【医療AI教室：B11】なぜAI開発にGPUは不可欠なのか？NVIDIAの戦略と未来を解説

2025年7月16日2025年7月31日

以下の音声解説は Google NotebookLM により自動生成されたものです。AIによる自動処理のため、内容には不自然な表現や誤字・脱字、事実と異なる記載が含まれる場合がありますのでご了承ください。

学習のポイント：AIとGPU

AIの計算にはなぜGPUが不可欠なのでしょうか？GPUが持つ並列処理アーキテクチャの優位性、市場を支配するNVIDIAの強さの秘密、そして未来の技術動向までを視覚的に解説します。

GPUがAIに最適な理由

並列処理の圧倒的パワー

AIの思考は膨大な行列演算の繰り返しです。CPUが複雑な処理を一つずつこなす「総合診療医」なら、GPUは単純な計算を何千個も同時に行う「一斉健康診断」。この並列処理能力（スループット）が、AIの学習と推論を劇的に高速化します。

NVIDIA帝国の三本柱

ハード・ソフト・ソリューション

強さの源泉は三位一体戦略にあります。
① ハード: HopperやBlackwellなど革新的GPU。
② ソフト: 開発者を囲い込むCUDAという巨大な堀。
③ 統合策: DGXなど「AI工場」を丸ごと提供するソリューション力。

未来を揺るがす技術

ゲームチェンジャーの可能性

AMDやIntelが挑む中、チップレット技術やHBM（広帯域メモリ）が業界標準に。長期的にはTritonなどソフトウェアの抽象化がCUDAの支配を弱め、市場の勢力図を塗り替える可能性があります。

NVIDIAの強さを支えるエコシステム

AIは医療の“新しい同僚” GPUが拓くデータ駆動型医療の未来

日々の診療で、私たちは膨大なデータに接していますよね。カルテの片隅にある無数の検査値や、ストレージに蓄積されていく画像データ。もし、これらをAIの力で最大限に引き出し、未来の診断・治療・予防に活かせるとしたら…。そんな可能性を想像すると、少しワクワクしませんか？

実は、その変革のど真ん中で、力強く脈打っている技術があります。それが、GPU（Graphics Processing Unit）です。

少し意外に思われるかもしれませんが、このGPU、元々は美しい3Dゲームの映像をリアルタイムで描画するために生まれた半導体なんです。それが今や、医療AIを動かすための、いわば“スーパーエンジン”として、全く新しい役割を担うようになりました。

この記事では、皆さんと一緒にその秘密を解き明かしていきたいと思います。まず、GPUがなぜこれほどまでに医療AIにとって重要なのか、その技術的な心臓部を覗いてみます。さらに、市場をリードするNVIDIAの戦略から、未来の医療を形作る技術トレンドまでを読み解き、AIという“新しい同僚”とどうすれば上手く協働できるのか、そのヒントを探っていきます。

なぜGPUがAI革命の主役なのか？――すべては「計算」から始まった

医療AIがこれほどまでに注目されるずっと以前、GPUは主に3Dゲームの世界で活躍する、少しマニアックなパーツでした。私自身も、最初は「綺麗な映像を映すための部品」くらいの認識でした。その役割が劇的に変わるきっかけとなったのが、2006年にNVIDIAが初公開したCUDA (Compute Unified Device Architecture)という並列計算プラットフォームです (NVIDIA, 2006; Nickolls et al., 2008)。

これは、GPUが持つ膨大な計算能力を、グラフィックス以外の様々な目的、いわゆるGPGPU（General-Purpose computing on GPU）に解放する“魔法の杖”のようなものでした。研究者たちは「この圧倒的なパワーを、もっと社会の役に立つ計算に使えないだろうか？」と考え始め、AI、特に深層学習（ディープラーニング）の分野でその才能が花開くことになったのです。

CPUとGPU：似て非なる「計算のプロ」たち

GPUがAI、とりわけ深層学習に欠かせない理由を理解するには、私たちのPCにも必ず搭載されているCPU（Central Processing Unit）との違いを知るのが一番の近道です。この二つ、実は得意なことが全く違う「計算のプロフェッショナル」なんです。

