AIエージェントの実行基盤・運用管理総覧白書2026年版

■概要■ ■ キーメッセージ本白書は、AIエージェントの実行基盤と運用管理を取り巻く急速に進化する市場環境において、エンタープライズにおける実装と統治の具体的なアプローチを網羅する唯一の包... もっと見る

出版社	出版年月	冊子体価格	電子版価格	納期	ページ数	言語
次世代社会システム研究開発機構	2025年12月22日	￥165,000 (税込) ライセンス・価格情報注文方法はこちら	￥129,800 (税込) PDF（CD-ROM）ライセンス・価格情報注文方法はこちら	ハードコピー、PDF（CD-ROM）ともに通常4-5営業日程度	1,340	日本語

※税別価格：製本版150,000円/ 電子ファイル118,000円。製本版と電子ファイルをセットにした「コーポレートセット」もございます。価格の詳細はお問合せ下さい。※※製本とPDF版では編集上の違いによりページ数が若干異なります。

サマリー

■概要■

■ キーメッセージ

本白書は、AIエージェントの実行基盤と運用管理を取り巻く急速に進化する市場環境において、エンタープライズにおける実装と統治の具体的なアプローチを網羅する唯一の包括的ガイドである。

▼3つのコア価値提案：

▶　技術と市場の統合的理解
— ハードウェア（GPU/HBM）から推論最適化、AIエージェントのオーケストレーション、ガバナンス・セキュリティまで、200以上のテーマを体系的に展開。2024～2026年の市場規模、成長要因、機会、制約を定量化。

▶　設計・実装・運用の3層フレームワーク
— 各トピックについて「設計上のチェック項目」「実装上のチェック項目」「先端機能」を明記。意思決定から構築、運用までの全プロセスで活用可能。

▶　規模と成熟度による場合分けの実装戦略
— 小規模（マネージド推論）から大規模（マルチリージョン/ルーティング）、低成熟（手動ゲート）から高成熟（SLO/FinOps統合）まで、ユースケース別の設計指針を明示。

▼市場への示唆：

ハードウェア市場（GPU/アクセラレータ）は2024年450億ドルから2026年850億ドルへ、**CAGR 37%**で成長

クラウド・インフラ市場は CAGR 43% で急伸、エッジAIとの協調戦略が競争力決定要因

運用・管理ソフトウェア市場は CAGR 73% で最急速成長、ガバナンス・セキュリティが業界の急務

HBM市場は CAGR 78% で爆発的成長、メモリ帯域幅がボトルネック解決の鍵

■ 利用シーン

▼戦略立案・投資判断フェーズ

●　生成AI・AIエージェント分野への投資判断の根拠資料
●　ハードウェア、インフラ、ソフトウェアセグメント別の市場規模・成長率
●　主要プレイヤー（NVIDIA、OpenAI、Oracle、AWS、Azure、Google等）の事業戦略と競争地位
●　数年先の技術トレンド（チップレット設計、インメモリ・コンピューティング、FPGAオフロード等）を踏まえた事業ポートフォリオ最適化

▼構想・要件定義フェーズ

●　オンプレミス vs. クラウド vs. エッジ/ハイブリッドアーキテクチャの比較検討
●　小規模（マネージド）、中規模（Kubernetes）、大規模（マルチリージョン）別の実装パターン
●　LLMOps、推論最適化（量子化/蒸留）、RAG基盤の設計上の考慮事項
●　セキュリティ、ガバナンス、法規制（EU AI Act、NIST AI RMF）への対応要件

▼実装・統合フェーズ

●　GPU/TPU クラスタの電力、冷却、ファブリック設計（InfiniBand/RoCE）
●　Kubernetes、オートスケーリング、負荷試験（p95/p99測定）
●　LLMOps CI/評価・回帰テスト、プロンプト・モデル版管理
●　ストレージ設計（NVMeローカル + 分散FS/オブジェクト）
●　ネットワーク帯域、低遅延要件（ベクトル検索、重み同期）

▼運用・最適化フェーズ

●　コスト/FinOps管理（スポット/予約、予算上限、TPM制御）
●　可観測性ダッシュボード（レイテンシ、TPM、キャッシュヒット率の可視化）
●　逸脱検知、人手エスカレーション SLO
●　セキュリティ（IAM/暗号化/ゼロトラスト）、DLP/PII保護、監査証跡
●　災対・バックアップ、長期実行の途中復旧

▼業務特化・産業別フェーズ

●　規制産業（金融・医療）： PII/DLP、監査証跡、機密計算、高リスク用途の人間介入
●　製造・ロボティクス：非常停止統合、物理安全、デジタルツイン検証、シミュレーション検証
●　コンタクトセンター：低遅延SLO、回線冗長、マルチモデル/ルーティング
●　物流最適化：シミュレーション検証必須、リアルタイム最適化

■ アクションプラン／提言骨子

▼第1段階：基礎体制の整備（6ヶ月）

→　市場と技術トレンドの内部浸透
→　本白書の重点セクション（Hardware、Infrastructure、Operations層）を組織内で共有
→　プラットフォーム/ツールの選定基準を明確化（NVIDIA H100 vs. AMD MI300、Oracle vs. AWS Bedrock）
→　運用要件の早期定義
→　SLO（可用性、レイテンシp95/p99、TPM）の設定
→　ガバナンス・セキュリティ要件（NIST AI RMF、EU AI Act等）の整理
→　プロトタイプによる効果測定
→　小規模データセットでの PoC（Proof of Concept）
→　コスト、性能、セキュリティ面での実測値取得

▼第2段階：エンタープライズ展開（6～18ヶ月）

→　アーキテクチャ決定
→　クラウド/オンプレ/ハイブリッドの最適混合
→　ガバナンス・セキュリティ体制構築
→　AIエージェント安全審査フレームワークの構築
→　リスク階層に応じた人間介入ゲート（HITL）の実装
→　監査、コンプライアンス、ロールアウト基準の確立
→　運用自動化基盤の整備
→　LLMOps CI/CD パイプラインの構築
→　可観測性ダッシュボード（Prometheus/Grafana等）の実装
→　コスト管理・FinOps ツール導入

▼第3段階：最適化・高度化（18ヶ月以降）

→　推論高速化・コスト最適化
→　低ビット量子化、蒸留、スペキュレイティブデコーディング等の導入
→　キャッシュ戦略、モデルルーティング等による TPM 当たりコスト削減
→　マルチエージェント調停、役割ベースのオーケストレーション
→　EU AI Act 分類、規制準拠体制の高度化
→　物理的安全（ロボティクス/自動運転）との統合
→　次世代技術の先行導入
→　チップレット設計、インメモリ・コンピューティング（IMC）
→　FPGAオフロード、HW-NAS による設計最適化
→　トリリオン時代のスケーリング設計

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【　緒言　】

【　概説・市場・概況　】

1　AIエージェントプラットフォームとインフラストラクチャ

1.1　機能的特徴
1.2　導入形態
1.3　構成するモデル／ツール
1.4　外部機能との連携
1.5　先端技術
1.6　事例
1.7　関与している企業・機関

2　AIエージェントのハードウェア市場

2.1　市場範囲
2.2　収益ベース
2.3　推進要因
2.4　機会
2.5　制約
2.6　成長見込み・CAGR
2.7　市場をリードするセグメント

3　AIエージェントのインフラ市場

3.1　市場範囲
3.2　収益ベース
3.3　推進要因
3.4　機会
3.5　制約
3.6　成長見込み・CAGR
3.7　市場をリードするセグメント

4　生成AI／AIエージェントのネットワーク／クラウド市場

4.1　市場範囲
4.2　収益ベース
4.3　推進要因
4.4　機会
4.5　制約
4.6　成長見込み・CAGR
4.7　市場をリードするセグメント

5　HBM（High Bandwidth Memory）市場の概要と動向

5.1　概説
5.2　市場規模と予測
5.3　成長要因
5.4　市場動向
5.5　地域別動向
5.6　課題と展望

【　生成AI／AIエージェントのハードウェア／ネットワーク／インフラの基本設計・基盤整備・最適化　】

6　生成AI／AIエージェントのモデル配布方式（モデルレジストリ/OCI/キャッシュ）

6.1　概要
6.2　設計上のチェック項目
6.3　実装上のチェック項目
6.4　先端機能

7　生成AI／AIエージェントのストレージ設計（NVMeローカル＋分散FS/オブジェクト）

7.1　概要
7.2　設計上のチェック項目
7.3　実装上のチェック項目
7.4　先端機能

8　生成AI／AIエージェントのネットワーク帯域/低遅延（重み同期/ベクトル検索）

8.1　概要
8.2　設計上のチェック項目
8.3　実装上のチェック項目
8.4　先端機能

9　生成AI／AIエージェントの推論最適化（量子化/蒸留/スペキュレイティブ）

9.1　概要
9.2　設計上のチェック項目
9.3　実装上のチェック項目
9.4　先端機能

10　生成AI／AIエージェントのRAG基盤（ベクトルDB/インデクシング/再構築SLO）

10.1　概要
10.2　設計上のチェック項目
10.3　実装上のチェック項目
10.4　先端機能

11　生成AI／AIエージェントの低遅延要件（対話UIレイテンシSLO）

11.1　概要
11.2　設計上のチェック項目
11.3　実装上のチェック項目
11.4　先端機能

12　生成AI／AIエージェントの可用性設計（多AZ/冗長化・自己回復）

12.1　概要
12.2　設計上のチェック項目
12.3　実装上のチェック項目
12.4　先端機能

13　生成AI／AIエージェントのスケーリング戦略（水平/垂直・オートスケーリング）

13.1　概要
13.2　設計上のチェック項目
13.3　実装上のチェック項目
13.4　先端機能

14　生成AI／AIエージェントの可観測性（レイテンシ/TPM/キャッシュヒット率）

14.1　概要
14.2　設計上のチェック項目
14.3　実装上のチェック項目
14.4　先端機能

15　生成AI／AIエージェントのセキュリティ（IAM/暗号化/境界分離/機密計算）

15.1　概要
15.2　設計上のチェック項目
15.3　実装上のチェック項目
15.4　先端機能

16　生成AI／AIエージェントのインフラ市場

16.1　市場範囲
16.2　収益ベース
16.3　推進要因
16.4　機会
16.5　制約
16.6　成長見込み・CAGR
16.7　市場をリードするセグメント

17　生成AI／AIエージェントのLLMOps/CI（評価・回帰テスト/プロンプト・モデル版管理）

17.1　概要
17.2　設計上のチェック項目
17.3　実装上のチェック項目
17.4　先端機能

18　生成AI／AIエージェントのコスト/FinOps（スケーリング/予算上限/予約・スポット）

18.1　概要
18.2　設計上のチェック項目
18.3　実装上のチェック項目
18.4　先端機能

19　生成AI／AIエージェントの監視・トレーシング（トークン/レイテンシ/コスト）

19.1　概要
19.2　設計上のチェック項目
19.3　実装上のチェック項目
19.4　先端機能

20　生成AI／AIエージェントのコスト管理（TPM/コンカレンシ制御）

20.1　概要
20.2　設計上のチェック項目
20.3　実装上のチェック項目
20.4　先端機能

21　生成AI／AIエージェントのセキュリティ（IAM/ネットワーク分離/暗号化）

21.1　概要
21.2　設計上のチェック項目
21.3　実装上のチェック項目
21.4　先端機能

22　生成AI／AIエージェントのガードレール/入出力検査（PII/トキシック検知）

22.1　概要
22.2　設計上のチェック項目
22.3　実装上のチェック項目
22.4　先端機能

23　生成AI／AIエージェントのコスト管理（TPM/コンカレンシ制御）

23.1　概要
23.2　設計上のチェック項目
23.3　実装上のチェック項目
23.4　先端機能

24　生成AI／AIエージェントのマルチモデル/ルーティング（品質/コスト最適）

24.1　概要
24.2　設計上のチェック項目
24.3　実装上のチェック項目
24.4　先端機能

25　生成AI／AIエージェントのデータガバナンス（ログ匿名化/保持期間）

25.1　概要
25.2　設計上のチェック項目
25.3　実装上のチェック項目
25.4　先端機能

26　生成AI／AIエージェントの災対/バックアップ（モデル/インデックスDR）

26.1　概要
26.2　設計上のチェック項目
26.3　実装上のチェック項目
26.4　先端機能

27　生成AI／AIエージェントの運用Runbook/SOP（障害/逸脱対応）

27.1　概要
27.2　設計上のチェック項目
27.3　実装上のチェック項目
27.4　先端機能

28　生成AI／AIエージェントのベンチマーク/負荷試験（p95/p99測定）

28.1　概要
28.2　設計上のチェック項目
28.3　実装上のチェック項目
28.4　先端機能

29　生成AI／AIエージェントのエネルギー/冷却要件（ラック密度）

29.1　概要
29.2　設計上のチェック項目
29.3　実装上のチェック項目
29.4　先端機能

30　生成AI／AIエージェントの規制対応（NIST AI RMF/EU AI Act）

30.1　概要
30.2　設計上のチェック項目
30.3　実装上のチェック項目
30.4　先端機能

31　AIエージェントのツール実行基盤（外部API/DB/SaaS連携の安全プロキシ）

31.1　概要
31.2　設計上のチェック項目
31.3　実装上のチェック項目
31.4　先端機能

32　AIエージェントのセッション/状態管理（長期文脈・メモリ）

32.1　概要
32.2　設計上のチェック項目
32.3　実装上のチェック項目
32.4　先端機能

33　MCP／MCP拡張

33.1　序論と問題設定
33.2　背景：MCPとテルコAPI
33.3　MCP-Tの設計原理
33.4　アーキテクチャ概要
33.5　プロトコルの基本プリミティブ
33.6　ライフサイクル管理
33.7　既存モデルとの比較
33.8　ビジネスモデルへの影響
33.9　代表的ユースケース
33.10　セキュリティとトラスト
33.11　エッジとQoSの協調
33.12　互換性と移行パス
33.13　まとめ

