信頼できる専門 AI を企業が構築する方法（3 分読了）
NVIDIA は、企業が信頼できる業務特化型 AI エージェントを構築・運用するための基盤として、Nemotron モデル、NemoClaw ブループリン、OpenShell ランタイムからなる「Agent Toolkit」を発表し、業界の標準化を推進している。
キーポイント
特化型 AI エージェントへの移行
企業は単なるアクセス権の獲得から、推論・ツール使用・行動が可能で複雑なワークフローに対応する「特化型エージェント」へと焦点を移している。
NVIDIA Agent Toolkit の構成要素
カスタマイズ可能な Nemotron モデル、安全な動作パターンを提供する NemoClaw ブループリン、および安全な実行環境である OpenShell ランタイムの 3 つで構成される。
実用性と信頼性の確保
既存システムとの統合やコスト削減、安全性を担保するランタイム機能により、企業は独自に制御・管理可能なデジタル AI コーワーを構築できる。
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影響分析
この記事は、生成 AI の導入フェーズが「実験」から「実務への統合・信頼性の確保」へと移行したことを示唆しており、特に NVIDIA が提供する包括的なツールキットが業界標準の基盤となりつつあることを示しています。企業にとって、自社データやワークフローに最適化された安全な AI エージェントを迅速に構築できる道筋が開かれたことは、AI 実装のスピードと質に大きな影響を与えるでしょう。
編集コメント
本記事は、単なる製品発表ではなく、エンタープライズ AI が「信頼性」と「制御可能性」を重視する次のフェーズへ移行したことを示す重要な指標です。NVIDIA の戦略が、他社ベンダーとの差別化だけでなく業界全体の標準基盤として機能するか注目すべき点です。
企業は、実際のワークフローに適合する specialized AI をどのように構築するかを問うています。
エンタープライズ AI の第一波はアクセスに関するものでした。企業は新しいフロンティアやオープンモデルを実験し、パイロットを実施し、AI がどのように役立つかを探求しました。
現在、推論を行い、ツールを使用し、最も複雑なワークフローであっても行動を起こすことができる systems of models である専門化されたエージェントが、すでにその作業を最もよく理解している人々の手に、より有用な AI を届けています。
エージェントはすでに、ライフサイエンス研究者の医薬品発見の加速や、セキュリティチームによる文脈を踏まえた脆弱性の調査、オペレーションチームによるサプライチェーンのシームレスな調整を支援しています。
これらの専門化されたエージェントを活用するために、企業は適応可能で所有権を持つ基盤を使用しています。それは、カスタマイズ可能なモデルと、すでに使用しているシステムに接続するツール、そして大規模かつ安全にエージェントが動作できるインフラストラクチャによって構築されています。
NVIDIA Agent Toolkit は、モデル、ツール、スキル、および安全なランタイムを備えており、企業や開発者がカスタマイズし、専門化し、制御し、信頼できる、より安全で高速かつ低コストのデジタル AI コーワーカーを構築するためのオープンでモジュラー型の基盤を提供します。
専門化された AI コーワーカーのための構成要素
安全な専門化された AI エージェントを構築する企業や開発者は以下のものを必要とします:
- 推論の基盤となるモデル。
- ツールとスキルは、エージェントを作業完了に必要なアクションやドメイン専門知識に接続します。
- ランタイムサポートは、エージェントがワークフローを実行するのを支援します。
NVIDIA Agent Toolkit にはこれらすべてが含まれています:
- NVIDIA Nemotron オープンモデルにより、チームは自社のニーズに合わせてエージェントをカスタマイズ、評価、デプロイするための柔軟性を得られます。
- NVIDIA NemoClaw ブループリントは、より安全なエージェント行動のためのパターンを提供し、ツールとスキルを通じてエージェントを具体的なアクションに接続することで、正確な結果を低コストで実現します。
- NVIDIA OpenShell ランタイムは、作業が行われるシステム内でエージェントが安全に動作するのを支援します。
NVIDIA の技術は、強力な フロンティアモデル を完全に機能するデジタルコワーカへと変えるために必要なすべての要素を加速します。このツールのユーザーは、Hermes Agents や OpenClaw など、お好みのサードパーティ製エージェントハネス（またはエージェントオーケストレーションフレームワーク）と連携して作業できます。
これにより、制御を伴うエンタープライズ AI の推進力が解放されます。これは重要です。なぜなら、業界全体で最も価値のあるエージェントは特化型になるからです。
業界横断で形を成すエージェント
特化型 AI の基盤はすでに稼働しています。
ライフサイエンス分野では、エージェントはタンパク質設計、バーチャルスクリーニング、ゲノム解析、バイオマーカー発見のためにドメインモデルを呼び出す研究者をサポートできます。新しい NVIDIA BioNeMo ツールキット は、従来は数ヶ月かかっていた作業を数日で完了可能にします。
ヘルスケア分野では、エージェントが臨床ドキュメンテーション、臨床意思決定支援、ケア調整をサポートします。さらに、病院のデジタルツインでトレーニングされたロボットシステム内の物理的エージェントにより、手術支援や病院自動化をスケールさせ、ケア需要に対応できます。
ソフトウェア、サイバーセキュリティ、産業運用、顧客ワークフローにおいては、エージェントがチームがすでに使用しているツールやデータに接続し、複雑なワークフローをより迅速に進めることを可能にします。
例えば、Cadence と Synopsys は、チップ設計やエンジニアリングワークフローのための自律型エージェントを構築しています。CrowdStrike は、アラートを 98.5% の精度でトリアージする専門的なセキュリティエージェントを実行しています。Palantir、SAP、ServiceNow、Siemens、そして Dassault Systèmes は、重要な意思決定が行われるエンタープライズプラットフォームにエージェント機能を組み込んでいます。
これらはすべて、同じより大きな転換点を示しています。つまり、企業が自社のワークフローに適応できるように、モデル、ツール、スキル、ランタイム、およびインフラストラクチャ（infrastructure）を組み合わせることで、エージェントはさらに有用になります。NVIDIA Agent Toolkit は、この組み合わせを可能にするオープンでモジュール型の基盤を提供します。
NVIDIA Agent Toolkit や NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit について詳しくは、こちらをご覧ください。
原文を表示
Companies are asking how to build specialized AI that fits with the way their workflows actually run.
The first wave of enterprise AI was about access. Companies experimented with new frontier and open models, ran pilots and explored how AI can help.
Now, specialized agents — systems of models that can reason, use tools and take action even for the most complex workflows — put more useful AI within reach of the people who already know the work best.
