向性
　　138.6.1　社会的・制度的要請への対応
　138.7　総括：レイヤー2API Gatewayの今後の役割

139　生成AI実装におけるフィーチャーストア/オンライン推論キャッシュの最適化・調整

　139.1　実装課題の深掘り
　　139.1.1　データ整合・スキュー・リーク
　　139.1.1　可用性・コスト・ホットキー
　139.2　最適化と調整技術
　　139.2.1　データ面の統治と再現性
　　139.2.1　キャッシュ面の設計最適化
　　139.2.1　オンラインストアのパフォーマンス調律
　139.3　生成AI特化の実践設計
　　139.3.1　プロンプト/応答/埋め込みのキャッシュ
　　139.3.1　特徴量鮮度とSLO
　139.4　クラウド/OSSスタックの実装勘所
　　139.4.1　OSS（Feast）中心
　　139.4.1　クラウドマネージド（SageMaker/Vertex/Snowflake等）
　139.5　組織運用とガバナンス
　　139.5.1　カタログ化と責任分界
　　139.5.1　SRE/FinOpsとの横断運用
　139.6　セキュリティとデータ主権
　　139.6.1　権限制御とテナンシ
　139.7　将来展望とロードマップ
　　139.7.1　標準化の進展
　　139.7.1　高性能化と自動化
　139.8　実装チェックリスト（抜粋）
　139.9　参考情報

140　生成AI実装におけるセキュアネットワーク（ServiceMesh/mTLS/ZeroTrust）の最適化・調整

　140.1　実装課題の深掘り
　　140.1.1　複雑性とパフォーマンス
　　140.1.1　移行と多クラスタ
　140.2　最適化と調整技術
　　140.2.1　データプレーンの選択と調律
　　140.2.1　コントロールプレーンとID
　　140.2.1　可観測性とゼロトラストの連携
　140.3　生成AI固有の実践設計
　　140.3.1　多段ホップと外部API制御
　　140.3.1　マルチクラスタ/ハイブリッド
　140.4　ガバナンスと運用
　　140.4.1　ポリシー・アズ・コード
　　140.4.1　証跡とコンプライアンス
　140.5　技術選定とプレーヤー
　　140.5.1　メッシュ/ゼロトラストの選定軸
　　140.5.1　ID/セキュリティ連携
　140.6　テスト戦略とSLO
　　140.6.1　性能・信頼性の検証
　140.7　将来展望
　　140.7.1　メッシュの成熟と拡張
　　140.7.1　生成AIにおける標準化
　140.8　実装チェックリスト（抜粋）
　140.9　参考情報

141　生成AI実装におけるコスト最適化（FinOps/スポット運用/予約）と調整技術

　141.1　実装課題の深掘り
　　141.1.1　需要予測とコミットの不整合
　　141.1.1　可視化・配賦の難所
　　141.1.1　スポット運用の信頼性
　141.2　最適化と調整技術
　　141.2.1　需要計画とコミット戦略
　　141.2.1　可視化・配賦の標準化
　　141.2.1　スポット/プリエンプト設計
　　141.2.1　GPU/モデル最適化
　　141.2.1　ストレージ/データ面
　141.3　運用とガバナンス
　　141.3.1　FinOps運用ループ
　　141.3.1　組織設計と責任分界
　141.4　生成AI特化の実践設計
　　141.4.1　推論経路の分岐最適化
　　141.4.1　学習/微調整の実務
　141.5　テスト戦略とSLO
　　141.5.1　コストSLOと検証
　141.6　ツール選定の観点
　　141.6.1　可視化・自動化
　141.7　将来展望
　　141.7.1　AIネイティブFinOps
　　141.7.1　契約と市場の進化
　141.8　実装チェックリスト（抜粋）

142　生成AI実装におけるデータ契約/CDC（SchemaRegistry/Debezium）の最適化・調整

　142.1　実装課題の深掘り
　　142.1.1　スキーマ進化と下流影響
　　142.1.1　CDCの信頼性と再取得
　　142.1.1　セキュリティと運用変更追随
　142.2　最適化と調整技術
　　142.2.1　契約とスキーマ運用
　　142.2.1　CDCの耐障害と整合
　　142.2.1　ステージングとMERGE最適化
　142.3　生成AI固有の実践設計
　　142.3.1　RAG/ベクタ更新
　　142.3.1　特徴量供給とポイントインタイム
　　142.3.1　契約テストと消費者主導
　142.4　運用・ガバナンス
　　142.4.1　アクセスと公開範囲
　　142.4.1　性能とコスト
　142.5　テスト戦略とSLO
　　142.5.1　変更検証
　142.6　技術選定とプレーヤー
　　142.6.1　コンポーネント選定
　　142.6.1　日本市場の実装知見
　142.7　将来展望とロードマップ
　　142.7.1　Debeziumの進化
　　142.7.1　Schema Registryと契約の標準化
　142.8　比較表（運用論点の要約）
　142.9　参考情報

143　生成AI実装におけるLLM（汎用/特化/小型・中型・大型）の最適化・調整

　143.1　実装課題の深掘り
　　143.1.1　品質評価とベンチマーク適合
　　143.1.1　コスト/遅延と可用性
　　143.1.1　データ主権・安全性・ガバナンス
　143.2　最適化と調整技術
　　143.2.1　ルーティングと分岐戦略
　　143.2.1　RAGと知識統合
　　143.2.1　微調整・蒸留・量子化
　143.3　サイズ別・用途別の設計勘所
　　143.3.1　小型（〜10B程度）
　　143.3.1　中型（10B〜70B前後）
　　143.3.1　大型（70B〜数百B）
　143.4　運用・SLO・FinOps連携
　　143.4.1　SLOと逸脱対処
　　143.4.1　コスト最適化
　143.5　セキュリティ・ガバナンス
　　143.5.1　データ境界と監査
　　143.5.1　安全性と出力制御
　143.6　日本市場の実装留意点
　　143.6.1　言語・文化適合
　　143.6.1　エコシステム連携
　143.7　将来展望
　　143.7.1　価格競争と多様化
　　143.7.1　評価・ガバナンスの標準化
　143.8　比較表（用途×モデルサイズの典型割当）
　143.9　参考情報

144　生成AI実装におけるマルチモーダル（テキスト/画像/音声/動画/表/時系列）の最適化・調整

　144.1　実装課題の深掘り
　　144.1.1　長文・長尺とSLO
　　144.1.1　モダリティ整合とアライメント
　　144.1.1　安全・プライバシー・規制
　144.2　最適化と調整技術
　　144.2.1　入力削減と段階処理
　　144.2.1　リアルタイム音声/会話
　　144.2.1　RAGと検証ループ
　　144.2.1　量子化・蒸留・MoE
　　144.2.1　ルーティングと分岐戦略
　144.3　アーキテクチャと配備
　　144.3.1　分散配置と近接
　　144.3.1　データ契約/CDCとの連携
　144.4　セキュリティ・ガバナンス
　　144.4.1　データ境界と匿名化
　　144.4.1　安全フィルタと逸脱制御
　144.5　可観測性・FinOps・SLO
　　144.5.1　指標と運用ループ
　　144.5.1　コスト最適化
　144.6　ユースケース別設計勘所
　　144.6.1　会議/通話アシスト
　　144.6.1　現場支援/製造検査
　　144.6.1　ドキュメント/帳票
　144.7　将来展望
　　144.7.1　リアルタイム×長文の収斂
　　144.7.1　エコシステムと標準
　144.8　実装チェックリスト（抜粋）
　144.9　企業導入の実態と産業別シナリオ
　　144.9.1　日本国内導入の現状と特徴
　144.10　課題と運用上のボトルネック
　　144.10.1　技術的・運用上の主な課題
　　144.10.1　企業組織・文化面の課題
　144.11　最適化・調整技術とベストプラクティス
　　144.11.1　技術的最適化
　　144.11.1　組織・体制面の最適化
　　144.11.1　ベストプラクティス：アーキテクチャ例
　144.12　今後の展開と市場動向
　　144.12.1　グローバル市場の成長見通し
　　144.12.1　技術トレンドの展望
　　144.12.1　ビジネス・エコシステムの展望

145　生成AI実装におけるインデキシング（分割/正規化/埋め込み）

　145.1　全体像と位置づけ
　　145.1.1　レイヤー4における位置づけ
　　145.1.1　ビジネスモデルの特性
　　145.1.1　他レイヤーとの関係
　145.2　分割（Chunking）
　　145.2.1　戦略と設計指針
　　145.2.1　パラメタ最適化
　　145.2.1　レイアウト/構造の保持
　145.3　正規化（Normalization）
　　145.3.1　前処理ポリシー
　　145.3.1　レイアウト認識と拡張属性
　145.4　埋め込み（Embeddings）
　　145.4.1　モデル選定
　　145.4.1　ベクトル仕様と整合
　145.5　実装パターンとツール
　　145.5.1　管理型ナレッジベース
　　145.5.1　自社パイプライン
　145.6　主なプレーヤーと強み（海外・日本）
　　145.6.1　海外プレーヤー
　　145.6.1　日本市場の動向
　145.7　課題と最適化
　　145.7.1　課題点
　　145.7.1　最適化・調整技術
　145.8　今後の展開
　　145.8.1　階層化と動的適応
　　145.8.1　評価とガバナンス
　145.9　実装チェックリスト（抜粋）
　145.10　参考情報

