第43回ブログ：LLMs + GenAI + Agents AI Stack — 2025年最新AIスタック徹底解説

■ はじめに ― AI開発の“全体設計図”が必要な時代

2024〜2025年、AI開発の主役は「LLM」単体活用から、生成AI（GenAI）・AIエージェント・マルチモーダル生成・業務連携自動化の“統合運用”へと大きく進化しています。
もはや1つのAIやAPIだけでDXは語れません。
各レイヤーの役割と、現場での組み合わせ・最適化こそが「競争力」となります。

■ まずは全体像を直感的に掴む（最新フローチャート図）

最新AI活用の全体像を5レイヤーで整理した図が下記です。
下層から上層へデータ・知識→AIエンジン→生成AI→エージェント→業務アプリ層へと情報が流れ、 各層ごとにOSS・API・サービスを最適に組み合わせる設計が基本です。

■ 5層構造の詳細解説 ― それぞれの役割と代表例

• 1. データ・ナレッジ層 / Data & Knowledge
  自社内のドキュメント・DB・ファイル・メール等、業務資産や外部Web/API・OSS辞書も含む「情報源」の全て。
  全てのAI活用は、この層の構造化・蓄積・アクセス設計から始まります。
• 2. AIエンジン層 / LLMs & Specialized Models
  ・大規模言語モデル（LLM / Foundation Models）…GPT-4, Llama 3, Claude 3, Gemini 1.5など、膨大な知識と推論能力。
  ・軽量・特化LLM（Specialized/Lightweight LLM）…Phi-3, TinyLlama, OpenChat, Hermes 2 Proなど、コスト効率や用途特化型。
  複数モデル組み合わせによるプリフィルタや専門業務分離も有効。
• 3. 生成AIツール層 / Generative AI Tools
  ・テキスト生成…ChatGPT, Claude, Geminiなど。
  ・画像生成…Stable Diffusion, DALL·E 3, Midjourney, Leonardo.AIなど。
  ・動画・音声生成…RunwayML, Suno, ElevenLabsなど。
  プロンプトによるマルチモーダル生成や、API連携での自動アウトプット化が可能。
• 4. エージェント層 / AI Agents
  ・エージェントフレームワーク…LangGraph, CrewAI, AutoGen, AgentVerseなど、複数AIの連携や自動タスク分担に。
  ・DIY/OSSエージェント…BabyAGI, Camel-AI, MetaGPT, ChatDev, Superagentなど、自社フローに合わせてカスタム自動化。
  RAG（Retrieval-Augmented Generation）や業務ワークフロー自動化はこの層で実装。
• 5. サービス・アプリケーション層 / Application Layer
  ・RAG（検索AI）…社内文書やFAQ自動検索AI、カスタム業務アシスタントなど。
  ・自動応答／業務フロー…チャットボット、ワークフロー連携、DX基盤。
  ・ユーザーインターフェース…Webアプリ/チャットUI、BIダッシュボード等。
  最終的な価値提供。ユーザーが直接恩恵を受ける部分。

■ エンジニアのための「AIスタック」実践設計ポイント

• APIで“層”を分離・統合： 各レイヤーをREST/GraphQL/SDKで疎結合し、バージョン管理やカナリア運用も容易に。
• OSS × クラウドのハイブリッド： 軽量モデルや生成AIをオンプレ/エッジで、LLMやエージェントをクラウドAPIで、など構成最適化。
• エージェント自動化設計： LangChainやAutoGen等でプロンプト分割・ツール連携・外部API実行・マネージャーAI導入。
• セキュリティ・認証： Keycloak, LDAP, SSO連携やVPC構築で情報統制。監査ログや社内ルール適用も意識。
• RAG・ワークフロー自動化： 社内DB・ファイル×生成AI×AIエージェントを“自社専用の知識基盤”として統合。

■ ケーススタディ＆導入イメージ

• 導入事例A（製造業）: 社内技術文書をRAG×エージェントで検索自動化し、技術者の問い合わせ工数を半減。
• 導入事例B（コールセンター）: FAQと社内マニュアルをLangChain+Keycloakで統合し、応答品質向上＋OJT短縮。
• 導入事例C（自社サービス開発）: アプリ層で顧客対応チャットAIを、エージェント層でワークフロー自動化、LLM層で生成API最適化。

■ FAQ：よくある質問

Q. 小規模でもAIスタック導入は現実的？

はい。LLM/エージェント/生成AI層はAPIやOSSでも導入でき、小規模・段階的スタートが可能。
業務特化RAGやワークフロー自動化から始める事例も多いです。

Q. オンプレ・セルフホストで運用できますか？

可能です。特にデータ・AIエンジン層はプライベートVPCやローカルLLM、Keycloak認証連携等で高セキュア運用も構築可能です。

Q. 自社データをAIに安全に活用できますか？

RAGや社内LLM構成で、外部クラウドにデータを出さずにAI活用が可能。アクセス制御や認証統合も標準化できます。

Q. 継続運用・拡張性のポイントは？

API分離・OSS活用で将来モデル差し替え・追加も容易。DevOps/CI/CD・監査ログ連携も実装推奨です。

■ まとめ：AI時代の“設計力”がエンジニアの最大武器

LLM・GenAI・エージェント・RAG・UI層まで俯瞰し、「現場の情報・業務フロー・AI資産」をいかに組み合わせ最適化するか――。
これがこれからのAI開発・DX推進の本質です。
全体を見据えた設計力と、OSS/APIを柔軟に活用する現場感覚を持つエンジニアこそが最強です。

本記事と図を、みなさまの現場・提案・学習にぜひご活用ください。