Pick two: The Impossible Triangle of LLM Infra
9分 54秒
「不可能の三角形」で読み解く開発ツールの選択とクラウド戦略：LLMインフラへの応用
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ポイント
- •開発ツールの選択や技術戦略を立てるエンジニア・意思決定者向けに、意思決定を導く「不可能の三角形」思考モデルを解説します。
- •本フレームワークはマクロ経済学に起源を持ち、CAP定理、フロントエンド、クラウド、LLMインフラなど技術分野のトレードオフを本質的に理解できます。
- •複数の要素を同時に追求できない状況で、限られたリソース下で賢明な選択をするための経済学的な分析視点が得られます。
導入：意思決定を導く「不可能の三角形」という思考モデル
皆さん、こんにちは。今回は、開発ツールの選択や技術戦略を考える上で非常に強力な思考フレームワーク「不可能の三角形（Impossible Triangle）」についてご紹介します。この概念は、マクロ経済学における「不可能のトリニティ」から着想を得たもので、一見すると無関係に見える複数の要素が互いに排他的な関係にあり、同時に全てを追求することができない、というトレードオフの状況を視覚化します。筆者は元々金融アナリストとしてヘッジファンドや経済学の分野でキャリアをスタートしており、その経験から開発ツールやフレームワークを投資家や経済学者の視点で捉えることの重要性を感じています。本記事では、この「不可能の三角形」モデルが、フロントエンドの「フレームワーク戦争」からクラウドインフラ、さらには最新のLLMインフラの設計に至るまで、いかに幅広い技術分野での意思決定に役立つかを探ります。
マクロ経済学における「不可能のトリニティ」
「不可能の三角形」の原型は、マクロ経済学の分野で「不可能のトリニティ（Impossible Trinity）」として知られています。これは、以下の3つの経済政策目標を同時に達成することはできない、という考え方です。
- 自由な資本移動（Free Capital Flow）: 自国と他国との間で資本が自由に移動できること。
- 固定為替相場制（Fixed Exchange Rate）: 自国の通貨と他国の通貨の為替レートを固定すること。
- 独立した金融政策（Sovereign Monetary Policy）: 自国が独自の金融政策（金利の調整など）を実施できること。
この3つのうち、最大で2つしか同時に選択できません。例えば、シンガポールの事例を考えてみましょう。シンガポールは自由な資本移動と比較的安定した為替レートを重視しています。その代償として、自国の金融政策を完全に自由に決定することはできません。実質的に、米国の金融政策から大きな影響を受ける形になります。このトレードオフを理解することは、国家運営に限らず、あらゆる分野での戦略立案において極めて重要な視点を提供します。
CAP定理とデータベースの進化
技術分野にも「不可能の三角形」と同様の概念が存在します。データベース設計において有名なのが「CAP定理」です。これは分散システムにおいて、以下の3つの特性のうち2つまでしか同時に満たすことができない、というものです。
- 一貫性（Consistency）: 全てのノードが同じデータを保持し、読み取り時には常に最新のデータが返されること。
- 可用性（Availability）: システムの一部に障害が発生しても、サービスが継続して利用可能であること。
- 分断耐性（Partition Tolerance）: ネットワーク分断が発生しても、システムが正常に動作し続けること。
CAP定理は、分散データベースの設計における基本的なトレードオフを示していますが、近年のデータベース技術の進化に伴い、「PACELC（パセルク）」というより詳細なモデルも提唱されています。これは、ネットワーク分断がない状況（Latency）や一貫性か可用性のどちらを優先するか（Consistency vs. Availability）といった、より具体的な選択肢を提示するものです。
フロントエンドの進化と投資としてのフレームワーク選択
過去10年間で、フロントエンド開発の世界は目まぐるしく変化し、「フロントエンド戦争」と揶揄されるほどの競争が繰り広げられました。Netlifyのような企業で働いていた頃、多くのベンチャー企業が互いに競い合い、それぞれの機能を取り込みながら進化していきました。その結果は今日では明らかですが、10年前には予測困難なものでした。この状況は、開発者にとっても重要な教訓を含んでいます。なぜなら、開発者もまた、フレームワークやツールを選択する際に「投資」を行っているからです。どの技術スタックに時間を投資し、スキルを磨くかは、その後のキャリアやプロジェクトの成功に大きく影響します。市場の動向、将来性、コミュニティの活発さなどを経済学的な視点で分析することは、賢明な選択をする上で不可欠です。
FinTechにおける競合と市場の形
