AI Providerを選ばせないために──APAPを設計・実装して見えた抽象化の境界

生成AIプロダクト開発におけるLLM Providerの抽象化レイヤーAPAPの実装経験を基に、API利用時の課題と解決策を解説。モデル入れ替え、リージョン対応、負荷分散、コスト管理などの運用・ガバナンス課題を解決するための設計思想を示す。

• 生成AIをプロダクトに組み込む際、ProviderのSDKを直接利用すると、モデル入れ替えやリージョン制約対応が困難になる。
• AI Provider Abstraction Platform（APAP）は、複数の生成AI APIを単一のAPIのように見せるラッパーではなく、CapabilityとPolicyに基づいて実行を制御するプラットフォームである。
• APAPでは、利用側は「何をしたいか（Capability）」と「どんな条件で実行したいか（Policy）」を指定し、Provider選定や実行制御、記録を集約する。
• 抽象化の中心をCapability、Policy、Model Aliasに置くことで、特定のProviderや製品名に依存しない設計を実現した。
• APAPはAIの「どう使うか」ではなく、「相手をどう選び、どう安全に使うか」に焦点を当て、共通化と固有性の隔離を両立させるアーキテクチャを採用している。