146　生成AI実装における再ランキング（ColBERT/Cross-Encoder）

　146.1　全体像と位置づけ
　　146.1.1　レイヤー4における位置づけ
　　146.1.1　ビジネスモデルの特性
　　146.1.1　他レイヤーとの関係
　146.2　モデルと手法
　　146.2.1　ColBERT（Late Interaction）
　　146.2.1　Cross-Encoder（Full Interaction）
　　146.2.1　ハイブリッド/補助手法
　146.3　主なプレーヤーと強み（海外・日本）
　　146.3.1　海外プレーヤー
　　146.3.1　日本市場の動向
　146.4　課題と最適化
　　146.4.1　課題点
　　146.4.1　最適化・調整技術
　146.5　設計パターンと運用
　　146.5.1　推奨アーキテクチャ（例）
　　146.5.1　可観測性・SLO・FinOps
　146.6　実装レシピ（具体）
　　146.6.1　ColBERT導入の要点
　　146.6.1　Cross-Encoder導入の要点
　146.7　今後の展開
　　146.7.1　モデルとアルゴリズムの進化
　　146.7.1　運用自動化とガバナンス
　146.8　比較表（再ランキング手法の要点）
　146.9　参考情報

147　セマンティックキャッシュ／ハイブリッド検索のレイヤー4における位置づけ

　147.1　生成AI実装の階層化フレームワーク概観
　147.2　セマンティックキャッシュの役割と特性
　147.3　ハイブリッド検索の役割と特性
　　147.3.1　ハイブリッド検索の効果
　147.4　他のレイヤーとの連携・関係
　147.5　導入される主なモデル・ツール・プロダクト
　　147.5.1　セマンティックキャッシュ
　　147.5.1　ハイブリッド検索
　　147.5.1　先端技術
　　147.5.1　主なプレーヤー（国内外）
　147.6　技術課題と最適化・調整技術
　　147.6.1　技術課題
　　147.6.1　最適化・調整技術
　147.7　今後の展望

148　セマンティックキャッシュ／ハイブリッド検索のビジネスモデル

　148.1　セマンティックキャッシュのビジネスモデル
　148.2　ハイブリッド検索のビジネスモデル
　148.3　主要プレーヤーの競争優位と国内事情
　　148.3.1　海外主要プレーヤー
　　148.3.1　国内主要プレーヤー
　148.4　技術課題と最適化の深化
　　148.4.1　セマンティックキャッシュの課題深化
　　148.4.1　ハイブリッド検索の課題深化
　148.5　先端技術の潮流
　148.6　今後の展開と産業へのインパクト
　148.7　まとめ

149　データ来歴・権利・主権メタ（FRESH）のレイヤー4における位置づけ

　149.1　生成AI階層化フレームワークとレイヤー4の役割
　149.2　FRESHメタの構成要素と意義
　149.3　他レイヤーとの関係
　149.4　ビジネスモデルとしての特性
　149.5　導入される主なモデル・ツール・プロダクト
　149.6　先端技術の潮流
　149.7　主なプレーヤーと強み
　149.8　技術課題と最適化・調整技術
　149.9　業界横断的なガバナンス強化と国際動向
　149.10　データ主権・権利管理の高度化と新しいビジネスモデル
　149.11　技術革新と標準化の潮流
　149.12　日本企業の強みと課題
　149.13　将来展望
　149.14　産業・社会へのインパクト
　149.15　主な出典

150　データクレンジング・PIIマスキング・合成データのレイヤー4における位置づけ

　150.1　階層化フレームワークと各技術の役割
　150.2　データクレンジングの役割
　150.3　PIIマスキングの役割
　150.4　合成データの役割
　150.5　他レイヤーとの関係
　150.6　ビジネスモデルとしての特性
　150.7　導入される主なモデル・ツール・プロダクト
　150.8　先端技術の潮流
　150.9　主なプレーヤーと強み
　150.10　技術課題・最適化・調整技術
　150.11　データクレンジングの課題と最適化
　150.12　PIIマスキングの課題と最適化
　150.13　合成データの課題と最適化
　150.14　全体の調整・最適化のポイント
　150.15　今後の展開
　150.16　技術トレンド
　150.17　ビジネス・産業へのインパクト
　150.18　日本国内・海外の動向
　150.19　主な出典
　150.20　まとめ

151　埋め込みモデル（多言語／領域特化）のレイヤー4における位置づけ

　151.1　レイヤー4と埋め込みモデルの役割
　151.2　多言語埋め込みモデルの意義と特性
　151.3　領域特化型埋め込みモデルの意義と特性
　151.4　他レイヤーとの関係
　151.5　ビジネスモデルとしての特性
　151.6　導入される主なモデル・ツール・プロダクト
　151.7　先端技術の潮流
　151.8　主なプレーヤーと強み
　151.9　技術課題・最適化・調整技術
　151.10　今後の展開と産業へのインパクト
　151.11　技術革新と標準化の潮流
　151.12　ビジネス・産業へのインパクト
　151.13　日本国内・海外の動向
　151.14　将来展望
　151.15　産業・社会へのインパクト
　151.16　主な出典

152　RAGパイプライン（粗→精／ガードレール併用）のレイヤー4における位置づけ

　152.1　階層化フレームワークとRAGパイプライン
　152.2　粗→精RAGパイプラインの基本構造
　152.3　ガードレールの役割と技術
　152.4　他レイヤーとの関係
　152.5　ビジネスモデルとしての特性
　152.6　導入される主なモデル・ツール・プロダクト
　152.7　先端技術の潮流
　152.8　主なプレーヤーと強み
　152.9　技術課題と最適化・調整技術
　152.10　業界横断的な社会実装の加速
　152.11　新しいビジネスモデルの創出
　152.12　技術革新と標準化の潮流
　152.13　国内・海外の動向と強み
　152.14　将来展望と産業へのインパクト
　152.15　まとめ

153　ドリフト監視（入力分布／埋め込み距離）のレイヤー4における位置づけ

　153.1　階層化フレームワークとドリフト監視の重要性
　153.2　ドリフト監視の対象と手法
　153.3　他レイヤーとの関係
　153.4　ビジネスモデルとしての特性
　153.5　導入される主なモデル・ツール・プロダクト
　153.6　先端技術の潮流
　153.7　主なプレーヤーと強み
　153.8　技術課題と最適化・調整技術
　153.9　技術革新と標準化の潮流
　153.10　ビジネス・産業へのインパクト
　153.11　日本国内・海外の動向
　153.12　将来展望
　153.13　主な出典

154　生成AI実装のための階層化フレームワークにおけるレイヤー4（データ供給・RAG）—削除／同意撤回の伝播（CDC／ストリーム）

　154.1　現状と技術的背景
　154.2　RAGにおける伝播の特殊性
　154.3　技術的現状と課題
　154.4　ビジネスモデルと主要プレーヤー
　154.5　最適化・調整・今後の展望
　154.6　今後の産業・社会へのインパクト
　154.7　まとめ
　154.8　出典（参照・引用）

155　生成AI実装におけるベクトルDB（FAISS/ScaNN/pgvector/専用DB）

　155.1　全体像と位置づけ
　　155.1.1　レイヤー4における位置づけ
　　155.1.1　ビジネスモデルの特性
　　155.1.1　他レイヤーとの関係
　　155.1.1　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　　155.1.1　先端技術トピック
　155.2　設計指針と実装勘所
　　155.2.1　インデクス/距離関数の選定
　　155.2.1　フィルタ結合とハイブリッド検索
　　155.2.1　更新戦略と鮮度
　155.3　主なプレーヤーと強み（海外・日本）
　　155.3.1　海外プレーヤー
　　155.3.1　日本市場の動向
　155.4　課題と最適化
　　155.4.1　課題点
　　155.4.1　最適化・調整技術
　155.5　今後の展開
　　155.5.1　スケールとハイブリッド
　　155.5.1　運用自動化と可観測性
　155.6　比較表（用途別の適合）
　155.7　参考情報

156　蒸留・圧縮（Teacher-Student／構造化剪定）のレイヤー5における位置づけ

　156.1　階層化フレームワークとレイヤー5の役割
　156.2　蒸留（Teacher-Student）の意義
　　156.2.1　蒸留の一般的な手順
　156.3　構造化剪定（Structured Pruning）
　156.4　ビジネスモデルとしての特性
　156.5　他レイヤーとの関係
　156.6　導入される主なモデル・ツール・プロダクト
　156.7　先端技術の潮流
　156.8　主なプレーヤーと強み
　156.9　課題点と最適化・調整技術
　156.10　最適化のポイント
　156.11　今後の展開
　156.12　出典（参照・引用）

157　合成データ生成（Self-Play／反実仮想）のレイヤー5における位置づけ

　157.1　階層化フレームワークとレイヤー5
　157.2　合成データ生成の意義
　157.3　他レイヤーとの関係
　157.4　ビジネスモデルとしての特性
　157.5　導入される主なモデル・ツール・プロダクト
　157.6　先端技術の潮流
　157.7　主なプレーヤーと強み
　157.8　課題点と最適化・調整技術
　157.9　最適化のポイント
　157.10　今後の展開
　157.11　まとめ
　157.12　主な出典

158　レイヤー5（適合化：微調整/学習）—評価・差分評価（回帰/しきい値/再現手順）

　158.1　現状と技術的背景
　158.2　レイヤー5における評価・差分評価の位置づけ
　158.3　ビジネスモデルとしての特性
　158.4　他レイヤーとの関係
　158.5　主な評価指標
　158.6　先端技術の潮流
　158.7　主なプレーヤーと課題
　158.8　今後の展望とまとめ
　158.9　今後の技術・産業の方向性
　158.10　まとめ
　158.11　参照・引用

159　レイヤー5（適合化：微調整/学習）—安全/バイアス低減（RLHF/DPO/RedTeam）

　159.1　技術・産業的現状の要点
　　159.1.1　キーワードごとの基本概念
　　159.1.1　国内外の産業動向
　　159.1.1　課題・限界
　159.2　今後の展望・現場での対応指針
　　159.2.1　技術・産業の今後の方向性
　　159.2.1　ビジネスモデル・産業エコシステムの創出
　　159.2.1　現場対応のポイント
　159.3　参考・出典（要点補強のみ5件）
　159.4　現実的な対応指針

