分散コンピューティング基盤”Covalent”で切り拓く、マルチエージェントAIの新次元：DataRobotによる統合ソリューションのご提案

DataRobotの山本です。複数のAIエージェントが連携し、複雑なタスクを自律的に実行する「マルチエージェントAI」の時代が、いよいよ本格的な到来を迎えようとしております。この先進的なAIシステムは、企業にこれまでにない業務効率化や、新たなビジネス価値創出の機会をもたらすものと大きな期待が寄せられています。

しかしながら、その高度な能力を実際の業務システムに実装し、安定的に運用するためには、従来のインフラ基盤では対応しきれない新たな課題が生じています。特に、複雑なAIワークフローのオーケストレーション、そしてオンプレミスからクラウド、エッジといった多様な環境への柔軟な展開は、多くの企業様にとって大きな挑戦と言えるでしょう。このような背景のもと、DataRobotは分散コンピューティング基盤「Covalent」を開発するAgnostiq社を2025年に買収し、自社プラットフォームへの統合を推進してきました。

本稿では、このCovalentが持つ核心的な技術力と、それがマルチエージェントAIの未来をどのように切り拓くのか、そしてDataRobotプラットフォームがいかにしてその力を企業様のビジネス価値へと転換するのか、具体的なソリューションとして紹介します。

### マルチエージェントAI時代におけるリソースと運用の課題
マルチエージェントAIの可能性が広がる一方で、その実現には特有の課題が顕在化しています。個々のエージェントが高度化し、連携するエージェントの数が増加するにつれて、システム全体で消費される計算リソースは飛躍的に増大する傾向にあります。

例えば、それぞれ異なる機能を持つAIエージェント群が、大量のデータを処理しながらリアルタイムに近い応答を求められる場合、各エージェントが必要とするCPU、GPU、メモリなどのリソースを適切に確保し、効率的に割り当てることが極めて重要になります。しかし、従来のシステムでは、このような多数のエージェントが複雑に連携するワークフローを、様々な環境下をまたいで最適に実行・管理することは困難であり、結果としてリソースが非効率な状態で運用されたり、特定の箇所に負荷が集中してシステム全体のパフォーマンスが低下したりする「リソースヘビー」な状況に陥りがちです。これが、マルチエージェントAIの本格的な導入と運用における大きな障壁となっているのです。

### 分散コンピューティング基盤Covalentの核心技術とその可能性
Covalentは、Pythonベースのオープンソースソフトウェアとして開発され、異種コンピューティング環境にまたがる高度なワークフロー分散とオーケストレーション機能に特化した技術基盤です。このCovalentが持つ独自性が、マルチエージェントAIシステムの実装における多くの課題を解決する鍵となります。

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図:Covalentは、複雑なAIワークフローを、クラウドからオンプレミスまで、単一の記述で分散実行可能にします。

#### 異種環境でのシームレスな実行能力
Covalentの最も注目すべき特徴の一つは、AIエージェントや機械学習モデルを、データやアプリケーションが実際に存在する場所を選ばずに実行できる点です。オンプレミスのデータセンター、各種パブリッククラウド、さらにはエッジデバイスに至るまで、単一の物理環境に縛られることなく、マルチクラウドやハイブリッド環境全体にAIワークフローを柔軟に展開し、動的にスケーリングさせることが可能です。これにより、例えば低レイテンシが求められる処理はエッジで、大規模な計算処理はクラウドで、といった最適な場所での実行が実現でき、データ主権やレギュレーションの制約にも柔軟に対応可能です。

#### リソースの動的な割り当てと最適化
Covalentは、CPU、GPU、NPUといった多種多様な計算資源を統合的に管理し、各AIワークロードの特性や優先度に応じて、最適なリソースを動的に割り当てるインテリジェントな機能を備えています。処理内容に応じて最適なハードウェアを自動選択するだけでなく、必要に応じてクラウド環境へのリソースバースト（一時的なリソース追加）もシームレスに行います。この結果、AIエージェント実行基盤のコスト効率と性能のバランスを常に最適な状態に保ち、無駄なインフラコストの発生を抑制することが可能となります。ユーザーは、コストやレイテンシーに関するポリシーを設定するだけで、ビジネス要件に合致したリソース運用を自動化できます。

