生成AIの今後

投稿者: | 2025年6月10日
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予測

NVDIA

NVIDIA GTC 2025現地リポート：AIの未来を探る5日間、会場の熱気をリポート｜クラウドテクノロジーブログ｜ソフトバンク

Dell

・Agentic

agentic-ai-ebook.pdf

Hitachi Vantara

(23) 5 Major Ways Agentic AI Will Change IT & Data Management | LinkedIn

1. Data Classification and Management

2. Proactive Storage Optimization

3. Automated Data Governance and Compliance

4. Predictive Maintenance

5. Enhanced Data Security and Protection

技術

MCP　(推論)

MCPで変わるAIエージェント開発 #LLM – Qiita

Model Context Protocol（MCP）: 最近のAI業界で「MCP」と言えば、Anthropicが2024年11月に発表したオープン標準プロトコルを指すことが多い。これは、AIモデル（例：Claude）と外部ツールやデータソース（CRM、Slack、データベースなど）を標準化されたインターフェースで接続する枠組み。「AIのUSB-C」と呼ばれ、APIのカスタム統合を不要にし、自然言語でツール操作を可能にする。


KV Cache　(推論)

トランスフォーマーのアテンション機構では、入力トークンごとにキー（K）とバリュー（V）を計算。 KV Cacheは、過去のトークンのKとVをメモリに保存し、新しいトークンの処理時に再利用。 これにより、各ステップで全トークンの再計算が不要になり、計算コストが大幅に削減（O(n²)からO(n)に近づく）。

New Augmented Memory Grid Revolutionizes the Economics of AI Inference Infrastructure – WEKA
VAST’s VUA flash caching virtually expands GPU server memory for AI token generation – Blocks and Files

MoE（学習）

1. 概要

  • 定義: MoEは、複数の「エキスパート」（小さなニューラルネットワーク）を組み合わせてタスクを処理するモデル。各エキスパートが特定の領域やタスクに特化。
  • 目的: モデルのスケーラビリティを高め、計算コストを抑えつつ高い精度を実現。
  • 適用例: 生成AI、翻訳、画像処理など多様なタスク。

2. 仕組み

  • 構造:
    • エキスパート: 特定のタスクやデータパターンに特化した小さなサブネットワーク。
    • ゲーティングネットワーク: 入力データに基づき、どのエキスパートを使うかを動的に選択（例：ルーティングスコアで上位k個を選択）。
  • 動作:
    1. 入力がゲーティングネットワークに渡され、適切なエキスパートを選ぶ。
    2. 選択されたエキスパートが処理を行い、結果を統合。
  • Sparse MoE: 全てのエキスパートを使うのではなく、入力ごとに少数のエキスパートのみをアクティブに（スパース性）。これにより計算効率が向上。

Google　Dataplex

Data governance in the AI era

Google内のデータセンタ管理でデータ管理が必要。

データを見つける。

データ分類する。

データの価値を測る。

カスタムメタデータ。

GenAIの対話型サーチ


ベンダ

Dell

デル・テクノロジーズのエンタープライズAIに関する取り組みは、主に「Dell AI Factory」を中心に展開されています。以下にその概要を簡潔にまとめます。

1. Dell AI Factoryとは

Dell AI Factoryは、エンタープライズ向けのAI導入を加速させるための包括的なソリューション群です。AIインフラストラクチャー、ソフトウェア、サービスを統合し、企業がAIを迅速かつ効率的に導入・運用できるように設計されています。主な特徴は以下の通りです：

  • ハードウェア: 高性能サーバー（例：Dell PowerEdge XE9785/XE9785L、AMD Instinct MI350シリーズGPU搭載）やストレージ（PowerScale）、ネットワーク機器を活用。
  • ソフトウェア: データ管理やAI最適化のためのツール（例：Dell Data Lakehouse、Dell Optimizer）。
  • パートナーエコシステム: NVIDIA、AMD、Intel、Microsoft、Meta、Hugging Faceなどと連携し、オープンで柔軟なAIソリューションを提供。
  • サービス: AI導入を簡素化するプロフェッショナルサービス（例：Dell AI Security and Resilience Services、2025年6月開始予定）やデータセンターの持続可能性を高めるサービス。