34　MCP拡張（MCP-T）

34.1　プロトコル詳細：セッション状態機械
34.2　プロトコルプリミティブの拡張
34.3　既存API層とのマッピング
34.4　Open Gatewayとの整合
34.5　エッジ協調の運用手順
34.6　QoS交渉モデル
34.7　セキュリティと権限管理
34.8　監査・可観測性
34.9　評価ベンチマーク
34.10　課金とモネタイズ
34.11　実装フェーズと移行戦略
34.12　相互運用性と標準化論点
34.13　リスクと対処
34.14　代表ユースケースの設計指針
34.15　KPIの策定
34.16　ガバナンスの運用様式
34.17　競争環境への示唆
34.18　結語：実装可能性と戦略性
34.19　参考情報（出典）

35　AIエージェントのオーケストレーション（ステップ実行／再試行／回路遮断）

35.1　概要
35.2　設計上のチェック項目
35.3　実装上のチェック項目
35.4　先端機能

36　AIエージェントのアイデンティティ/シークレット管理（最小権限/回転）

36.1　概要
36.2　設計上のチェック項目
36.3　実装上のチェック項目
36.4　先端機能

37　AIエージェントのネットワーク／クラウド市場

37.1　市場範囲
37.2　収益ベース
37.3　推進要因
37.4　機会
37.5　制約
37.6　成長見込み・CAGR
37.7　市場をリードするセグメント

38　生成AI／AIエージェントのGPU/アクセラレータ要件（世代・vRAM・NVLink/InfiniBand対応）

38.1　概要
38.2　設計上のチェック項目
38.3　実装上のチェック項目
38.4　先端機能

39　生成AI／AIエージェントのGPU/アクセラレータ選定（H100/MI300/推論最適化）

39.1　概要
39.2　設計上のチェック項目
39.3　実装上のチェック項目
39.4　先端機能

40　生成AI／AIエージェントのvRAM容量要件（大規模トークン長と並列推論）

40.1　概要
40.2　設計上のチェック項目
40.3　実装上のチェック項目
40.4　先端機能

41　生成AI／AIエージェントのCPU/メモリバランス（前処理・RAG向け）

41.1　概要
41.2　設計上のチェック項目
41.3　実装上のチェック項目
41.4　先端機能

42　生成AI／AIエージェントのハードウェア市場

42.1　市場範囲
42.2　収益ベース
42.3　推進要因
42.4　機会
42.5　制約
42.6　成長見込み・CAGR
42.7　市場をリードするセグメント

43　AIエージェントのガバナンスフェンス（予算/時間/権限上限）

43.1　概要
43.2　設計上のチェック項目
43.3　実装上のチェック項目
43.4　先端機能

44　AIエージェントの権限制御（最小権限/スコープ制限）

44.1　概要
44.2　設計上のチェック項目
44.3　実装上のチェック項目
44.4　先端機能

45　AIエージェントのステップ実行/再試行制御（ワークフロー）

45.1　概要
45.2　設計上のチェック項目
45.3　実装上のチェック項目
45.4　先端機能

46　AIエージェントの観測/監査（決定ログ/ツール呼び出しトレース）

46.1　概要
46.2　設計上のチェック項目
46.3　実装上のチェック項目
46.4　先端機能

47　AIエージェントのサンドボックス実行（安全なツール呼び出し）

47.1　概要
47.2　設計上のチェック項目
47.3　実装上のチェック項目
47.4　先端機能

48　AIエージェントの競合回避/優先度調整（資源配分）

48.1　概要
48.2　設計上のチェック項目
48.3　実装上のチェック項目
48.4　先端機能

49　AIエージェントの外部コールのタイムアウト/回路遮断

49.1　概要
49.2　設計上のチェック項目
49.3　実装上のチェック項目
49.4　先端機能

50　AIエージェントの依存SLA監視（下位SaaS可用性）

50.1　概要
50.2　設計上のチェック項目
50.3　実装上のチェック項目
50.4　先端機能

51　AIエージェントのガードレール（入力検査/行動制約/HITL）

51.1　概要
51.2　設計上のチェック項目
51.3　実装上のチェック項目
51.4　先端機能

52　AIエージェントのパフォーマンスSLO（成功率/ツール失敗率/経路長）

52.1　概要
52.2　設計上のチェック項目
52.3　実装上のチェック項目
52.4　先端機能

53　AIエージェントのマルチエージェント調停（役割/優先度/資源配分）

53.1　概要
53.2　設計上のチェック項目
53.3　実装上のチェック項目
53.4　先端機能

54　AIエージェントのマルチエージェント調停（役割/優先度/資源配分）

54.1　概要
54.2　設計上のチェック項目
54.3　実装上のチェック項目
54.4　先端機能

55　AIエージェントのマルチドメイン境界（ネットワーク分離）

55.1　概要
55.2　設計上のチェック項目
55.3　実装上のチェック項目
55.4　先端機能

56　AIエージェントのデータ最小化/プライバシー（PII保護/保持期間）

56.1　概要
56.2　設計上のチェック項目
56.3　実装上のチェック項目
56.4　先端機能

57　AIエージェントのロールアウト戦略（カナリア/シャドー/バージョン固定）

57.1　概要
57.2　設計上のチェック項目
57.3　実装上のチェック項目
57.4　先端機能

58　AIエージェントのデバッグ/リプレイ（決定過程再現）

58.1　概要
58.2　設計上のチェック項目
58.3　実装上のチェック項目
58.4　先端機能

59　AIエージェントの人間参加（HITL承認ゲート）

59.1　概要
59.2　設計上のチェック項目
59.3　実装上のチェック項目
59.4　先端機能

60　AIエージェントのヒューマン停止/緊急停止（Kill Switch）

60.1　概要
60.2　設計上のチェック項目
60.3　実装上のチェック項目
60.4　先端機能

61　AIエージェントの入出力検証/型保証（JSONモード等）

61.1　概要
61.2　設計上のチェック項目
61.3　実装上のチェック項目
61.4　先端機能

62　AIエージェントのデータ新鮮度/キャッシュ失効

62.1　概要
62.2　設計上のチェック項目
62.3　実装上のチェック項目
62.4　先端機能

63　AIエージェントの監査証跡/変更管理（CAB）

63.1　概要
63.2　設計上のチェック項目
63.3　実装上のチェック項目
63.4　先端機能

64　AIエージェントの逸脱検出/フェイルセーフ（保守的回答）

64.1　概要
64.2　設計上のチェック項目
64.3　実装上のチェック項目
64.4　先端機能

65　AIエージェントのマルチリージョン/災対（状態複製）

65.1　概要
65.2　設計上のチェック項目
65.3　実装上のチェック項目
65.4　先端機能

66　AIエージェントのセキュアネットワーク（VPC/PE/ゼロトラスト）

66.1　概要
66.2　設計上のチェック項目
66.3　実装上のチェック項目
66.4　先端機能

67　AIエージェントの物理エッジ連携（ロボティクス/センサ）

67.1　概要
67.2　設計上のチェック項目
67.3　実装上のチェック項目
67.4　先端機能

68　AIエージェントの安全審査/リスク階層（高リスク用途）

68.1　概要
68.2　設計上のチェック項目
68.3　実装上のチェック項目
68.4　先端機能

69　AIエージェントの長期鍵管理/ローテーション（自動化）

69.1　概要
69.2　設計上のチェック項目
69.3　実装上のチェック項目
69.4　先端機能

70　AIエージェントのシミュレーション/デジタルツイン検証

70.1　概要
70.2　設計上のチェック項目
70.3　実装上のチェック項目
70.4　先端機能

71　AIエージェントの実験→本番昇格基準（安全/品質/コスト）

71.1　概要
71.2　設計上のチェック項目
71.3　実装上のチェック項目
71.4　先端機能

72　AIエージェントの統治ダッシュボード（行動/決定の可視化）

72.1　概要
72.2　設計上のチェック項目
72.3　実装上のチェック項目
72.4　先端機能

73　AIエージェントの物理安全/サイバー物理統合（ゼロトラスト）

73.1　概要
73.2　設計上のチェック項目
73.3　実装上のチェック項目
73.4　先端機能

74　AIエージェントの影響評価（業務/安全/法的リスク）

74.1　概要
74.2　設計上のチェック項目
74.3　実装上のチェック項目
74.4　先端機能

75　AIエージェントのKPI設計（業務成果/逸脱率/介入率）

75.1　概要
75.2　設計上のチェック項目
75.3　実装上のチェック項目
75.4　先端機能

76　オンプレ：GPUラック電力/冷却/ファブリック設計（IB/RoCE）

76.1　概要
76.2　設計上のチェック項目
76.3　実装上のチェック項目
76.4　先端機能

77　クラウド：VPC/PE/機密計算/KMS・鍵管理

77.1　概要
77.2　設計上のチェック項目
77.3　実装上のチェック項目
77.4　先端機能

78　エッジ：軽量化（量子化/蒸留）とOTA更新

78.1　概要
78.2　設計上のチェック項目
78.3　実装上のチェック項目
78.4　先端機能

79　小規模：マネージド推論＋最小RAG

79.1　概要
79.2　設計上のチェック項目
79.3　実装上のチェック項目
79.4　先端機能

80　中規模：Kubernetes＋モデルレジストリ/オートスケール

80.1　概要
80.2　設計上のチェック項目
80.3　実装上のチェック項目
80.4　先端機能

81　大規模：マルチリージョン/ルーティング/DR（RPO/RTO）

81.1　概要
81.2　設計上のチェック項目
81.3　実装上のチェック項目
81.4　先端機能

82　低成熟：データ匿名化/最小権限/手動ゲート

82.1　概要
82.2　設計上のチェック項目
82.3　実装上のチェック項目
82.4　先端機能

83　中成熟：LLMOps評価CI/監視/ABテスト

83.1　概要
83.2　設計上のチェック項目
83.3　実装上のチェック項目
83.4　先端機能

84　高成熟：SLO/FinOps/コストSLA統合

84.1　概要
84.2　設計上のチェック項目
84.3　実装上のチェック項目
84.4　先端機能

85　業務特化：規制準拠（EU AI Act/PII/DLP）

85.1　概要
85.2　設計上のチェック項目
85.3　実装上のチェック項目
85.4　先端機能

【　生成AI／AIエージェントのネットワーク構成　】

86　オンプレ：GPUラック電力/冷却/設置密度

86.1　概要
86.2　設計上のチェック項目
86.3　実装上のチェック項目
86.4　先端機能

87　オンプレ：ファブリック（InfiniBand/RoCE）設計

87.1　概要
87.2　設計上のチェック項目
87.3　実装上のチェック項目
87.4　先端機能

88　オンプレ：モデル配布/キャッシュノード

88.1　概要
88.2　設計上のチェック項目
88.3　実装上のチェック項目
88.4　先端機能

89　クラウド：スポット/予約/サーバレス最適化

89.1　概要
89.2　設計上のチェック項目
89.3　実装上のチェック項目
89.4　先端機能

90　クラウド：VPC/PE/プライベートエンドポイント

90.1　概要
90.2　設計上のチェック項目
90.3　実装上のチェック項目
90.4　先端機能

91　クラウド：KMS/機密計算オプション

91.1　概要
91.2　設計上のチェック項目
91.3　実装上のチェック項目
91.4　先端機能

92　エッジ：リモート管理/OTA更新

92.1　概要
92.2　設計上のチェック項目
92.3　実装上のチェック項目
92.4　先端機能

93　エッジ：量子化/蒸留で軽量化

93.1　概要
93.2　設計上のチェック項目
93.3　実装上のチェック項目
93.4　先端機能

94　エッジ：接続断/同期戦略（バッファ）

94.1　概要
94.2　設計上のチェック項目
94.3　実装上のチェック項目
94.4　先端機能

95　エッジ：権限サンドボックス/デバイス証明（TPM）

95.1　概要
95.2　設計上のチェック項目
95.3　実装上のチェック項目
95.4　先端機能

【　ガバナンス要件　】

96　ガバナンス：EU AI Act分類/通知

96.1　概要
96.2　EU AI Actのリスクカテゴリ
96.3　設計上のチェック項目（分類プロセス）
96.4　設計上のチェック項目（通知プロセス）
96.5　稼働環境別の設計考慮