思想の違い：レイテンシか、スループットか

彼らの設計思想は、根本的な部分で異なります。

CPU（中央処理装置）: “一人の患者に深く向き合う総合診療医”に例えられます。非常に高性能なコア（計算を行う頭脳部分）が、複雑な症状や背景を持つ患者に対し、問診、検査、診断、治療方針の決定といった多岐にわたるタスクを、一つひとつ順を追って素早く的確に処理します。これは「レイテンシ（遅延時間）をいかに小さくするか」を突き詰めた設計です(Lindholm et al., 2008)。
GPU（画像処理装置）: “全国規模で行われる一斉健康診断（マススクリーニング）”と考えると分かりやすいでしょう。一つひとつの検査項目（例：身長、体重、血圧の測定）は比較的シンプルですが、それを何百万人という圧倒的な数の対象者に対して「同時並行」で実施します。これにより、全体の処理能力、つまり「スループット」を最大化することに特化しています(NVIDIA, 2024a)。

この違いをまとめたのが、以下の表です。

比較項目	CPU (中央処理装置)	GPU (画像処理装置)
例えるなら	一人の患者に深く向き合う総合診療医	全国規模の一斉健康診断（マススクリーニング）
コアの特徴	複雑な命令を高速にこなす高性能コアが少数	単純な命令をこなすシンプルコアが大量
得意なこと	逐次的な処理、複雑な判断	同じ計算を大量に繰り返す並列処理
最適化目標	レイテンシ (個々のタスクの完了速度)	スループット (単位時間あたりの総仕事量)

このアーキテクチャの違いを、もう少し視覚的に見てみましょう。

この図が示すように、CPUは少数の高性能なコア（Complex Core）で構成されているのに対し、GPUは膨大な数の単純なコア（Simple Core）の集合体です。

医療AIが扱うタスク、例えばCT画像から病変候補を検出するような場合を考えてみましょう。このときAIは、画像を構成する何百万個ものピクセル（画素）一つひとつに対して、「このピクセル周辺のパターンは正常か、異常か？」という、よく似た計算を延々と繰り返します。このようなタスクは、まさにGPUの独壇場なのです(Garland and Kirk, 2010)。

CPUが一つひとつ順番にピクセルをチェックしていくのに対し、GPUは数千のコアを使って、数千のピクセル領域を「同時に」チェックできます。この圧倒的な物量作戦こそが、AIモデルの学習や診断にかかる時間を、数日から数分へ、あるいは数時間から数秒へと劇的に短縮する力の源泉なのです。

AI計算の心臓部：行列演算とそれを支える仕組み

では、この「マススクリーニング」のような働き方をするGPUは、医療AIの現場で具体的にどんな計算を任されているのでしょうか？その核心が行列演算（マトリックス計算）です。

AIの「思考」を支える行列演算

AI、特にニューラルネットワークの「思考」の正体は、突き詰めると膨大な行列演算の繰り返しです。難しそうに聞こえるかもしれませんが、考え方はシンプルです。

例えば、ある患者さんの「体重」と「最高血圧」という2つの情報から、特定の疾患リスクを予測する簡単なAIモデルを考えてみましょう。

入力データを行列（ベクトル）にする
患者さんのデータを、数字のリストとして表現します。これをベクトル（行列の一種）と呼びます。 \[ \text{入力} = \begin{pmatrix} 65 & 140 \end{pmatrix} \quad (\text{体重} 65\text{kg}, \text{最高血圧} 140\text{mmHg}) \]
AIの「知識」も行列（重み）で表現する
AIモデルは、学習を通じて「体重が重いほどリスクが高い」「血圧が高いほどリスクが高い」といった知識を、重み (Weight) という数値で持っています。これも行列です。 \[ \text{重み} = \begin{pmatrix} 0.8 \\ 1.2 \end{pmatrix} \quad (\text{体重の重要度}, \text{血圧の重要度}) \]
行列演算でリスクスコアを算出する
入力データと重みを掛け合わせることで、最終的なリスクスコアを計算します。これが行列の積です。 \[ \text{リスクスコア} = \begin{pmatrix} 65 & 140 \end{pmatrix} \times \begin{pmatrix} 0.8 \\ 1.2 \end{pmatrix} = (65 \times 0.8) + (140 \times 1.2) = 52 + 168 = 220 \]