2. 主な製品とサービス

  • サーバー: 「Dell PowerEdge」シリーズは、AIワークロード向けに最適化されており、特にNVIDIA Grace Blackwell SuperchipやAMD Instinct GPUを搭載したモデルが2025年後半に登場予定。
  • ストレージ: 「PowerScale」や「ObjectScale」は、AIに最適化されたスケールアウトストレージを提供し、大量データの効率的な処理をサポート。
  • AI PC: 「Dell Pro Max」や「Precisionワークステーション」は、AI開発者向けに設計され、2025年初夏に発売予定。
  • 生成AIソリューション: NVIDIAやIntelと連携した「Dell Generative AI Solutions」は、コンテンツ生成やデジタルアシスタントなどのユースケースに対応。
  • データ管理: 「Dell Data Lakehouse」（2025年7月アップデート予定）は、データの一元管理とAIモデルの効率的な運用を支援。

3. 戦略とビジョン

デル・テクノロジーズは、AIを企業の戦略的要素と位置づけ、以下の4つの柱を掲げています：

  • AI-in: 自社製品（例：Dell Optimizer）にAIを組み込み。
  • AI-on: AIワークロードを効率的に実行するインフラを提供。
  • AI-for: 自社でのAI活用を推進。
  • AI-with: パートナーと協力し、顧客のAI導入を支援。

同社は、75%の企業がAIを戦略の重要要素と見なし、65%がAIプロジェクトを本番環境に移行していると報告しています（2025年2月調査）。しかし、データ品質やセキュリティ、コストの課題に対応するため、Dell AI Factoryは柔軟性と効率性を重視しています。

4. 具体的な事例

  • サイバーエージェント: 「Dell PowerEdge XE9680」を採用し、生成AI開発やデジタル広告の機械学習基盤で性能を5倍以上に向上。
  • オレゴン州立大学: 海洋研究でDell AI Factoryを活用し、気候変動対策や生態系保護に貢献。

5. 今後の展望

  • 提供予定: 2025年にかけて、冷却技術（PowerCool eRDHx）、高密度コンピューティング（PowerEdge XE9685L）、AIストレージ（PowerScale 122TBドライブ）など新機能の提供を拡大。
  • 市場予測: デルは、2025年にAI PCが一般的になると予測（マイケル・デル氏）。また、Windows 10のサポート終了に伴うPC更新需要がAI PCの普及を後押しすると見ています。
  • 持続可能性: AIワークロード増加に対応し、データセンターの効率化やカーボンフットプリント削減を目指すサービスも展開。

6. 競争優位性

  • 包括性: ハードウェアからソフトウェア、サービスまでエンドツーエンドのソリューションを提供。
  • パートナーシップ: NVIDIAやAMDとの強力な連携により、最新技術を迅速に統合。
  • カスタマイズ性: 企業ごとのニーズに合わせた柔軟なAIインフラを構築可能。

まとめ

デル・テクノロジーズのエンタープライズAI戦略は、Dell AI Factoryを通じて、AIインフラの提供、データ管理の最適化、パートナー連携によるイノベーション加速を軸にしています。2025年は、新製品の投入やサービス拡大により、企業がAIを活用して生産性や競争力を高める支援をさらに強化する年となりそうです。

NVDIA

Dynamo

GMO GPUクラウドで最新推論OSS『NVIDIA Dynamo』を動かしてみた～Dynamo が推論パフォーマンスを向上させる仕組みとは？（Vol.3)～｜GMO GPUクラウド

NVIDIA Dynamoは、NVIDIAが開発したオープンソースの推論フレームワークで、大規模な生成AIや推論モデル（特に大規模言語モデル、LLM）を効率的に運用するために設計されています。2025年3月のGTCで発表され、AI推論のスループット向上とコスト削減を目指しています。以下にその概要を簡潔に説明します。