160　レイヤー5における学習パイプラインの位置づけ

　160.1　ビジネスモデルとしての特性
　160.2　他レイヤーとの関係
　160.3　導入される主な技術・モデル・プロダクト
　160.4　先端技術の潮流
　160.5　主要プレーヤーと強み
　160.6　課題点と最適化・調整技術
　160.7　産業・社会実装の現状と課題
　160.8　今後の技術・産業の方向性
　160.9　ビジネスモデル・エコシステムの展望
　160.10　課題と最適化指針
　160.11　まとめ
　160.12　主な参照・引用（要点補強のみ5件）

161　主要な論点・現状と今後への示唆

　161.1　モデルカードの意義とレイヤー5における位置づけ
　161.2　ビジネスモデルとしての特性
　161.3　他レイヤーとの関係
　161.4　導入される主なモデル・ツール・プロダクト
　161.5　先端技術・産業動向
　161.6　主要プレーヤーと強み
　161.7　課題点と最適化・調整技術
　161.8　今後の技術・産業・社会の展望
　161.9　まとめ
　161.10　主要参照・引用（要点補強のみ5件）

162　データ選別／ラベリング／アノテーションOpsのレイヤー5における位置づけ

　162.1　位置づけと重要性
　162.2　他レイヤーとの関係
　162.3　ビジネスモデルとしての特性
　162.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　162.5　先端技術の潮流
　162.6　主なプレーヤー（海外・日本国内）と強み
　162.7　海外
　162.8　日本国内
　162.9　課題点
　162.10　最適化／調整技術
　162.11　今後の展開
　162.12　参考リンク

163　ハイパーパラ最適化（NAS／スイープ）のレイヤー5における位置づけ

　163.1　概要と重要性
　163.2　他レイヤーとの関係
　163.3　ビジネスモデルとしての特性
　163.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　163.5　先端技術の潮流
　163.6　最適化の設計指針
　163.7　予算配分と停止規準
　163.8　再現性と監査
　163.9　NASの現実解
　163.10　オンライン最適化との接続
　163.11　プレーヤー（海外・国内）と強み
　　163.11.1　海外
　　163.11.1　国内
　163.12　課題点と調整技術
　163.13　今後の展望
　163.14　参考

164　継続学習／再学習（スケジュール／ゲート）のレイヤー5における位置づけ

　164.1　位置づけと目的
　164.2　スケジュールとゲートの基本
　164.3　他レイヤーとの関係
　164.4　ビジネスモデルとしての特性
　164.5　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　164.6　先端技術の潮流
　164.7　スケジュール設計
　164.8　ゲート設計
　164.9　忘却緩和の実装
　164.10　正則化系（EWC／SI）
　164.11　リプレイ系（Experience Replay）
　164.12　構造拡張系（PackNet等）

165　パイプラインと運用

　　165.1.1　参照アーキテクチャ
　　165.1.1　実験・本番の二段評価
　165.2　プレーヤーと強み
　　165.2.1　海外
　　165.2.1　国内
　165.3　課題と最適化
　165.4　今後の展開
　165.5　参考

166　微調整手法（LoRA/QLoRA/Prefix-Tuning）の現状と展望

　166.1　現状と情報収集の限界
　166.2　今後の展望と推奨対応

167　生成AI実装におけるインデキシング（分割/正規化/埋め込み）の最適化・調整・ガバナンス

　167.1　実装課題の深掘り
　　167.1.1　過大/過小分割と文脈断絶
　　167.1.1　レイアウト崩れと正規化不備
　　167.1.1　埋め込み更新と再インデクス負荷
　167.2　最適化・調整技術（実務レシピ）
　　167.2.1　分割パラメタのAB最適化
　　167.2.1　レイアウト/正規化の堅牢化
　　167.2.1　埋め込み×再ランキングの組合せ
　167.3　可観測性・SLO・FinOps
　　167.3.1　指標設計と監視
　　167.3.1　コスト最適化
　167.4　セキュリティ・ガバナンス
　　167.4.1　データ契約と来歴管理
　　167.4.1　品質と安全の両立
　167.5　アーキテクチャと配備
　　167.5.1　代表アーキテクチャ
　　167.5.1　長文・多段・表/コード対応
　167.6　日本市場の実務
　　167.6.1　導入順序とプロファイル設計
　　167.6.1　継続評価とチーム体制
　167.7　将来展望
　　167.7.1　動的分割と文脈保持の高度化
　　167.7.1　ガバナンスと自動化
　167.8　実装チェックリスト（抜粋）
　167.9　参考情報

168　生成AI実装における再ランキング（ColBERT/Cross-Encoder）の最適化・調整・ガバナンス

　168.1　実装課題の深掘り
　　168.1.1　k設計とP95/P99の悪化
　　168.1.1　分割・埋め込みとの相互依存
　　168.1.1　品質・安全・監査の同時要件
　168.2　最適化・調整技術
　　168.2.1　二段・三段再ランキングの設計
　　168.2.1　k・MMR・融合のチューニング
　　168.2.1　ColBERTのTCO制御
　　168.2.1　Cross-Encoderの実用化
　168.3　可観測性・SLO・FinOps
　　168.3.1　KPIとダッシュボード
　　168.3.1　自動緩和とロールバック
　168.4　セキュリティ・ガバナンス
　　168.4.1　引用整合と安全
　　168.4.1　台帳・監査
　168.5　アーキテクチャと配備
　　168.5.1　代表アーキテクチャ
　　168.5.1　長文・マルチモーダル
　168.6　日本市場の実務
　　168.6.1　導入・移行の順序
　　168.6.1　組織体制と運用
　168.7　将来展望
　　168.7.1　モデル進化と標準化
　　168.7.1　Graph RAG/関係性の統合
　168.8　実装チェックリスト（抜粋）

169　技術進化・法制度・社会実装の今後の展望

　169.1　技術進化の方向性
　169.2　導入されるモデル・ツール・プロダクトの見通し
　169.3　課題点と最適化・調整技術の今後
　169.4　今後の社会・産業へのインパクト
　169.5　まとめ
　169.6　主な参照・引用

170　安全/バイアス低減（RLHF/DPO/RedTeam）の実装・最適化指針

　170.1　産業・社会実装の現況
　170.2　技術・産業の多層防御化と協業
　170.3　主要プレーヤーの強みと課題・最適化
　170.4　先端技術と最適化の潮流
　170.5　今後のビジネスモデル・エコシステムの展望
　170.6　課題点と最適化・調整技術の今後
　170.7　まとめと今後の指針
　　170.7.1　主な出典
　170.8　データ選別／ラベリング／アノテーションOpsの運用深度化
　170.9　運用ガバナンスと監査
　170.10　品質指標の体系とSLA化
　170.11　スケール運用のレファレンス設計
　170.12　先端技術の具体化と適用戦略
　　170.12.1　自動データ選別（Data Curation Automation）
　　170.12.1　アノテーションのAI支援と自己整合
　　170.12.1　アクティブラーニングの実務
　170.13　プレーヤーマップと選定視点（海外・国内）
　　170.13.1　海外
　　170.13.1　国内
　170.14　選定視点
　170.15　課題の深掘りとアンチパターン
　　170.15.1　よくある失敗
　　170.15.1　改善の設計原則
　170.16　KPIダッシュボード実装例
　170.17　契約・体制・セキュリティ
　170.18　コスト最適化の実践
　170.19　事例型アーキテクチャ（LLM／RAG）
　170.20　ロードマップと投資配分
　170.21　まとめ

171　ベクトルDB（FAISS/ScaNN/pgvector/専用DB）の実装・最適化・調整・ガバナンス

　171.1　実装課題の深掘り
　　171.1.1　スケーラビリティと再構築コスト
　　171.1.1　フィルタ結合と一貫性
　　171.1.1　費用予測とロックイン
　171.2　最適化・調整技術（実務レシピ）
　　171.2.1　インデクスとパラメタのAB最適化
　　171.2.1　ストレージ階層とディスクANN
　　171.2.1　フィルタ結合・ハイブリッドの安定化
　　171.2.1　CDCと鮮度SLO
　171.3　可観測性・SLO・FinOps
　　171.3.1　指標とダッシュボード
　　171.3.1　コスト最適化
　171.4　セキュリティ・ガバナンス
　　171.4.1　アクセス制御と監査
　　171.4.1　データ契約と来歴
　171.5　アーキテクチャと配備
　　171.5.1　代表パターン
　　171.5.1　マルチモーダル・長文対応
　171.6　日本市場の実務
　　171.6.1　選定の現実解
　　171.6.1　運用体制と教育
　171.7　将来展望
　　171.7.1　ハイブリッドと自動化の定着
　　171.7.1　市場とガバナンス
　171.8　実装チェックリスト（抜粋）
　171.9　参考情報

172　低コード/ノーコード拡張（フロー/フォーム/承認）

　172.1　位置づけと全体像
　172.2　ビジネスモデルの特性
　172.3　他レイヤーとの関係
　172.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　172.5　先端技術の動向
　172.6　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　172.7　成功パターン（フロー/フォーム/承認）
　172.8　出典
　172.9　課題点（技術・運用）
　172.10　最適化・調整技術（ガバナンス/監査）
　172.11　最適化・調整技術（品質/性能）
　172.12　最適化・調整技術（セキュリティ/法令）
　172.13　エコシステムと展開動向
　172.14　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　172.15　導入ロードマップ（例）
　172.16　今後の展開
　172.17　出典