実際のAIモデルは何百万、何千万というパラメータ（重み）を持ちますが、行われている計算の本質は、このような単純な掛け算と足し算の膨大な繰り返しです。GPUの数千のコアは、この計算を手分けして一斉に行うことで、驚異的な速度を実現しているのです。

GPUの切り札：SIMTとTensor Core

この行列演算を効率的に実行するため、GPUには特別な仕組みが備わっています。

SIMT (Single Instruction, Multiple Threads): 「単一の命令を、多数のスレッド（仕事の単位）で実行する」というモデルです(Fung and Aamodt, 2011)。部隊の指揮官が「構え！」という一つの号令をかけると、兵士全員が同時に構える様子を想像してみてください。SIMTでは、一つの命令（例：「掛け算をせよ！」）を出すと、数千のコアが一斉にそれぞれの担当データに対して掛け算を実行します。これにより、命令を出す手間を最小限に抑えつつ、ハードウェアの性能を最大限に引き出します。
Tensor Core: NVIDIAが開発した、まさに行列演算のためだけに作られた専用エンジンです(NVIDIA, 2017)。これは、AIの学習や推論で頻繁に使われる$ y = Wx + b $のような計算を、心臓部の回路レベルで超高速に実行します。一般的なコアが汎用的な計算機だとすれば、Tensor Coreは「行列計算に特化した超高性能な電卓」が内蔵されているようなものです。

さらに、Tensor Coreのような専用エンジンに加えて、最新のGPUはもう一つ、計算を効率化するための賢い工夫を備えています。それが、計算で扱う数字の「細かさ（精度）」を目的に応じて切り替える、というアプローチです。これは、AIを育てる「学習」の段階では、ミリ単位まで測れる「精密な定規」を使ってじっくりと教え込み、学習を終えたAIが現場で働く「推論」の段階では、センチ単位の「ざっくりした定規」に持ち替えて、素早く判断させるのに似ています。一度賢くなったAIは、物事の大まかなパターンを掴んでいるため、推論の際には少し情報が粗くても、多くの場合、的確な判断を下せます。そして「ざっくりした定規」を使う方が、計算は圧倒的に速く、省エネになるのです。

NVIDIA Blackwell GPU では、推論向けに超低精度フォーマット FP4/FP6 が第2世代 Transformer Engineとともに導入され、計算あたりの消費電力とメモリ使用量を大幅に削減します (NVIDIA, 2025)。ほんの少しの精度と引き換えに、AIが答えを出す速度を劇的に向上させる、非常に合理的な仕組みと言えるでしょう。

NVIDIA帝国：なぜ市場を独占できるのか？

2025年7月、NVIDIAの時価総額は史上初めて4兆ドルを突破し、まさに天文学的な数字に達し、歴史上最も価値のある企業となりました。ほんの数年前まで、同社がこれほどの存在になると予測できた人は、一体どれだけいたでしょうか。この驚異的な数字の背景にあるのが、AI向け半導体市場における彼らの圧倒的な支配力です。最新レポートでは、GPUアクセラレータ収益の約97 % をNVIDIAが占有しています (MarketWatch, 2024; Dell’Oro Group, 2025)。

では、なぜ一介の半導体メーカーに過ぎなかった企業が、これほど巨大な「帝国」を築き上げることができたのでしょうか。その強さの秘密は、単に高性能なチップを作っているという一次元的な話ではありません。

NVIDIAの強さは、「ハードウェア」「ソフトウェア」「統合ソリューション」という三つの柱が、それぞれ単独でも強力でありながら、互いにがっちりと組み合わさって巨大なエコシステムを形成している点にある、と私は考えています。この三位一体の戦略こそが、他社の追随を許さない「帝国」の礎となっているのです。

第一の柱：ソフトウェアという深く、広い「お堀」――CUDAエコシステム

NVIDIAの競争優位性の中で、おそらく最も強力で、競合が最も苦しんでいるのがCUDAというソフトウェアのエコシステムです。どんなに優れたエンジン（ハードウェア）も、それを意のままに操るための優れた制御システム（ソフトウェア）がなければ、ただの鉄の塊に過ぎません。