主な特徴

  1. 分散推論の最適化：
    • 推論プロセスを「プリフィル（入力処理）」と「デコード（出力生成）」のフェーズに分け、異なるGPUに割り当てて並列処理。これによりGPUリソースを最大限活用し、効率を向上。
    • 例: DeepSeek-R1モデルでは、NVIDIA Blackwellアーキテクチャ上で最大30倍のスループット向上、Llama 70BモデルではHopperアーキテクチャで2倍以上の性能向上を実現。
  2. 動的リソース管理：
    • リクエストの量や種類に応じて、GPUを動的に追加・削除・再割り当て。
    • スマートルーティングにより、KVキャッシュ（推論データのメモリ内状態）を活用し、同じようなクエリを効率的に処理。
  3. 低コスト化：
    • 推論データを安価なメモリやストレージにオフロードし、必要な時に高速に取得。これにより運用コストを大幅に削減。
    • 例えば、DeepSeek-R1のケースでは、30倍のスループット向上により、同じ処理を1/30のコストで実行可能とされる。
  4. オープンソースと互換性：
    • PyTorch、TensorRT-LLM、vLLM、SGLangなど主要な推論エンジンと互換性があり、柔軟な統合が可能。
    • GitHubで公開されており、コミュニティによるカスタマイズや拡張が容易。
  5. モジュール型アーキテクチャ：
    • 「Dynamo Run」「Dynamo Serve」「Dynamo Build」などのコマンドを提供。
    • 推論グラフ（フロントエンド、プロセッサ、ルーター、ワーカーなどのコンポーネント）を構築し、複雑なワークロードを効率的に処理。

利用シーン

  • AIファクトリー：大規模なAI推論を低コストで運用したい企業やクラウドプロバイダー向け。Perplexity AIやTogether AIなど、既に活用を表明している企業も存在。
  • 研究・開発：GMO GPUクラウドなど、クラウド環境での実証実験が行われており、研究者や開発者が高性能な推論環境を構築可能。
  • エンタープライズ：NVIDIA AI EnterpriseやNIMマイクロサービスを通じて、企業向けに安定性やサポートを提供。

なぜ重要か

NVIDIA Dynamoは、AI推論の需要が急増する中で、スケーラビリティと経済性を両立させるソリューションとして注目されています。従来のNVIDIA Triton Inference Serverの後継として、分散環境での推論を最適化し、生成AIやエージェント型AIの普及を加速させる可能性があります。特に、推論コストの削減は、AIサービスの収益性向上に直結するため、ビジネス面でも大きなインパクトが期待されます。

注意点

  • 現時点ではNVIDIAのGPU（Ampere以降）に最適化されており、AMDやIntelのハードウェアでは動作しない。
  • 最大30倍の性能向上は理想的な環境での結果であり、実際のワークロードでは検証が必要。

試してみたい場合

  • GitHubリポジトリ（ai-dynamo/dynamo）でソースコードやガイドが公開中。
  • GMO GPUクラウドなど、NVIDIAのGPUを搭載したクラウドサービスで動作確認が可能。

もしさらに詳しい技術的な仕組みや具体的なユースケースについて知りたい場合は、教えてください！

Storage Next



NVIDIAの「Storage Next」は、NVIDIAが推進する次世代のストレージアーキテクチャに関するイニシアチブで、GPUを活用したAIや高性能コンピューティング（HPC）のワークロード向けに最適化されたストレージソリューションを指します。このプロジェクトは、Open Compute Project（OCP）内で進められており、特にGPUとストレージ間のデータアクセスを効率化することを目的としています。以下にその概要を簡潔に説明します。

主な特徴と目的

Storage Nextは、NVIDIAの認定ストレージプログラムの一部として、企業向けAIインフラの性能とスケーラビリティを保証。DGX SuperPODやNVIDIA Cloud Partner（NCP）のリファレンスアーキテクチャに準拠し、厳格な性能テストをクリアしたストレージシステムを認定。

GPU中心のストレージアーキテクチャ：

従来のCPUを介したストレージアクセス（CPU-initiated storage）ではなく、GPUが直接ストレージにアクセス（GPU-initiated storage）する仕組みを構築。これにより、データ転送のボトルネックを解消し、レイテンシを低減。

次世代のNVMe（PCIe Gen6バスを活用）を使用し、高いIOPS（Input/Output Operations Per Second）と低消費電力を目指す。特に、512Bの細かいデータアクセスを効率化し、テールレイテンシ（システム応答の遅延）の影響を最小化。

AIワークロードの最適化：

大規模なAIトレーニングや推論（特に生成AIやエージェント型AI）では、大量の非構造化データ（例：動画、ドキュメント、チャットログ）を迅速に処理する必要がある。Storage Nextは、こうしたワークロードに必要な高帯域幅と低レイテンシを提供。

NVIDIAのAI Data Platformと連携し、データレイクやエンタープライズデータの効率的な処理をサポート。

コストと効率の改善：

GPUダイレクトストレージ（GPUDirect Storage）を活用し、CPUやシステムメモリを介さずにデータをGPUメモリに直接転送。これにより、システム全体の消費電力を最大50%削減し、IOPSあたりのコストを低減。

