2026年のAIスタックの選び方

AIツールの地形は四半期ごとに作り替わり、チームを二つの誤りへ誘います——何でも採用する、あるいは一つのベンダーに強く縛られる。持続する打ち手は、スタックを層で設計し、最も差し替えそうな層をインターフェースの裏に置くことです。

実際に持っている層

1. モデル — LLMプロバイダ。最も速く動き、最も差し替えやすい層。
2. オーケストレーション — プロンプト、チェーン、ツール呼び出し、再試行。
3. 検索／メモリ — ベクトルストア、検索、キャッシュ。
4. 評価と可観測性 — チームが飛ばして後悔する層。
5. サービング — どこで動き、どうスケールし、いくらかかるか。

すべてではなく、モデルを抽象化する

モデルプロバイダの前に薄いアダプタを置き、新しいものをA/Bしたりプロダクトコードに触れずにフェイルオーバーできるようにします。すべてを重量級フレームワークの裏に抽象化したい衝動は抑える。小さく実在するリスク（ベンダーロックイン）を、より大きなリスク（プロンプトのデバッグ時に理解していない依存）と引き換えにしてしまいます。

退屈な層は買う。実際の差別化になる層は作る。

内製か購入か、正直に

勘ではなく、評価と単価で選ぶ

二つのモデルは、コストが10倍違ってタスクでは見分けがつかないことも、価格は同じで品質が鋭く違うこともあります。知る唯一の方法は、コストとレイテンシを記録しつつ自分の評価セットを各モデルに当てること。まずそのハーネスを立て（LLM出力を評価する）、以後のモデル差し替えを測定された判断にし、確定前に数字をROIに結びつけます。