①　オンプレミス

②　クラウド

③　エッジ

96.6　実装上のチェック項目（技術的実装）
96.7　実装上のチェック項目（運用プロセス）
96.8　先端機能・トレンド
96.9　用途・タスク別の分類要件

①　医療診断支援

②　採用選考

③　顧客サポートチャットボット

96.10　監査・コンプライアンス対応
96.11　組織運用と責任分担
96.12　代表的な落とし穴
96.13　出典

97　ガバナンス：EU AI Act分類/通知

97.1　概要
97.2　EU AI Actのリスクカテゴリ
97.3　設計上のチェック項目（分類プロセス）
97.4　設計上のチェック項目（通知プロセス）
97.5　稼働環境別の設計考慮

①　オンプレミス

②　クラウド

③　エッジ

97.6　実装上のチェック項目（技術的実装）
97.7　実装上のチェック項目（運用プロセス）
97.8　先端機能・トレンド
97.9　用途・タスク別の分類要件

①　医療診断支援

②　採用選考

③　顧客サポートチャットボット

97.10　監査・コンプライアンス対応
97.11　組織運用と責任分担
97.12　代表的な落とし穴
97.13　出典

98　コスト：トラフィック予測と上限

98.1　概要
98.2　コスト構造の理解
98.3　設計上のチェック項目（トラフィック予測）
98.4　設計上のチェック項目（コスト上限の設定）
98.5　稼働環境別の設計考慮

①　オンプレミス

②　クラウド

③　エッジ

98.6　実装上のチェック項目（技術的実装）
98.7　実装上のチェック項目（可視化と運用）
98.8　先端機能・トレンド
98.9　用途・タスク別の実装要件

①　金融取引

②　医療診断

③　IT運用自動化

98.10　監査・コンプライアンス対応
98.11　組織運用と責任分担
98.12　代表的な落とし穴
98.13　出典

99　契約：SaaS ToS/データ処理補遺

99.1　概要
99.2　ToSとDPAの主要な内容
99.3　設計上のチェック項目（契約の評価）
99.4　設計上のチェック項目（技術的実装）
99.5　稼働環境別の設計考慮

①　オンプレミス

②　クラウド

③　エッジ

99.6　実装上のチェック項目（運用プロセス）
99.7　先端機能・トレンド
99.8　用途・タスク別の実装要件

①　金融取引

②　医療診断

③　IT運用自動化

99.9　監査・コンプライアンス対応
99.10　組織運用と責任分担
99.11　代表的な落とし穴
99.12　出典

100　契約：第三者APIの審査/退出手順

100.1　概要
100.2　第三者APIのリスク
100.3　設計上のチェック項目（導入前審査）
100.4　設計上のチェック項目（退出手順）
100.5　稼働環境別の設計考慮

①　オンプレミス

②　クラウド

③　エッジ

100.6　実装上のチェック項目（技術的実装）
100.7　実装上のチェック項目（運用プロセス）
100.8　先端機能・トレンド
100.9　用途・タスク別の実装要件

①　金融取引

②　医療診断

③　IT運用自動化

100.10　監査・コンプライアンス対応
100.11　組織運用と責任分担
100.12　代表的な落とし穴
100.13　出典

101　施設運用：エネルギー/SLA制約下最適化

101.1　概要
101.2　設計上のチェック項目（目的関数と制約）
101.3　設計上のチェック項目（データとモデル）
101.4　稼働環境別の設計考慮

①　オンプレミス

②　クラウド

③　エッジ

101.5　実装上のチェック項目（制御戦略）
101.6　実装上のチェック項目（監視と検証）
101.7　先端機能・トレンド
101.8　用途・タスク別の最適化要件

①　医療施設

②　データセンター

③　オフィスビル

101.9　監査・コンプライアンス対応
101.10　組織運用と責任分担
101.11　代表的なツールとプラットフォーム
101.12　代表的な落とし穴
101.13　出典

102　購買/調達：支出上限/相見積もり強制

102.1　概要
102.2　設計上のチェック項目（ルール設計）
102.3　設計上のチェック項目（データとモデル）
102.4　稼働環境別の設計考慮

①　オンプレミス

②　クラウド

③　エッジ

102.5　実装上のチェック項目（制御ロジック）
102.6　実装上のチェック項目（監視と検証）
102.7　先端機能・トレンド
102.8　用途・タスク別の制御要件

①　金融機関

②　医療機関

③　製造業

102.9　監査・コンプライアンス対応
102.10　組織運用と責任分担
102.11　代表的なツールとプラットフォーム
102.12　代表的な落とし穴
102.13　出典

103　法務：契約/法的リスクの自動エスカレーション

103.1　概要
103.2　設計上のチェック項目（リスク基準と分類）
103.3　設計上のチェック項目（エスカレーションフロー）
103.4　稼働環境別の設計考慮

①　オンプレミス

②　クラウド

③　エッジ

103.5　実装上のチェック項目（リスク検出ロジック）
103.6　実装上のチェック項目（監視と検証）
103.7　先端機能・トレンド
103.8　用途・タスク別のエスカレーション要件

①　金融機関

②　医療機関

③　製造業

103.9　監査・コンプライアンス対応
103.10　組織運用と責任分担
103.11　代表的なツールとプラットフォーム
103.12　代表的な落とし穴
103.13　出典

104　倫理：高リスク用途の申告/記録

104.1　概要
104.2　高リスク用途の定義と分類
104.3　設計上のチェック項目（申告プロセス）
104.4　設計上のチェック項目（記録システム）
104.5　稼働環境別の設計考慮

①　オンプレミス

②　クラウド

③　エッジ

104.6　実装上のチェック項目（技術的実装）
104.7　実装上のチェック項目（運用プロセス）
104.8　先端機能・トレンド
104.9　用途・タスク別の実装要点

①　医療診断支援

②　採用選考

③　信用スコアリング

104.10　監査・コンプライアンス対応
104.11　組織運用と責任分担
104.12　代表的な落とし穴
104.13　出典

105　監査：行動/計画ログの不可改ざん性

105.1　概要
105.2　不可改ざん性の要件と目的
105.3　設計上のチェック項目（ログの内容）
105.4　設計上のチェック項目（不可改ざん性の実現方法）
105.5　稼働環境別の設計考慮

①　オンプレミス

②　クラウド

③　エッジ

105.6　実装上のチェック項目（技術的実装）
105.7　実装上のチェック項目（運用プロセス）
105.8　先端機能・トレンド
105.9　用途・タスク別の実装要点

①　金融取引

②　医療診断

③　自律走行

105.10　監査・コンプライアンス対応
105.11　組織運用と責任分担
105.12　代表的な落とし穴
105.13　出典

106　多言語：トークナイザ差異評価

106.1　概要
106.2　トークナイザの主要な種類と特徴
106.3　設計上のチェック項目（評価指標）
106.4　設計上のチェック項目（言語特性の考慮）
106.5　稼働環境別の設計考慮

①　オンプレミス

②　クラウド

③　エッジ

106.6　実装上のチェック項目（評価プロセス）
106.7　実装上のチェック項目（トークナイザの選定）
106.8　先端機能・トレンド
106.9　用途・タスク別の評価要件

①　機械翻訳

②　名前付きエンティティ認識（NER）

③　音声認識・検索

106.10　監査・コンプライアンス対応
106.11　組織運用と責任分担
106.12　代表的な落とし穴
106.13　出典

107　セキュリティOps：権限昇格の抑止制御

107.1　概要
107.2　権限昇格の主な攻撃ベクトル
107.3　設計上のチェック項目（ゼロトラストと最小権限）
107.4　設計上のチェック項目（アイデンティティと認証）
107.5　稼働環境別の設計考慮

①　オンプレミス

②　クラウド

③　エッジ

107.6　実装上のチェック項目（動的承認と監視）
107.7　実装上のチェック項目（データとモデルの保護）
107.8　先端機能・トレンド
107.9　用途・タスク別の抑止要件

①　金融取引

②　医療診断

③　IT運用自動化

107.10　監査・コンプライアンス対応
107.11　組織運用と責任分担
107.12　代表的な落とし穴
107.13　出典

108　セキュリティ：I/Oフィルタ＋脱漏防止

108.1　概要
108.2　主要な脅威と攻撃ベクトル
108.3　設計上のチェック項目（I/Oフィルタの設計）
108.4　設計上のチェック項目（DLPの設計）
108.5　稼働環境別の設計考慮

①　オンプレミス

②　クラウド

③　エッジ

108.6　実装上のチェック項目（技術的実装）
108.7　実装上のチェック項目（運用プロセス）
108.8　先端機能・トレンド
108.9　用途・タスク別の実装要件

①　金融取引

②　医療診断

③　IT運用自動化

108.10　監査・コンプライアンス対応
108.11　組織運用と責任分担
108.12　代表的な落とし穴
108.13　出典

109　開発者向け：プロンプト/モデルの版管理

109.1　概要
109.2　目的と原則
109.3　用語とスコープ
109.4　版体系と命名
109.5　稼働環境別の考慮

①　オンプレミス

②　クラウド

③　エッジ/オフライン

109.6　設計上のチェック項目（プロンプト）
109.7　設計上のチェック項目（モデル）
109.8　実装上のチェック項目（プロセス/CI-CD）
109.9　評価とゲーティング
109.10　ロールアウト戦略
109.11　監査・可観測性
109.12　先端機能・トレンド
109.13　用途・タスク別の実装要点

①　金融問い合わせ（厳格監査）

②　医療QA（安全性重視）

③　コンタクトセンター（多業務）

109.14　互換性マトリクスの管理
109.15　セキュリティとコンプライアンス
109.16　組織運用と責任分担
109.17　実装リファレンス
109.18　最低限の運用テンプレート
109.19　代表的な落とし穴
109.20　出典

110　ITOps：自動修復のスコープ制限

110.1　概要
110.2　自動修復のリスクと必要性
110.3　設計上のチェック項目（スコープの定義）
110.4　設計上のチェック項目（人間の監視と承認）
110.5　稼働環境別の設計考慮

①　オンプレミス

②　クラウド

③　エッジ

110.6　実装上のチェック項目（技術的実装）
110.7　実装上のチェック項目（運用プロセス）
110.8　先端機能・トレンド
110.9　用途・タスク別のスコープ要件

①　サーバーの再起動

②　ネットワークの障害対応

③　データベースの遅延対応

110.10　監査・コンプライアンス対応
110.11　組織運用と責任分担
110.12　代表的な落とし穴
110.13　出典

111　災対：長期実行の途中復旧/再開

111.1　概要
111.2　中途復旧/再開の必要性
111.3　設計上のチェック項目（チェックポイントの設計）
111.4　設計上のチェック項目（再開プロセス）
111.5　稼働環境別の設計考慮

①　オンプレミス

②　クラウド

③　エッジ

111.6　実装上のチェック項目（技術的実装）
111.7　実装上のチェック項目（エラー対策）
111.8　先端機能・トレンド
111.9　用途・タスク別の実装要件

①　ITシステムの災害復旧

②　医療機器の遠隔復旧

③　自律走行車の障害対応

111.10　監査・コンプライアンス対応
111.11　組織運用と責任分担
111.12　代表的な落とし穴
111.13　出典

112　災対：長期実行の途中復旧/再開

112.1　概要
112.2　中途復旧/再開の必要性
112.3　設計上のチェック項目（チェックポイントの設計）
112.4　設計上のチェック項目（再開プロセス）
112.5　稼働環境別の設計考慮

①　オンプレミス

②　クラウド

③　エッジ

112.6　実装上のチェック項目（技術的実装）
112.7　実装上のチェック項目（エラー対策）
112.8　先端機能・トレンド
112.9　用途・タスク別の実装要件