少し想像してみてください。CUDAとは、開発者がNVIDIA製GPUの性能を最大限に引き出すための、いわば「GPUとの対話言語」や「専用の高性能な開発ツールキット」のようなものです。NVIDIAは、15年以上の歳月をかけてこの環境を磨き上げ、巨大な「お堀」を築き上げました。

この図のように、NVIDIAのGPUという土地の上には、CUDAという橋が架かり、その上に初めてcuDNNなどの便利なライブラリ（建材）を使って、AIモデルという家を建てることができます。このお堀が持つ強みは、主に二つあります。

豊富なライブラリという名の「武器庫」: AI開発、特に深層学習には、cuDNN（深層学習向けの基本計算ライブラリ）やTensorRT（学習済みモデルの実行を高速化するライブラリ）などが不可欠です(NVIDIA, 2024c; NVIDIA, 2024d)。CUDAの上には、こうした「最適化済みの武器」が山のように用意されています。開発者は、自分でゼロから複雑な計算コードを書く必要がなく、これらの高品質なライブラリを組み合わせるだけで、すぐに最先端のAIモデルを構築できます。これは、手術室に最新の滅菌済み手術器具がすべて揃っているようなもので、執刀医（開発者）は本来の目的である治療（開発）に集中できるわけです。
開発者の「ロックイン」という名の重力: 世界中のAI研究者や開発者が発表する論文のコード、オープンソースのプロジェクトの多くは、このCUDAを基盤に作られています。そのため、これからAIを学ぼうとする人も、企業でAI開発を始める人も、自然とCUDAが使えるNVIDIAのプラットフォームを選択することになります。一度この環境に慣れてしまうと、他のプラットフォーム（例えばAMDのROCmなど）に乗り換えるのは、単に機材を買い替える以上の労力がかかります。まるで、それまで慣れ親しんだ言語や文化を捨てて、全く新しい国に移住するようなものです。この「スイッチングコスト」の高さが、競合他社にとっては越えがたい参入障壁、つまりNVIDIAにとっては自国から人を逃さない強力な重力として機能しているのです。

第二の柱：未来を先取りする、ハードウェアの絶え間ない革新

この強力なソフトウェアが活きる舞台となるのが、NVIDIAのもう一つの強みであるハードウェアです。彼らは市場の需要に応えるだけでなく、AIモデルの進化を先取りする形で、およそ2年ごとに劇的な性能向上を遂げた新しいアーキテクチャを発表し続けています。

Hopper (H100): 大規模言語モデル（LLM）で中心的な役割を果たすTransformerというAIモデルの計算を、ハードウェアレベルで自動的に最適化・高速化する「Transformer Engine」を搭載しました(NVIDIA, 2022)。これは、AIが特定の種類の計算をしていることをGPU自身が理解し、最も効率的な計算方法を自動で選択してくれる、賢いアシスタントのような機能です。
Blackwell (B200): これまでの常識だった「一つの半導体（ダイ）をいかに大きく、高性能にするか」という競争から一歩踏み出し、非常に高性能な2つのダイを寸分の狂いもなく一つに繋ぎ合わせる「チップレット技術」を採用しました。これにより、物理的な製造限界の壁を乗り越え、性能を飛躍させています(NVIDIA, 2024b)。大きな一枚岩から巨大な彫刻を掘り出すのが難しくなってきたので、完璧に加工した二つのブロックを組み合わせて、さらに大きな彫刻を作り上げるようなイメージでしょうか。また、前章で触れたFP4という超低精度な数値形式をサポートすることで、AIの推論（学習済みモデルを使う段階）の効率をさらに高めています。

第三の柱：すべてを繋ぐ統合ソリューション――「AIファクトリー」という発想

そして最後の柱が、これらハードウェアとソフトウェアを組み合わせ、顧客の「課題解決」にまで踏み込んだソリューションとして提供する戦略です。NVIDIAは、単にGPUという「部品」を売っているのではありません。「AIを導入したいが、何から手をつければいいか分からない」という病院や研究機関に対し、「AIファクトリー（AIの工場）」そのものを turnkey で提供するのです。

