マクニカ、「AI TRY NOW PROGRAM」で「NVIDIA DGX B200システム」を用いたAIエージェントとPhysical AI検証環境の提供を開始

株式会社マクニカ（本社：神奈川県横浜市、代表取締役社長：原 一将、以下マクニカ）クラビス カンパニーは、NVIDIA開発環境上で最新AIソリューションの導入検討時に利用可能なサポートプログラム「AI TRY NOW PROGRAM＊1」にNVIDIA DGX™ B200＊2 システムを追加し、生成AIソリューションの最前線を担うAIエージェントやPhysical AIの事前検証環境の提供を開始することを本日発表いたします。■新たなAIフロンティアへの対応生成AI技術の進化により、AIエージェントやPhysical AIの開発が急速に進展しています。これらの分野では高性能なコンピューティング能力が不可欠であり、最新のNVIDIA BlackwellアーキテクチャのGPUに対する期待が高まっています。特に、このGPUがFP4＊3に対応していることから、省メモリを実現した効率的な学習及び推論環境を提供できる点に注目が集まっています。このような技術革新を取り入れたい企業が増えている一方で、予算承認のための必要な製品知識や導入効果などの情報が不十分といった課題が企業の迅速なAI導入を妨げている状況は続いています。■マクニカ「AI TRY NOW PROGRAM」によるAIエージェントとPhysical AIの加速このような課題を持つ企業に向けて、マクニカは、「AI TRY NOW PROGRAM」にNVIDIA DGX B200 システムを追加することで、企業がNVIDIA NeMo™、NVIDIA NIM™ マイクロサービス、NVIDIA Cosmos™ などの最新技術を利用して、AIエージェントやPhysical AIの実証検証を加速させる環境を提供します。「AI TRY NOW PROGRAM」は、当社エンジニアが最適な技術をあらかじめ厳選し環境を構築しているため、お客様自身でGPU環境を用意する必要はありません。これにより、開発者は複雑なAIモデルのトレーニングとテストを効率よく行い、運用環境をシミュレーションすることで、これまでにないスピードで導入の意思決定をサポートします。■AIエージェントのユースケース「AI TRY NOW PROGRAM」で提供している環境におけるユースケースとして、NVIDIA NeMo Agent Toolkit、NIMを活用したAIエージェントも試すことができます。これは、NVIDIA DGX B200上でNeMo Agent ToolkitやNIMなどを用いてAIエージェントを立ち上げ、APIによりプロンプトを送ることでAIエージェントからレポートを受け取るといった一連の検証を実施することが可能です。画像 : https://newscast.jp/attachments/zwrI9UOMJUzMylsysTmZ.png例）RAGとWeb Searchを組み込んだAIエージェントの検証構成上述したNeMo Agent Toolkitは、使用するLLM、Function（ツール)、WorkflowをYAMLファイルで定義するコンフィグに組み込むことで、簡単にAIエージェントを実装できるライブラリです。実装だけでなく計画～保守メンテナンスまでのAIエージェントのライフサイクル全体をカバーできるため、AIエージェントの開発を進めていた方も、これから始めようと考えている方も、検討の余地があるソリューションとなっています。実際に検証を行うことで、例えば、業務効率化AIエージェントの実装をより早く進めていくことを「AI TRY NOW PROGRAM」にてサポートします。画像 : https://newscast.jp/attachments/ZtT18KnIt6kGpSItrLxo.png検証結果をもとに実装した想定の業務効率化AIエージェント■Physical AIのユースケース昨今、賑わいを見せ始めているPhysical AI向けの検証も「AI TRY NOW PROGRAM」で試すことができます。実際にPhysical AIを検討する際に、NVIDIA Cosmosで生成した合成データ（動画データ）でモデルの学習を実施し、NVIDIA Omniverse™ 環境上でシミュレーションするといったパイプラインの検証を実施するようなユースケースにも対応可能です。画像 : https://newscast.jp/attachments/ukSDEmN1c0YwWPPNDbPn.png例）Physical AI向けのNVIDIA Cosmos、Omniverseの検証マクニカでは、実際にCosmos-Transfer1を用いて動画データ、セグメンテーションデータにプロンプトによる指示を加えることで、Physical AIのモデル学習向け合成データを生成する検証を実施しました。画像 : https://newscast.jp/attachments/o2o2ILF0jS3xdcq12RUj.pngCosmos-Transfer1による合成データ生成■今後の展望マクニカは、NVIDIAプロダクトの一次代理店として、新たなAIテクノロジーの開発と実装支援を続けることで、日本の生成AI技術をさらに進化させ、より多くの課題解決に貢献していく所存です。＊1：「AI TRY NOW PROGRAM」について マクニカは、NVIDIAの正規代理店としてインフラの提供に加え、NVIDIAのアクセラレーテッド コンピューティング上で運用される最新AIソリューションの導入検討時にご利用いただけるサポートプログラム「AI TRY NOW PROGRAM」を提供しています。当社エンジニアが課題解決に最適なAI技術をあらかじめ厳選し環境を構築しているため、お客様自身で環境を用意する必要はありません。最新のAIソリューションの理解を深め、本番環境に近いパフォーマンス及び機能のKPI測定が可能なことから、導入の意思決定を加速することが期待できます。詳細はこちら：https://www.macnica.co.jp/business/semiconductor/manufacturers/nvidia/products/143484/＊2：NVIDIA DGX B200 システムについて NVIDIA DGX B200 システムは、8基のNVIDIA B200 Tensor コア GPUと、1.4TBの大容量GPUメモリを搭載し、前世代比で約3倍のトレーニング性能と最大15倍の推論性能を実現した次世代AIプラットフォームです。大規模言語モデルや生成AI、レコメンデーションなど多様なAIワークロードに最適化されており、開発から本番運用までAIパイプライン全体を強力に支えます。詳細はこちら：https://www.macnica.co.jp/business/semiconductor/manufacturers/nvidia/products/7002/＊3：FP4（4ビット浮動小数点数）について FP4は、データのメモリ使用を削減しつつ効果的な計算を可能にする新しい数値表現方式です。従来の32ビットや16ビットの浮動小数点数と比較して、FP4は計算資源を効率的に使用できるため、特にGPUメモリを多く必要とするLLMにおいて有効です。NVIDIA B200 Tensor コア GPUは、FP4に対応しており、これによりAIモデルの学習と推論処理のパフォーマンスを大幅に向上させることが可能です。FP4の導入により、より少ないメモリでより多くのデータを処理でき、特にリアルタイムアプリケーションやエッジデバイスにおいて、その利点が発揮されます。【製品に関するお問い合せ先はこちら】株式会社マクニカ クラビス カンパニー 製品担当Tel：045-470-9821※本文中に記載の社名及び製品名は、株式会社マクニカ及び各社の商標または登録商標です。※ニュースリリースに掲載されている情報（製品価格、仕様等を含む）は、発表日現在の情報です。その後予告なしに変更されることがありますので、あらかじめご承知ください。株式会社マクニカについてマクニカは、半導体、サイバーセキュリティをコアとして、最新のテクノロジーをトータルに取り扱う、サービス・ソリューションカンパニーです。世界28か国/地域91拠点で事業を展開、50年以上の歴史の中で培った技術力とグローバルネットワークを活かし、AIやIoT、自動運転など最先端技術の発掘・提案・実装を手掛けています。マクニカについて：www.macnica.co.jp