①　ITシステムの災害復旧

②　医療機器の遠隔復旧

③　自律走行車の障害対応

112.10　監査・コンプライアンス対応

【　運用要件　】

113　運用：逸脱検知/人手エスカレーションSLO

113.1　概要
113.2　逸脱検知の主な種類
113.3　設計上のチェック項目（SLOの設定）
113.4　設計上のチェック項目（人間の関与モデル）
113.5　稼働環境別の設計考慮

①　オンプレミス

②　クラウド

③　エッジ

113.6　実装上のチェック項目（技術的実装）
113.7　実装上のチェック項目（運用プロセス）
113.8　先端機能・トレンド
113.9　用途・タスク別の実装要件

①　金融取引

②　医療診断

③　IT運用自動化

113.10　監査・コンプライアンス対応
113.11　組織運用と責任分担
113.12　代表的な落とし穴
113.13　出典

114　運用：p95/p99/TPMの可視化

114.1　概要
114.2　主要な監視指標の定義
114.3　設計上のチェック項目（監視アーキテクチャ）
114.4　設計上のチェック項目（可視化ダッシュボード）
114.5　稼働環境別の設計考慮

①　オンプレミス

②　クラウド

③　エッジ

114.6　実装上のチェック項目（技術的実装）
114.7　実装上のチェック項目（アラートと運用）
114.8　先端機能・トレンド
114.9　用途・タスク別の可視化要件

①　金融取引

②　医療診断

③　IT運用自動化

114.10　監査・コンプライアンス対応
114.11　組織運用と責任分担
114.12　代表的な落とし穴
114.13　出典

【　産業別・セクター別編成　】

115　規制産業：PII/DLP/監査証跡

115.1　概要
115.2　設計上のチェック項目
115.3　実装上のチェック項目
115.4　先端機能

116　製造自動化：安全規格/非常停止統合

116.1　概要
116.2　設計上のチェック項目
116.3　実装上のチェック項目
116.4　先端機能

117　製造：現場RAG＋オンサイトキャッシュ

117.1　概要
117.2　設計上のチェック項目
117.3　実装上のチェック項目
117.4　先端機能

118　金融：機密計算/プライベート接続

118.1　概要
118.2　設計上のチェック項目
118.3　実装上のチェック項目
118.4　先端機能

119　金融オペ：取引制限/二重承認

119.1　概要
119.2　設計上のチェック項目
119.3　実装上のチェック項目
119.4　先端機能

120　医療：入力/出力検証と人間承認

120.1　概要
120.2　設計上のチェック項目
120.3　実装上のチェック項目
120.4　先端機能

121　医療支援：高リスク手技の人手介入

121.1　概要
121.2　設計上のチェック項目
121.3　実装上のチェック項目
121.4　先端機能

122　コンタクトセンター：低遅延SLO/回線冗長

122.1　概要
122.2　設計上のチェック項目
122.3　実装上のチェック項目
122.4　先端機能

123　文書生成：テンプレ/出力検査/改訂追跡

123.1　概要
123.2　設計上のチェック項目
123.3　実装上のチェック項目
123.4　先端機能
123.5　参考にした実務ベストプラクティス（要点）

124　物流最適化：シミュレーション検証必須

124.1　概要
124.2　シミュレーションの目的と要件
124.3　稼働環境別のシミュレーション設計

①　オンプレミス

②　クラウド

③　エッジ/分散環境

124.4　設計上のチェック項目（シミュレーションモデル）
124.5　設計上のチェック項目（AIエージェント）
124.6　実装上のチェック項目（シミュレーション実行）
124.7　実装上のチェック項目（検証と承認）
124.8　評価指標と成功基準
124.9　先端機能・トレンド
124.10　用途・タスク別の検証要件

①　輸送ルート最適化

②　在庫最適化

③　サプライチェーンリスク管理

124.11　監査・コンプライアンス対応
124.12　組織運用と責任分担
124.13　代表的なツールとプラットフォーム
124.14　代表的な落とし穴
124.15　出典

【　業務特化別編成　】

125　業務特化：CRM/財務/ITOpsなどの権限制御/審査フロー

125.1　概要
125.2　設計上のチェック項目
125.3　実装上のチェック項目
125.4　先端機能

126　検索/RAG：インデクス再構築SLO

126.1　概要
126.2　用語とスコープ
126.3　代表的なSLO（例）
126.4　運用環境別の位置づけ
126.5　SLI設計（核心指標）
126.6　SLO設定の原則
126.7　アーキテクチャ設計チェック項目
126.8　データ設計チェック項目
126.9　可用性と切替
126.10　監視・アラート
126.11　エラーバジェット運用
126.12　インデクス再構築戦略
126.13　パフォーマンス最適化
126.14　品質保証（オフライン/オンライン評価）
126.15　セキュリティとコンプライアンス
126.16　クラウドサービスSLAの扱い
126.17　ロールアウトと変更管理
126.18　キャパシティ計画
126.19　先端機能・トレンド
126.20　参考実装パターン
126.21　テストと演習
126.22　ツール・プラットフォーム選定
126.23　代表的アンチパターン
126.24　出典