173　一画面完結UX（会話/根拠/承認/実行）

　173.1　位置づけと全体像
　173.2　ビジネスモデルの特性
　173.3　他レイヤーとの関係
　173.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　173.5　先端技術の動向
　173.6　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　173.7　設計原理（会話/根拠/承認/実行）
　173.8　出典
　173.9　課題点（技術・運用）
　173.10　最適化・調整技術（根拠/権限）
　173.11　最適化・調整技術（承認/実行）
　173.12　最適化・調整技術（可観測/提出）
　173.13　エコシステムと展開動向
　173.14　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　173.15　導入ロードマップ（例）
　173.16　今後の展開
　173.17　出典

174　HITL承認/役割ベースUI

　174.1　位置づけと全体像
　174.2　ビジネスモデルの特性
　174.3　他レイヤーとの関係
　174.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　174.5　先端技術の動向
　174.6　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　174.7　設計原理（HITL承認/役割ベースUI）
　174.8　出典
　174.9　課題点（技術・運用）
　174.10　最適化・調整技術（RBAC/承認）
　174.11　最適化・調整技術（文脈内承認）
　174.12　最適化・調整技術（監査/提出）
　174.13　エコシステムと展開動向
　174.14　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　174.15　導入ロードマップ（例）
　174.16　今後の展開
　174.17　出典

175　マルチチャネル（Web/モバイル/チャット）

　175.1　位置づけと全体像
　175.2　ビジネスモデルの特性
　175.3　他レイヤーとの関係
　175.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　175.5　先端技術の動向
　175.6　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　175.7　設計原理（Web/モバイル/チャット）
　175.8　出典
　175.9　課題点（技術・運用）
　175.10　最適化・調整技術（体験/運用）
　175.11　最適化・調整技術（技術基盤）
　175.12　最適化・調整技術（ガバナンス）
　175.13　エコシステムと展開動向
　175.14　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　175.15　導入ロードマップ（例）
　175.16　今後の展開
　175.17　出典

176　コンテキストパネル/サジェスト/テンプレ

　176.1　位置づけと全体像
　176.2　ビジネスモデルの特性
　176.3　他レイヤーとの関係
　176.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　176.5　先端技術の動向
　176.6　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　176.7　設計原理（コンテキスト/サジェスト/テンプレ）
　176.8　出典
　176.9　課題点（技術・運用）
　176.10　最適化・調整技術（文脈/権限）
　176.11　最適化・調整技術（テンプレ運用）
　176.12　最適化・調整技術（可観測/提出）
　176.13　エコシステムと展開動向
　176.14　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　176.15　導入ロードマップ（例）
　176.16　今後の展開
　176.17　出典

177　説明可能性（引用/出典/検算表示）

　177.1　位置づけと全体像
　177.2　ビジネスモデルの特性
　177.3　他レイヤーとの関係
　177.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　177.5　先端技術の動向
　177.6　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　177.7　設計原理（引用/出典/検算）
　177.8　出典［1］
　177.9　課題点（技術・運用）
　177.10　最適化・調整技術（引用/出典）
　177.11　最適化・調整技術（検算）
　177.12　最適化・調整技術（可観測/教育）
　177.13　エコシステムと展開動向
　177.14　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　177.15　導入ロードマップ（例）
　177.16　今後の展開
　177.17　出典［2］

目次（続き2）

178　アクセシビリティ/多言語対応

　178.1　位置づけと全体像
　178.2　ビジネスモデルの特性
　178.3　他レイヤーとの関係
　178.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　178.5　先端技術の動向
　178.6　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　178.7　設計原理（アクセシビリティ/多言語）
　178.8　出典［1］
　178.9　課題点（技術・運用）
　178.10　最適化・調整技術（字幕/翻訳）
　178.11　最適化・調整技術（WCAG 2.2）
　178.12　最適化・調整技術（監査/可観測性）
　178.13　エコシステムと展開動向
　178.14　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　178.15　導入ロードマップ（例）
　178.16　今後の展開
　178.17　出典［2］

179　行動ログ/フィードバック収集

　179.1　位置づけと全体像
　179.2　ビジネスモデルの特性
　179.3　他レイヤーとの関係
　179.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　179.5　先端技術の動向
　179.6　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　179.7　設計原理（計測/フィードバック）
　179.8　出典［1］
　179.9　課題点（技術・運用）
　179.10　最適化・調整技術（ログ/プライバシ）
　179.11　最適化・調整技術（フィードバックUI）
　179.12　最適化・調整技術（可観測/KPI）
　179.13　エコシステムと展開動向
　179.14　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　179.15　導入ロードマップ（例）
　179.16　今後の展開
　179.17　出典［2］

180　現場チャンピオン/ピア学習仕組み

　180.1　位置づけと全体像
　180.2　ビジネスモデルの特性
　180.3　他レイヤーとの関係
　180.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　180.5　先端技術の動向
　180.6　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　180.7　設計原理（現場チャンピオン/ピア学習）
　180.8　出典［1］
　180.9　課題点（技術・運用）
　180.10　最適化・調整技術（組織/運用）
　180.11　最適化・調整技術（計測/フィードバック）
　180.12　最適化・調整技術（教材/展開）
　180.13　エコシステムと展開動向
　180.14　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　180.15　導入ロードマップ（例）
　180.16　今後の展開
　180.17　出典［2］

181　コパイロット統合（メール/会議/業務アプリ埋め込み）

　181.1　位置づけと全体像
　181.2　ビジネスモデルの特性
　181.3　他レイヤーとの関係
　181.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　181.5　先端技術の動向
　181.6　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　181.7　成功パターン（メール/会議/埋め込み）
　181.8　出典［1］
　181.9　課題点（技術・運用）
　181.10　最適化・調整技術（権限/保護）
　181.11　最適化・調整技術（品質/生産性）
　181.12　最適化・調整技術（可観測/コスト）
　181.13　エコシステムと展開動向
　181.14　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　181.15　導入ロードマップ（例）
　181.16　今後の展開
　181.17　出典［2］

182　キャパシティ計画（需要予測/近接配置）

　182.1　位置づけと全体像
　182.2　ビジネスモデルの特性
　182.3　他レイヤーとの関係
　182.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　182.5　先端技術の動向
　182.6　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　182.7　設計原理（需要予測/近接配置）
　182.8　出典［1］
　182.9　課題点（技術・運用）
　182.10　最適化・調整技術（需要予測）
　182.11　最適化・調整技術（近接配置）
　182.12　最適化・調整技術（ネットワーク/配置）
　182.13　最適化・調整技術（FinOps/可観測）
　182.14　エコシステムと展開動向
　182.15　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　182.16　導入ロードマップ（例）
　182.17　今後の展開
　182.18　出典［2］

183　フォールバック（別ベンダ/別サイズ/ルール）

　183.1　位置づけと全体像
　183.2　ビジネスモデルの特性
　183.3　他レイヤーとの関係
　183.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　183.5　先端技術の動向
　183.6　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　183.7　設計原理（別ベンダ/別サイズ/ルール）
　183.8　出典［1］
　183.9　課題点（技術・運用）
　183.10　最適化・調整技術（ルーティング/評価）
　183.11　最適化・調整技術（セーフティ/証跡）
　183.12　最適化・調整技術（コスト/キャッシュ）
　183.13　エコシステムと展開動向
　183.14　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　183.15　導入ロードマップ（例）
　183.16　今後の展開
　183.17　出典［2］

184　キャッシュ階層（セマンティック/KV/HTTP）

　184.1　位置づけと全体像
　184.2　ビジネスモデルの特性
　184.3　他レイヤーとの関係
　184.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　184.5　先端技術の動向
　184.6　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　184.7　設計原理（セマンティック/KV/HTTP）
　184.8　出典［1］
　184.9　課題点（技術・運用）
　184.10　最適化・調整技術（セマンティック）
　184.11　最適化・調整技術（KV）
　184.12　最適化・調整技術（HTTP/エッジ）
　184.13　最適化・調整技術（可観測/安全）
　184.14　エコシステムと展開動向
　184.15　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　184.16　導入ロードマップ（例）
　184.17　今後の展開
　184.18　出典［2］

185　バックプレッシャ/レート制御

　185.1　位置づけと全体像
　185.2　ビジネスモデルの特性
　185.3　他レイヤーとの関係
　185.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　185.5　先端技術の動向
　185.6　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　185.7　設計原理（バックプレッシャ/レート制御）
　185.8　出典［1］
　185.9　課題点（技術・運用）
　185.10　最適化・調整技術（ポリシー/ヘッダ）
　185.11　最適化・調整技術（バックプレッシャ）
　185.12　最適化・調整技術（観測/テスト）
　185.13　エコシステムと展開動向
　185.14　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　185.15　導入ロードマップ（例）
　185.16　今後の展開
　185.17　出典［2］

186　リトライ/アイドルキュー/デッドレター

　186.1　位置づけと全体像
　186.2　ビジネスモデルの特性
　186.3　他レイヤーとの関係
　186.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　186.5　先端技術の動向
　186.6　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　186.7　設計原理（リトライ/アイドルキュー/デッドレター）
　186.8　出典［1］
　186.9　課題点（技術・運用）
　186.10　最適化・調整技術（リトライ/バックオフ）
　186.11　最適化・調整技術（アイドル/キュー運用）
　186.12　最適化・調整技術（DLQ/再投入）
　186.13　最適化・調整技術（観測/テスト）
　186.14　エコシステムと展開動向
　186.15　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　186.16　導入ロードマップ（例）
　186.17　今後の展開
　186.18　出典［2］

