近年多くの企業が、AIエージェント導入に向けた取り組みを積極的に進めるようになってきた。社内での実証実験（PoC）を実施し、それなりの手応えを感じているケースも少なくないはずだ。しかしそれら多くの取り組みが「PoC止まり」になってしまい、本格的な実業務での運用、すなわち本番環境へのデプロイには至っていない。PoCと本番運用の間には、意外なほど高い壁が立ちはだかっているのだ。

なぜAI導入が「PoC止まり」になりがちなのか。その根本的な理由について、「『インフラストラクチャの落とし穴』とも呼ぶべき、システム構築の複雑さと運用管理の困難さです」と語るのは、DataRobot Japanの小川 幹雄氏だ。

DataRobot Japan株式会社
副社長 兼 サービス統括部長（ISO/TC 68/AG 6 国際エキスパート）
小川 幹雄氏

「AIプロジェクトを本番環境へと移行させるには、単に精度の高い大規模言語モデル（LLM）を導入・活用するだけでは不十分です。実行環境を支えるサーバーの調達からRAG（検索拡張生成）を支えるデータベース、監視ツール、セキュリティー基盤、各種コネクタなどを50種類以上の多様なツールやベンダー製品から選定が必要なのです」

そのためには高度なインフラストラクチャの専門知識と多大な工数が必要になる。結果としてビジネス価値の実現までに長い時間がかかり、本格的なAI活用を停滞させてしまうわけだ。

また最近では「クラウドロックイン」などを回避するため、複数のクラウドサービスとオンプレミスを組み合わせたハイブリッドクラウド戦略を採用する企業も多い。しかしこれがシステム環境全体の複雑性とコストを増大させる要因にもなっていると指摘する。

「手作業で運用管理を行っている場合には、すべての環境で同等の運用監視レベルや厳格なセキュリティー基準を維持・統制することは簡単ではありません。その結果、システムの互換性維持やパフォーマンス劣化への対応、セキュリティーやコンプライアンスの要件などを満たすことが困難になっているのです」

このような「PoC止まり」の課題を根本から解消するため、DataRobotが提供しているのが「エージェントワークフォースプラットフォーム」だ。これはAIエージェントが稼働する環境を、安全に構築・運用・統制するためのエンタープライズ向けプラットフォーム。クラウドネイティブなKubernetesベースのアーキテクチャで構築されており、AIエージェントを本番運用するための各種機能を内包している。またNVIDIAの「NVIDIA AI Enterprise」も組み込まれており、「NVIDIA NIM™」や「NVIDIA NeMo Guardrails」といったNVIDIAのコア技術にも、ネイティブにアクセス可能だ。

内包されている代表的な機能としては、統合開発環境、AIエージェント実行を制御するガードレール、AutoML／GenAI、ランタイム基盤、認証管理、オブザーバビリティなどがある。すべてのAIモデルやAIエージェントの稼働状況、インフラリソースの状況、発生しているコストなどは、単一の監視画面で一元的に可視化。またユーザー・エージェント単位での認証管理や、機密データ・外部APIへのアクセスのコントロールも厳格に行われる。そのため制御不能な「暴走エージェント」の発生を未然に防ぐことができ、ムダなリソース消費に伴うコスト増も回避できる。

さらに、トラフィックの変動に応じたオートスケール機能や、大規模運用を支える自己修復機能も装備。平時にはリソース消費を抑えつつ、突発的なピーク時には遅延なく大量のリクエストをこなす、といったことも可能だ。SAPやSalesforce、Snowflake、Databricksといった既存の基幹システムや社内データソースと、シームレスに連携できるコネクタ類も標準で用意されている。

これによりAIエージェントの本番運用に必要な各種ツールを「自前で組み合わせる」必要がなくなり、前述のような「インフラストラクチャの落とし穴」を解消できるのである。

このように本番環境構築のハードルを大幅に低減できる一方で、もう1つ注目すべき特長がある。それは「場所を選ばない柔軟な展開と最適化」が可能な点だ。

DataRobotのエージェントワークフォースプラットフォームは、DataRobotが運用する「マルチテナントSaaS（DataRobotがAWS東京リージョンで運用するSaaS環境）」として利用できるほか、ユーザー企業がAWSやAzure、GCPの好みのリージョンに専用環境を構築できる「シングルテナントSaaS」、データセンターやコロケーションにある自社システムにインストールする「セルフマネージド」の形でも利用可能。つまり多様な環境に実装できるわけだ。

ここでさらに重要なことは、これが異なるインフラ環境ごとの差異を吸収する「抽象化レイヤ」の役割を果たすことだ。

「エージェントワークフォースプラットフォームを導入することで、その下にあるクラウドサービスやオンプレミス環境の違いを意識する必要がなくなります」と小川氏。つまりすべてのAIエージェント稼働環境に導入しておくことで、異なる環境への移行を簡単に行えるのである。

その例としては、PoCをクラウドで行い、それを本番へ移行する際には社内のオンプレミス環境で実行させる、といったことが考えられる。また複数のクラウドサービスで実行コストを比較し、最もコストの低いところにAIエージェントを移動させることで、最適化を図るといったことも容易になる。

AIエージェントを動かす環境の構築には、TerraformやPulumiといったIaCツールが利用可能。これらの機能は、DataRobotが提供する「Agentic Starter Application Template（ブループリント）」の中にパッケージ化されている。興味深いのはこれらのIaCツールの活用でも、抽象化レイヤとしての特性が生かされていることだ。