【　ハードウェア、インフラ志向の主なプラットフォーム　】

127　Nvidia

127.1　概要
127.2　事業概要
127.3　強みとする領域

①　AI特化型GPU「H100」および「Blackwell」

②　超高速ネットワーク「InfiniBand」

③　エンドツーエンドのAIプラットフォーム

④　AIエージェントの開発支援

127.4　実績
127.5　今後のシナリオ

①　GPUの進化

②　AIエージェントの高度化

③　エッジAIの拡大

④　サステナビリティ

127.6　組織と戦略
127.7　競争環境
127.8　出典

128　OpenAI

128.1　概要
128.2　事業概要
128.3　強みとする領域

①　最先端のAIモデルアーキテクチャ

②　超大規模なAI訓練インフラ

③　AIエージェントの研究と開発

④　APIプラットフォームとエコシステム

128.4　実績
128.5　今後のシナリオ

①　AIモデルの進化

②　AIエージェントの高度化

③　インフラの進化

④　サステナビリティ

128.6　組織と戦略
128.7　競争環境
128.8　出典

129　Oracle Cloud Infrastructure

129.1　概要
129.2　事業概要
129.3　強みとする領域

①　AI最適化インフラ

②　データベースとの緊密な統合

③　ハイブリッドクラウド戦略

④　セキュリティとコンプライアンス

129.4　実績
129.5　今後のシナリオ

①　インフラの進化

②　ソフトウェアとサービスの高度化

③　エコシステムの拡大

④　サステナビリティ

129.6　組織と戦略
129.7　競争環境
129.8　出典

130　Oracle

130.1　概要
130.2　事業概要
130.3　強みとする領域

①　AI統合型データベース「Oracle Database 23ai」

②　ハイパースケーラブルなAIクラスタ

③　企業向けのAIエージェント「Oracle Digital Assistant」

④　ハイブリッドクラウドとデータ統合

130.4　実績
130.5　今後のシナリオ

①　AI統合型データベースの進化

②　AIクラスタの拡大

③　AIエージェントの高度化

④　サステナビリティ

130.6　組織と戦略
130.7　競争環境
130.8　出典

131　Amazon Web Services (AWS)

131.1　概要
131.2　事業概要
131.3　強みとする領域

①　AI特化型半導体「Trainium」「Inferentia」

②　フルマネージドAIプラットフォーム「Amazon Bedrock」

③　AIエージェントの開発環境「Amazon Bedrock Agents」

④　超高速ネットワークとスケーラブルなクラスタ

131.4　実績
131.5　今後のシナリオ

①　AI特化型ハードウェアの進化

②　AIエージェントの高度化

③　エッジAIの拡大

④　サステナビリティ

131.6　組織と戦略
131.7　競争環境
131.8　出典

132　AMD

132.1　概要
132.2　事業概要
132.3　強みとする領域

①　AI特化型GPU「MI300X」

②　ハイブリッドアーキテクチャ「MI300A」

③　オープンなソフトウェアエコシステム「ROCm」

④　メモリとインターコネクト技術

132.4　実績
132.5　今後のシナリオ

①　GPUの進化

②　ソフトウェアエコシステムの強化

③　エッジAIの拡大

④　サステナビリティ

132.6　組織と戦略
132.7　競争環境
132.8　出典

133　Cisco Systems

133.1　概要
133.2　事業概要
133.3　強みとする領域

①　AI最適化スイッチ「Nexus 9600シリーズ」

②　800Gbps光通信技術

③　ネットワーク自動化「Cisco Nexus Dashboard」

④　セキュリティ統合

133.4　実績
133.5　今後のシナリオ

①　ネットワークの進化

②　AIエージェントとの統合

③　エッジAIの拡大

④　サステナビリティ

133.6　組織と戦略
133.7　競争環境
133.8　出典

134　CrewAI

134.1　概要
134.2　事業概要
134.3　強みとする領域

①　マルチエージェント協働

②　オープンソースと開発者フレンドリー

③　モデルアグリゲーションと柔軟性

④　セキュリティとプライバシー

134.4　実績
134.5　今後のシナリオ

①　フレームワークの高度化

②　エコシステムの拡大

③　サステナビリティ

134.6　組織と戦略
134.7　競争環境
134.8　出典

135　ABEJA

135.1　概要
135.2　事業概要
135.3　強みとする領域

①　AIプラットフォーム「ABEJA Platform」

②　生成AIとAIエージェントの開発

③　クラウドインフラとスケーラビリティ

④　セキュリティとコンプライアンス

135.4　実績
135.5　今後のシナリオ

①　プラットフォームの高度化

②　エコシステムの拡大

③　サステナビリティ

135.6　組織と戦略
135.7　競争環境
135.8　出典

136　Adept AI Labs

136.1　概要
136.2　事業概要
136.3　強みとする領域

①　アクション指向AIエージェント「Adept Foresight」

②　大規模言語モデル「Adept-1」

③　APIプラットフォームとエコシステム

④　セキュリティとコンプライアンス

136.4　実績
136.5　今後のシナリオ

①　AIエージェントの高度化

②　モデルの進化

③　エコシステムの拡大

④　サステナビリティ

136.6　組織と戦略
136.7　競争環境
136.8　出典

137　AgentHub

137.1　概要
137.2　事業概要
137.3　強みとする領域

①　低コード/ノーコードによるAIエージェント開発

②　モデルアグリゲーションと柔軟性

③　システム統合と柔軟性

④　セキュリティとコンプライアンス

137.4　実績
137.5　今後のシナリオ

①　プラットフォームの高度化

②　エコシステムの拡大

③　サステナビリティ

137.6　組織と戦略
137.7　競争環境
137.8　出典

138　Aisera

138.1　概要
138.2　事業概要
138.3　強みとする領域

①　複雑なサポート業務の完全自動化

②　企業固有のAIエンジン「Aisera Giga Cortex」

③　システム統合と柔軟性

④　セキュリティとコンプライアンス

138.4　実績
138.5　今後のシナリオ

①　AIエージェントの高度化

②　モデルの進化

③　エコシステムの拡大

④　サステナビリティ

138.6　組織と戦略
138.7　競争環境
138.8　出典

139　Alibaba Cloud

139.1　概要
139.2　事業概要
139.3　強みとする領域

①　自社開発のAIハードウェア「含光（Hanguang）」

②　大規模言語モデル「通義千問（Qwen）」

③　AI開発プラットフォーム「Alibaba Cloud PAI」

④　グローバルなネットワークインフラ

⑤　セキュリティとコンプライアンス

139.4　実績
139.5　今後のシナリオ

①　ハードウェアの進化

②　モデルの進化

③　エコシステムの拡大

④　サステナビリティ

139.6　組織と戦略
139.7　競争環境
139.8　出典

140　Amelia (IPsoft)

140.1　概要
140.2　事業概要
140.3　強みとする領域

①　複雑な業務プロセスの自動化

②　企業固有のAIエンジン

③　システム統合と柔軟性

④　セキュリティとコンプライアンス

140.4　実績
140.5　今後のシナリオ

①　AIエージェントの高度化

②　モデルの進化

③　エコシステムの拡大

④　サステナビリティ

140.6　組織と戦略
140.7　競争環境
140.8　出典

141　Anthropic

141.1　概要
141.2　事業概要
141.3　強みとする領域

①　安全第一の設計思想（Safety by Design）

②　長大なコンテキスト処理能力

③　企業向けの信頼性の高いAPIプラットフォーム

④　高性能で効率的なモデル設計

141.4　実績
141.5　今後のシナリオ

①　AIモデルの進化

②　AIエージェントの高度化

③　インフラの進化

④　サステナビリティ

141.6　組織と戦略
141.7　競争環境
141.8　出典

142　Aperio.ai

142.1　概要
142.2　事業概要
142.3　強みとする領域

①　低コード/ノーコードによるAIエージェント開発

②　モデルアグリゲーションと柔軟性

③　システム統合と柔軟性

④　セキュリティとコンプライアンス

142.4　実績
142.5　今後のシナリオ

①　プラットフォームの高度化

②　エコシステムの拡大

③　サステナビリティ

142.6　組織と戦略
142.7　競争環境
142.8　出典

143　Apple

143.1　概要
143.2　事業概要
143.3　強みとする領域

①　カスタムチップ「Apple Silicon」とNeural Engine

②　エッジファースト戦略とプライバシー保護

③　エコシステム統合

143.4　実績
143.5　今後のシナリオ

①　Apple Siliconの進化

②　Apple Intelligenceの高度化

③　エコシステムの拡大

④　サステナビリティ

143.6　組織と戦略
143.7　競争環境
143.8　出典

144　Baidu AI Cloud

144.1　概要
144.2　事業概要
144.3　強みとする領域

①　自社開発のAIハードウェア「崑崙（Kunlun）」

②　大規模言語モデル「文心一言（Ernie Bot）」

③　AI開発プラットフォーム「Baidu AI Cloud PaddlePaddle」

④　グローバルなネットワークインフラ

⑤　セキュリティとコンプライアンス

144.4　実績
144.5　今後のシナリオ

①　ハードウェアの進化

②　モデルの進化

③　エコシステムの拡大

④　サステナビリティ

144.6　組織と戦略
144.7　競争環境
144.8　出典

145　Cerebras Systems

145.1　概要
145.2　事業概要
145.3　強みとする領域

①　革新的なAIハードウェアアーキテクチャ

②　AIクラスタとネットワークインフラ

③　クラウドAIサービス

④　ソフトウェアとエコシステム

145.4　実績
145.5　今後のシナリオ

①　ハードウェアの進化

②　クラウドサービスの進化

③　サステナビリティ

145.6　組織と戦略
145.7　競争環境
145.8　出典

146　Cognition Labs

146.1　概要
146.2　事業概要
146.3　強みとする領域

①　完全自律型AIエンジニア「Devin」

②　大規模言語モデル「Cognition-1」

③　開発者ツール「Cognition Studio」

④　セキュリティとコンプライアンス

146.4　実績
146.5　今後のシナリオ

①　AIエンジニアの高度化

②　モデルの進化

③　エコシステムの拡大

④　サステナビリティ

146.6　組織と戦略
146.7　競争環境
146.8　出典

147　Cyber Bangla Ltd.

147.1　概要
147.2　事業概要
147.3　強みとする領域

①　AI駆動型サイバーセキュリティ

②　AIネットワーク監視

③　クラウドインフラとスケーラビリティ

④　セキュリティとコンプライアンス

147.4　実績
147.5　今後のシナリオ

①　モデルの進化

②　エコシステムの拡大

③　サステナビリティ

147.6　組織と戦略
147.7　競争環境
147.8　出典

148　Dell Technologies

148.1　概要
148.2　事業概要
148.3　強みとする領域

①　AI最適化サーバー「PowerEdge XE9680」

②　高性能ストレージ「PowerScale」

③　ハイパーコンバージドインフラ「APEX Cloud Platform for AI」

④　AIガバナンスと信頼性

148.4　実績
148.5　今後のシナリオ

①　AI最適化サーバーの進化

②　ストレージの進化

③　APEXの進化

④　サステナビリティ

148.6　組織と戦略
148.7　競争環境
148.8　出典

149　Fujitsu

149.1　概要
149.2　事業概要
149.3　強みとする領域

①　スーパーコンピュータ「富岳」

②　クラウドAIサービス「Fujitsu Kozuchi」

③　産業用AIエージェント「FUJITSU Digital Annealer」

④　エッジAIインフラ

⑤　ネットワークインフラ

149.4　実績
149.5　今後のシナリオ

①　AI基盤の高度化

②　AIエージェントの自律化・協調化

③　サステナビリティと信頼性

④　エコシステムの拡大

149.6　組織と戦略
149.7　競争環境
149.8　出典

150　Globality

150.1　概要
150.2　事業概要
150.3　強みとする領域

①　AIによる専門サービスのマッチング

②　企業固有のAIエンジン

③　専門家ネットワークとプラットフォーム

④　セキュリティとコンプライアンス

150.4　実績
150.5　今後のシナリオ

①　AIエージェントの高度化

②　モデルの進化

③　エコシステムの拡大

④　サステナビリティ

150.6　組織と戦略
150.7　競争環境
150.8　出典

151　Google / Google DeepMind

151.1　概要
151.2　事業概要
151.3　強みとする領域

①　TPUによるAIインフラの垂直統合

②　ネイティブマルチモーダルAIモデル「Gemini」

③　AIエージェントの実用化

④　オープンな研究とエコシステム

151.4　実績
151.5　今後のシナリオ

①　TPUの進化

②　Geminiの高度化

③　エッジAIの拡大

④　サステナビリティ

151.6　組織と戦略
151.7　競争環境
151.8　出典

152　Microsoft

152.1　概要
152.2　事業概要
152.3　強みとする領域

①　AI特化型ハードウェアの開発

②　超高速ネットワークとスケーラブルなクラスタ

③　エンドツーエンドのAIプラットフォーム

④　セキュリティとコンプライアンス

152.4　実績
152.5　今後のシナリオ

①　AI特化型ハードウェアの進化

②　AIエージェントの高度化

③　エッジAIの拡大

④　サステナビリティ

152.6　組織と戦略
152.7　競争環境
152.8　出典

153　Hitachi

153.1　概要
153.2　事業概要
153.3　強みとする領域

①　AIプラットフォーム「Lumada」

②　産業用AIエージェント

③　エッジAIインフラ

④　クラウドとハイブリッド戦略

153.4　実績
153.5　今後のシナリオ

①　プラットフォームの高度化

②　エコシステムの拡大

③　サステナビリティ

153.6　組織と戦略
153.7　競争環境
153.8　出典

154　HP Inc.

154.1　概要
154.2　事業概要
154.3　強みとする領域

①　AI PCとエッジAIワークステーション

②　エッジファースト戦略とプライバシー保護

③　サステナブルなインフラ

④　エコシステム統合

154.4　実績
154.5　今後のシナリオ

①　ハードウェアの進化

②　ソフトウェアとサービスの高度化

③　エコシステムの拡大

④　サステナビリティ

154.6　組織と戦略
154.7　競争環境
154.8　出典

155　HPE（Hewlett Packard Enterprise）

155.1　概要
155.2　事業概要
155.3　強みとする領域

①　AI最適化サーバー「HPE Apollo」

②　スーパーコンピュータ「HPE Cray」

③　クラウドサービス「HPE GreenLake for AI」

④　AIガバナンスと信頼性

155.4　実績
155.5　今後のシナリオ

①　AI最適化サーバーの進化

②　スーパーコンピュータの拡大

③　GreenLakeの進化

④　サステナビリティ

155.6　組織と戦略
155.7　競争環境
155.8　出典

156　IBM

156.1　概要
156.2　事業概要
156.3　強みとする領域

①　AIガバナンスと信頼性

②　プライベートAIとハイブリッドクラウド

③　企業向けのAIモデルとエージェント

④　量子コンピューティングとの融合

156.4　実績
156.5　今後のシナリオ

①　AIガバナンスの高度化

②　プライベートAIの拡大

③　量子AIの実用化

④　サステナビリティ

156.6　組織と戦略
156.7　競争環境
156.8　出典

157　Indo-Sakura Software

157.1　概要
157.2　事業概要
157.3　強みとする領域

①　生成AIとAIエージェントの開発

②　クラウドインフラとスケーラビリティ

③　セキュリティとコンプライアンス

157.4　実績
157.5　今後のシナリオ

①　モデルの進化

②　エコシステムの拡大

③　サステナビリティ

157.6　組織と戦略
157.7　競争環境
157.8　出典

158　Indo-Sakura Software

158.1　概要
158.2　事業概要
158.3　強みとする領域

①　生成AIとAIエージェントの開発

②　クラウドインフラとスケーラビリティ

③　セキュリティとコンプライアンス

158.4　実績
158.5　今後のシナリオ

①　モデルの進化

②　エコシステムの拡大

③　サステナビリティ

158.6　組織と戦略
158.7　競争環境
158.8　出典

159　Intel

159.1　概要
159.2　事業概要
159.3　強みとする領域

①　AI特化型アクセラレータ「Gaudi」

②　異種アーキテクチャ戦略

③　エッジAIとリアルタイム処理

④　メモリとネットワークの革新

159.4　実績
159.5　今後のシナリオ

①　Gaudiの進化

②　異種アーキテクチャの深化

③　エッジAIの拡大

④　サステナビリティ

159.6　組織と戦略
159.7　競争環境
159.8　出典

160　Intuit

160.1　概要
160.2　事業概要
160.3　強みとする領域

①　財務・税務に特化したAIモデル

②　エコシステム統合

③　クラウドインフラとスケーラビリティ

④　プライバシーとセキュリティ

160.4　実績
160.5　今後のシナリオ

①　AIアシスタントの高度化

②　モデルの進化

③　エコシステムの拡大

④　サステナビリティ

160.6　組織と戦略
160.7　競争環境
160.8　出典

161　Juniper Networks

161.1　概要
161.2　事業概要
161.3　強みとする領域

①　AI最適化スイッチ「PTX10008」「QFX10008」

②　ネットワーク自動化「Junos AI」