Agents are already helping life sciences researchers accelerate medicine discovery, security teams investigate vulnerabilities with more context and operations teams seamlessly coordinate supply chains.
To tap into these specialized agents, businesses are using a foundation they can adapt and own: one built on models they can customize, tools that connect to systems they already use and infrastructure that lets agents operate safely at scale.
NVIDIA Agent Toolkit — comprising models, tools, skills and a secure runtime — provides an open, modular foundation for building safer, faster, lower-cost digital AI coworkers that enterprises and developers can customize, specialize, control and trust.
The Building Blocks for Specialized AI Coworkers
Enterprises and developers building secure, specialized AI agents require:
- Models, which provide the reasoning foundation.
- Tools and skills, which connect agents to the actions and domain expertise needed to get work done.
- Runtime support, which helps agents execute workflows.
NVIDIA Agent Toolkit includes all three:
- NVIDIA Nemotron open models give teams flexibility to customize, evaluate and deploy agents for their own needs.
- NVIDIA NemoClaw blueprints provide patterns for safer agent behavior, delivering accurate results at lower costs, with tools and skills connecting agents to concrete actions.
- The NVIDIA OpenShell runtime helps agents operate safely inside the systems where work gets done.
NVIDIA technologies accelerate all the pieces needed to turn a powerful frontier model into a fully functional digital coworker. The toolkit’s users can work with third-party agent harnesses — or agent orchestration frameworks — of their choice, including Hermes Agents and OpenClaw.
This unlocks enterprise AI momentum with control. And that matters because the most valuable agents across industries will be specialized.
Agents Take Shape Across Industries
The specialized AI foundation is already at work.
In life sciences, agents can help researchers call domain models for protein design, virtual screening, genomics analysis and biomarker discovery. The new NVIDIA BioNeMo Toolkit enables work that previously took months to be completed in days.
In healthcare, agents support clinical documentation, clinical decision support and care coordination. Plus, physical agents in robotics systems trained in digital twins of hospitals can scale surgical assistance and hospital automation to meet care demands.
In software, cybersecurity, industrial operations and customer workflows, agents can connect to the tools and data teams already use, helping people move faster through complex workflows.
For example, Cadence and Synopsys are building autonomous agents for chip design and engineering workflows. CrowdStrike is running specialized security agents that triage alerts with 98.5% accuracy. Palantir, SAP, ServiceNow, Siemens and Dassault Systèmes are embedding agent capabilities into the enterprise platforms where critical decisions get made.
It all points to the same larger shift: Agents become more useful when they can combine models, tools, skills, runtime and infrastructure in ways companies can adapt to their own workflows. NVIDIA Agent Toolkit provides an open, modular foundation that enables this combination.
*Learn more about *NVIDIA Agent Toolkit* and *NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit.
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