187　ヘルスチェック/自動復旧

　187.1　位置づけと全体像
　187.2　ビジネスモデルの特性
　187.3　他レイヤーとの関係
　187.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　187.5　先端技術の動向
　187.6　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　187.7　設計原理（ヘルス/自動復旧）
　187.8　出典［1］
　187.9　課題点（技術・運用）
　187.10　最適化・調整技術（プローブ/閾値）
　187.11　最適化・調整技術（自動復旧/置換）
　187.12　最適化・調整技術（観測/検証）
　187.13　エコシステムと展開動向
　187.14　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　187.15　導入ロードマップ（例）
　187.16　今後の展開
　187.17　出典［2］

188　秘密管理/ローテーション/ゼロダウンタイム

　188.1　位置づけと全体像
　188.2　ビジネスモデルの特性
　188.3　他レイヤーとの関係
　188.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　188.5　先端技術の動向
　188.6　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　188.7　設計原理（秘密管理/ローテーション/ゼロダウンタイム）
　188.8　出典［1］
　188.9　課題点（技術・運用）
　188.10　最適化・調整技術（ゼロダウンタイム更新）
　188.11　最適化・調整技術（自動化/証跡）
　188.12　最適化・調整技術（フォールバック/主権）
　188.13　最適化・調整技術（テスト/演習）
　188.14　エコシステムと展開動向
　188.15　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　188.16　導入ロードマップ（例）
　188.17　今後の展開
　188.18　出典［2］

189　脆弱性管理/署名検証/SBOM

　189.1　位置づけと全体像
　189.2　ビジネスモデルの特性
　189.3　他レイヤーとの関係
　189.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　189.5　先端技術の動向
　189.6　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　189.7　設計原理（脆弱性/署名/SBOM）
　189.8　出典［1］
　189.9　課題点（技術・運用）
　189.10　最適化・調整技術（署名/検証）
　189.11　最適化・調整技術（SBOM/VEX）
　189.12　最適化・調整技術（アテステーション/運用）
　189.13　エコシステムと展開動向
　189.14　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　189.15　導入ロードマップ（例）
　189.16　今後の展開
　189.17　出典［2］

190　多活性化/フェイルオーバー/リージョン分散

　190.1　位置づけと全体像
　190.2　ビジネスモデルの特性
　190.3　他レイヤーとの関係
　190.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　190.5　先端技術の動向
　190.6　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　190.7　設計原理（多活性化/フェイルオーバー/分散）
　190.8　出典［1］
　190.9　課題点（技術・運用）
　190.10　最適化・調整技術（ルーティング/検知）
　190.11　最適化・調整技術（データ/整合）
　190.12　最適化・調整技術（演習/自動化）
　190.13　エコシステムと展開動向
　190.14　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　190.15　導入ロードマップ（例）
　190.16　今後の展開
　190.17　出典［2］

191　予算/コストバジェット運用

　191.1　位置づけと全体像
　191.2　ビジネスモデルの特性
　191.3　他レイヤーとの関係
　191.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　191.5　先端技術の動向
　191.6　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　191.7　設計原理（予算/バジェット運用）
　191.8　出典［1］
　191.9　課題点（技術・運用）
　191.10　最適化・調整技術（スコープ/閾値）
　191.11　最適化・調整技術（自動化/制御）
　191.12　最適化・調整技術（観測/改善）
　191.13　エコシステムと展開動向
　191.14　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　191.15　導入ロードマップ（例）
　191.16　今後の展開
　191.17　出典［2］

192　成果連動＋帯SLA（標準/優先/ミッション）

　192.1　位置づけと全体像
　192.2　ビジネスモデルの特性
　192.3　他レイヤーとの関係
　192.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　192.5　先端技術の動向
　192.6　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　192.7　設計原理（成果連動＋帯SLA）
　192.8　出典［1］
　192.9　課題点（技術・運用）
　192.10　最適化・調整技術（帯/政策）
　192.11　最適化・調整技術（SLO/エラーバジェット）
　192.12　最適化・調整技術（FinOps接続）
　192.13　エコシステムと展開動向
　192.14　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　192.15　導入ロードマップ（例）
　192.16　今後の展開
　192.17　出典［2］

193　ベンダ最適化（実測比較/交換TTR）

　193.1　位置づけと全体像
　193.2　ビジネスモデルの特性
　193.3　他レイヤーとの関係
　193.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　193.5　先端技術の動向
　193.6　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　193.7　設計原理（実測比較/交換TTR）
　193.8　出典［1］
　193.9　課題点（技術・運用）
　193.10　最適化・調整技術（実測/可観測）
　193.11　最適化・調整技術（切替/カナリア）
　193.12　最適化・調整技術（契約/費用）
　193.13　エコシステムと展開動向
　193.14　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　193.15　導入ロードマップ（例）
　193.16　今後の展開
　193.17　出典［2］

194　トレーニング/AIリテラシ（役割別）

　194.1　位置づけと全体像
　194.2　ビジネスモデルの特性
　194.3　他レイヤーとの関係
　194.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　194.5　先端技術の動向
　194.6　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　194.7　設計原理（役割別AIリテラシ）
　194.8　出典［1］
　194.9　課題点（技術・運用）
　194.10　最適化・調整技術（カリキュラム/導線）
　194.11　最適化・調整技術（セキュリティ/運用）
　194.12　最適化・調整技術（FinOps接続）
　194.13　エコシステムと展開動向
　194.14　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　194.15　導入ロードマップ（例）
　194.16　今後の展開
　194.17　出典［2］

195　変更管理（予告/影響/ロールバック計画）

　195.1　位置づけと全体像
　195.2　ビジネスモデルの特性
　195.3　他レイヤーとの関係
　195.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　195.5　先端技術の動向
　195.6　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　195.7　設計原理（予告/影響/ロールバック）
　195.8　出典［1］
　195.9　課題点（技術・運用）
　195.10　最適化・調整技術（予告/承認）
　195.11　最適化・調整技術（影響評価/カナリア）
　195.12　最適化・調整技術（ロールバック/証跡）
　195.13　最適化・調整技術（FinOps接続）
　195.14　エコシステムと展開動向
　195.15　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　195.16　導入ロードマップ（例）
　195.17　今後の展開
　195.18　出典［2］

196　採用KPI（MAU/到達率/継続率）

　196.1　位置づけと全体像
　196.2　ビジネスモデルの特性
　196.3　他レイヤーとの関係
　196.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　196.5　先端技術の動向
　196.6　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　196.7　設計原理（MAU/到達率/継続率）
　196.8　出典［1］
　196.9　課題点（技術・運用）
　196.10　最適化・調整技術（計測/ダッシュボード）
　196.11　最適化・調整技術（施策/教育）
　196.12　最適化・調整技術（FinOps接続）
　196.13　エコシステムと展開動向
　196.14　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　196.15　導入ロードマップ（例）
　196.16　今後の展開
　196.17　出典［2］

197　プロダクト運営（バックログ/AB/ロードマップ）

　197.1　位置づけと全体像
　197.2　ビジネスモデルの特性
　197.3　他レイヤーとの関係
　197.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　197.5　先端技術の動向
　197.6　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　197.7　設計原理（バックログ/AB/ロードマップ）
　197.8　出典［1］
　197.9　課題点（技術・運用）
　197.10　最適化・調整技術（バックログ）
　197.11　最適化・調整技術（A/B実験）
　197.12　最適化・調整技術（ロードマップ）
　197.13　エコシステムと展開動向
　197.14　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　197.15　導入ロードマップ（例）
　197.16　今後の展開
　197.17　出典［2］

198　契約・提出SLA/審査体制

　198.1　位置づけと全体像
　198.2　ビジネスモデルの特性
　198.3　他レイヤーとの関係
　198.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　198.5　先端技術の動向
　198.6　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　198.7　設計原理（契約・提出SLA/審査体制）
　198.8　出典［1］
　198.9　課題点（技術・運用）
　198.10　最適化・調整技術（契約/条項）
　198.11　最適化・調整技術（提出SLA/自動化）
　198.12　最適化・調整技術（審査体制）
　198.13　エコシステムと展開動向
　198.14　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　198.15　導入ロードマップ（例）
　198.16　今後の展開
　198.17　出典［2］

199　ガバナンス委員会（RACI/定例レビュー）

　199.1　位置づけと全体像
　199.2　ビジネスモデルの特性
　199.3　他レイヤーとの関係
　199.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　199.5　先端技術の動向
　199.6　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　199.7　設計原理（RACI/定例レビュー）
　199.8　出典［1］
　199.9　課題点（技術・運用）
　199.10　最適化・調整技術（RACI/権限）
　199.11　最適化・調整技術（定例レビュー/資料）
　199.12　最適化・調整技術（規制/監査）
　199.13　最適化・調整技術（能力開発/ベンチ）
　199.14　エコシステムと展開動向
　199.15　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　199.16　導入ロードマップ（例）
　199.17　今後の展開
　199.18　出典［2］

200　コスト可視化/配賦（CoGS/部門別）

　200.1　位置づけと全体像
　200.2　ビジネスモデルの特性
　200.3　他レイヤーとの関係
　200.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　200.5　先端技術の動向
　200.6　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　200.7　設計原理（可視化/配賦）
　200.8　出典［1］
　200.9　課題点（技術・運用）
　200.10　最適化・調整技術（タグ/カテゴリ）
　200.11　最適化・調整技術（配賦/ダッシュボード）
　200.12　最適化・調整技術（予測/予約）
　200.13　最適化・調整技術（変革/教育）
　200.14　エコシステムと展開動向
　200.15　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　200.16　導入ロードマップ（例）
　200.17　今後の展開
　200.18　出典［2］