③　セキュリティ統合

④　オープンなエコシステム

161.4　実績
161.5　今後のシナリオ

①　ネットワークの進化

②　AIエージェントとの統合

③　エッジAIの拡大

④　サステナビリティ

161.6　組織と戦略
161.7　競争環境
161.8　出典

162　Kanerika

162.1　概要
162.2　事業概要
162.3　強みとする領域

①　AI駆動型データ統合

②　AIエージェントによるBIとレポート自動化

③　カスタムAIモデル開発と統合

④　セキュリティとコンプライアンス

162.4　実績
162.5　今後のシナリオ

①　AIエージェントの高度化

②　モデルとインフラの進化

③　エコシステムの拡大

④　サステナビリティ

162.6　組織と戦略
162.7　競争環境
162.8　出典

163　Lenovo

163.1　概要
163.2　事業概要
163.3　強みとする領域

①　AI最適化サーバー「ThinkSystem SR670 V2」

②　ハイパーコンバージドインフラ「ThinkAgile MX」

③　エッジAIソリューション「ThinkEdge」

④　AIガバナンスと信頼性

163.4　実績
163.5　今後のシナリオ

①　AI最適化サーバーの進化

②　ThinkAgileの進化

③　エッジAIの拡大

④　サステナビリティ

163.6　組織と戦略
163.7　競争環境
163.8　出典

164　Meta

164.1　概要
164.2　事業概要
164.3　強みとする領域

①　オープンなAIエコシステムの構築

②　AI特化型ハードウェア「MTIA」の開発

③　超大規模なAI訓練インフラ

④　AIエージェントの実用化

164.4　実績
164.5　今後のシナリオ

①　AIモデルの進化

②　AIエージェントの高度化

③　インフラの進化

④　サステナビリティ

164.6　組織と戦略
164.7　競争環境
164.8　出典

165　Moveworks

165.1　概要
165.2　事業概要
165.3　強みとする領域

①　ITサポートの完全自動化

②　企業固有のAIエンジン

③　システム統合と柔軟性

④　セキュリティとコンプライアンス

165.4　実績
165.5　今後のシナリオ

①　AIエージェントの高度化

②　モデルの進化

③　エコシステムの拡大

④　サステナビリティ

165.6　組織と戦略
165.7　競争環境
165.8　出典

166　Perplexity AI

166.1　概要
166.2　事業概要
166.3　強みとする領域

①　リアルタイム検索と引用付き回答

②　モデルアグリゲーションと柔軟性

③　AIエージェントの開発

④　セキュリティとプライバシー

166.4　実績
166.5　今後のシナリオ

①　AIエージェントの高度化

②　モデルの進化

③　エコシステムの拡大

④　サステナビリティ

166.6　組織と戦略
166.7　競争環境
166.8　出典

167　Preferred Networks

167.1　概要
167.2　事業概要
167.3　強みとする領域

①　深層学習研究とフレームワーク開発

②　AI最適化ハードウェア「MN-Core」

③　AIクラスタとネットワークインフラ

④　ソフトウェアとエコシステム

167.4　実績
167.5　今後のシナリオ

①　ハードウェアの進化

②　クラウドサービスの進化

③　サステナビリティ

167.6　組織と戦略
167.7　競争環境
167.8　出典

168　Rinna Co., Ltd.

168.1　概要
168.2　事業概要
168.3　強みとする領域

①　日本語に特化した大規模言語モデル

②　企業向けAIソリューション

③　クラウドインフラとスケーラビリティ

④　セキュリティとコンプライアンス

168.4　実績
168.5　今後のシナリオ

①　モデルの進化

②　エコシステムの拡大

③　サステナビリティ

168.6　組織と戦略
168.7　競争環境
168.8　出典

169　Salesforce

169.1　概要
169.2　事業概要
169.3　強みとする領域

①　業務プロセスに特化したAIエージェント「Einstein Copilot」

②　AIプラットフォーム「Einstein AI」

③　多様なAIモデルの統合

④　セキュリティとコンプライアンス

169.4　実績
169.5　今後のシナリオ

①　AIエージェントの高度化

②　AIプラットフォームの進化

③　エコシステムの拡大

④　サステナビリティ

169.6　組織と戦略
169.7　競争環境
169.8　出典

170　SAP

170.1　概要
170.2　事業概要
170.3　強みとする領域

①　コア業務に特化したAIエージェント「Joule」

②　AIプラットフォーム「SAP AI Core」

③　多様なAIモデルの統合

④　ハイブリッドクラウドとデータ統合

170.4　実績
170.5　今後のシナリオ

①　AIエージェントの高度化

②　AIプラットフォームの進化

③　エコシステムの拡大

④　サステナビリティ

170.6　組織と戦略
170.7　競争環境
170.8　出典

171　ServiceNow

171.1　概要
171.2　事業概要
171.3　強みとする領域

①　業務プロセス自動化に特化したAIエージェント「Now Assist」

②　AIプラットフォーム「Now Intelligence」

③　多様なAIモデルの統合

④　Google Cloudとの緊密な統合

171.4　実績
171.5　今後のシナリオ

①　AIエージェントの高度化

②　AIプラットフォームの進化

③　エコシステムの拡大

④　サステナビリティ

171.6　組織と戦略
171.7　競争環境
171.8　出典

172　SG Analytics

172.1　概要
172.2　事業概要
172.3　強みとする領域

①　AI駆動型投資分析

②　AIエージェントによる財務・会計自動化

③　カスタムAIモデル開発と統合

④　セキュリティとコンプライアンス

172.4　実績
172.5　今後のシナリオ

①　AIエージェントの高度化

②　モデルとインフラの進化

③　エコシステムの拡大

④　サステナビリティ

172.6　組織と戦略
172.7　競争環境
172.8　出典

173　SoftBank Group

173.1　概要
173.2　事業概要
173.3　強みとする領域

①　AI-RANと分散型AIデータセンター

②　AIエージェントOSと「千手観音プロジェクト」

③　StargateプロジェクトとAI計算基盤

④　クラウドAIサービス

173.4　実績
173.5　今後のシナリオ

①　AI-RANの進化

②　AIエージェントの高度化

③　Stargateプロジェクトの拡大

④　サステナビリティ

173.6　組織と戦略
173.7　競争環境
173.8　出典

174　Techfirm

174.1　概要
174.2　事業概要
174.3　強みとする領域

①　低コード/ノーコードによるAIエージェント開発

②　モデルアグリゲーションと柔軟性

③　システム統合と柔軟性

④　セキュリティとコンプライアンス

174.4　実績
174.5　今後のシナリオ

①　プラットフォームの高度化

②　エコシステムの拡大

③　サステナビリティ

174.6　組織と戦略
174.7　競争環境
174.8　出典

175　Tenstorrent

175.1　概要
175.2　事業概要
175.3　強みとする領域

①　革新的なAIハードウェアアーキテクチャ

②　AIクラスタとネットワークインフラ

③　ソフトウェアとエコシステム

④　セキュリティとコンプライアンス

175.4　実績
175.5　今後のシナリオ

①　ハードウェアの進化

②　ソフトウェアとエコシステムの進化

③　サステナビリティ

175.6　組織と戦略
175.7　競争環境
175.8　出典

176　Toyota

176.1　概要
176.2　事業概要
176.3　強みとする領域

①　AIプラットフォーム「Woven by Toyota」

②　自動運転AIエージェント「Chauffeur」

③　製造AIエージェント

④　エッジAIインフラ

⑤　クラウドとハイブリッド戦略

176.4　実績
176.5　今後のシナリオ

①　プラットフォームの高度化

②　エコシステムの拡大

③　サステナビリティ

176.6　組織と戦略
176.7　競争環境
176.8　出典

177　Turing Inc.

177.1　概要
177.2　事業概要
177.3　強みとする領域

①　AIによる開発者評価とマッチング

②　企業固有のAIエンジン

③　リモート開発環境とプラットフォーム

④　セキュリティとコンプライアンス

177.4　実績
177.5　今後のシナリオ

①　AIエージェントの高度化

②　モデルの進化

③　エコシステムの拡大

④　サステナビリティ

177.6　組織と戦略
177.7　競争環境
177.8　出典

178　UiPath

178.1　概要
178.2　事業概要
178.3　強みとする領域

①　RPAとAIの融合による自律型AIエージェント「UiPath Agents」

②　AIプラットフォーム「UiPath AI Center」

③　多様なAIモデルの統合

④　セキュリティとコンプライアンス

178.4　実績
178.5　今後のシナリオ

①　AIエージェントの高度化

②　AIプラットフォームの進化

③　エコシステムの拡大

④　サステナビリティ

178.6　組織と戦略
178.7　競争環境
178.8　出典

179　Entrans

179.1　概要
179.2　事業概要
179.3　強みとする領域

①　多段階推論に特化したAIエージェント

②　独自大規模言語モデル「Entrans GPT-X」

③　スケーラブルで安全なハイブリッドクラウドインフラ

④　高性能ネットワークと分散処理

179.4　実績
179.5　今後のシナリオ

①　AIエージェントの高度化

②　モデルとインフラの持続的進化

③　エコシステムの拡大

④　サステナビリティの推進

179.6　組織と戦略
179.7　競争環境
179.8　出典

【　最新の研究開発動向　】

180　参照駆動・可逆的高速化による自己回帰復号の最適化設計

180.1　概観
180.2　背景と課題設定
180.3　参照駆動・可逆的高速化の要点

①　基本概念

②　効率化メカニズム

180.4　既存高速化法との関係

①　推測復号（speculative）との補完

②　量子化・剪定・蒸留との併用

180.5　実装設計

①　候補スパン抽出と索引

②　並列検証パス

③　運用最適化

180.6　性能評価とベンチマーク

①　評価設計

②　期待効果

180.7　システム統合と運用

①　RAG統合

②　推論スタック

180.8　制約と限界
180.9　まとめ
180.10　代表的出典
180.11　アルゴリズム的最適化：量子化・スパース化・共有構造化

①　量子化の導入

②　スパース化と低秩再構成

180.12　高スループットを支えるI/Oとキャッシュ戦略

①　KVキャッシュの効率化

180.13　新たなソフトウェア基盤の登場
180.14　クラウド・エッジ統合時代の単GPU推論
180.15　今後の研究課題と展望
180.16　主要出典

181　経験混合（MoE）モデルにおけるCPU-GPU協調による高速推論基盤の最前線

181.1　MoEモデルの位置づけと進化
181.2　GPUメモリ制約とMoE構造のトレードオフ
181.3　CPU-GPUハイブリッド推論の原理

①　オーケストレーションの構成要素

181.4　Fiddlerなど新しい実装アプローチ

①　精度維持とモデル互換性

181.5　推論パフォーマンス分析
181.6　CPU-GPUオーケストレーションの実務実装
181.7　計算資源の民主化とローカル実行の潮流
181.8　今後の技術的展望と研究課題
181.9　エピローグ：MoEの実用化と次世代インテリジェンス
181.10　主要出典

182　大規模言語モデルの効率的学習を支える最新並列化技術

182.1　序論：指数的スケーリングがもたらす挑戦
182.2　並列学習の基本原理

①　データ並列とその限界

②　モデル並列：テンソルとパイプラインの融合

182.3　パイプライン並列の高度化と新解釈

①　PipeDreamと非同期パイプライン

②　HetPipeとアクセラレータ異種統合

③　マルチレイヤーパイプライン設計の自動化

182.4　テンソル並列と通信最適化の潮流
182.5　量子化・再計算・オフロードを組み合わせた学習効率の最大化
182.6　統合的並列最適化（Unified Hybrid Parallelism）

①　特徴

183　FP6量子化が拓く次世代AI推論基盤の最前線

183.1　大規模言語モデルの進化とその課題
183.2　モデル量子化の本質と基本技術
183.3　FP6量子化の特徴と期待される利点
183.4　実装上の課題とハードウェア対応の遅れ
183.5　新潮流：FP6専用アーキテクチャの台頭
183.6　FP6による性能・コスト比較
183.7　ソフトウェアエコシステムの更新動向
183.8　応用領域と産業的インパクト
183.9　今後の展望と研究領域の深化
183.10　主要出典

184　高次元画像生成の高速化技術と最新動向

184.1　概観
184.2　背景と課題
184.3　サンプリング効率の最適化

①　ステップ削減の数値解法

②　モデル切替と訓練不要の短縮

③　並列化と非逐次化

184.4　構造効率の最適化

①　剪定・蒸留・量子化の三位一体

②　タイムステップ自適応と訓練高速化

184.5　整合性モデルの台頭

①　整合性モデルの基礎と高速化

②　訓練実務の改善

184.6　ハードウェア最適化と実運用

①　新世代GPUでの推論最適化

②　エコシステムの成熟

184.7　実装戦略と設計パターン

①　低ステップ×低精度の協調

②　ハイブリッド生成パイプライン

184.8　評価とベンチマーク

①　ベンチの見直し

②　産業ベンチと実効性能

184.9　今後の研究フロンティア

①　流れ場・整合性・拡散の統合

②　分散・並列の限界突破

184.10　まとめ
184.11　代表的出典

185　エクサスケール・コンピューティングと次世代GPUアーキテクチャの革新

185.1　はじめに
185.2　GPUアーキテクチャの進化軸

①　プログラマブル性の深化

②　チップレット・アーキテクチャの確立

185.3　メモリ階層の再設計

①　HBM4とCXLメモリの融合

②　メモリコヒーレンシとAI最適化

185.4　エクサスケール・システムの構成原理

①　ヘテロジニアス統合モデル

②　通信スケーリングのブレークスルー

185.5　新たな応用領域への拡張

①　科学・産業応用

②　AIモデルの超大規模化

185.6　産業エコシステムの変化

①　ソフトウェアフレームワークの統一化

②　ハードウェア企業の競争構造

185.7　結論

186　伸縮自在トランスフォーマーの設計原理と配備実務

186.1　概観
186.2　背景と課題
186.3　設計方針

①　伸縮自在なモデル中核

②　復号最適化の統合

186.4　伸縮機構の実装

①　構造的マトリョーシカ化

②　計算・メモリの連続制御

186.5　復号統合パイプライン

①　参照駆動（可逆）×推測復号（確率的）

②　実装最適化

186.6　配備アーキテクチャ

①　マルチクラスタGPU

②　エッジ・オンデバイス

186.7　評価と運用

①　代表ワークロード

②　限界と留意点

186.8　実務導入チェックリスト
186.9　代表的出典

187　ディープラーニング用ハードウェア最前線：GPU・XPU・メモリ階層・相互接続の実践設計

187.1　概観
187.2　変化点の整理

①　GPUの現在地

②　TPU/カスタムASIC

③　その先（NPU/FPGA/近傍・インメモリ）

187.3　メモリと相互接続

①　メモリ階層

②　相互接続

187.4　低精度と数値安定

①　学習

②　推論

187.5　ワークロード別アーキテクチャ

①　LLM学習（密/疎活性）

②　LLM推論

③　画像・動画生成（拡散/整合性）

187.6　実装パターン

①　データセンター

②　エッジ/モバイル

③　研究/PoC

187.7　移植性とソフトスタック
187.8　評価の指針
187.9　よくある落とし穴と対策
187.10　導入チェックリスト
187.11　まとめ

188　2025年版FPGA産業地図とAI時代の実装戦略

188.1　概観
188.2　市場セグメントと代表企業

①　ハイエンドFPGA（データセンター/通信/計測）

②　低消費電力/小型FPGA（エッジ/IoT/産機）

③　eFPGA IPプロバイダ（SoC内再構成）

④　HPC/EDA/プロトタイピング

⑤　周辺エコシステム/関連半導体

188.3　技術トレンド（2025）

①　高帯域・低レイテンシ化

②　SoC内再構成（eFPGA）

③　AIワークロード特化

④　設計生産性とオープン化

188.4　ユースケース別アーキテクチャ

①　データセンター（前処理/スマートNIC/セキュアI/O）

②　産業・FA・社会インフラ

③　車載・モビリティ

④　エッジAI/リテール/スマートシティ

188.5　実装設計の勘所

①　データフロー最適化

②　カーネル最適化

③　セキュリティ/信頼性

188.6　ベンダ選定フレーム
188.7　導入チェックリスト
188.8　まとめ

189　AIにおけるFPGAとGPUの実践比較と最適アーキテクチャ設計

189.1　概観
189.2　FPGAの基礎と特性
189.3　GPUの基礎と特性
189.4　比較の視点

①　計算モデルと適性

②　メモリと帯域

③　レイテンシ

④　低精度と品質

⑤　開発生産性

189.5　代表アーキテクチャ案

①　データセンター推論（LLM/検索/生成）

②　エッジ・産業/車載

③　画像・動画生成（拡散/整合性）

189.6　実装の勘所（FPGA側）

①　データフロー構築

②　カーネル最適化

③　セキュリティと信頼性

189.7　実装の勘所（GPU側）

①　低精度と融合

②　分散と相互接続

189.8　ベンチとKPI設計
189.9　コストと運用
189.10　導入チェックリスト
189.11　よくある落とし穴と対策
189.12　まとめ

190　CPUのみで挑む大規模リアルタイムメッシュ再構成の設計戦略

190.1　概観
190.2　要求定義
190.3　基本戦略

①　空間分割と探索上限化

②　次元削減による安定三角形化

③　インクリメンタル更新規約

190.4　ローカライゼーション統合

①　前段推定

②　ループ検出と補正

190.5　並列化とスケジューリング
190.6　データ構造の詳細
190.7　品質・安定性のための規則
190.8　ストリームI/Oと可視化
190.9　限界と対処
190.10　性能設計の指標
190.11　推奨パラメータ初期値
190.12　拡張案
190.13　実装ロードマップ
190.14　まとめ