その代表例が DGX SuperPOD です(NVIDIA, 2024e)。これは、NVIDIA製のGPUサーバー、それらを繋ぐ超高速ネットワーク、大容量ストレージ、そしてCUDAを含む全てのソフトウェア群を、あらかじめ最適化した状態で一つのパッケージにした製品です。

顧客は、様々なメーカーの部品を買い集めて、互換性に悩みながらシステムを構築するという煩雑さから解放されます。まるで、最新鋭の設備がすべて揃い、配管や配線も完璧に済まされた状態で引き渡される「プレハブ式の先端研究施設」を導入するようなものです。これにより、組織はインフラ構築の悩みに時間を費やすことなく、本来の目的である研究開発や医療応用という本質的な業務にすぐに集中できるのです。

挑戦者たちの戦略と未来への展望

NVIDIAが築き上げた牙城は、まさに盤石に見えます。しかし、これほど巨大で魅力的な市場を、他の企業が黙って指をくわえて見ているわけがありません。現在のAI半導体市場は、さながら巨人ガリバーに挑む小人たちのような構図ですが、彼らはそれぞれ異なる武器と戦略を手に、この状況を変えようと奮闘しています。

ここでは、主要な挑戦者であるAMD、Intel、そしてGoogleが、それぞれどのようなアプローチでNVIDIAに挑んでいるのかを見ていきましょう。

三者三様の挑戦状：AMD、Intel、Googleの戦略

彼らの戦略は、正面から性能で挑む者、オープンな規格で仲間を募る者、そして自らの経済圏に最適化する者と、実に見事に分かれています。

挑戦者	主力製品	戦略の核	強み（NVIDIAに対する差別化点）	課題（超えるべき壁）
AMD	Instinct MI300X	真っ向からの性能勝負	広大なメモリ容量（192GB） LLMの推論に特化した性能	CUDAに比べたソフトウェア（ROCm）の成熟度
Intel	Gaudi 3	オープン路線と価格性能比	業界標準Ethernetによる拡張性 CUDAからの脱却を促す開放性	ソフトウェアエコシステムとブランドイメージ
Google	TPU	自社クラウドへの最適化	自社サービス（推論など）での圧倒的な電力効率 Google Cloudとの深い統合	Google Cloud内でのみ利用可能という制約

1. AMD (Advanced Micro Devices): ハードウェアで肉薄する直接対決型

AMDは、NVIDIAに対して最も直接的な「性能」で勝負を挑んでいる挑戦者です。主力製品であるInstinct MI300Xは、特にAIモデルが巨大化する中で重要性が増しているメモリ容量において、NVIDIAのH100を上回る192GBという広大なスペックを誇ります(Danskin et al., 2023)。

これは、大規模言語モデル（LLM）を動かす際に、複数のGPUにモデルを分割する必要性を減らし、効率的な推論（学習済みモデルの利用）を可能にする大きなアドバンテージです。しかし、彼らの前には依然としてCUDAという巨大なソフトウェアの壁が立ちはだかっています。AMDもROCmというオープンソースの対抗プラットフォームを推進していますが、15年以上の歴史を持つCUDAエコシステムに追いつくには、まだ時間が必要というのが正直なところでしょう。

2. Intel: 「脱・NVIDIA」を掲げるオープン標準型

Intelは、AIアクセラレータGaudi 3で、純粋なピーク性能だけでなく「オープンな標準技術」と「価格性能比」を武器に戦っています(Intel, 2024)。

Gaudi 3の面白い特徴は、多数のチップを繋いで巨大なAIシステムを構築する際に、NVIDIAの独自規格（NVLink）ではなく、データセンターで広く使われている業界標準のイーサネット（Ethernet）を採用している点です。これにより、企業は既存のインフラを活用しやすく、より安価で柔軟なシステム構築が可能になります。「NVIDIAの独自規格に縛られるのはもうやめよう」という、”非NVIDIA連合”を形成しようとする戦略とも言えます。性能面でもNVIDIAのH100に匹敵、あるいは上回る部分があると主張しており、価格次第では非常に魅力的な選択肢となり得ます。

