AIエージェントの実行基盤・運用管理総覧白書2026年版

■ 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

■目次■

【　概説・市場・概況　】

1　AIエージェントプラットフォームとインフラストラクチャ

2　AIエージェントのハードウェア市場

3　AIエージェントのインフラ市場

4　生成AI／AIエージェントのネットワーク／クラウド市場

5　HBM（High Bandwidth Memory）市場の概要と動向

【　生成AI／AIエージェントのハードウェア／ネットワーク／インフラの基本設計・基盤整備・最適化　】

6　生成AI／AIエージェントのモデル配布方式（モデルレジストリ/OCI/キャッシュ）

7　生成AI／AIエージェントのストレージ設計（NVMeローカル＋分散FS/オブジェクト）

8　生成AI／AIエージェントのネットワーク帯域/低遅延（重み同期/ベクトル検索）

9　生成AI／AIエージェントの推論最適化（量子化/蒸留/スペキュレイティブ）

10　生成AI／AIエージェントのRAG基盤（ベクトルDB/インデクシング/再構築SLO）

11　生成AI／AIエージェントの低遅延要件（対話UIレイテンシSLO）

12　生成AI／AIエージェントの可用性設計（多AZ/冗長化・自己回復）

13　生成AI／AIエージェントのスケーリング戦略（水平/垂直・オートスケーリング）

14　生成AI／AIエージェントの可観測性（レイテンシ/TPM/キャッシュヒット率）

15　生成AI／AIエージェントのセキュリティ（IAM/暗号化/境界分離/機密計算）

16　生成AI／AIエージェントのインフラ市場

17　生成AI／AIエージェントのLLMOps/CI（評価・回帰テスト/プロンプト・モデル版管理）

18　生成AI／AIエージェントのコスト/FinOps（スケーリング/予算上限/予約・スポット）

19　生成AI／AIエージェントの監視・トレーシング（トークン/レイテンシ/コスト）

20　生成AI／AIエージェントのコスト管理（TPM/コンカレンシ制御）

21　生成AI／AIエージェントのセキュリティ（IAM/ネットワーク分離/暗号化）

22　生成AI／AIエージェントのガードレール/入出力検査（PII/トキシック検知）

23　生成AI／AIエージェントのコスト管理（TPM/コンカレンシ制御）

24　生成AI／AIエージェントのマルチモデル/ルーティング（品質/コスト最適）

25　生成AI／AIエージェントのデータガバナンス（ログ匿名化/保持期間）

26　生成AI／AIエージェントの災対/バックアップ（モデル/インデックスDR）

27　生成AI／AIエージェントの運用Runbook/SOP（障害/逸脱対応）

28　生成AI／AIエージェントのベンチマーク/負荷試験（p95/p99測定）

29　生成AI／AIエージェントのエネルギー/冷却要件（ラック密度）

30　生成AI／AIエージェントの規制対応（NIST AI RMF/EU AI Act）

31　AIエージェントのツール実行基盤（外部API/DB/SaaS連携の安全プロキシ）

32　AIエージェントのセッション/状態管理（長期文脈・メモリ）

33　MCP／MCP拡張

34　MCP拡張（MCP-T）

35　AIエージェントのオーケストレーション（ステップ実行／再試行／回路遮断）

36　AIエージェントのアイデンティティ/シークレット管理（最小権限/回転）

37　AIエージェントのネットワーク／クラウド市場

38　生成AI／AIエージェントのGPU/アクセラレータ要件（世代・vRAM・NVLink/InfiniBand対応）

39　生成AI／AIエージェントのGPU/アクセラレータ選定（H100/MI300/推論最適化）

40　生成AI／AIエージェントのvRAM容量要件（大規模トークン長と並列推論）

41　生成AI／AIエージェントのCPU/メモリバランス（前処理・RAG向け）

42　生成AI／AIエージェントのハードウェア市場

43　AIエージェントのガバナンスフェンス（予算/時間/権限上限）

44　AIエージェントの権限制御（最小権限/スコープ制限）

45　AIエージェントのステップ実行/再試行制御（ワークフロー）

46　AIエージェントの観測/監査（決定ログ/ツール呼び出しトレース）

47　AIエージェントのサンドボックス実行（安全なツール呼び出し）

48　AIエージェントの競合回避/優先度調整（資源配分）

49　AIエージェントの外部コールのタイムアウト/回路遮断

50　AIエージェントの依存SLA監視（下位SaaS可用性）

