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公開：2025-05-13

ServiceNowとNVIDIA、Apriel Nemotron 15B推論モデルを発表、AIエージェントの進化を加速

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

• ServiceNowとNVIDIAが共同開発した高性能推論モデル「Apriel Nemotron 15B」を発表
• 低レイテンシー、推論コスト削減、エージェンティックAIの高速化を実現
• Workflow Data FabricとNVIDIA NeMoの統合により、AIエージェントの精度向上を目指す

ServiceNowとNVIDIAのパートナーシップ強化によるAIエージェントの進化

ServiceNowとNVIDIAは、2025年5月8日、企業全体にわたって新たなレベルのインテリジェントなAIエージェントを推進するため、両社のパートナーシップを拡充すると発表した。この発表の一環として、共同開発した新たなハイパフォーマンス推論モデル「Apriel Nemotron 15B」を発表したのだ。

Apriel Nemotron 15Bは、オープンソースのLLMで、NVIDIAおよびServiceNowが提供するデータによってポストトレーニングされている。低レイテンシー、推論コストの削減、エージェンティックAIの高速化を実現し、リアルタイムのワークフロー実行に特化している。このモデルは、NVIDIA NeMo、NVIDIA Llama Nemotronポストトレーニングデータセット、およびServiceNowのドメイン固有データを使用し、Amazon Web Services(AWS)上のNVIDIA DGX Cloudによってトレーニングされたのだ。

両社は、NVIDIA NeMoの一部マイクロサービスをServiceNowのWorkflow Data Fabricに統合することで、高速なデータ処理を導入し、モデルの精度とパーソナライズされたユーザー体験を向上させるクローズドループ型のデータ・フライホイールプロセスを推進する計画も発表した。この統合により、エンタープライズのワークフローデータを収集・文脈化し、推論モデルの洗練と最適化を図る。データの利用・処理においては、顧客がセキュリティとコンプライアンスを確保しながら、管理権限を持てるようにガードレールも設けられているのだ。

Apriel Nemotron 15Bモデルとデータ・フライホイール統合の詳細

Knowledge 2025

大規模言語モデル(LLM)とエージェンティックAI

本発表の中心となるのは、大規模言語モデル(LLM)とエージェンティックAIの活用だ。LLMは大量のデータから学習し、人間のようなテキストを生成したり、翻訳したりできる。

• 大規模なデータセットからの学習
• 自然言語処理能力の向上
• 高度な推論能力

エージェンティックAIは、LLMなどの技術を活用し、自律的にタスクを実行できるAIシステムである。Apriel Nemotron 15Bは、このエージェンティックAIをより高速かつ効率的に実現するための基盤技術となるのだ。

Apriel Nemotron 15Bモデルに関する考察

Apriel Nemotron 15Bモデルは、低レイテンシーとコスト削減を実現することで、リアルタイムでのAIアシスタンスを可能にする点が優れている。これにより、顧客対応の迅速化や業務効率の向上に大きく貢献するだろう。しかし、モデルの精度や信頼性、そしてデータプライバシーに関する課題も考慮する必要がある。

今後、モデルの精度向上や、より幅広い業務への適用可能性を高めるための継続的な開発が求められるだろう。また、大規模なデータセットの管理や、セキュリティ、プライバシーに関する対策も重要となる。これらの課題をクリアすることで、より安全で信頼性の高いAIエージェントの普及が期待できるのだ。

さらに、多様なデータソースへの対応や、異なる業界や業務へのカスタマイズ性の向上も重要となる。将来的には、より高度な推論能力や、人間の意思決定を支援する機能の追加も期待したい。ServiceNowとNVIDIAの継続的な協業により、ビジネスにおける複雑性の軽減と生産性向上に貢献する革新的なAIエージェントが実現すると信じている。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「ServiceNowとNVIDIA、企業全体にわたって、新たなレベルのインテリジェントなAIエージェントを推進 | ServiceNow Japan合同会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000157.000029239.html, (参照 25-05-13).
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2. NVIDIA. https://www.nvidia.com/ja-jp/

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