AI を安全確実に開発運用するための
包括的なソフトウェアプラットフォーム
本番運用まで想定した
AI開発
ができていますか？
生成AIやAIエージェントの活用が進む一方で、
多くの企業が「PoC止まり」という課題に直面しています
研究環境から
本番環境へ移行できない
モデル運用・デプロイ・最適化まで含めた本番基盤の構築が難しく、PoCから先へ進めない
OSSベースでは、
本番運用に不安が残る
数百に及ぶ依存関係の管理、CVE 対応、互換性の維持など、メンテナンスに多大なリソースを要する
AI ソフトウェアスタック
の維持に手が回らない
数百に及ぶ依存関係の管理、CVEパッチへの個別対応、バージョンアップ時の互換性確認など、膨大な工数がかかる
NVIDIA AI Enterpriseは
企業が生成 AIを安全に本番運用
するための、
NVIDIA 公式ソフトウェアプラットフォームです
AI エージェントのトレーニング、最適化、デプロイを実行できる機能群を一式提供。
クラウドネイティブなアーキテクチャにより、
クラウド・オンプレ・エッジを問わず同じ基盤で動作します。
NVIDIA AI Enterpriseとは
企業が生成AIを
「 安全に本番運用する 」ための、
NVIDIA公式ソフトウェアプラットフォーム
POINT
01
ユースケースを
素早く形に
NIM・Blueprints・NeMo など、AI エージェント構築に必要なツールが一式揃っています。
ツールを組み合わせる手間なく、すぐに使い始めることができます。RAG・推論 API・ワークフロー連携など、実用的な機能群を即時活用可能です。
NVIDIA NIM
Blueprints
NeMo
POINT
02
エンタープライズ級の
セキュリティ
毎月のCVEパッチ対応、コンプライアンス要件への準拠、長期サポートブランチ（LTSB）による安定運用。機密データを守りながら、安心してAIを本番稼働させることができます。
CVEパッチ対応
LTSB
コンプライアンス
POINT
03
最適化されたスタックで
TCO 最大 5 倍削減
GPU に最適化されたコンテナ環境を提供。依存関係の管理や個別チューニングが不要になり、運用コストを大幅に削減。OSS の自前管理と比べ、TCOを最大 5 倍削減できます。
TCO 最大5倍削減
コンテナ
GPU最適化
POINT
04
クラウドでもオンプレでも
同じ基盤で動く
クラウド・データセンター・エッジ・ワークステーション、あらゆる環境に対応。「外部にデータを出せない」という課題にも、オンプレ運用で安全に応えます。AWS・Azure・GCP など主要クラウドにも対応しています。
マルチ環境対応
オンプレ
クラウド
INTRODUCTION
NVIDIA AI Enterprise
の主要コンポーネント
NVIDIA AI Enterprise は
次のような主要要素で構成されています
Application
Software layer（アプリ層）
AIの“知能部分や処理ロジック”を担う
ソフトウェア群
NVIDIA NIM
（Inference Microservices）
基盤モデルや推論サービスをコンテナですぐデプロイできるマイクロサービス。モデルの推論・API化を高速化します。
NVIDIA NeMo
（生成 AIフレームワーク）
AI モデルの 構築・評価・ファインチューニング・監視・ガードレール までをサポートする ツールキット。大規模なエージェント型 AI 構築にも対応。
Blueprintsや
RAGビルディングブロック
定型的なワークフロー例やサンプルで開発 / 導入を加速。
Infrastructure
Software layer（インフラ層）
AIを安定して動かし続けるための土台部分
ドライバ類（GPU/ ネットワーク）
GPUやネットワークデバイスなどを動作させる基本ソフトウェア。
Kubernetes Operator
GPU やネットワークリソースを
Kubernetes上で管理。
Base Command Manager
GPU クラスタ管理ツール
（DGX 環境などで利用）
| 機能 | 役割 |
|---|---|
| NIM / NeMo / Blueprints | 学習・推論・実装 |
| Kubernetes Operator / Base Command Manager | AI基盤を管理・運用 |
| 検証済み構成とサポート | 安定と信頼性を保証 |
| クラウド/オンプレ/エッジ対応 | 場所を選ばない設計 |
様々な基盤環境で実行可能な
アプリケーション開発支援ソフトウェアを提供
アプリ層
NVIDIA TAO
・転移学習
・モデル軽量化
NVIDIA NeMo
・生成AIフレームワーク
・カスタムモデル構築ワーク
NVIDIA Riva
・音声AI
・会話AI
Blueprints
・対話型アプリケーション
・ソリューションガイド
NVIDIAによる検証・サポート
信頼性
NVIDIAによるGPUソフト
ウェアの動作検証済み
互換性
NVIDIAによるGPUソフト
ウェアの動作検証済み
サポート体制
NVIDIAによるGPUソフト
ウェアの動作検証済み
Try AI Model
NVIDIAが提供するAI開発の入り口