51　AIエージェントのガードレール（入力検査/行動制約/HITL）

52　AIエージェントのパフォーマンスSLO（成功率/ツール失敗率/経路長）

53　AIエージェントのマルチエージェント調停（役割/優先度/資源配分）

54　AIエージェントのマルチエージェント調停（役割/優先度/資源配分）

55　AIエージェントのマルチドメイン境界（ネットワーク分離）

56　AIエージェントのデータ最小化/プライバシー（PII保護/保持期間）

57　AIエージェントのロールアウト戦略（カナリア/シャドー/バージョン固定）

58　AIエージェントのデバッグ/リプレイ（決定過程再現）

59　AIエージェントの人間参加（HITL承認ゲート）

60　AIエージェントのヒューマン停止/緊急停止（Kill Switch）

61　AIエージェントの入出力検証/型保証（JSONモード等）

62　AIエージェントのデータ新鮮度/キャッシュ失効

63　AIエージェントの監査証跡/変更管理（CAB）

64　AIエージェントの逸脱検出/フェイルセーフ（保守的回答）

65　AIエージェントのマルチリージョン/災対（状態複製）

66　AIエージェントのセキュアネットワーク（VPC/PE/ゼロトラスト）

67　AIエージェントの物理エッジ連携（ロボティクス/センサ）

68　AIエージェントの安全審査/リスク階層（高リスク用途）

69　AIエージェントの長期鍵管理/ローテーション（自動化）

70　AIエージェントのシミュレーション/デジタルツイン検証

71　AIエージェントの実験→本番昇格基準（安全/品質/コスト）

72　AIエージェントの統治ダッシュボード（行動/決定の可視化）

73　AIエージェントの物理安全/サイバー物理統合（ゼロトラスト）

74　AIエージェントの影響評価（業務/安全/法的リスク）

75　AIエージェントのKPI設計（業務成果/逸脱率/介入率）

76　オンプレ：GPUラック電力/冷却/ファブリック設計（IB/RoCE）

77　クラウド：VPC/PE/機密計算/KMS・鍵管理

78　エッジ：軽量化（量子化/蒸留）とOTA更新

79　小規模：マネージド推論＋最小RAG

80　中規模：Kubernetes＋モデルレジストリ/オートスケール

81　大規模：マルチリージョン/ルーティング/DR（RPO/RTO）

82　低成熟：データ匿名化/最小権限/手動ゲート

83　中成熟：LLMOps評価CI/監視/ABテスト

84　高成熟：SLO/FinOps/コストSLA統合

85　業務特化：規制準拠（EU AI Act/PII/DLP）

【　生成AI／AIエージェントのネットワーク構成　】

86　オンプレ：GPUラック電力/冷却/設置密度

87　オンプレ：ファブリック（InfiniBand/RoCE）設計

88　オンプレ：モデル配布/キャッシュノード

89　クラウド：スポット/予約/サーバレス最適化

90　クラウド：VPC/PE/プライベートエンドポイント

91　クラウド：KMS/機密計算オプション

92　エッジ：リモート管理/OTA更新

93　エッジ：量子化/蒸留で軽量化

94　エッジ：接続断/同期戦略（バッファ）

95　エッジ：権限サンドボックス/デバイス証明（TPM）

【　ガバナンス要件　】

96　ガバナンス：EU AI Act分類/通知

97　ガバナンス：EU AI Act分類/通知

98　コスト：トラフィック予測と上限

99　契約：SaaS ToS/データ処理補遺

100　契約：第三者APIの審査/退出手順

101　施設運用：エネルギー/SLA制約下最適化

102　購買/調達：支出上限/相見積もり強制

103　法務：契約/法的リスクの自動エスカレーション

104　倫理：高リスク用途の申告/記録

105　監査：行動/計画ログの不可改ざん性

106　多言語：トークナイザ差異評価

107　セキュリティOps：権限昇格の抑止制御

108　セキュリティ：I/Oフィルタ＋脱漏防止

109　開発者向け：プロンプト/モデルの版管理

110　ITOps：自動修復のスコープ制限

111　災対：長期実行の途中復旧/再開

112　災対：長期実行の途中復旧/再開

【　運用要件　】

113　運用：逸脱検知/人手エスカレーションSLO

114　運用：p95/p99/TPMの可視化

【　産業別・セクター別編成　】

115　規制産業：PII/DLP/監査証跡

116　製造自動化：安全規格/非常停止統合

117　製造：現場RAG＋オンサイトキャッシュ

118　金融：機密計算/プライベート接続

119　金融オペ：取引制限/二重承認

