NVIDIAとLangChain、NemoClaw発表

AI開発フレームワークを提供するLangChain（ラングチェーン）社と半導体大手のNVIDIA（エヌビディア）社は、企業が高度に制御可能（統制管理された）な「AIエージェント（自律的にタスクを完了するAIシステム）」を安全に構築するための設計図「NemoClaw for LangChain Deep Agents blueprint（ネモクロウ・フォー・ラングチェーン・ディープ・エージェント・ブループリント）」を共同で発表しました。この設計図は、オープンソースのAIモデル、制御用ハーネス、および保護された実行環境をパッケージ化したもので、企業が独自のデータを用いてAIの品質、稼働コスト、応答速度を容易に最適化できるようにします。

1. 3つのコアテクノロジーで構成されるオープンスタック

NemoClawブループリントは、企業がAIエージェントシステム全体を自社IP（知的財産）としてコントロールできるよう、以下の3つのオープンなレイヤーを統合しています：

• ​オープンモデル層（NVIDIA Nemotron 3 Ultra）​​：企業独自の業務に合わせてカスタマイズやファインチューニング（追加学習）が行えるオープンな高性能大規模言語モデル。
• ​チューニングされたエージェント・ハーネス層（LangChain Deep Agents Code）​​：AIの長期的かつ複雑な思考（プランニング）、ツール実行、メモリ保持、タスク実行などを統括する制御部分。Nemotron 3 Ultra向けに最適化されたプロファイルが同梱されています。
• ​ガバナンス対応ランタイム層（NVIDIA OpenShell）​​：サンドボックス（他の環境から隔離された安全な領域）でエージェントを実行し、AIがどのシステムやデータ、ツールとどのように対話するかを厳格にルール・ポリシー制御するセキュアな実行環境。

2. 圧倒的なコストパフォーマンスの証明

LangChainのエージェント評価ベンチマーク（AIの総合テスト）において、「Nemotron 3 Ultra」にチューニングされた「Deep Agents Code」を組み合わせたシステムは、総合評価スコア0.86という優れた性能を実証しました。そして、このタスクをこなすための推論コスト（AIが考えるのにかかった計算費用）はわずか4.48ドルであり、同等の性能を示した他社のクローズド（クローズドソースの商用）モデル（推論コスト43.48ドル）と比較して、約10分の1（10x lower cost）に抑えられることが明らかになりました。

3. 低コスト化がもたらす開発サイクルの革新

AIエージェントの推論コストが大幅に下がることは、単なるランニングコストの削減に留まりません。開発ライフサイクルにおいて「より多くのバリエーションのプロンプトの評価」「大規模なテストデータセット（エバリュエーションスイート）の常時実行」「特定分野に特化した複数の専門エージェントの組み合わせ検証」が可能となり、AIエージェントの継続的な性能改善と信頼性の向上を加速させます。

NVIDIAの創設者兼CEOであるJensen Huang（ジェンセン・フアン）氏は、「スーパーエージェントが到来した。未来のAIは一斉均一ではなく、企業が独自データやワークフローに基づいて独自のAIを構築し、安全に実行するようになる」とコメントしています。多くの企業がセキュアかつ安価に自社専用のAIエージェントを本番運用に載せるための明確な道筋を示した今回の発表は、単一のクラウドAIサービスに依存しない「自社独自のAI知能（IP）」の確立を後押しし、エンタープライズ市場におけるAI活用のフェーズを一段引き上げるものと見られます。

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