NIM API endpoints と GitHub の生成 AI サンプルを使って、「AIモデルを探索」、「モデルをすぐ API で試す」、
「サンプル構成をベースに自分のアプリへつなぐ」ことが可能。手軽にRAG や Agentic AI を始められます。
この環境利用をお勧めしたい方
Blueprints で
サンプル実装から始める
GPU インスタンスで動かす
将来的にセルフホストや
本番展開へ移す
まずは 生成 AI を手早く試したい 人
AG や AI エージェントを サンプルから始めたい 人
後で自社環境や本番環境へ移す前提 で検証したい人
GPU や推論最適化を なるべく NVIDIA 側の整備に乗せたい 人
会員登録不要、無料で利用できるデモ環境はこちら
「AI モデルを試すだけ」で終わらず、実装・検証・GPU 実行・本番展開まで同じ流れで進めやすい
※研究・開発・テストは Developer Program 経由で無料、本番移行には NVIDIA AI Enterprise ライセンスが必要
CASE STADY
導入事例
NVIDIA AI Enterprise は様々な業種業態で利用されています。
どの機能を利用して何を実現しているのかその事例の一部をNVIDIAのケーススタディより抜粋してご紹介します。
社内の化学・技術文書
業務ドキュメント
エンジニアリング知識
Shell plc：社内AIチャットボット
(エネルギー業界)
大手エネルギー企業 Shell は、NVIDIAのNeMo フレームワークを使って
社内知識を検索できるRAG型AIアシスタントを構築。
使用技術
- NVIDIA NeMo
- RAG（Retrieval Augmented Generation）
- カスタムLLM
効果
- 社内技術情報をすぐ検索できる
- エンジニアの業務効率向上
- ドメイン特化AIの構築
RAG
AIエージェント機能
マルチモーダル入出力
村田製作所(メーカー)
NVIDIA NeMo Guardrails を採用｡社内向け生成AIアプリケーションを内製開発し、
従業員の業務支援を行うAIアシスタントとして活用。
使用技術
- NVIDIA NeMo
- NVIDIA NeMo Guardrails
- RAG（Retrieval-Augmented Generation）
効果
- 社員 約3万人が利用する社内AIツールに成長
- 1人あたり月約3時間の業務削減
- セキュリティを確保した生成AI利用環境を実現
LICENSE
ライセンスについて
NVIDIA AI Enterprise のライセンス費用はGPU 単位・期間単位で契約し、クラウド版・オンプレ版のどちらでも、
同じライセンスモデルが使えます。また一部の NVIDIA GPU には ソフトウェアライセンスが付属 するケースもあります。
以下に基本的なライセンスの考え方を記載いたします。
1.基本的なライセンスモデル
サブスクリプション型（Subscription）であり年間契約 を基本と
する料金体系です。
サブスクリプションには ソフトウェア利用権＋サポート
（Business Standard：平日9時～17時） が含まれています
2.ライセンスの単位と課金方法
NVIDIA AI Enterprise は 基本的に GPU 単位でライセンスを購入 します。
ソフトウェアの更新ライン
（バージョンの系統）
NVIDIA AI Enterprise にはブランチと呼ばれるソフトウェアの更新ライン（バージョンの系統）があります。
AI開発の各フェーズに合わせて選択頂ける仕組みになっています。
| 区分 | Feature Branch（FB） |
Production Branch（PB） |
Long-Term Support Branch（LTSB） |
|---|---|---|---|
| 向いている用途 | 開発・検証・研究・PoC | 一般的な本番利用 | 規制業界・厳格な変更管理 |
| 課題 |
新しい機能をすぐ評価したい PoC を早く回したい 研究開発で最新機能を追いたい |
本番環境に載せたい 新しさと安定性のバランスを取りたい 一般的な企業システムとして運用したい |
金融、公共、医療など変更管理が厳しい 一度入れた構成を長く安定利用したい 頻繁な更新を避けたい |
| 位置づけ | 新機能重視 | 本番運用の標準 | 長期安定運用重視 |
| 重視するもの | 最新性 | 安定性と新しさのバランス | 長期サポートと変更抑制 |
| 更新の考え方 | 速い | 定期的 | より慎重 |
| 更新頻度 | 毎月 | 6ヶ月ごと | 30ヶ月ごと |
| サポート期間 | 1か月 | 9か月 | 3年 |
※注意：クラウド版の価格についてはご利用のクラウドベンダーへご確認ください。
オンプレ環境では年間サブスクリプション型が一般的で、当社のような認定パートナー経由で契約が可能です。
また、特定のGPUでは購入時に サブスクリプションライセンスが付属する製品もあります。尚、ライセンスは NGCに（アカウント登録 + アクティベーション） を行う必要あります。また、GPU 仮想化（vGPU）を使うには 別ライセンスが必要 な場合がありますので、用途に応じてご確認下さい。
CONTACT