従来であれば、AWSやAzure、オンプレミスなど、デプロイ先の環境が変わればIaCのリソース記述なども変化する。そのため新たな環境を追加した場合には、その環境の記述方法を学習し直す必要があった。しかし、エージェントワークフォースプラットフォームがインストールされていれば、より抽象度の高い記述方法を1つだけ覚えればよい。そして一度実行環境をコード化しておけば、同様の環境を即座に構築し、AIエージェントをデプロイできるのである。

DataRobotのエージェントワークフォースプラットフォームでもう1つ注目したいことがある。それはAIエージェントの開発においても「究極の自由度」と「圧倒的な開発生産性」を実現できる点だ。

まず、特定の専用ツールにロックインされることがない。開発者はVS Codeなど、既に使い慣れたローカルのIDE（統合開発環境）をそのまま使用し、エージェントのロジック開発に専念できる。またCrewAIやLangChain、LlamaIndex、NVIDIA Agent Toolkitといったオープンソースフレームワークを使っている場合でも、それらを好みのLLMと組み合わせて、そのまま利用できる。

DataRobotが提供する「Agentic Starter Application Template」も、開発生産性の向上に大きく貢献する。UIやバックエンドのロジックの実装コードに加え、インフラ構築（IaC）やLLMのデプロイ設定までが完全にパッケージ化された「検証済みのブループリント（設計図）」が提供されているため、ゼロからコーディングを行う必要がないのだ。アーキテクチャ検討やインフラ設定の複雑な手間を省き、数日という短期間で本番環境対応のAIエージェントを構築できる。

高度なITスキルを持たない「業務の専門家」によるAIエージェント開発も容易だ。「Agent Assist」と呼ばれるAIアシスタントが、要件定義やコード生成を自然言語で対話的にサポートするからである。

開発したAIエージェントはワンコマンドで、エージェントワークフォースプラットフォームが稼働する各種環境へとデプロイ可能。このデプロイと同時に「AgentOps」機能が自動的に連携し、エージェントやツール単位での詳細なトレースが開始される。そのため本番運用後のエラー検出や根本原因分析も迅速に実施可能だ。

つまりDataRobotのエージェントワークフォースプラットフォームは、実行環境や開発環境の自由度を担保しながら、AIエージェントの「Build（構築）」「Operate（運用）」「Govern（統制）」の複雑さを解消できる、画期的なプラットフォームなのである。

小川氏はここまで説明した上で、2種類のユースケースも紹介する。1つは既存業務のエージェント化で効率を飛躍的に高めるというものだ。

「例えば保険業界では再保険の突合業務で、企業ごとでフォーマットが異なる膨大な契約データを処理しなければなりません。従来は手作業で1件あたり10分かかっていたこの業務を、英国の大手保険企業 AonはAIエージェントで自動照合し情報の欠落やルールの不整合などを特定することで、年間数千時間規模の圧倒的な業務削減と精度向上を実現しています」

もう1つは、これまで人間の手では実現できなかった業務の実現。その実例として挙げられたのが、米国の大手エネルギー企業Chevron（シェブロン）との取り組みだ。

「Chevronでは、油田やプラントといった厳しい現場環境において、AIエージェントによる自律的な点検・監視を実現しています。通信が制限されるエッジ環境でも動作するよう設計されており、センサー分析や地理空間推論など役割の異なる複数のAIエージェントが連携しながら、状況の把握から判断、実行までを一体的に行います。さらにAIが安全に作業を開始できるかを評価する『Safe Start』のようなエージェントも組み込まれており、人が立ち入れない環境でも高い安全性を確保した運用が可能になっています」

デル・テクノロジーズ株式会社
インフラストラクチャー・ソリューションズSE統括本部 AIプラットフォーム・ソリューションズ
シニア システム エンジニア
鈴木 幸朗氏

このように既に実運用で成果を挙げているエージェントワークフォースプラットフォームだが、オンプレミス環境に実装する場合には、ユーザー企業がそれに適したハードウエアを用意し、Kubernetesベースのコンテナ環境を自社で構築する必要があった。これはユーザー企業にとって、大きなハードルになっていた。

こうした課題を解消するため、DataRobotとデル・テクノロジーズはパートナー関係を強化。2026年3月に「Dell AI Factory with NVIDIA」における強力な協業体制を改めて発表した。

「Dell AI Factory with NVIDIAは、企業がAIを実稼働させるために最適化された、エンド・ツー・エンドのインフラストラクチャソリューションです。当社のサーバーやストレージ、ネットワーク機器に、NVIDIAのGPUやAIソフトウエア群が緊密に統合されており、パートナーが提供する多様なAIワークロードの検証済み環境としてシームレスな導入が可能です。つまりユーザー企業はインフラの複雑な構成に悩まされることなく、エージェントワークフォースプラットフォームを即座に動かせるのです」とデル・テクノロジーズの鈴木 幸朗氏は説明する。

具体的には、Dell AI Factory with NVIDIAの一環として提供されている「Dell Automation Platform」により、インフラストラクチャのオーケストレーションと管理だけでなく、DataRobotのエージェントワークフォースプラットフォームを導入するための「ブループリント」もカタログとして入手可能。これによって自動化された手順で、安全に本番環境をデプロイできる。またハードウエアからソフトウエアに至るまでフルスタックで動作検証が行われているため、Kubernetesのような運用が難しい基盤であっても、確実かつ安定した稼働を実現できる。

「この協業によって、データ主権を維持したAIエージェントの実現が容易になります。またクラウド利用で発生する予測不能なコストの回避も容易になり、インフラに対する完全なコントロールとガバナンスを維持したまま、大規模なAI投資対効果（ROI）を早期に創出することも可能になります」（鈴木氏）