この記事は、2026/3/18に公開された「Cloudera Agent Studio and NVIDIA Bring Next-Gen Agents to Enterprise AI」の翻訳です。
自律エージェントは、各段階で人間の指示を必要とせずに、複雑な目標に向かって行動します。企業環境においてこれらのエージェントを導入するには、より厳格な課題が伴います。エージェントは、異種混在のデータシステムを適切に処理し、コンプライアンス、監査、データ主権に関する要件を満たし、すべてのデータを組織の運用境界内に保持する必要があります。
長期エージェントは自律型 AI の新しいクラスを代表し、単一のタスクにとどまらず、数十もの連続した意思決定を通じて目標を追求し、コンテキストを維持しながら数時間から数日間にわたるワークフローを実行します。企業規模になると、これらの課題はすべて増幅されます。
エンタープライズ AI エージェント向けに構築されたアーキテクチャ
Cloudera は、これらの課題にまさに取り組むために、Cloudera AI Studios の一部である Cloudera Agent Studio を NVIDIA と共同で設計しました。
NVIDIA Nemotron はモデルの基盤を提供します。これは、エージェント型 AI および長期ワークフローにおける高スループット推論要求に対応するために特別に設計されています。
Cloudera Agent Studio は、動的な複数ステップの計画、透過的なマルチエージェント連携、精度を高めるためのコンテキストエンジニアリング、サンドボックス化された実行というアーキテクチャの 4 本の柱で、その基盤の上に構築されるオーケストレーションレイヤーを提供します。それぞれの柱は、自律型エージェントが企業規模で運用される際に生じる特定の要件に対応します。
図1：Cloudera Agent Studio は、NVIDIA NIM を搭載した Cloudera AI Inference とエージェント型 AI 用の Nemotron モデルによるモデルサービングの基盤の上に構築され、反復的なマルチステッププランニング、ツールとスキルによるマルチエージェントコラボレーション、成果物駆動型のコンテキストエンジニアリング、サンドボックス化された実行を通じて、自律的なワークフローをオーケストレーションします。
基盤：NVIDIA Nemotron によるプライベートモデル展開
エンタープライズ AI はデータガバナンスから始まります。プロンプト、専有データ、モデル出力は、組織の運用境界内に留まり、アーキテクチャに妥協することなく、コンプライアンス要件を満たす必要があります。これがプライベート AI の中核的な要件です。つまり、推論スタック全体が企業の外部ではなく、内部で動作することです。
NVIDIA NIM マイクロサービスを搭載した Cloudera AI Inference サービスは、エンタープライズ環境内で直接サービスを提供する高性能でスケーラブルなモデルを可能にし、プロンプト、データ、出力をセキュリティ境界内に保持します。Blackwell GPU や Dynamo-Triton を含む NVIDIA の AI スタックによって高速化されたこのサービスは、高度な推論、ツール使用、長期的なワークフローを備えたエージェント AI 向けの Nemotron モデルファミリーを含む幅広いモデルをサポートしています。この基盤により、組織は自社のデータ上でエンタープライズ AI エージェントを構築し、安全かつ大規模に実行することが可能になります。
Cloudera Agent Studio の 4 つの柱
1. 動的、反復的、多段階計画
エンタープライズのデータ環境はクリーンではありません。実際の導入環境では、スキーマが不整合な数十ものデータベースが存在し、ドキュメントは不十分で、ビジネス上の疑問から適切なデータソースにたどり着くための明確な経路は存在しません。エージェントは実行時にその経路を構築しなければなりません。
Agent Studio のオーケストレーターは、探索を実行の一部として扱います。複雑な要求を複数ステップの計画に分解し、それらを反復的に実行し、各ステップの後に自己評価を行ってから、最終的な処理経路を決定します。この自己修正型の計画ループにより、エージェントは、これまで経験したことのない環境でも信頼性を確保し、多くの連続したステップにわたる長期的なワークフローを維持することができます。
2. マルチエージェントコラボレーション：再利用性と透明性
複雑な企業ワークフローは複数の領域にまたがり、それぞれに異なる推論戦略と専用ツールが必要です。単一のエージェントですべてをカバーしようとしても、どのエージェントにも十分に最適化することはできず、その範囲が広ければ広いほど、エージェントの行動を理解して管理することが難しくなります。
Agent Studio は専門のエージェントを中心に構築されており、それぞれが特定のドメインに特化し、適切なツールを備えており、委任方法を理解しているオーケストレーターによって調整されます。このコラボレーションを透明かつ再利用可能なものにしているのは、エージェント間の通信方法です。各エージェントは構造化された出力を共有プロジェクトのコンテキストに書き込み、後続のエージェントはそれらの出力を明示的で検査可能な入力として活用します。推論の全過程は各段階で追跡可能であり、企業が求める監査可能性と、過去の作業結果を活かして繰り返し利用できる再利用性も備えています。
