編集者注：この記事は、エージェント型AI、チャットボット、コパイロットの最新技術と実世界のアプリケーションを探求する「AI On」ブログシリーズの一部です。このシリーズでは、高度なAIエージェントを支えるNVIDIAのソフトウェアとハードウェアについても取り上げています。これらのAIエージェントは、AIクエリエンジンの基盤となり、洞察を収集してタスクを実行し、日々の体験を変革し、業界を再構築します。
オープンソースのモデルとツールが成熟するにつれ、エージェント型AIの導入が拡大する中で、あらゆる業界の企業がますます「自社独自のビジネス課題を解決するには、どのようなAIエージェントを構築すべきか」という問いかけを強めています。
AI活用の最大のメリットは迅速な成果の実現ですが、ビジネスインパクトと長期的なAI導入の鍵は、専門化にあることが組織に求められています。大手企業は、画一的なモデルやサービスに頼るのではなく、特定のユースケースのニーズを理解し、それに合わせて行動するように設計された、特化したAIエージェントを開発しています。
CrowdStrike、PayPal、Synopsysなどは、NVIDIA Nemotronのオープン基盤モデルと自社の独自のデータ、そして組織内の知識を組み合わせ、特化したアプリケーションを開発している企業の例です。その結果、人間の同僚と連携して業務を効率化するために必要なレベルの専門知識を備えたインテリジェントエージェントが誕生しました。
1. CrowdStrike は現代のサイバー脅威から身を守ります
サイバーセキュリティにおいては、特にサイバー脅威が高度化し、規模が拡大する中で、スピードと精度が不可欠です。
急速に進化するデジタル脅威に対応するため、CrowdStrike は Charlotte AI AgentWorks を通じて、セキュリティチームと連携して動作できる専用の AI エージェントを構築しています。NVIDIA Nemotron オープンモデルと NVIDIA NIM マイクロサービスを搭載したこれらのエージェントは、アラートのトリアージや修復といった大量のタスクを自動化し、人間のアナリストがより高度な意思決定に集中できるようにします。
オープンモデルを基盤とし、インシデント対応者によって継続的にトレーニングされる CrowdStrike の Agentic Security Platform は、アラートのトリアージの精度を 80% から 98.5% に向上させ、セキュリティアナリストチームの手作業の負担を 10 分の 1 に削減します。このプラットフォームは新たなリスクにも適応し、セキュリティオペレーションセンター全体で連携することができます。
2. PayPalのAIエージェントが、大規模なフリクションレスコマースを実現
決済およびeコマースのリーダーであるPayPalは、インテリジェントコマースを加速させるエージェント主導型のインフラストラクチャを構築しています。
Nemotronオープンモデル上に開発された同社の専用AIエージェントは、エージェントがユーザーに代わってショッピング、購入、支払いを行う、会話型コマース体験の第一波を実現します。
このアプローチにより、PayPalは2週間で微調整パイプラインを構築し、4億3000万人の顧客と3000万の加盟店にサービスを提供するために必要な高い精度を維持しながら、レイテンシを約50%削減しました。
PayPalのエージェントは、決済とコマース向けに特別に微調整されたオープンなモジュール型モデルを採用しており、大規模な環境でもパフォーマンス、精度、コストのバランスをコントロールできます。
3. シノプシス、チップ設計ワークフロー向けエージェントAIを進化させる
現代の半導体設計・製造の複雑さには、専門知識、精度、そしてスピードが求められます。シノプシスは、チップ開発ワークフロー全体に展開できるエージェント型AIフレームワークのパイオニアです。
シノプシスのエージェント型AIビジョンには、研究開発の生産性を大幅に向上させ、重大な設計バグを特定し、従来の手法では見逃されがちなコストのかかる遅延を削減できるシノプシスAgentEngineerテクノロジが含まれています。
フォーマル検証ワークフローの初期トライアルでは、NVIDIAアクセラレーション・インフラストラクチャ上で動作するシノプシスAIエージェントが72%の生産性向上を達成しました。各エンジニアリングタスクに合わせて微調整されたオープンモデルと、NVIDIA NeMo Agent ToolkitやBlueprintsなどのソフトウェアを使用することで、シノプシスはAI対応チップ設計の新たな境地を切り開きます。
NVIDIAテクノロジを活用した専用AIエージェントの構築
さまざまな業界の企業が、独自の知識を専用AIエージェントに変換するために、以下のステップを踏んでいます。
あらゆるドメイン向けの専用モデルを作成するための強力なビルディングブロックを提供するNVIDIA Nemotronなどのオープンモデルを評価する。
エージェントのライフサイクル管理にNVIDIA NeMoを使用して、ドメインデータをキュレーション、生成、保護する。
独自のデータにアクセスできるカスタマイズされたモデルを使用して、専用エージェントを作成します。
データフライホイールを使用して、エージェントを継続的に微調整します。
NVIDIA Nemotron が、企業が生産性と投資収益率を最大限に高める専用 AI エージェントの構築にどのように役立つかをご覧ください。
カテゴリ: データセンター | ジェネレーティブ AI
タグ: エージェント型 AI | AI On | 人工知能 | サイバーセキュリティ | 金融サービス | 産業・製造業 | Nemotron | NVIDIA ブループリント | NVIDIA NeMo | シミュレーションと設計
出典: 元記事を読む
※現在お読みいただいているこの記事は、国内外のニュースソース等から取得した情報を自動翻訳した上で掲載しています。
内容には翻訳による解釈の違いが生じる場合があり、また取得時の状況により本文以外の情報や改行、表などが正しく反映されない場合がございます。
順次改善に努めてまいりますので、参考情報としてご活用いただき、必要に応じて原文の確認をおすすめいたします。