当然のことながら、生成AI領域にも様々なプレイヤーが入り混じっています。
カオスマップを見ると、プレイヤーの分類はなんとなく分かりますが、どのプレイヤー同士がどう関係しているかは少し見えづらいと感じていました。
そこで、全体感を把握する試みとして、主なプレイヤーの関係を整理してみました。
サイトの仕様上画像が若干見づらいかもしれないので、解像度高めのファイルをご要望の場合はお問い合わせよりご連絡ください。
なお適宜更新していくつもりですので、お気づきの点などご共有いただけたら幸いです。
総じて、テクノロジーの発展が速くユースケースの広がりが大きい領域ではよくあることかもしれませんが、イネーブラーの役割がどんどん増してきていると感じます。
その役割は、エンドユーザー向け導入・利用支援はもちろん、インフラ構築・運用からモデル開発、アプリケーション開発における品質向上やコスト低減支援なども含みます。
そして今後、AIモデルや半導体等の技術の発展はもちろん、エッジなどによる利用環境の変化や、規制・標準化等の動きなどを受けて、イネーブラー自身もどんどん進化・変化していくと想像します。
また、AIモデルの部分に関しては、最初にLLM（Large Language Model / 大規模言語モデル）が注目され、最近はLMM（Large Multimodal Models / 大規模マルチモーダルモデル）が進化しています。
特に画像動画や音声あたりが注目されている感覚ですが、今後どんなデータを活用したAIモデルが普及するのか楽しみです（Touch=手触りやSmell=におい、なんていう話もあります）。
新たなAIモデルにより、新たなユースケースとアプリケーションが生まれ、新たな課題が発生し、それを解決するイネーブラーが生まれ、、、などなど、さらなる展開をウォッチしたいと思います。
以下では補足までに、上の図の各プレイヤーに該当するカオスマップもいくつか掲載します。
（※ 網羅性は担保しておらず、一部重複があります）
掲載順は、半導体ベンダー、AIモデル開発者、アプリケーション開発者、イネーブラーです。
半導体ベンダー
AIモデル開発者
アプリケーション開発者（業界横断／特化型）
イネーブラー