3. Google: 垂直統合で効率を極めるエコシステム型

Googleが開発するTPU (Tensor Processing Unit)は、少し特殊な存在です(Google, 2023)。彼らはTPUを単体のチップとして市場に販売するのではなく、自社のクラウドサービスGoogle Cloud Platform (GCP)の競争力を高めるための切り札として活用しています。

TPUは、Googleのサービス（検索、翻訳、そしてAIモデルの学習・推論）に最適化されており、特に推論における電力あたりの性能（ワットパフォーマンス）では驚異的な効率を誇ります。これは、自社のハードウェアとソフトウェア（TensorFlowやJAX）を一体で開発できる垂直統合モデルの最大の強みです。いわば、自社の敷地内で栽培した最高の食材を、自社の厨房で、自社のレシピのために調理する三ツ星レストランのようなものです。ただし、その最高の料理は、そのレストラン（GCP）でしか味わうことができません。

未来の技術トレンド：NVIDIAの牙城を揺るがす３つの波

さて、ここまでは各社の戦略を見てきましたが、個々の企業の努力とは別に、半導体業界全体を動かす大きな技術の波がいくつか押し寄せています。これらのトレンドは、NVIDIA一強という現在の勢力図を、根本から変えてしまう可能性を秘めています。

私個人としては、特に次の三つの動きが、今後の医療AIのインフラを考える上で非常に重要だと考えています。

1. チップレット技術：製造の限界を超える「レゴブロック」戦略

長年、半導体の進化を支えてきた「ムーアの法則」（チップ上のトランジスタ数が約2年で倍増するという経験則）が、いよいよ物理的な限界に近づいています。一つの巨大で完璧なチップ（モノリシックチップ）を作り続けるのが、技術的にもコスト的にも非常に困難になってきました。

そこで主流になりつつあるのが、チップレットという考え方です。

これは、機能を分割した比較的小さな高性能チップ（チップレット）を複数製造し、それらを後から高度な技術で繋ぎ合わせて、一つの大きなプロセッサとして機能させる設計思想です。

巨大な一枚岩から彫刻を掘り出すのではなく、完璧に作られたレゴブロックを組み合わせて、より大きく複雑な作品を作るのに似ています。

このアプローチには、いくつかの大きな利点があります。

製造効率の向上: 小さなチップの方が、欠陥なく作れる確率（歩留まり）が格段に高まります。万が一、一部のブロックに欠陥があっても、そのブロックだけを交換すればよく、巨大な一枚岩全体を捨てる必要がありません。
柔軟な設計: 例えば、「計算が得意なブロック」は最新の超微細なプロセス技術で作り、「データの入出力（I/O）を担うブロック」は少し前の枯れた技術で安価に作る、といったように、機能ごとに最適な製造プロセスを組み合わせる「異種統合」も可能になります。

NVIDIAの最新アーキテクチャであるBlackwellも、AMDのInstinctシリーズもこのチップレット技術を採用しており、今後のハイエンドGPU開発における標準的な手法と言えるでしょう。

2. メモリの壁との戦い：AIの“飽くなき食欲”を満たす技術

AIの計算能力（コアの性能）がいくら向上しても、その計算に必要なデータをメモリから十分に供給できなければ、宝の持ち腐れになってしまいます。優秀な料理人（プロセッサ）がいても、食材（データ）が届かなければ、料理は作れませんよね。

この、計算速度にデータ供給速度が追いつかない現象は「メモリウォール（メモリの壁）」と呼ばれ、AIの性能向上における最大のボトルネックの一つです。

この壁を打ち破る鍵が、HBM（High-Bandwidth Memory）です。これは、メモリチップを垂直に何層にも積み重ね、プロセッサのすぐ隣に配置することで、データの通り道を圧倒的に広く（広帯域に）し、供給速度を劇的に高める技術です。

今後のGPUの性能は、「HBMをどれだけ大容量化し、プロセッサに近づけられるか」に大きく左右されると言っても過言ではありません。

ただし、これには副作用も伴います。これだけ高密度に部品を詰め込むと、発生する熱も尋常ではありません。そのため、チップ全体を特殊な液体に浸して丸ごと冷やす「液浸冷却」のような、より強力な冷却技術の重要性が増しています(Ahn et al., 2024)。データセンターの風景も、これから様変わりしていくかもしれませんね。

