しかし、生成 AI 開発・普及の背後には、今後の成長が期待されている市場が他にも多数存在している。たとえば、生成 AI の学習において必要なデータラベリングの市場規模は、2030年までに150億ドル（約2兆3,000億円）に達するとも予測されている。また、従業員による生成 AI の使用をモニターするサービスの需要拡大も見込まれている。

では、なぜ生成 AI の裏方とも言える市場の成長が期待されているのだろうか。そして、どのような企業・サービスが注目を集めているのだろうか。

生成 AI の裏方とは何か？

前提として、生成 AI をめぐる市場には大きく分けて3種類のプレーヤーがいる。

1つ目は、生成 AI のモデルを開発するモデルプロバイダーだ。ここには生成 AI モデルを開発する、OpenAI や Google などの企業が含まれる。

2つ目のプレーヤーとして、これらのモデルプロバイダーが開発した生成 AI モデルをユーザー製品向けに実装するアプリケーション・プロバイダーがあげられる。プログラミング言語のサポートをする Replit や、マーケティング・広告に特化した AI アプリを提供する Typeface などはこれに該当する。

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そして、生成 AI 市場におけるもう1つのプレーヤーが、インフラベンダーだ。これは生成 AI モデルのトレーニングや運用に必要なハードウェアやデータなどを提供する役割を担っており、Nvidia や Amazon（AWS）などが代表的な企業として知られている。

このうち、ユーザーによる生成 AI の利用と直接関わる、表の役割を担っているのは、前者2つだ。しかし、モデルプロバイダーとアプリケーションプロバイダーは、どちらも市場成長に大きなハードルがあるとも指摘されている。

生成 AI モデルは、開発が進んでいけば、いずれ性能が均衡する可能性が高い。アプリケーションについても、プロバイダー各社はサービス基盤となる生成 AI モデルを他社と共有しているケースが多いため、差別化を図りにくいとも言われる。

一方のインフラベンダーは、ユーザーの利用には直接関係しない裏方であるものの、各種プロバイダーやユーザーなどが生成 AI の学習やファインチューニング（*1）を実施する上で、不可欠なサービスを提供する存在だ。そのため、前述した3つのプレーヤーのなかでも、特にインフラベンダーをめぐる市場に期待が集まっている。

（*1）既に学習済みの AI モデルについて、特定のタスクやデータセットに合わせて微調整を行う手法。