201　A2A/MCPプロトコル（発見/接続/相互認証）

　201.1　位置づけと全体像
　201.2　ビジネスモデルの特性
　201.3　他レイヤーとの関係
　201.4　基本機能（発見/接続/相互認証）
　201.5　MCPの構造と特長
　201.6　A2Aの構造と特長
　201.7　両者の補完関係
　201.8　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　201.9　先端技術の動向
　201.10　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　201.11　アーキテクチャパターン（発見/接続/相互認証）
　201.12　ユースケース
　201.13　出典［1］
　201.14　課題点（技術・運用）
　201.15　最適化・調整技術（発見/接続/相互認証）
　201.16　オブザーバビリティと監査
　201.17　エコシステムと標準化
　201.18　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　201.19　比較視点（MCP vs A2A）
　201.20　導入ロードマップ（例）
　201.21　今後の展開
　201.22　実装の勘所（チェックリスト抜粋）
　201.23　出典［2］

202　ツール呼び出し（ComputerUse/API/DB操作）

　202.1　位置づけと全体像
　202.2　ビジネスモデルの特性
　202.3　他レイヤーとの関係
　202.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　202.5　ComputerUse（PC操作）の実像
　202.6　API/DB操作の実像
　202.7　先端技術の動向
　202.8　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　202.9　セキュリティ・運用ガバナンス
　202.10　アーキテクチャ・パターン
　202.11　観測と評価
　202.12　出典［1］
　202.13　課題点（技術・運用）
　202.14　最適化・調整技術（ComputerUse）
　202.15　最適化・調整技術（API/DB）
　202.16　オーケストレーション連携
　202.17　エコシステムと実装資産
　202.18　海外・国内プレーヤーの強み
　202.19　導入ロードマップ（例）
　202.20　今後の展開
　202.21　実装のチェックリスト（抜粋）
　202.22　出典［2］

203　メモリ管理（短期/長期/ベクトル/作業記録）

　203.1　位置づけと全体像
　203.2　ビジネスモデルの特性
　203.3　他レイヤーとの関係
　203.4　メモリの分類と役割
　203.5　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　203.6　先端技術の動向
　203.7　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　203.8　短期メモリの設計原理
　203.9　長期メモリの設計原理
　203.10　ベクトル記憶の設計原理
　203.11　作業記録（ワークログ）の設計原理
　203.12　出典［1］
　203.13　課題点（技術・運用）
　203.14　最適化・調整技術（短期）
　203.15　最適化・調整技術（長期）
　203.16　最適化・調整技術（ベクトル）
　203.17　最適化・調整技術（作業記録）
　203.18　エコシステムとフレームワーク
　203.19　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　203.20　導入ロードマップ（例）
　203.21　今後の展開
　203.22　出典［2］

204　ワークフローDSL（Graph/Chain/Guardrail）

　204.1　位置づけと全体像
　204.2　ビジネスモデルの特性
　204.3　他レイヤーとの関係
　204.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　204.5　Graph/Chain/Guardrailの適用分割
　204.6　先端技術の動向
　204.7　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　204.8　メモリとDSLの結合
　204.9　Guardrailの体系
　204.10　オブザーバビリティの統合
　204.11　出典［1］
　204.12　課題点（技術・運用）
　204.13　最適化・調整技術（Graph）
　204.14　最適化・調整技術（Chain）
　204.15　最適化・調整技術（Guardrail）
　204.16　オブザーバビリティと回帰
　204.17　メモリ/ガードレール/DSLの実務結合
　204.18　セキュリティとコンプライアンス
　204.19　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　204.20　導入ロードマップ（例）
　204.21　今後の展開
　204.22　出典［2］

205　役割・優先度・調停ルール

　205.1　位置づけと全体像
　205.2　ビジネスモデルの特性
　205.3　他レイヤーとの関係
　205.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　205.5　役割の設計原理
　205.6　優先度の設計原理
　205.7　調停ルール（Arbitration）の設計原理
　205.8　先端技術の動向
　205.9　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　205.10　観測・評価とフィードバック
　205.11　出典［1］
　205.12　課題点（技術・運用）
　205.13　最適化・調整技術（役割）
　205.14　最適化・調整技術（優先度）
　205.15　最適化・調整技術（調停）
　205.16　ガバナンス・コンプライアンス
　205.17　オブザーバビリティとSLO
　205.18　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　205.19　導入ロードマップ（例）
　205.20　今後の展開
　205.21　出典［2］

206　行為監査/相関ID/行動ログ

　206.1　位置づけと全体像
　206.2　ビジネスモデルの特性
　206.3　他レイヤーとの関係
　206.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　206.5　相関ID設計の要点
　206.6　行為監査の要点
　206.7　先端技術の動向
　206.8　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　206.9　監査・相関・ログの設計パターン
　206.10　出典［1］
　206.11　課題点（技術・運用）
　206.12　最適化・調整技術（相関ID）
　206.13　最適化・調整技術（行為監査）
　206.14　最適化・調整技術（行動ログ）
　206.15　オブザーバビリティの運用
　206.16　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　206.17　導入ロードマップ（例）
　206.18　今後の展開
　206.19　出典［2］

207　ガードレール（入力/中間/出力検査）

　207.1　位置づけと全体像
　207.2　ビジネスモデルの特性
　207.3　他レイヤーとの関係
　207.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　207.5　入力検査（Pre-Input）
　207.6　中間検査（In-Process）
　207.7　出力検査（Post-Output）
　207.8　先端技術の動向
　207.9　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　207.10　出典［1］
　207.11　課題点（技術・運用）
　207.12　最適化・調整技術（入力）
　207.13　最適化・調整技術（中間）
　207.14　最適化・調整技術（出力）
　207.15　オブザーバビリティと監査
　207.16　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　207.17　導入ロードマップ（例）
　207.18　今後の展開
　207.19　出典［2］

208　自己修復（抑制→縮退/代替→ロールバック）

　208.1　位置づけと全体像
　208.2　ビジネスモデルの特性
　208.3　他レイヤーとの関係
　208.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　208.5　先端技術の動向
　208.6　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　208.7　抑制（Suppress）
　208.8　縮退（Degrade）
　208.9　代替（Substitute）
　208.10　ロールバック（Rollback/補償）
　208.11　出典［1］
　208.12　課題点（技術・運用）
　208.13　最適化・調整技術（抑制）
　208.14　最適化・調整技術（縮退）
　208.15　最適化・調整技術（代替）
　208.16　最適化・調整技術（ロールバック）
　208.17　観測・監査・評価
　208.18　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　208.19　導入ロードマップ（例）
　208.20　今後の展開
　208.21　出典［2］

209　監視KPI（成功率/HITL/逸脱/単価）

　209.1　位置づけと全体像
　209.2　ビジネスモデルの特性
　209.3　他レイヤーとの関係
　209.4　KPIの定義（成功率/HITL/逸脱/単価）
　209.5　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　209.6　成功率の測定と最適化
　209.7　HITLの測定と最適化
　209.8　逸脱の測定と最適化
　209.9　単価の測定と最適化
　209.10　出典［1］
　209.11　課題点（技術・運用）
　209.12　最適化・調整技術（成功率）
　209.13　最適化・調整技術（HITL）
　209.14　最適化・調整技術（逸脱）
　209.15　最適化・調整技術（単価）
　209.16　オブザーバビリティとSLO運用
　209.17　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　209.18　導入ロードマップ（例）
　209.19　今後の展開
　209.20　出典［2］

210　エージェントフレームワーク（計画/行動/検証/承認）

　210.1　位置づけと全体像
　210.2　ビジネスモデルの特性
　210.3　他レイヤーとの関係
　210.4　モデル／ツール／プロダクト（代表例）
　210.5　先端技術の動向
　210.6　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　210.7　計画（Planning）の設計原理
　210.8　行動（Acting）の設計原理
　210.9　検証（Verification）の設計原理
　210.10　承認（Approval）の設計原理
　210.11　マルチエージェント・オーケストレーション
　210.12　セキュリティ・アイデンティティとガバナンス連携
　210.13　代表的アーキテクチャ・パターン
　210.14　実務実装チェックリスト（抜粋）
　210.15　出典［1］
　210.16　課題点（技術・運用）
　210.17　最適化・調整技術（計画/行動/検証/承認）
　210.18　観測可能性・評価・回帰
　210.19　標準化と相互運用（MCP中心）
　210.20　セキュリティ・アイデンティティ（2025年の要諦）
　210.21　マルチエージェント運用の定石
　210.22　エンタープライズ導入ロードマップ（例）
　210.23　今後の展開
　210.24　実装上の具体ポイント（抜粋）
　210.25　出典［2］

211　APIガバナンス（認証/認可/レート/監査）

　211.1　位置づけと全体像
　211.2　ビジネスモデルの特性
　211.3　他レイヤーとの関係
　211.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　211.5　認証（Authentication）の設計
　211.6　認可（Authorization）の設計
　211.7　レート制御（Rate/Quota）の設計
　211.8　監査（Audit/Observability）の設計
　211.9　出典［1］
　211.10　課題点（技術・運用）
　211.11　最適化・調整技術（認証）
　211.12　最適化・調整技術（認可）
　211.13　最適化・調整技術（レート/監査）
　211.14　先端技術と標準化
　211.15　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　211.16　導入ロードマップ（例）
　211.17　今後の展開
　211.18　出典［2］

212　AIゲートウェイ（ルーティング/フォールバック）

　212.1　位置づけと全体像
　212.2　ビジネスモデルの特性
　212.3　他レイヤーとの関係
　212.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　212.5　ルーティングの設計原理
　212.6　フォールバックの設計原理
　212.7　観測・コスト・SLO
　212.8　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　212.9　出典［1］
　212.10　課題点（技術・運用）
　212.11　最適化・調整技術（ルーティング）
　212.12　最適化・調整技術（フォールバック）
　212.13　オブザーバビリティとガバナンス
　212.14　エコシステム動向
　212.15　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　212.16　導入ロードマップ（例）
　212.17　今後の展開
　212.18　出典［2］

