TeradataがNVIDIA NeMoとNIMマイクロサービスを統合、AIワークロードの高速化とRAGアプリケーション開発を実現へ

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

TeradataがNVIDIAと協業し新機能を発表
NVIDIA NeMoとNIMマイクロサービスを統合
2025年にNVIDIA AI Enterprise統合を開始

TeradataとNVIDIAの協業によるAI機能強化

TeradataはNVIDIA社との新たな協業により、Teradata VantageにNVIDIA NeMoおよびNVIDIA NIMマイクロサービスを統合したAI機能強化を2024年11月19日に発表した。この統合によってAIワークロードの高速化が実現し、基盤モデルやカスタマイズした大規模言語モデルの開発がより効率的に行えるようになったのだ。^[1]

Teradata VantageCloudの利用企業は、NVIDIA NeMo Retrieverの機能を活用することで、カスタムAIモデルと多様なビジネスデータをシームレスに接続できるようになった。これによってTeradataVantage Cloud上の既存顧客データを高速検索とRAGアプリケーションで効果的に活用できる環境が整備されている。

Teradata VantageCloud LakeのNVIDIA AIアクセラレーテッドコンピュートは2024年11月からAWSで一般提供を開始しており、同年第4四半期には推論機能が追加される予定だ。さらに2025年上半期にはファインチューニング機能の提供が開始され、NVIDIA AI Enterpriseの統合も2025年から順次展開されていく。

TeradataとNVIDIAの協業による機能強化まとめ

項目	詳細
統合サービス	NVIDIA NeMo、NVIDIA NIMマイクロサービス
機能提供時期	AWS一般提供：2024年11月、推論機能：2024年第4四半期、ファインチューニング：2025年上半期
主な機能	AIワークロード高速化、LLM開発支援、RAGアプリケーション開発
対象製品	Teradata VantageCloud Lake

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RAGについて

RAGとは「Retrieval Augmented Generation」の略称で、大規模言語モデルの性能を向上させるための技術アプローチを指す。この技術は既存のデータベースや文書から関連情報を検索し、AIモデルの出力を補強する役割を果たしている。

外部データソースからの情報検索と統合
より正確で文脈に即した応答の生成
最新情報の反映と hallucination の低減

TeradataとNVIDIAの協業では、RAG技術をTeradata VantageCloud上で効率的に実装することが可能となった。NVIDIA NeMo Retrieverの統合により、企業の既存データを活用した高精度な検索と応答生成が実現し、ビジネスにおけるAI活用の幅が大きく広がっている。

参考サイト

^ PR TIMES. 「テラデータ、NVIDIAと協業し、ワールドクラスのAI機能をハイブリッドクラウド環境で提供 | 日本テラデータ株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000206.000018629.html, (参照 24-11-20).
NVIDIA. https://www.nvidia.com/ja-jp/

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