株式会社リコジェ

AI時代の経済効果は「アプリ層」で生まれる

―― ダボスで語られた視点と、判断設計という次の競争軸 ――

2026年1月22日｜株式会社リコジェ

2026年1月、スイス・ダボスで開催された世界経済フォーラム（WEF）において、
ジェンスン・フアン（NVIDIA 創業者兼CEO）は、
AIをめぐる本質的な視点を明確に示しました。

それは、

「最大の経済効果は、アプリケーション層で生まれる」

という断言です。

この発言は、GPUや基盤モデルといった技術競争の先に、
AIが実際に社会で“どう使われるか”という層こそが価値の源泉になる
ことを示唆しています。

AIは「5層のインフラ」である

フアン氏は、AIを次のような「5層のスタック（ケーキ）」として説明しました。

1. エネルギー（電力・冷却）
2. チップ・計算資源（GPU等）
3. クラウド・データセンター
4. AIモデル（基盤モデル・微調整）
5. アプリケーション層（産業・業務への統合）

重要なのは、この構造が
技術の高度さではなく、経済価値が集積する場所を示している
という点です。

最上位のアプリケーション層とは、
単なるUIやサービスではなく、
業務・制度・責任・判断と結びついた実装の層を意味しています。

「仕事はタイピングではない」という示唆

フアン氏は対談の中で、
「CEOもプログラマーも、傍目にはタイピストに見える」
と語りました。

AIによって、

• コーディング
• 文書作成
• 記録業務

が自動化されても、仕事が消えない理由は明確です。

それらは“目的”ではなく、“作業”に過ぎないからです。

AIは作業を高速化しますが、
目的の設定や判断の責任までを肩代わりするわけではありません。

医療現場が示すAIの本質

放射線科医や看護師の事例は象徴的です。

AIによって

• 画像解析
• カルテ作成
• 記録業務

が効率化された結果、
医療従事者は「患者対応」「医師間連携」「判断」に
より多くの時間を割けるようになりました。

その結果、

• 医療機関の生産性が向上し
• 組織全体の価値が高まり
• 雇用は減るどころか増加している

ここで起きているのは、

AIによる仕事の代替ではなく、
判断の再配置
です。

アプリ層の“さらに上”にあるもの

この流れは、次の問いを私たちに突きつけます。

• AIを「どう使うか」ではなく
• 誰が、どこで、どの責任をもって判断するのか

AI時代の競争軸は、
技術 → 応用 → 判断設計
へと静かに移行しつつあります。

Amarios / PatentRefine の位置づけ

リコジェが提案する Amarios や PatentRefine は、
AIに判断を委ねる仕組みではありません。

• 判断を奪わない
• 誤解や揺れを可視化する
• 人間が判断する前提を整える

これは、
アプリケーション層のさらに上位にある
「判断設計インフラ」
という位置づけになります。

まとめ

AI時代に問われているのは、
「どれだけ賢いAIを使うか」ではなく、

どのように判断責任を設計するか

です。

ダボスで語られた
「アプリ層で最大の経済効果が生まれる」という言葉は、
その先にある 判断という人間固有の領域 の重要性を
静かに示しているように思えます。

リコジェは、
AI時代においても判断の責任を人間に残すための
静かなインフラを、これからも構想し続けます。