ストレージシステムの簡素化により、総所有コスト（TCO）を削減し、少ないデバイスで高い性能を実現。

パートナーシップとエコシステム：

DDN、Dell Technologies、HPE、Hitachi Vantara、IBM、NetApp、Nutanix、Pure Storage、VAST Data、WEKAなどのストレージベンダーがNVIDIAのAI Data Platformリファレンスデザインを採用し、Storage Nextに対応したソリューションを展開。

例えば、DDNのInfiniaやNetAppのONTAP、HPEのAlletra MP X10000などが、NVIDIAのGPUやネットワーク（BlueField DPU、Spectrum-Xスイッチ）と統合され、AIファクトリーの構築を支援。

NVIDIA-Certified Storageプログラム：

日立の進め方

日立が2030年に向けて「Hitachi iQ」を発展させるための戦略を考える際、現在のAI市場の動向、企業のニーズ、サステナビリティの要求、および日立グループの強みを踏まえたアプローチが重要です。以下に、具体的な発展戦略を提案します。これらは、提供された情報や日立ヴァンタラの取り組み（特にHitachi iQの進化やNVIDIAとの協業など）を基にしつつ、2030年を見据えた市場環境や技術トレンドを考慮したものです。

1. 多様な業界ニーズに対応するカスタマイズ性の強化

  • 背景: Hitachi iQは、エンタープライズ向けAIインフラとして、推論・学習用途のモデルを拡充し、ミッドレンジやエントリーモデルを追加することで幅広い企業に対応しています（）。2030年に向けて、AIの活用は製造業やエネルギーだけでなく、ヘルスケア、金融、公共分野などさらに多様な業界で進展します。
  • 提案:
    • 業界特化型ソリューションの拡充: 日立のOT（制御・運用技術）やLumadaのノウハウを活用し、ヘルスケア（例: 診断支援AI）、金融（例: リスク管理AI）、物流（例: サプライチェーン最適化AI）など、業界ごとのユースケースに特化したHitachi iQのパッケージを開発。たとえば、ヘルスケアでは、IoTデータとAIを組み合わせたリアルタイム診断支援システムを強化（）。
    • モジュラー型アーキテクチャの採用: 柔軟なシステム構成をさらに進化させ、企業規模や用途に応じたモジュールを簡単に追加・変更できるようにする。これにより、中小企業から大企業まで、初期投資を抑えたスモールスタートが可能なモデルを強化（）。
    • エッジAIの強化: 日立レールのHMAXソリューションのように、エッジでのリアルタイムデータ処理を強化（）。特に、製造業やモビリティ分野で、エッジAIを活用した低遅延・高効率なソリューションをHitachi iQに統合。

2. サステナビリティとエネルギー効率の追求

  • 背景: Hitachi iQは、NVIDIA Blackwell GPUや液冷サーバーを採用し、グリーンデータセンターの実現に貢献しています（）。2030年に向けて、カーボンニュートラルやエネルギー効率の要求がさらに高まります。
  • 提案:
    • エネルギー効率の最適化: 液冷サーバーの標準化や、次世代低消費電力チップ（例: NVIDIAの後継技術や独自開発の省エネハードウェア）との連携を強化。データセンターのPUE（電力使用効率）を業界トップレベルに引き上げる。
    • 再生可能エネルギーとの統合: 日立エナジーや日立ゼロカーボンの技術を活用し、Hitachi iQのデータセンターを再生可能エネルギー駆動に最適化（）。たとえば、太陽光や風力発電と連動したAIインフラの運用モデルを構築。
    • 環境負荷低減の可視化: Hitachi iQの運用データを用いて、CO2排出量やエネルギー消費をリアルタイムで可視化するダッシュボードを提供。顧客企業がサステナビリティ目標を達成する支援を強化。