213　サーキットブレーカ/レトリ/バックオフ

　213.1　位置づけと全体像
　213.2　ビジネスモデルの特性
　213.3　他レイヤーとの関係
　213.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　213.5　先端技術の動向
　213.6　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　213.7　設計原理（サーキットブレーカ）
　213.8　設計原理（レトリ/バックオフ）
　213.9　出典［1］
　213.10　課題点（技術・運用）
　213.11　最適化・調整技術（サーキット）
　213.12　最適化・調整技術（レトリ）
　213.13　最適化・調整技術（バックオフ）
　213.14　ガバナンス・観測・監査
　213.15　エコシステムと実装ベストプラクティス
　213.16　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　213.17　導入ロードマップ（例）
　213.18　今後の展開
　213.19　出典［2］

214　スキーマ検証/スキーマ進化

　214.1　位置づけと全体像
　214.2　ビジネスモデルの特性
　214.3　他レイヤーとの関係
　214.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　214.5　先端技術の動向
　214.6　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　214.7　スキーマ検証の設計原理
　214.8　スキーマ進化の設計原理
　214.9　出典［1］
　214.10　課題点（技術・運用）
　214.11　最適化・調整技術（検証）
　214.12　最適化・調整技術（進化）
　214.13　契約テストとモック
　214.14　エコシステムとツール選定
　214.15　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　214.16　導入ロードマップ（例）
　214.17　今後の展開
　214.18　出典［2］

215　監査API/提出API（機械可読）

　215.1　位置づけと全体像
　215.2　ビジネスモデルの特性
　215.3　他レイヤーとの関係
　215.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　215.5　先端技術の動向
　215.6　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　215.7　設計原理（機械可読な監査/提出）
　215.8　出典［1］
　215.9　課題点（技術・運用）
　215.10　最適化・調整技術（監査API）
　215.11　最適化・調整技術（提出API）
　215.12　ガバナンスと監査運用
　215.13　エコシステム/標準化動向
　215.14　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　215.15　導入ロードマップ（例）
　215.16　今後の展開
　215.17　出典［2］

216　相関ID/分散トレース

　216.1　位置づけと全体像
　216.2　ビジネスモデルの特性
　216.3　他レイヤーとの関係
　216.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　216.5　相関ID設計（ヘッダ/コンテキスト）
　216.6　分散トレースの計装ポイント
　216.7　先端技術の動向
　216.8　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　216.9　実装チェックリスト（抜粋）
　216.10　出典［1］
　216.11　課題点（技術・運用）
　216.12　最適化・調整技術（相関ID）
　216.13　最適化・調整技術（分散トレース）
　216.14　オブザーバビリティとガバナンス連携
　216.15　ツール選定と導入パターン
　216.16　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　216.17　導入ロードマップ（例）
　216.18　今後の展開
　216.19　出典［2］

217　シークレット/鍵管理（KMS/ローテーション）

　217.1　位置づけと全体像
　217.2　ビジネスモデルの特性
　217.3　他レイヤーとの関係
　217.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　217.5　先端技術の動向
　217.6　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　217.7　KMSローテーションの設計原理
　217.8　Secretsローテーションの設計原理
　217.9　出典［1］
　217.10　課題点（技術・運用）
　217.11　最適化・調整技術（KMS）
　217.12　最適化・調整技術（Secrets）
　217.13　ガバナンス/監査
　217.14　エコシステムと実装ベストプラクティス
　217.15　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　217.16　導入ロードマップ（例）
　217.17　今後の展開
　217.18　出典［2］

218　マルチクラウド/リージョン切替

　218.1　位置づけと全体像
　218.2　ビジネスモデルの特性
　218.3　他レイヤーとの関係
　218.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　218.5　先端技術の動向
　218.6　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　218.7　切替（フェイルオーバ/フェイルバック）の設計原理
　218.8　データ一貫性/レジデンシの設計原理
　218.9　出典［1］
　218.10　課題点（技術・運用）
　218.11　最適化・調整技術（ルーティング）
　218.12　最適化・調整技術（データ/セッション）
　218.13　最適化・調整技術（鍵/シークレット）
　218.14　観測/監査とSLO運用
　218.15　エコシステム動向
　218.16　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　218.17　導入ロードマップ（例）
　218.18　今後の展開
　218.19　出典［2］

219　メッセージング（Kafka/PubSub/SQS）

　219.1　位置づけと全体像
　219.2　ビジネスモデルの特性
　219.3　他レイヤーとの関係
　219.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　219.5　先端技術の動向
　219.6　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　219.7　選定指針（Kafka/PubSub/SQS）
　219.8　出典［1］
　219.9　課題点（技術・運用）
　219.10　最適化・調整技術（配信保証/重複対策）
　219.11　最適化・調整技術（スケーリング/遅延）
　219.12　最適化・調整技術（信頼性/回復）
　219.13　イベント駆動エージェントの設計
　219.14　エコシステムと将来動向
　219.15　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　219.16　導入ロードマップ（例）
　219.17　今後の展開
　219.18　出典［2］

220　統一API/SDK（OpenAPI/JSONSchema互換）

　220.1　位置づけと全体像
　220.2　ビジネスモデルの特性
　220.3　他レイヤーとの関係
　220.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　220.5　先端技術の動向
　220.6　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　220.7　設計原理（OpenAPI/JSON Schema互換）
　220.8　マイグレーションと相互運用
　220.9　出典［1］
　220.10　課題点（技術・運用）
　220.11　最適化・調整技術（仕様/検証）
　220.12　最適化・調整技術（生成/統合）
　220.13　最適化・調整技術（セキュリティ/ガバナンス）
　220.14　相互運用とエコシステム
　220.15　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　220.16　導入ロードマップ（例）
　220.17　今後の展開
　220.18　出典［2］

221　評価基盤（静的ベンチ/オンラインA-B/連鎖）

　221.1　位置づけと全体像
　221.2　ビジネスモデルの特性
　221.3　他レイヤーとの関係
　221.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　221.5　静的ベンチ（オフライン）
　221.6　オンラインA/B実験
　221.7　連鎖評価（ワークフローE2E）
　221.8　先端技術の動向
　221.9　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　221.10　出典［1］
　221.11　課題点（技術・運用）
　221.12　最適化・調整技術（静的ベンチ）
　221.13　最適化・調整技術（オンラインA/B）
　221.14　最適化・調整技術（連鎖評価）
　221.15　ダッシュボードと提出
　221.16　エコシステム/標準化動向
　221.17　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　221.18　導入ロードマップ（例）
　221.19　今後の展開
　221.20　出典［2］

222　差分評価ゲート/本番ゲート

　222.1　位置づけと全体像
　222.2　ビジネスモデルの特性
　222.3　他レイヤーとの関係
　222.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　222.5　先端技術の動向
　222.6　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　222.7　差分評価ゲートの設計原理
　222.8　本番ゲートの設計原理
　222.9　出典［1］
　222.10　課題点（技術・運用）
　222.11　最適化・調整技術（差分ゲート）
　222.12　最適化・調整技術（本番ゲート）
　222.13　監査・提出と因果追跡
　222.14　エコシステムと展開動向
　222.15　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　222.16　導入ロードマップ（例）
　222.17　今後の展開
　222.18　出典［2］

223　SLO/エラーバジェット/バーンレート・アラート

　223.1　位置づけと全体像
　223.2　ビジネスモデルの特性
　223.3　他レイヤーとの関係
　223.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　223.5　先端技術の動向
　223.6　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　223.7　設計原理（SLO/エラーバジェット/バーンレート）
　223.8　出典［1］
　223.9　課題点（技術・運用）
　223.10　最適化・調整技術（設計）
　223.11　最適化・調整技術（運用）
　223.12　可観測性とガバナンス
　223.13　エコシステムと標準化
　223.14　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　223.15　導入ロードマップ（例）
　223.16　今後の展開
　223.17　出典［2］

224　コストSLO（単価×呼数×セッション×キャッシュ×帯）

　224.1　位置づけと全体像
　224.2　ビジネスモデルの特性
　224.3　他レイヤーとの関係
　224.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　224.5　先端技術の動向
　224.6　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　224.7　コストSLOの定義（代表）
　224.8　出典［1］
　224.9　課題点（技術・運用）
　224.10　最適化・調整技術（単価/呼数）
　224.11　最適化・調整技術（セッション設計）
　224.12　最適化・調整技術（キャッシュ）
　224.13　最適化・調整技術（帯/デプロイ）
　224.14　可観測性とアラート
　224.15　エコシステムと標準化
　224.16　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　224.17　導入ロードマップ（例）
　224.18　今後の展開
　224.19　出典［2］

225　台帳（AI-BOM：モデル/データ/評価/提出）

　225.1　位置づけと全体像
　225.2　ビジネスモデルの特性
　225.3　他レイヤーとの関係
　225.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　225.5　先端技術の動向
　225.6　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　225.7　台帳の構造（AI-BOM）
　225.8　出典［1］
　225.9　課題点（技術・運用）
　225.10　最適化・調整技術（モデル/データ）
　225.11　最適化・調整技術（評価/提出）
　225.12　ガバナンスと規制対応
　225.13　エコシステムと展開動向
　225.14　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　225.15　導入ロードマップ（例）
　225.16　今後の展開
　225.17　出典［2］

226　監査ログ（不可変/長期保存）

　226.1　位置づけと全体像
　226.2　ビジネスモデルの特性
　226.3　他レイヤーとの関係
　226.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　226.5　先端技術の動向
　226.6　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　226.7　監査ログの不可変化設計
　226.8　長期保存と取り出し
　226.9　出典［1］
　226.10　課題点（技術・運用）
　226.11　最適化・調整技術（不可変/整合性）
　226.12　最適化・調整技術（長期保存/コスト）
　226.13　最適化・調整技術（アクセス/ガバナンス）
　226.14　オブザーバビリティ/提出連携
　226.15　エコシステム/標準化動向
　226.16　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　226.17　導入ロードマップ（例）
　226.18　今後の展開
　226.19　出典［2］