3. ソフトウェアの抽象化：「CUDAの呪縛」からの解放はなるか

そして最後に、これが長期的には最も大きなゲームチェンジャーになるかもしれない、と私が考えているトレンドです。それは、ソフトウェアの抽象化です。

現在、OpenAIが開発したプログラミング言語Tritonや、Googleが主導するオープンソースプロジェクトOpenXLAのような、より高レベルな開発環境が注目を集めています。

これらは、いわば「AI開発における世界共通語（エスペラント語）」のような役割を果たします。

開発者は、Tritonのような共通言語で一度AIモデルのコードを書きます。すると、そのコードが、ターゲットとするハードウェアに合わせて、NVIDIA GPUが理解できる「CUDAのコード」や、AMD GPUが理解できる「ROCmのコード」などに自動的に翻訳・最適化されるのです。

この抽象化が進むと、何が起きるでしょうか？

開発者は、特定のハードウェア（つまりNVIDIA）の「方言」を深く学ばなくても、最先端のAI開発ができるようになります。そして、NVIDIA製GPUを使うために書いたコードが、少しの修正でAMDやIntelのチップ上でも高性能に動くようになれば、ユーザーは特定の企業に縛られることなく、性能や価格に応じて最適なハードウェアを自由に選べるようになります。

そうなれば、NVIDIAを今日の帝国たらしめている最大の強み、すなわちCUDAエコシステムという巨大な「お堀」の価値は、少しずつ相対的に低下していく可能性があります。この「ソフトウェアによるハードウェアの抽象化」がどこまで進むのか。これが、今後のAI半導体市場の勢力図を塗り替える上で、最も注目すべきポイントだと私は考えています。

結び：AIという“最高のパートナー”と共に航海へ

GPUが拓いた道は、医療を根底から変える可能性を秘めています。それは、診断の精度向上や個別化治療の実現に留まりません。膨大なデータを瞬時に解析するGPUの力は、私たち医療従事者を日々の反復作業から解放し、より創造的で、人間的なケアに集中させてくれる“最高のパートナー”となるでしょう。この技術革新の波を乗りこなし、データ駆動型医療の未来を自らの手で築くために、今こそ学び、実践し、共創する時です。

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参考文献

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利用者は、本サイトの利用にあたり、医師法、医薬品、医療機器等の品質、有効性及び安全性の確保等に関する法律（薬機法）、個人情報の保護に関する法律、医療法、医療広告ガイドライン、その他関連する国内外の全ての法令、条例、規則、および各省庁・学会等が定める最新のガイドライン等を、自らの責任において遵守するものとします。これらの適用判断についても、利用者が自ら関係各所に確認するものとし、本サイトは一切の責任を負いません。

第3条（医療行為における責任）

本サイトで紹介するAI技術・手法は、あくまで研究段階の技術的解説であり、実際の臨床現場での診断・治療を代替、補助、または推奨するものでは一切ありません。
医行為等に関する最終的な判断、決定、およびそれに伴う一切の責任は、必ず法律上その資格を認められた医療専門家（医師、歯科医師等）が負うものとします。AIによる出力を、資格を有する専門家による独立した検証および判断を経ずに利用することを固く禁じます。
本サイトの情報に基づくいかなる行為によって利用者または第三者に損害が生じた場合も、本サイト運営者は一切の責任を負いません。実際の臨床判断に際しては、必ず担当の医療専門家にご相談ください。本サイトの利用によって、利用者と本サイト運営者の間に、医師と患者の関係、またはその他いかなる専門的な関係も成立するものではありません。

第4条（情報の正確性・完全性・有用性）

本サイトは、掲載する情報（数値、事例、ソースコード、ライブラリのバージョン等）の正確性、完全性、網羅性、有用性、特定目的への適合性、その他一切の事項について、何ら保証するものではありません。
掲載情報は執筆時点のものであり、予告なく変更または削除されることがあります。また、技術の進展、ライブラリの更新等により、情報は古くなる可能性があります。利用者は、必ず自身で公式ドキュメント等の最新情報を確認し、自らの責任で情報を利用するものとします。