3. コンテキストエンジニアリング：精度、スピード、コスト
企業規模のデータでは、生データをモデルに直接渡す方法は機能しません。コンテキストウィンドウには有限性があり、非構造化コンテキストが増加するにつれて、ウィンドウの限界に達する前に精度が低下します。
Agent Studio はコンテキストウィンドウを精密機器として扱います。各ステップで、そのエージェントの特定のタスクに関連する情報のみがモデルに渡されます。このアーティファクト主導型設計はトークン消費量を削減し、推論コストとレイテンシーを低減しながら精度を向上させます。この組み合わせこそが、長期的なワークフローを企業規模で扱いやすくしている理由です。
4. サンドボックス化された実行
自律型エージェントが真に強力なのは、ワークフローの要求に応じてツール、スキル、実行コードを動的に生成できることです。Agent Studio はこれらの機能をネイティブにサポートしています。しかし、隔離環境がなければ、エージェントが生成したコードやツールが企業システムに対して直接実行されることになり、許容できないリスクが生じます。
Agent Studio の実行レイヤーは、「デフォルトで隔離」を前提に設計しています。エージェントが生成するすべてのコードとツールの実行は、定義された範囲外のシステムにアクセスできないサンドボックス化されたランタイム内で実行されます。エージェントは、権限を一切持たない状態で開始し、すべてのアクションは、エージェントプロセス自体の中ではなく、インフラストラクチャ層でポリシーによって強制されます。これにより、規制対象産業はエージェントの行動を制限することなく、必要な監査性を得られます。
カスタマーストーリー：エージェント AI がペタバイト規模のデータ分析を変える
Cloudera は、顧客ベース全体で 30 エクサバイトを超える構造化データを管理しており、このアーキテクチャが即座に効果を発揮する構造化データ分析を実現しています。ある大手メディア・エンターテインメント企業は、このソリューションを導入し、業務担当者やデータ分析担当者が、業務データに対して自然言語で問い合わせられるインターフェースを実現しました。彼らのデータ資産は数十のデータベースにまたがり、ペタバイト規模に及んでいましたが、メタデータが矛盾している場合が多く、またドキュメントも不十分でした。
Cloudera Agent Studio は、顧客のプライベートネットワーク内で実行される NVIDIA Nemotron をバックエンドに持つ専用エージェントをオーケストレーションしました。ビジネスユーザーが分析に関する質問を投げると、反復的なプランニングループが発動します。オーケストレーターはデータ資産を探索し、曖昧なスキーマをナビゲートしながら、適切なデータソースを自動的に特定します。分析に SQL では表現しきれない統計処理が求められる場合は、オーケストレーターは適切なコード実行エージェントに委任します。中間結果はアーティファクトとして保存され、長期的なワークフローの中で次のステップへと受け渡されます。生成されたコードはすべてサンドボックス環境で実行され、実行過程全体の完全な監査証跡が保持されます。
かつてはデータエンジニア、開発者、アナリストが順番に作業する必要があったワークフローが、あらゆるビジネスユーザーが利用できるようになりました。エージェントの出力（SQLコマンド、生成されたコード、ビジュアライゼーションを含む）は、共有プロジェクトコンテキストに書き込まれ、それぞれが検査可能かつ監査可能です。これらの成果物は生産パイプラインとしてエクスポートすることも可能です。エージェントが生成するコードは、基盤となるモデルが非決定的であっても決定的であるため、追加の工数をかけずに信頼性が高く、再現性のあるパイプラインとして運用できます。
アーキテクチャを競争優位の武器に
このアーキテクチャのすべての柱は、前の柱の上に築かれています。プライベート推論レイヤーは基盤を提供し、長期的なワークフローに必要な呼び出し量と信頼性を支えます。反復的な計画により、エージェントはこれまで見たことのない環境でもナビゲートできるようになります。複数のエージェントが協働することで、複数ステップにわたる推論に領域特有の精度がもたらされます。アーティファクトに基づくコンテキスト管理により、推論の精度を高めながら、推論コストや遅延を削減できます。サンドボックス化された実行環境により、エージェントはあらかじめ定められた範囲内で安全に動作し、すべての操作が管理され、監査可能になります。
Cloudera と NVIDIA は、Cloudera Agent Studio、NVIDIA NIM を搭載した Cloudera AI Inference、および NVIDIA Nemotron モデルファミリーを通じて、このアーキテクチャを実現しています。両者を組み合わせることで、エンタープライズ AI エージェントを企業データ上で直接、安全かつプライバシーを保ちながら大規模に実行するために必要な、オーケストレーションとエージェント推論の構築基盤が実現します。
