企業がAIエージェントを活用して生産性を高める一方で、その運用ライフサイクルを適切に管理する仕組みが不可欠であることが明らかになった。NVIDIAが提供する「NeMo」を活用したAIエージェントライフサイクル管理の仕組みは、企業が複数の専門性を持つエージェントを効果的に導入・運用するための基盤となる。Gartnerの予測によると、2028年までに企業向けソフトウェアの33％がエージェント型AIを内包する見込みで、現状の1％から急拡大する。この成長を支えるには、開発から運用、改善までの一連のプロセスを体系化する必要がある。 NVIDIAのアプローチは、データ収集からトレーニング、評価、展開、更新までを連続的に管理する仕組みを提供。特に注目すべきは「データフライホイール」の概念で、ユーザーのフィードバックや環境データを継続的に収集・再利用することで、モデルが時間とともに進化し、精度と適応性を高める仕組みだ。また、小規模言語モデル（SLM）の微調整を支援するノートブックツールや、NVIDIA Nemotronシリーズのオープンモデルを活用することで、企業独自のタスクに最適化したエージェントの構築が可能になる。 実際の導入事例では、通信企業がNeMoで構築した多エージェントシステムにより、請求・販売のカスタマージャーニーを自動化。低遅延かつ高精度な対応が実現し、コスト削減とパーソナライズされたサービス提供が可能になった。AT&TはNeMoとNIMマイクロサービスを活用し、コールセンターの分析コストを84％削減。自動車業界では、ドライバー行動に合わせて適応する車載アシスタントの開発も進み、クラウドとエッジの連携を実現。セキュリティ分野では、エグゼクティブを標的とする高リスクのスパム攻撃を迅速に検出するマルチエージェントシステムが構築され、誤検知を低減しながら脅威の相関分析を強化している。 これらの事例から、AIエージェントの導入は単なる技術導入ではなく、継続的な監視・改善・再訓練を伴う「人間とAIの協働」の仕組みが求められる。NVIDIAは、NeMo、Nemotron、NIMを統合したエコシステムを提供し、企業が迅速かつ安全にエージェント型AIを展開できる基盤を整えている。今後、AIエージェントの成功は、技術の進化だけでなく、そのライフサイクル管理の質にかかっている。