第5条（AI生成コンテンツに関する注意事項）
本サイトのコンテンツには、AIによる提案を基に作成された部分が含まれる場合がありますが、公開にあたっては人間による監修・編集を経ています。利用者が生成AI等を用いる際は、ハルシネーション（事実に基づかない情報の生成）やバイアスのリスクが内在することを十分に理解し、その出力を鵜呑みにすることなく、必ず専門家による検証を行うものとします。

第6条（知的財産権）

本サイトを構成するすべてのコンテンツに関する著作権、商標権、その他一切の知的財産権は、本サイト運営者または正当な権利を有する第三者に帰属します。
本サイトのコンテンツを引用、転載、複製、改変、その他の二次利用を行う場合は、著作権法その他関連法規を遵守し、必ず出典を明記するとともに、権利者の許諾を得るなど、適切な手続きを自らの責任で行うものとします。

第7条（プライバシー・倫理）
本サイトで紹介または言及されるデータセット等を利用する場合、利用者は当該データセットに付随するライセンス条件および研究倫理指針を厳格に遵守し、個人情報の匿名化や同意取得の確認など、適用される法規制に基づき必要とされるすべての措置を、自らの責任において講じるものとします。

第8条（利用環境）
本サイトで紹介するソースコードやライブラリは、執筆時点で特定のバージョンおよび実行環境（OS、ハードウェア、依存パッケージ等）を前提としています。利用者の環境における動作を保証するものではなく、互換性の問題等に起因するいかなる不利益・損害についても、本サイト運営者は責任を負いません。

第9条（免責事項）

本サイト運営者は、利用者が本サイトを利用したこと、または利用できなかったことによって生じる一切の損害（直接損害、間接損害、付随的損害、特別損害、懲罰的損害、逸失利益、データの消失、プログラムの毀損等を含みますが、これらに限定されません）について、その原因の如何を問わず、一切の法的責任を負わないものとします。
本サイトの利用は、学習および研究目的に限定されるものとし、それ以外の目的での利用はご遠慮ください。
本サイトの利用に関連して、利用者と第三者との間で紛争が生じた場合、利用者は自らの費用と責任においてこれを解決するものとし、本サイト運営者に一切の迷惑または損害を与えないものとします。
本サイト運営者は、いつでも予告なく本サイトの運営を中断、中止、または内容を変更できるものとし、これによって利用者に生じたいかなる損害についても責任を負いません。

第10条（規約の変更）
本サイト運営者は、必要と判断した場合、利用者の承諾を得ることなく、いつでも本規約を変更することができます。変更後の規約は、本サイト上に掲載された時点で効力を生じるものとし、利用者は変更後の規約に拘束されるものとします。

第11条（準拠法および合意管轄）
本規約の解釈にあたっては、日本法を準拠法とします。本サイトの利用および本規約に関連して生じる一切の紛争については、東京地方裁判所を第一審の専属的合意管轄裁判所とします。

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この記事を書いた人

髙﨑洋介（医師・医学博士・MBA） | Prof. TAKASAKI Yohsuke, MD, PhD, ScM, MPA, MBA, FRSM

医師・医学博士・AI研究者・連続起業家
元厚生労働省幹部・ハーバード大学理学修士・ケンブリッジ大学MBA・コロンビア大学行政修士（経済）
岡山大学医学部卒業後、内科・地域医療に従事。厚生労働省で複数室長（医療情報・救急災害・国際展開等）を歴任し、内閣官房・内閣府・文部科学省でも医療政策に携わる。
退官後は、日本大手IT企業や英国VCで新規事業開発・投資を担当し、複数の医療スタートアップを創業。現在は医療AI・デジタル医療機器の開発に取り組むとともに、東京都港区で内科クリニックを開業。
複数大学で教授として教育・研究活動に従事し、医療関係者向け医療AIラボ「Medical AI Nexus」、医療メディア「The Health Choice | 健康の選択」を主宰。
ケンブリッジ大学Associate・社会医学系指導医・専門医・The Royal Society of Medicine Fellow