AIサプライチェーン
AIシステムを構築・維持・提供するために必要な、半導体、ハードウェア、クラウドインフラ、学習データ、モデル開発からアプリケーション層までのつながりのことです。
AIサプライチェーンとは、生成AIや各種AIサービスを構築し、持続的に社会へ提供するために必要なすべての構成要素と、それらがつながる供給網のことです。
これには、AIの計算処理を支える超高性能なGPU（グラフィックス半導体）、それを動かすためのクラウドインフラや電力、AIに学習・参照させる大量の高品質データ、基盤となるLLM（大規模言語モデル）の構築、そしてエンドユーザーが触れるソフトウェア（SaaS）の提供までの多段階のプロセスが含まれます。
AIのビジネス導入を進めるにあたっては、このサプライチェーン全体のどこにどのようなボトルネックやリスクが存在するかを把握することが極めて重要です。例えば、特定のGPUメーカーへの依存、クラウドの価格変動、法的なデータ著作権問題などがサプライチェーン上のリスクになり得ます。
また、自社固有のナレッジをAIに与えてカスタマイズするRAG（検索拡張生成）などの開発では、データの収集からAIの推論、セキュリティパッチの適用ガバナンスまでの一連の流れ（データサプライチェーン）を設計・維持することも求められます。
単に一つのAIツールを契約するだけでなく、インフラからサービスまでのつながりを最適化し、信頼性を担保するガバナンス設計が、現代の企業におけるAI戦略の要となっています。