### “オーケストレーターのオーケストレーション”という概念
現代の企業においては、Kubernetes、Slurm、Nomad、Run:aiなど、様々なクラスターマネージャーやオーケストレーション基盤が既に導入・運用されているケースも少なくありません。Covalentは、これらの既存システムと協調し、それらをさらに上位のレイヤーで統合的に制御する「メタ・オーケストレーター」としての役割を果たします。これにより、社内に点在するサイロ化された計算クラスター資源を仮想的な単一リソースプールとして活用でき、AIエージェントの大規模な同時実行や、特定のクラスターへのワークロード集中を回避する、より高度なスケジューリングを実現します。

### オープンソースとしての透明性と拡張性
Covalentは、5,000人規模のアクティブなオープンソースコミュニティによって継続的に開発・改善が進められており、その透明性と高い拡張性は大きな利点です( https://github.com/AgnostiqHQ/covalent )。
DataRobotは、このオープンなアプローチを尊重し、プラットフォームに取り込むことで、ベンダーロックインのリスクを回避しつつ、ユーザーが自社の既存インフラストラクチャや他のツールとの連携を柔軟かつ容易に行える環境を提供していきます。例えば、社内のデータ基盤やCI/CDパイプラインとのスムーズな接続により、「後付け可能なAIインフラ」として、段階的な導入や拡張も検討可能です。

DataRobotは、このCovalentのオープン性を尊重し、自社プラットフォームへ深く統合しています。Covalentの持つ柔軟性を活かしつつ、DataRobotのプラットフォームの一部として導入することで、ユーザーは本番環境で安心して活用できます。DataRobotによる商用サポートを活用することで、ミッションクリティカルなAIシステムの安定稼働と、万が一の際の迅速な技術サポートが提供されます。これにより、既存インフラやツールとの連携を容易に行い、「後付け可能なAIインフラ」として段階的な導入・拡張を安心して進めることができます。

### DataRobot Enterprise AI Suite：Covalentの力をビジネス価値へ
Covalentが持つこれらの卓越した技術力を、企業が実際のビジネスシーンで最大限に活用し、具体的な成果へと結びつけるために、DataRobotが提供するエンタープライズ向けAIプラットフォームがその役割を担います。DataRobotは、Covalentの強力な分散コンピューティング能力を基盤としつつ、エンタープライズ環境で求められる信頼性、管理性、そしてガバナンスを提供します。

#### AIエージェント開発・運用の加速
DataRobotプラットフォームは、ビジネスユーザーの要件を、企業の文脈に即したAIエージェントのワークフローへと効率的に落とし込むためのツールやフレームワークをご用意しております。Covalentとの連携により、アイデア創出からプロトタイピング、そして本番環境への展開に至るまでのAIライフサイクル全体を加速し、現場の業務プロセスに直結したマルチエージェントAIの迅速な構築を支援します。

#### 多様なAI技術の統合的活用
大規模言語モデル（LLM）、埋め込みモデル、従来の予測AIモデルなど、社内外に存在する様々なAI技術やモデルを、Covalentが提供する分散環境上で柔軟に組み合わせ、統合的に活用することが可能です。DataRobotのプラットフォーム上で、これらのモデルを比較・評価しながら、ビジネス課題に対する最適なAIソリューションを設計・実装できます。

#### エンタープライズレベルのガバナンスとモニタリング
マルチエージェントAIシステムが自律的に動作する上で、その振る舞いを適切に管理し、統制することは極めて重要です。DataRobotは、AIモデルのバージョン管理、アクセス制御、実行履歴の追跡といった厳格なガバナンス機能に加え、各エージェントのパフォーマンスや精度、コンプライアンス遵守状況を一元的に監視する高度なモニタリング機能を提供いたします。これにより、ビジネス部門のユーザーも安心してAIシステムを業務に導入し、その効果を最大化することが可能となります。

