Mistral AIは、企業向けの本格的なAI運用基盤「Mistral AI Studio」を発表した。多くの企業がAIのプロトタイプ（コピロット、チャットインターフェース、要約ツールなど）を数多く開発しているが、その多くは生産環境への移行に失敗している。原因はモデルの性能不足ではなく、プロトタイプから本番環境への移行を支える信頼性のある基盤が欠如していることにある。開発チームは、評価体制がなく、プロンプトはNotionで手動で調整され、デプロイは一時的なスクリプトで行われ、精度の向上か低下かすら判断がつかない状態が一般的だ。 Mistral AIは、企業の数百件の事例を分析し、AIの本番運用における最大の課題は「プロトタイプと本番の間のギャップ」にあると結論づけた。このギャップを埋めるには、観測性、継続的改善、セキュリティ、ガバナンスを統合したインフラが必要だと判断。その解決策として、3つの柱からなるMistral AI Studioを提供。 第一に「観測性（Observability）」。AIの動作を可視化し、実行ログや評価結果を追跡できる。エクスプローラーでトラフィックをフィルタリング、ジャッジ（評価ロジック）を自作し、本番での使用データを自動で評価データセットに変換。これにより、改善の根拠がデータに基づくものになる。 第二に「エージェントランタイム（Agent Runtime）」。Tempoarルーティンを基盤に、複数ステップのビジネスプロセスを信頼性高く実行。リトライや長時間処理でも一貫性を保ち、大容量データの処理やオブジェクトストレージ連携も可能。実行記録はテレメトリとして収集され、監査・分析に活用。 第三に「AIレジストリ（AI Registry）」。プロンプト、モデル、データセット、ジャッジなど、AI開発のすべての資産をバージョン管理。所有者、改訂履歴、アクセス制御、承認プロセスを統合。本番環境への移行にあたっては、ガバナンスと再現性が保証される。 Mistral AI Studioは、自社で数百万ユーザーを支える大規模AIシステムの運用経験をもとに開発。企業がAIを「実験」から「信頼できる基盤」として運用できるよう、一連のプロセスを統合。AIの本番導入を、ソフトウェア開発と同様の厳密さで実現する。本プラットフォームは、企業のAI戦略を本格化させるための次世代基盤として注目されている。