120　医療：入力/出力検証と人間承認

121　医療支援：高リスク手技の人手介入

122　コンタクトセンター：低遅延SLO/回線冗長

123　文書生成：テンプレ/出力検査/改訂追跡

124　物流最適化：シミュレーション検証必須

【　業務特化別編成　】

125　業務特化：CRM/財務/ITOpsなどの権限制御/審査フロー

126　検索/RAG：インデクス再構築SLO

【　ハードウェア、インフラ志向の主なプラットフォーム　】

127　Nvidia

128　OpenAI

129　Oracle Cloud Infrastructure

130　Oracle

131　Amazon Web Services (AWS)

132　AMD

133　Cisco Systems

134　CrewAI

135　ABEJA

136　Adept AI Labs

137　AgentHub

138　Aisera

139　Alibaba Cloud

140　Amelia (IPsoft)

141　Anthropic

142　Aperio.ai

143　Apple

144　Baidu AI Cloud

145　Cerebras Systems

146　Cognition Labs

147　Cyber Bangla Ltd.

148　Dell Technologies

149　Fujitsu

150　Globality

151　Google / Google DeepMind

152　Microsoft

153　Hitachi

154　HP Inc.

155　HPE（Hewlett Packard Enterprise）

156　IBM

157　Indo-Sakura Software

158　Indo-Sakura Software

159　Intel

160　Intuit

161　Juniper Networks

162　Kanerika

163　Lenovo

164　Meta

165　Moveworks

166　Perplexity AI

167　Preferred Networks

168　Rinna Co., Ltd.

169　Salesforce

170　SAP

171　ServiceNow

172　SG Analytics

173　SoftBank Group

174　Techfirm

175　Tenstorrent

176　Toyota

177　Turing Inc.

178　UiPath

179　Entrans

【　最新の研究開発動向　】

180　参照駆動・可逆的高速化による自己回帰復号の最適化設計

181　経験混合（MoE）モデルにおけるCPU-GPU協調による高速推論基盤の最前線

182　大規模言語モデルの効率的学習を支える最新並列化技術

183　FP6量子化が拓く次世代AI推論基盤の最前線

184　高次元画像生成の高速化技術と最新動向

185　エクサスケール・コンピューティングと次世代GPUアーキテクチャの革新

186　伸縮自在トランスフォーマーの設計原理と配備実務

187　ディープラーニング用ハードウェア最前線：GPU・XPU・メモリ階層・相互接続の実践設計

188　2025年版FPGA産業地図とAI時代の実装戦略

189　AIにおけるFPGAとGPUの実践比較と最適アーキテクチャ設計

190　CPUのみで挑む大規模リアルタイムメッシュ再構成の設計戦略

191　品質を落とさずGPUメモリを削減するKVキャッシュ最適化の設計論

192　ローカルLLM実行におけるCPUとGPUの最適選択と設計指針

193　GPUクラスターの最新アーキテクチャと実務設計ガイド

194　TensorRT-LLMで実現するLLM推論最適化とエンタープライズ配備設計

195　低ビット量子化LLMの評価設計と運用指針

196　伸縮トランスフォーマーと推論高速化の統合設計

197　インメモリ・コンピューティングとHW-NASによるエッジAI最適化の設計原理

198　トリリオン時代のLLMスケーリング設計と学習インフラ最適化

199　オンデバイス学習と効率的ファインチューニングの設計原理と実装ガイド

200　超低ビット量子化とMoE推論最適化によるLLMの大規模展開設計

201　AI×ハードウェア統合の最新潮流と実装設計指針

202　FPGAによるAIアクセラレーション最適化と産業実装ガイド

203　TensorFlow PluggableDevice実装の実務設計とエコシステム最適化

204　チップレット時代の大規模DNNアクセラレータ設計とマッピング最適化

【　以上　】