### CovalentとDataRobotによるマルチエージェントAI活用シナリオ
Covalentの分散処理技術とDataRobotのエンタープライズAI基盤が融合することで、これまで実現が難しかった高度なAI活用が、様々なビジネスシーンで現実のものとなります。

#### ITインフラ部門の視点から
社内外に存在するCPU、GPUといった計算資源を一元的に把握・管理し、最適化することが可能になります。データサイエンティストや各事業部が個別に構築・運用してきたAI実験環境やモデルサーバー群を、Covalentが仮想的に統合し、DataRobotのプラットフォームの単一のコントロールプレーンから、数千規模のAIエージェントとそのリソース配分を効率的に管理できます。「応答遅延を一定以下に抑えつつ、コストを予算内に収める」といったビジネスルールに基づき、プラットフォームが最適な計算ノードを自動的に割り当てることで、インフラ運用の大幅な効率化と、ガバナンスの効いたAIシステムの安定的なスケーリングを両立させることが可能です。これにより、AIワークロードを他の基幹システムと同様の高い品質で提供・監視できるようになります。

#### ビジネス部門の視点から
例えば金融業界においては、市場データ分析、リスク評価、不正検知など、複数の専門AIエージェントがリアルタイムに協調動作する高度なシステムを構築できます。DataRobotのプラットフォーム上で各エージェントの精度や応答性能、バイアスなどを継続的にモニタリングし、必要に応じて人間の専門家が判断を介入させる（ヒューマン・イン・ザ・ループ）プロセスも容易に組み込めます。また、製造業におけるサプライチェーン最適化や予知保全、小売業におけるパーソナライズドマーケティングなど、様々なユースケースに対応したAIエージェントアプリケーションの開発テンプレートやツール群をご活用いただくことで、ビジネス要件に合致したAIソリューションの迅速な市場投入を実現し、ROI（投資対効果）の向上とビジネスのスピードアップに大きく貢献します。

![mitsuo2.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3864834/fea7d161-70f2-4c18-af6e-07c7484ce535.png)

図:Covalent統合により、DataRobotはクラウド（AWSやGCP）からHPCクラスターまで、多様な環境にまたがるマルチエージェントAIワークフローをシームレスにオーケストレーションできます。各エージェントは必要に応じて最適な環境上で生成・実行され、結果を集約することが可能です。この分散処理と統合管理により、運用負荷を増やすことなく高度なエージェントシステムを実現可能です。 


### まとめ
マルチエージェントAIがもたらす変革の可能性は計り知れませんが、その真価を企業が享受するためには、それを支える強固かつ柔軟なインフラ基盤が不可欠です。分散コンピューティング技術の粋を集めたCovalentと、エンタープライズAIの運用ノウハウを凝縮したDataRobotのAIプラットフォームの統合ソリューションは、まさにこの次世代AI時代における企業の最も有力な選択肢の一つであると、確信しています。 

Covalentが提供する異種環境でのシームレスな実行、動的なリソース最適化、そしてメタオーケストレーション能力は、複雑なAIワークロードを効率的に処理するための技術的ブレークスルーと言えるでしょう。そしてDataRobotは、この強力なエンジンを企業が安心して活用し、AIエージェントを真に「ビジネスの力」へと昇華させるための運用基盤とガバナンスを提供します。IT部門の皆様には、AIインフラの運用効率と管理性の向上を、ビジネス部門の皆様には、迅速かつ安全なAIソリューション展開によるビジネス価値の最大化を約束します。 

今後、マルチエージェントAIの活用が本格化していく中で、DataRobotはCovalentとの連携をさらに深化させ、その基盤戦略を進化させることで、企業のAIトランスフォーメーションを包括的に支援していきます。

ぜひ、この新しいAIの可能性を一緒に探求していければ幸いです。