227　提出テンプレ/モデルカード/データカード

　227.1　位置づけと全体像
　227.2　ビジネスモデルの特性
　227.3　他レイヤーとの関係
　227.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　227.5　先端技術の動向
　227.6　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　227.7　テンプレ設計の原則
　227.8　出典［1］
　227.9　課題点（技術・運用）
　227.10　最適化・調整技術（自動化/整合）
　227.11　最適化・調整技術（運用/版管理）
　227.12　他レイヤーとの最適化
　227.13　エコシステムと展開動向
　227.14　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　227.15　導入ロードマップ（例）
　227.16　今後の展開
　227.17　出典［2］

228　インシデント管理（RCA/是正/再発防止）

　228.1　位置づけと全体像
　228.2　ビジネスモデルの特性
　228.3　他レイヤーとの関係
　228.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　228.5　先端技術の動向
　228.6　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　228.7　インシデントRCAの設計原理
　228.8　出典［1］
　228.9　課題点（技術・運用）
　228.10　最適化・調整技術（検知/トリアージ）
　228.11　最適化・調整技術（RCA）
　228.12　最適化・調整技術（是正/再発防止）
　228.13　事後レビューとナレッジ化
　228.14　エコシステム/展開動向
　228.15　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　228.16　導入ロードマップ（例）
　228.17　今後の展開
　228.18　出典［2］

229　自動提出生成/提出SLA

　229.1　位置づけと全体像
　229.2　ビジネスモデルの特性
　229.3　他レイヤーとの関係
　229.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　229.5　自動提出生成の構成
　229.6　提出SLAの定義
　229.7　先端技術の動向
　229.8　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　229.9　出典［1］
　229.10　課題点（技術・運用）
　229.11　最適化・調整技術（テンプレ/ワークフロー）
　229.12　最適化・調整技術（信頼性/完全性）
　229.13　最適化・調整技術（規制連動）
　229.14　オブザーバビリティと台帳連携
　229.15　エコシステム/標準化動向
　229.16　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　229.17　導入ロードマップ（例）
　229.18　今後の展開
　229.19　出典［2］

230　OpenTelemetry/統合APM（トレース/メトリクス/ログ）

　230.1　位置づけと全体像
　230.2　ビジネスモデルの特性
　230.3　他レイヤーとの関係
　230.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　230.5　相関と計装の要点
　230.6　先端技術の動向
　230.7　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　230.8　実装チェックリスト（抜粋）
　230.9　出典［1］
　230.10　課題点（技術・運用）
　230.11　最適化・調整技術（相関/計装）
　230.12　最適化・調整技術（サンプリング/コスト）
　230.13　最適化・調整技術（ダッシュボード/アラート）
　230.14　エコシステム/標準化動向
　230.15　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　230.16　導入ロードマップ（例）
　230.17　今後の展開
　230.18　出典［2］

231　DLP/機密ラベル/情報保護

　231.1　位置づけと全体像
　231.2　ビジネスモデルの特性
　231.3　他レイヤーとの関係
　231.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　231.5　先端技術の動向
　231.6　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　231.7　設計原理（ラベル/暗号/権利）
　231.8　出典［1］
　231.9　課題点（技術・運用）
　231.10　最適化・調整技術（検出/制御）
　231.11　最適化・調整技術（運用/ガバナンス）
　231.12　最適化・調整技術（AI防御）
　231.13　エコシステム/標準化
　231.14　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　231.15　導入ロードマップ（例）
　231.16　今後の展開
　231.17　出典［2］

232　リスク管理（NISTAIRMF/ISO42001）

　232.1　位置づけと全体像
　232.2　ビジネスモデルの特性
　232.3　他レイヤーとの関係
　232.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　232.5　先端技術の動向
　232.6　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　232.7　NIST AI RMFの4機能（要点）
　232.8　出典［1］
　232.9　課題点（技術・運用）
　232.10　最適化・調整技術（RMF実装）
　232.11　最適化・調整技術（ISO 42001実装）
　232.12　両者のハイブリッド運用
　232.13　エコシステム/標準化動向
　232.14　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　232.15　導入ロードマップ（例）
　232.16　今後の展開
　232.17　出典［2］

233　規制適合（EUAIAct/GPAI/高リスク）

　233.1　位置づけと全体像
　233.2　ビジネスモデルの特性
　233.3　他レイヤーとの関係
　233.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　233.5　先端技術の動向
　233.6　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　233.7　規制要求の要点（GPAI/高リスク）
　233.8　出典［1］
　233.9　課題点（技術・運用）
　233.10　最適化・調整技術（GPAI）
　233.11　最適化・調整技術（高リスク）
　233.12　組織設計と提出運用
　233.13　エコシステムと標準化動向
　233.14　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　233.15　導入ロードマップ（例）
　233.16　今後の展開
　233.17　出典［2］

234　影響文書化（DIA/モデルカード/技術文書）

　234.1　位置づけと全体像
　234.2　ビジネスモデルの特性
　234.3　他レイヤーとの関係
　234.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　234.5　先端技術の動向
　234.6　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　234.7　文書化の構成（DIA/モデルカード/技術文書）
　234.8　出典［1］
　234.9　課題点（技術・運用）
　234.10　最適化・調整技術（テンプレ/自動化）
　234.11　最適化・調整技術（DIA/DPIA）
　234.12　最適化・調整技術（モデルカード）
　234.13　規制対応と提出
　234.14　エコシステムと展開動向
　234.15　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　234.16　導入ロードマップ（例）
　234.17　今後の展開
　234.18　出典［2］

235　重大インシデント報告/苦情対応

　235.1　位置づけと全体像
　235.2　ビジネスモデルの特性
　235.3　他レイヤーとの関係
　235.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　235.5　先端技術の動向
　235.6　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　235.7　法的要件の要点（Article 72/73・GPAIコード）
　235.8　出典［1］
　235.9　課題点（技術・運用）
　235.10　最適化・調整技術（検知/トリアージ）
　235.11　最適化・調整技術（報告/苦情窓口）
　235.12　最適化・調整技術（RCA/是正）
　235.13　エコシステム/標準化
　235.14　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　235.15　導入ロードマップ（例）
　235.16　今後の展開
　235.17　出典［2］

236　データ契約（目的/主権/越境/派生）

　236.1　位置づけと全体像
　236.2　ビジネスモデルの特性
　236.3　他レイヤーとの関係
　236.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　236.5　先端技術の動向
　236.6　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　236.7　契約設計（目的/主権/越境/派生）
　236.8　出典［1］
　236.9　課題点（技術・運用）
　236.10　最適化・調整技術（目的/撤回）
　236.11　最適化・調整技術（主権/越境）
　236.12　最適化・調整技術（派生/再配布）
　236.13　エコシステム/標準化動向
　236.14　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　236.15　導入ロードマップ（例）
　236.16　今後の展開
　236.17　出典［2］

237　監査計画（四半期台帳/年次適合評価）

　237.1　位置づけと全体像
　237.2　ビジネスモデルの特性
　237.3　他レイヤーとの関係
　237.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　237.5　先端技術の動向
　237.6　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　237.7　四半期台帳監査の設計原理
　237.8　出典［1］
　237.9　課題点（技術・運用）
　237.10　最適化・調整技術（四半期台帳）
　237.11　最適化・調整技術（年次適合評価）
　237.12　エコシステム/標準化
　237.13　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　237.14　導入ロードマップ（例）
　237.15　今後の展開
　237.16　出典［2］

238　コード・オブ・プラクティス運用

　238.1　位置づけと全体像
　238.2　ビジネスモデルの特性
　238.3　他レイヤーとの関係
　238.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　238.5　先端技術の動向
　238.6　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　238.7　運用コミットメント（要点）
　238.8　出典［1］
　238.9　課題点（技術・運用）
　238.10　最適化・調整技術（透明性/著作権）
　238.11　最適化・調整技術（安全/セキュリティ）
　238.12　実装と監督の連動
　238.13　エコシステム/標準化動向
　238.14　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　238.15　導入ロードマップ（例）
　238.16　今後の展開
　238.17　出典［2］

239　署名/アテステーション/サプライチェーン

　239.1　位置づけと全体像
　239.2　ビジネスモデルの特性
　239.3　他レイヤーとの関係
　239.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　239.5　先端技術の動向
　239.6　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　239.7　設計原理（署名/アテステーション/供給網）
　239.8　出典［1］
　239.9　課題点（技術・運用）
　239.10　最適化・調整技術（実装）
　239.11　最適化・調整技術（AI特化）
　239.12　規制/コード・オブ・プラクティス連動
　239.13　エコシステム/標準化動向
　239.14　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　239.15　導入ロードマップ（例）
　239.16　今後の展開
　239.17　出典［2］

240　ID/権限（SSO/RBAC/ABAC/エージェントID）

　240.1　位置づけと全体像
　240.2　ビジネスモデルの特性
　240.3　他レイヤーとの関係
　240.4　導入されるモデル／ツール／プロダクト
　240.5　先端技術の動向
　240.6　主なプレーヤー（海外・日本）と強み
　240.7　設計原理（SSO/RBAC/ABAC/エージェントID）
　240.8　出典［1］
　240.9　課題点（技術・運用）
　240.10　最適化・調整技術（ID/SSO）
　240.11　最適化・調整技術（認可）
　240.12　最適化・調整技術（監査/運用）
　240.13　先端エコシステムと標準化
　240.14　海外・国内プレーヤーのポジショニング
　240.15　導入ロードマップ（例）
　240.16　今後の展開
　240.17　出典［2］