FinTech業界もまた、「不可能の三角形」の原則が色濃く現れる分野の一つです。例えば、経費精算、給与計算、法人銀行サービスなど、一見すると異なる分野の企業が、徐々に互いの領域を侵食し合う現象が見られます。Mercury、Gusto、Ramp、Brexといった企業群は、それぞれ独自の強みを持つ一方で、顧客獲得のためにサービスの範囲を拡大し、互いに競争しています。投資家はどの企業が最終的に市場を制するかを見極める必要があり、ユーザー企業は自社のニーズに最も合致するソリューションを選択する必要があります。これは、一つの企業が全てのニーズを最高の形で満たすことが困難であるという「不可能の三角形」の視点から理解できます。各企業は、特定の価値を最大化するために、他の価値をある程度犠牲にしているのです。
データエンジニアリングと市場の飽和
AI時代の到来以前、データエンジニアリング業界も同様の動向を示していました。ELT（Extract, Load, Transform）パイプライン、データウェアハウス、BI（Business Intelligence）ツールといった分野で、多くの企業がしのぎを削っていました。例えば、Databricksのような企業は、広範囲なデータ関連サービスを提供していますが、市場全体を見ると、特定のニッチに特化していた企業が、市場機会（Total Addressable Market: TAM）の限界に直面し、M&A（合併・買収）によって活路を見出すことがあります。DBT LabsとFivetranの例は、TAMが枯渇し、生き残るために統合を選択した典型的な事例と言えるでしょう。これは、企業が常に成長を追求する中で、達成可能な目標の組み合わせに制約があるという「不可能の三角形」の視点から予測可能な結果です。
より小さなコンポーネントへの応用
「不可能の三角形」は、よりミクロな技術選択にも適用できます。例えば、ウェブブラウザの自動化、ウェブ検索、ウェブスクレイピングといった分野です。それぞれが独立した機能を提供しますが、特定のニーズに対しては、トレードオフを伴う選択が必要です。ブラウザの自動化が全てを解決するわけではなく、場合によっては専用のウェブ検索機能や効率的なウェブスクレイピングツールがより適していることがあります。どのような技術を選択するかは、達成したい目的と利用可能なリソースに応じて慎重に検討されるべきです。
クラウドの基本コンポーネントとしての「不可能の三角形」
クラウドサービス全体を見渡すと、最も基本的な「不可能の三角形」の構成要素が見えてきます。それは、ネットワーキング（Networking）、コンピュート（Compute）、**ストレージ（Storage）**の3つです。これらはクラウドサービスの主要な構成要素であり、あらゆるクラウドプロバイダーの提供するサービスを分析する上での基本となります。
これらの要素を組み合わせることで、様々なサービスが生まれます。
- ストレージ + ネットワーキング = CDN（Content Delivery Network）：コンテンツを高速に配信するためのネットワーク。
- ストレージ + コンピュート = データベース（Database）：データの保存と処理を行うシステム。
主要なクラウドプロバイダー（AWSやHashiCorpなど）の多様なサービスも、突き詰めればこれらの基本コンポーネントの組み合わせと、その高パフォーマンス版や特定のビジネスモデル（CPU使用量、帯域幅、ユーザー数などに基づく課金）への特化によって成り立っています。これらの要素は、あらゆるシステムを構成する「原子単位」であり、これ以上分割できない基本的な要素として捉えることができます。開発ツールやビジネスモデルを考える上で、この原子単位での分析は、本質的な理解と戦略立案に不可欠です。
LLMインフラにおける「不可能のトリニティ」
最後に、最もホットな分野であるLLM（大規模言語モデル）インフラにおける「不可能のトリニティ」を考えてみましょう。現在のLLMインフラは、まだ初期段階にありますが、既にいくつかの明確なトレードオフが見て取れます。
現時点でのLLMインフラにおける「不可能のトリニティ」の一つとして、以下の要素が挙げられます。
- モデル/APIホスティング（Model/API Hosting）: モデルの提供とAPIを通じたアクセス。
- （文字起こしテキストの途中で終了しているため、これ以上の要素は記載しません。）
この市場は、モデルラボとAPI提供者がひしめき合い、非常に大規模な市場となっています。
まとめ
本記事では、マクロ経済学の「不可能のトリニティ」を起点に、CAP定理、フロントエンドのフレームワーク選択、FinTechの競争、データエンジニアリングの市場飽和、そしてクラウドの基本構成要素、さらに最新のLLMインフラに至るまで、様々な技術分野における「不可能の三角形」という思考モデルの応用を見てきました。このモデルは、同時に全てを追求できないというトレードオフの現実を明確にし、開発者や企業が賢明な技術選択や戦略的決定を下すための強力な指針となります。提供される価値、コスト、スケーラビリティ、パフォーマンスなど、複数の側面を比較検討し、何を取捨選択するかを意識的に決定することが、成功への鍵となります。