AIエージェントの実行基盤・運用管理総覧白書2026年版　PDF版

129,800円(内税)

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　　［出版日］

2025年12月22日

　　［ページ数］

A4判／約1,340ページページ
（※　バインダー製本と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。）

　　［発行］

監修・発行：　一般社団法人次世代社会システム研究開発機構

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　　［レポート内容］

■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

［以上］