生成AI開発ってどんな技術を使うの？
生成AI開発には、機械学習フレームワーク・ベクトルデータベース・クラウドサービス・フロント/バックエンド開発技術など、多岐にわたる最新技術が組み合わされています。
技術カテゴリ別の代表例
| 技術カテゴリ | 代表的な技術 | 主な役割 |
|---|---|---|
| バックエンド | Python / FastAPI / Django / TensorFlow / XGBoost / Optuna / BERT / 独自埋め込み | モデル開発 / API構築 / 機械学習 / 自然言語処理 |
| フロントエンド | React / Vue.js / Next.js / Bootstrap | ユーザーインターフェース構築 / レスポンシブ対応 |
| インフラ・クラウド | AWS（Lambda, API Gateway, DynamoDB, S3, Response Streaming） / Azure（OpenAI Service, Cognitive Search, Agentic Retrieval） / Docker / LocalStack | モデル提供 / サーバーレス処理 / 検索 / スケーラビリティ確保 |
| ベクトルDB | Qdrant / Pinecone | ベクトル検索 / RAG（検索拡張生成）基盤 |
| NoCode / LowCode | Dify / n8n / Replit | ワークフロー自動化 / 迅速なAIサービス構築 |
まとめ
生成AI開発は、AIモデル（GPT・Claude・Gemini等）を中心に、クラウド・DB・API・フロント/バックエンドの総合技術を統合するシステム開発です。
そのため、単なるAI活用ではなく、機械学習・インフラ・検索最適化・ユーザー体験設計を横断的に組み合わせる技術力が求められます。