191　品質を落とさずGPUメモリを削減するKVキャッシュ最適化の設計論

191.1　概観
191.2　背景
191.3　設計原則

①　1. 軽量プロファイリング

②　2. 適応KV構築

③　3. 圧縮と表現

④　4. 実行時制御（適応）

191.4　実装構成

①　パスの分離

②　データ構造

191.5　品質維持の工夫
191.6　他技術との統合
191.7　実務ワークフロー

①　導入前評価

②　ロールアウト

191.8　推奨パラメータ初期値
191.9　ケーススタディ（類型）
191.10　よくある落とし穴と対策
191.11　まとめ

192　ローカルLLM実行におけるCPUとGPUの最適選択と設計指針

192.1　概観
192.2　評価軸と意思決定フレーム

①　目的関数

②　主要パラメータ

192.3　CPUで有利な領域

①　適合領域

②　設計ポイント

192.4　GPUで有利な領域

①　適合領域

②　設計ポイント

192.5　CPU+GPU協調の実用設計

①　分担原則

②　実装の勘所

192.6　ワークロード別ガイド

①　会話・顧客対応

②　長文要約・編集

③　コード補完

④　RAG/検索連動

192.7　KVキャッシュ最適化の実践則

①　ポリシー初期値

②　実運用テレメトリ

192.8　低精度と品質維持

①　学習なし前提の安全線

②　生成戦略の整合

192.9　消費電力と静音性
192.10　セキュリティとプライバシ
192.11　推奨アーキテクチャ雛形

①　CPU単独（省電力・軽量）

②　GPU単独（高性能・多接続）

③　CPU+GPU協調（バランス）

192.12　導入チェックリスト
192.13　まとめ

193　GPUクラスターの最新アーキテクチャと実務設計ガイド

193.1　概観
193.2　基本構成

①　ハードウェア

②　ソフトウェア

193.3　アーキテクチャの要点

①　ノード内通信と並列化

②　メモリ階層とKVキャッシュ

③　ストレージとI/O

193.4　ユースケース別パターン

①　LLM学習

②　LLM推論（長文・多接続）

③　画像・動画生成

193.5　運用とSRE

①　KPIとテレメトリ

②　キャパシティと電力

③　セキュリティ/ガバナンス

193.6　設計チェックリスト
193.7　よくある落とし穴と対策
193.8　導入ステップ
193.9　まとめ

194　TensorRT-LLMで実現するLLM推論最適化とエンタープライズ配備設計

194.1　概観
194.2　TensorRT-LLMの位置づけ
194.3　性能最適化の柱

①　融合カーネルと実行グラフ

②　連続バッチングとスケジューリング

③　ページング注意とメモリ階層

194.4　低精度と品質担保
194.5　モデル分割と並列戦略
194.6　KVキャッシュ最適化の実務
194.7　推論高速化テクニックの統合
194.8　GPUクラスター配備設計
194.9　セキュリティとガバナンス
194.10　運用とSLA制御
194.11　代表アーキテクチャ雛形
194.12　導入チェックリスト
194.13　よくある落とし穴と回避策
194.14　ロードマップ
194.15　まとめ

195　低ビット量子化LLMの評価設計と運用指針

195.1　概観
195.2　評価設計の基本骨子

①　三層評価

②　比較条件

195.3　推奨ベンチ群（10種）
195.4　実務KPIとの橋渡し
195.5　量子化ポリシー策定

①　部位別精度

②　KVキャッシュ最適化

195.6　導入手順（実務）
195.7　運用とSLA
195.8　よくある落とし穴と対策
195.9　推奨しきい値（初期値）
195.10　まとめ

196　伸縮トランスフォーマーと推論高速化の統合設計

196.1　概観
196.2　背景と課題
196.3　設計目標
196.4　伸縮トランスフォーマーのコア

①　入れ子構造（マトリョーシカ化）

②　可変MoE（弾力的専門家活性）

196.5　推論高速化スタック

①　参照駆動の可逆的高速化

②　推測復号（speculative）とのハイブリッド

③　メモリ最適化と低精度

196.6　実装詳細

①　候補抽出と検証融合

②　伸縮制御のオンライン最適化

196.7　配備アーキテクチャ

①　データセンター

②　エッジ・モバイル

196.8　評価とベンチマーク

①　KPIと手順

②　期待効果と限界

196.9　実務導入チェックリスト
196.10　発展方向
196.11　代表的出典

197　インメモリ・コンピューティングとHW-NASによるエッジAI最適化の設計原理

197.1　概観
197.2　背景と課題
197.3　IMCの基本構成

①　デバイス技術

②　タイル・システム設計

197.4　非理想性と補償

①　主な非理想性

②　緩和戦略

197.5　モデル圧縮とIMC適合

①　量子化

②　プルーニング

197.6　HW-NASの枠組み

①　探索空間

②　目的関数と制約

③　探索戦略

197.7　IMC向けニューラル設計パターン

①　CNN/ViT/トランスフォーマ

②　生成系（LLM/拡散）

197.8　コンパイラとツールチェーン

①　前段最適化

②　後段割付とスケジューリング

197.9　評価指標とベンチ

①　KPI

②　ワークロード

197.10　実装のベストプラクティス

①　デバイス・回路

②　モデル・トレーニング

③　ランタイム・運用

197.11　ロードマップ（2025→2028）
197.12　参考実装テンプレート
197.13　導入チェックリスト
197.14　まとめ

198　トリリオン時代のLLMスケーリング設計と学習インフラ最適化

198.1　概観
198.2　スケーリング法則と最適配分
198.3　モデル設計

①　密モデルと疎活性のハイブリッド

②　ルーティングとロードバランス

③　高効率アーキテクチャ

198.4　分散学習インフラ

①　並列化の協調（3D/4D）

②　通信最適化

198.5　メモリとI/Oの律速対策
198.6　低精度と安定性
198.7　データスケーリングとカリキュラム
198.8　推論最適化と配備
198.9　エネルギーと信頼性
198.10　実装テンプレート
198.11　導入チェックリスト
198.12　まとめ

199　オンデバイス学習と効率的ファインチューニングの設計原理と実装ガイド

199.1　概観
199.2　背景と課題
199.3　設計目標
199.4　モデル側の最適化

①　転移学習の最小更新

②　スパース・バックプロパゲーション

199.5　学習グラフとランタイム

①　コンパイルベース最適化

②　メモリ計画とページング

199.6　低精度・圧縮
199.7　典型ワークロード別ガイド

①　スマートキーボード

②　音声・入力補正

199.8　プライバシとフェデレーション
199.9　実装チェックリスト
199.10　トラブルシューティング
199.11　発展方向
199.12　まとめ

200　超低ビット量子化とMoE推論最適化によるLLMの大規模展開設計

200.1　概観
200.2　背景と課題
200.3　設計指針

①　目標とトレードオフ

200.4　MoEアーキテクチャ

①　ルーティングと負荷平衡

②　通信の最適化

200.5　量子化の設計

①　レイヤ別・部位別ポリシー

②　データ依存量子化

200.6　超低ビット推論エンジン

①　カスタム符号化と高速デコード

②　カーネル最適化

200.7　圧縮と蒸留の連携
200.8　運用ポリシーとSLA

①　プロファイリングと適応制御

②　セキュリティと信頼性

200.9　実装テンプレート
200.10　導入チェックリスト
200.11　よくある失敗と対策
200.12　まとめ

201　AI×ハードウェア統合の最新潮流と実装設計指針

201.1　概観
201.2　なぜ統合が必要か
201.3　主要ユースケースの統合像

①　スマートセンサー/産業IoT

②　医療・ヘルスケア

③　ロボティクス/自律走行

201.4　アクセラレータとアーキテクチャ

①　GPU/TPU/NPUの役割分担

②　メモリ階層と相互接続

201.5　近傍/インメモリ計算（Near-/In-Memory Computing）

①　ねらいと適用範囲

②　実装の勘所

201.6　推論の効率化設計

①　低ビット化と蒸留

②　並列化と復号最適化

201.7　学習の効率化設計

①　並列戦略の協調

②　低精度学習と安定化

201.8　エッジAIの実装パターン

①　オンデバイス学習/適応

②　ローカル-クラウド協調

201.9　信頼性・運用・セキュリティ

①　テレメトリと適応制御

②　セキュリティ/ガバナンス

201.10　導入チェックリスト
201.11　よくある落とし穴と回避策
201.12　まとめ

202　FPGAによるAIアクセラレーション最適化と産業実装ガイド

202.1　概観
202.2　FPGAの基礎とアーキテクチャ

①　構成要素

②　設計フロー

202.3　主要ユースケース

①　データセンター

②　エッジ/産業IoT

③　自動車/ロボティクス

④　医療/通信/防衛

202.4　AIワークロードの最適化論点

①　カーネル最適化

②　ストリーミングとメモリ

③　低ビット化と蒸留

202.5　開発生産性とHLS/ソフト資産活用
202.6　運用・信頼性・セキュリティ
202.7　コスト/性能評価と意思決定
202.8　実装テンプレート

①　データセンターの前処理カード

②　エッジ・ビジョンゲートウェイ

③　自動車センサフュージョン

202.9　よくある落とし穴と対策
202.10　導入チェックリスト
202.11　まとめ

203　TensorFlow PluggableDevice実装の実務設計とエコシステム最適化

203.1　概観
203.2　必要性と設計哲学
203.3　コンポーネント構成

①　デバイス登録

②　カーネル/オペ登録

③　メモリ/実行（StreamExecutor相当）

④　グラフ最適化パス

203.4　実装パターンとベストプラクティス

①　1. 最小実装から段階拡張

②　2. メモリ階層の取り扱い

③　3. 低精度と数値安定

④　4. 複合デバイスと親和スケジューリング

203.5　運用・配布・互換性

①　配布形態

②　観測性と診断

③　セキュリティと署名

203.6　代表アーキテクチャの適用例

①　XPU統合（CPU+GPU+NPU）

②　FPGA/ASICオフロード連携

203.7　LLM/生成AIワークロード特化の最適化

①　注意・KV・MoE

②　参照駆動/推測復号

203.8　導入チェックリスト
203.9　よくある落とし穴と回避策
203.10　まとめ

204　チップレット時代の大規模DNNアクセラレータ設計とマッピング最適化

204.1　概観
204.2　背景と課題設定
204.3　チップレット設計の要点

①　チップレット粒度と金銭的コスト

②　メモリ階層とデータローカリティ

204.4　マッピングの設計原理

①　レイヤーパイプライン（LP）と空間マッピング（SPM）

②　レイヤ中心符号化と設計空間探索

204.5　最新動向と関連成果

①　体系サーベイと設計原理の確立

②　実装面の加速要因

204.6　実装戦略

①　D2D最小化の原則

②　LP/SPMの協調最適化

③　メモリ階層と前処理

204.7　評価指標と検証計画

①　多次元KPI

②　ベンチと実装

204.8　将来展望

①　自動化されたコデザイン

②　通信/計算の協調学習

204.9　参考設計テンプレート
204.10　まとめ
204.11　代表的出典

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世界各国の「市場・技術・法規制などの」実情を調査・収集される時には、データリソース社にご相談ください。
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AIエージェントの実行基盤・運用管理総覧白書2026年版

