AIエージェントの構築は想像以上に簡単（かつ迅速）

今年、経営幹部の間での議論は、エージェンティックAIから「AIをいかに安全に、繰り返し、かつ大規模に機能させるか」という点へと移っています。その答えは、単に対話するだけでなく、企業のエコシステム全体で推論、計画、そして多段階のタスクを実行する自律型または半自律型のシステムであるAIエージェントにあります。

多くのCIOにとって、エージェンティックAIへの障壁と感じられるのは、膨大なカスタムコーディングとインフラの複雑さという高い山です。しかし、HPEとNVIDIAの共同エンジニアリングによる深いイノベーションのおかげで、その山は小さな丘へと変わりました。活用することで NVIDIAを基盤としたHPE AI factoryを、本番環境に対応したエージェントの構築とデプロイは、数ヶ月ではなく、数クリックで完了するようになっています。

チャットボットからインテリジェント・エージェントへの移行

第一世代のAIが、質問に答える基本的なチャットボットのような一回限りのやり取りに焦点を当てていたのに対し、エージェンティックAIは根本的な進化を象徴しています。エージェントは以下のことが可能です：

• 推論：「第3四半期のサプライチェーンを最適化する」といった複雑な目標を、実行可能なステップに分解します。
• ツールの使用：SQLデータベース、ERPシステム、または外部APIにアクセスして、リアルタイムデータを取得します。
• 実行：発注書の作成やCRMエントリの更新など、最終的なタスクを実行します。

実用化：ブループリント・アプローチ

スピードの秘訣は、ゼロから構築することではなく、すでに実証済みのものを活用することにあります。NVIDIAのNIM Agent Blueprintsは、一般的な企業のユースケース向けに、事前設定された再利用可能な参照ワークフローを提供しており、必要な マイクロサービス のサンプルコードやデプロイガイドが組み込まれています。

HPEは、これらのブループリントをシームレスに実行するための最適化されたインフラストラクチャを提供し、エージェントの実行、出力の最大化、遅延の最小化に必要なすべてのコンピューティング、ストレージ、ネットワーキングを備えた標準化されたハイパフォーマンスな環境を実現します。

今すぐ活用できる、本番環境対応の 3 つの AI エージェント

CIOにとっての重要な問いは、エージェントが優れたデモを行えるかどうかではありません。そのエージェントが適切なデータにアクセスし、自身の作業を説明でき、セキュリティガードレールの範囲内で動作し、チームのワークフローから全社的なサービスへと拡張できるかどうかです。まずは、以下の利用可能なブループリントをご覧ください。

1. ナレッジ抽出エージェント（マルチモーダルPDFデータ抽出）

企業は、財務報告書、契約書、技術マニュアルなどの非構造化データに埋もれています。このエージェントは、ビジョンモデルと言語モデルを組み合わせて、表や図を含むPDFを読み取り、実用的なインサイトに変換します。