サマリー

目次

【 緒言 】

【 概説・市場・概況 】

1 AIエージェントプラットフォームとインフラストラクチャ

2 AIエージェントのハードウェア市場

3 AIエージェントのインフラ市場

4 生成AI／AIエージェントのネットワーク／クラウド市場

5 HBM（High Bandwidth Memory）市場の概要と動向

【 生成AI／AIエージェントのハードウェア／ネットワーク／インフラの基本設計・基盤整備・最適化 】

6 生成AI／AIエージェントのモデル配布方式（モデルレジストリ/OCI/キャッシュ）

7 生成AI／AIエージェントのストレージ設計（NVMeローカル＋分散FS/オブジェクト）

8 生成AI／AIエージェントのネットワーク帯域/低遅延（重み同期/ベクトル検索）

9 生成AI／AIエージェントの推論最適化（量子化/蒸留/スペキュレイティブ）

10 生成AI／AIエージェントのRAG基盤（ベクトルDB/インデクシング/再構築SLO）

11 生成AI／AIエージェントの低遅延要件（対話UIレイテンシSLO）

12 生成AI／AIエージェントの可用性設計（多AZ/冗長化・自己回復）

13 生成AI／AIエージェントのスケーリング戦略（水平/垂直・オートスケーリング）

14 生成AI／AIエージェントの可観測性（レイテンシ/TPM/キャッシュヒット率）

15 生成AI／AIエージェントのセキュリティ（IAM/暗号化/境界分離/機密計算）

16 生成AI／AIエージェントのインフラ市場

17 生成AI／AIエージェントのLLMOps/CI（評価・回帰テスト/プロンプト・モデル版管理）

18 生成AI／AIエージェントのコスト/FinOps（スケーリング/予算上限/予約・スポット）

19 生成AI／AIエージェントの監視・トレーシング（トークン/レイテンシ/コスト）

20 生成AI／AIエージェントのコスト管理（TPM/コンカレンシ制御）

21 生成AI／AIエージェントのセキュリティ（IAM/ネットワーク分離/暗号化）

22 生成AI／AIエージェントのガードレール/入出力検査（PII/トキシック検知）

23 生成AI／AIエージェントのコスト管理（TPM/コンカレンシ制御）

24 生成AI／AIエージェントのマルチモデル/ルーティング（品質/コスト最適）

25 生成AI／AIエージェントのデータガバナンス（ログ匿名化/保持期間）

26 生成AI／AIエージェントの災対/バックアップ（モデル/インデックスDR）

27 生成AI／AIエージェントの運用Runbook/SOP（障害/逸脱対応）

28 生成AI／AIエージェントのベンチマーク/負荷試験（p95/p99測定）

29 生成AI／AIエージェントのエネルギー/冷却要件（ラック密度）

30 生成AI／AIエージェントの規制対応（NIST AI RMF/EU AI Act）

31 AIエージェントのツール実行基盤（外部API/DB/SaaS連携の安全プロキシ）

32 AIエージェントのセッション/状態管理（長期文脈・メモリ）

33 MCP／MCP拡張

34 MCP拡張（MCP-T）

35 AIエージェントのオーケストレーション（ステップ実行／再試行／回路遮断）

36 AIエージェントのアイデンティティ/シークレット管理（最小権限/回転）

37 AIエージェントのネットワーク／クラウド市場

38 生成AI／AIエージェントのGPU/アクセラレータ要件（世代・vRAM・NVLink/InfiniBand対応）

39 生成AI／AIエージェントのGPU/アクセラレータ選定（H100/MI300/推論最適化）

40 生成AI／AIエージェントのvRAM容量要件（大規模トークン長と並列推論）

41 生成AI／AIエージェントのCPU/メモリバランス（前処理・RAG向け）

42 生成AI／AIエージェントのハードウェア市場

43 AIエージェントのガバナンスフェンス（予算/時間/権限上限）

44 AIエージェントの権限制御（最小権限/スコープ制限）

45 AIエージェントのステップ実行/再試行制御（ワークフロー）

46 AIエージェントの観測/監査（決定ログ/ツール呼び出しトレース）

47 AIエージェントのサンドボックス実行（安全なツール呼び出し）

48 AIエージェントの競合回避/優先度調整（資源配分）

49 AIエージェントの外部コールのタイムアウト/回路遮断

50 AIエージェントの依存SLA監視（下位SaaS可用性）

51 AIエージェントのガードレール（入力検査/行動制約/HITL）

52 AIエージェントのパフォーマンスSLO（成功率/ツール失敗率/経路長）

53 AIエージェントのマルチエージェント調停（役割/優先度/資源配分）

54 AIエージェントのマルチエージェント調停（役割/優先度/資源配分）

55 AIエージェントのマルチドメイン境界（ネットワーク分離）

56 AIエージェントのデータ最小化/プライバシー（PII保護/保持期間）

57 AIエージェントのロールアウト戦略（カナリア/シャドー/バージョン固定）

58 AIエージェントのデバッグ/リプレイ（決定過程再現）

59 AIエージェントの人間参加（HITL承認ゲート）

60 AIエージェントのヒューマン停止/緊急停止（Kill Switch）

61 AIエージェントの入出力検証/型保証（JSONモード等）

62 AIエージェントのデータ新鮮度/キャッシュ失効

63 AIエージェントの監査証跡/変更管理（CAB）

64 AIエージェントの逸脱検出/フェイルセーフ（保守的回答）

65 AIエージェントのマルチリージョン/災対（状態複製）

66 AIエージェントのセキュアネットワーク（VPC/PE/ゼロトラスト）

67 AIエージェントの物理エッジ連携（ロボティクス/センサ）

68 AIエージェントの安全審査/リスク階層（高リスク用途）

69 AIエージェントの長期鍵管理/ローテーション（自動化）

70 AIエージェントのシミュレーション/デジタルツイン検証

71 AIエージェントの実験→本番昇格基準（安全/品質/コスト）

72 AIエージェントの統治ダッシュボード（行動/決定の可視化）

73 AIエージェントの物理安全/サイバー物理統合（ゼロトラスト）

74 AIエージェントの影響評価（業務/安全/法的リスク）

【　緒言　】

【　概説・市場・概況　】

1　AIエージェントプラットフォームとインフラストラクチャ

2　AIエージェントのハードウェア市場

3　AIエージェントのインフラ市場

4　生成AI／AIエージェントのネットワーク／クラウド市場

5　HBM（High Bandwidth Memory）市場の概要と動向

【　生成AI／AIエージェントのハードウェア／ネットワーク／インフラの基本設計・基盤整備・最適化　】

6　生成AI／AIエージェントのモデル配布方式（モデルレジストリ/OCI/キャッシュ）

7　生成AI／AIエージェントのストレージ設計（NVMeローカル＋分散FS/オブジェクト）

8　生成AI／AIエージェントのネットワーク帯域/低遅延（重み同期/ベクトル検索）

9　生成AI／AIエージェントの推論最適化（量子化/蒸留/スペキュレイティブ）

10　生成AI／AIエージェントのRAG基盤（ベクトルDB/インデクシング/再構築SLO）

11　生成AI／AIエージェントの低遅延要件（対話UIレイテンシSLO）

12　生成AI／AIエージェントの可用性設計（多AZ/冗長化・自己回復）

13　生成AI／AIエージェントのスケーリング戦略（水平/垂直・オートスケーリング）

14　生成AI／AIエージェントの可観測性（レイテンシ/TPM/キャッシュヒット率）

15　生成AI／AIエージェントのセキュリティ（IAM/暗号化/境界分離/機密計算）

16　生成AI／AIエージェントのインフラ市場

17　生成AI／AIエージェントのLLMOps/CI（評価・回帰テスト/プロンプト・モデル版管理）

18　生成AI／AIエージェントのコスト/FinOps（スケーリング/予算上限/予約・スポット）

19　生成AI／AIエージェントの監視・トレーシング（トークン/レイテンシ/コスト）

20　生成AI／AIエージェントのコスト管理（TPM/コンカレンシ制御）

21　生成AI／AIエージェントのセキュリティ（IAM/ネットワーク分離/暗号化）

22　生成AI／AIエージェントのガードレール/入出力検査（PII/トキシック検知）

23　生成AI／AIエージェントのコスト管理（TPM/コンカレンシ制御）

24　生成AI／AIエージェントのマルチモデル/ルーティング（品質/コスト最適）

25　生成AI／AIエージェントのデータガバナンス（ログ匿名化/保持期間）

26　生成AI／AIエージェントの災対/バックアップ（モデル/インデックスDR）

27　生成AI／AIエージェントの運用Runbook/SOP（障害/逸脱対応）

28　生成AI／AIエージェントのベンチマーク/負荷試験（p95/p99測定）

29　生成AI／AIエージェントのエネルギー/冷却要件（ラック密度）

30　生成AI／AIエージェントの規制対応（NIST AI RMF/EU AI Act）

31　AIエージェントのツール実行基盤（外部API/DB/SaaS連携の安全プロキシ）

32　AIエージェントのセッション/状態管理（長期文脈・メモリ）

33　MCP／MCP拡張

34　MCP拡張（MCP-T）

35　AIエージェントのオーケストレーション（ステップ実行／再試行／回路遮断）

36　AIエージェントのアイデンティティ/シークレット管理（最小権限/回転）

37　AIエージェントのネットワーク／クラウド市場

38　生成AI／AIエージェントのGPU/アクセラレータ要件（世代・vRAM・NVLink/InfiniBand対応）

39　生成AI／AIエージェントのGPU/アクセラレータ選定（H100/MI300/推論最適化）

40　生成AI／AIエージェントのvRAM容量要件（大規模トークン長と並列推論）

41　生成AI／AIエージェントのCPU/メモリバランス（前処理・RAG向け）

42　生成AI／AIエージェントのハードウェア市場

43　AIエージェントのガバナンスフェンス（予算/時間/権限上限）

44　AIエージェントの権限制御（最小権限/スコープ制限）

45　AIエージェントのステップ実行/再試行制御（ワークフロー）

46　AIエージェントの観測/監査（決定ログ/ツール呼び出しトレース）

47　AIエージェントのサンドボックス実行（安全なツール呼び出し）

48　AIエージェントの競合回避/優先度調整（資源配分）

49　AIエージェントの外部コールのタイムアウト/回路遮断

50　AIエージェントの依存SLA監視（下位SaaS可用性）

51　AIエージェントのガードレール（入力検査/行動制約/HITL）

52　AIエージェントのパフォーマンスSLO（成功率/ツール失敗率/経路長）

53　AIエージェントのマルチエージェント調停（役割/優先度/資源配分）

54　AIエージェントのマルチエージェント調停（役割/優先度/資源配分）

55　AIエージェントのマルチドメイン境界（ネットワーク分離）

56　AIエージェントのデータ最小化/プライバシー（PII保護/保持期間）

57　AIエージェントのロールアウト戦略（カナリア/シャドー/バージョン固定）

58　AIエージェントのデバッグ/リプレイ（決定過程再現）

59　AIエージェントの人間参加（HITL承認ゲート）

60　AIエージェントのヒューマン停止/緊急停止（Kill Switch）

61　AIエージェントの入出力検証/型保証（JSONモード等）

62　AIエージェントのデータ新鮮度/キャッシュ失効

63　AIエージェントの監査証跡/変更管理（CAB）

64　AIエージェントの逸脱検出/フェイルセーフ（保守的回答）

65　AIエージェントのマルチリージョン/災対（状態複製）

66　AIエージェントのセキュアネットワーク（VPC/PE/ゼロトラスト）

67　AIエージェントの物理エッジ連携（ロボティクス/センサ）

68　AIエージェントの安全審査/リスク階層（高リスク用途）

69　AIエージェントの長期鍵管理/ローテーション（自動化）

70　AIエージェントのシミュレーション/デジタルツイン検証

71　AIエージェントの実験→本番昇格基準（安全/品質/コスト）

72　AIエージェントの統治ダッシュボード（行動/決定の可視化）

73　AIエージェントの物理安全/サイバー物理統合（ゼロトラスト）

74　AIエージェントの影響評価（業務/安全/法的リスク）

75　AIエージェントのKPI設計（業務成果/逸脱率/介入率）

76　オンプレ：GPUラック電力/冷却/ファブリック設計（IB/RoCE）

77　クラウド：VPC/PE/機密計算/KMS・鍵管理