3. As a Serviceモデルの進化とエコシステムの拡大

  • 背景: Hitachi iQはAs a Service型（Hitachi EverFlex）で提供され、初期投資の抑制や柔軟なスケールアップが可能です（）。2030年に向けて、クラウドネイティブやハイブリッドクラウドの需要が増加し、競争が激化します。
  • 提案:
    • サブスクリプションモデルの多様化: 現在のAs a Serviceモデルをさらに細分化し、短期利用（例: プロジェクト単位）や従量課金型を導入。AIリソースの需要変動に即応できるサービスを拡充。
    • パートナーエコシステムの強化: NVIDIAに加え、Google CloudやAWSとの連携を深化（）。また、GlobalLogicのAIコンサルティング力を活用し、顧客のDX上流工程から運用までをカバーするエンドツーエンドのサービスを強化（）。
    • Google Cloud AIとの統合:
    • Google CloudのVertex AIやBigQuery MLをHitachi iQに統合し、顧客がGoogleのマネージドAIサービスをHitachi iQのオンプレミス環境やハイブリッド環境でシームレスに利用できるようにする。たとえば、製造業の顧客が、Google CloudのAutoMLでモデルを構築し、Hitachi iQのエッジAIでリアルタイム推論を行うユースケースを強化。
    • Google Cloudの生成AI（例: Geminiモデル）を取り込み、Hitachi iQの業務特化型AIエージェント（例: カスタマーサポートAIや設計支援AI）に活用。日立の「生成AI業務適用サービス」とのシナジーを最大化（）。
    • データ統合と分析の強化:
    • Google CloudのBigQueryとHitachi iQのデータ処理能力を組み合わせ、大規模データセットのリアルタイム分析を可能にする。たとえば、ヘルスケア分野で、患者データをBigQueryで集約し、Hitachi iQで診断支援AIを運用するソリューションを構築。
    • Google CloudのDataflowを活用し、ストリーミングデータの処理をHitachi iQに組み込み、IoTデバイスからのリアルタイムデータ解析を強化（例: スマートシティや交通管理システム）。
    • セキュリティとコンプライアンス:
    • Google CloudのConfidential ComputingやAnthosを活用し、Hitachi iQのオンプレミス環境とクラウド環境間でのセキュアなデータ移動を保証。特に、GDPRや日本の個人情報保護法に対応したデータガバナンスを強化。
    • 具体例:
    • 製造業の顧客向けに、Google CloudのAIを活用した品質管理システムをHitachi iQに統合。工場内のIoTセンサーデータをGoogle Cloudで分析し、Hitachi iQのエッジAIで不良品検知をリアルタイムで行う。
    • スマートシティプロジェクトで、Google CloudのAIを活用した交通最適化モデルをHitachi iQに組み込み、日立レールのHMAXソリューションと連携（）。
    • AWS AI/MLサービスの活用:
    • AWSのSageMakerをHitachi iQに統合し、顧客がAWSでモデルをトレーニングし、Hitachi iQのオンプレミス環境で推論を実行できるハイブリッドAIパイプラインを構築。たとえば、金融業界の顧客が、AWSでリスク分析モデルを開発し、Hitachi iQでリアルタイム取引監視を行う。
    • AWSの生成AIサービス（例: Bedrock）をHitachi iQに取り込み、業務特化型AIエージェントを強化。たとえば、物流業界向けに、Bedrockを活用した需要予測AIをHitachi iQで運用。
    • ハイブリッドクラウドの最適化:
    • AWS OutpostsやAWS Local Zonesを活用し、Hitachi iQのオンプレミスAIインフラとAWSクラウドをシームレスに接続。低遅延が求められるユースケース（例: 自動運転やスマート工場）に対応するエッジ-to-クラウドソリューションを強化。
    • Hitachi iQのデータセンターとAWSのDirect Connectを活用し、高速かつセキュアなデータ転送を実現。特に、大規模なAIモデルのトレーニングデータをクラウドとオンプレミスで効率的に共有。
    • 業界特化型ソリューションの共同開発:
    • AWSの業界向けサービス（例: AWS for Manufacturing、AWS for Healthcare）とHitachi iQを組み合わせたソリューションを共同開発。たとえば、ヘルスケア分野で、AWS HealthLakeとHitachi iQを統合し、患者データのAI解析を高速化。
    • 日立のLumadaをAWS上で展開し、顧客のDXを加速。たとえば、製造業のサプライチェーン最適化で、AWSのIoT CoreとHitachi iQを連携させ、リアルタイム在庫管理を実現。
    • セキュリティとガバナンス:
    • AWSのSecurity HubやKey Management Service（KMS）を活用し、Hitachi iQのデータセキュリティを強化。機密性の高いデータ（例: 金融データや医療データ）を扱う顧客向けに、ゼロトラストアーキテクチャを構築。
    • 具体例:
    • 物流業界向けに、AWSのIoT GreengrassとHitachi iQを統合し、倉庫内のIoTデバイスデータをエッジで処理し、クラウドで長期分析を行うソリューションを構築。
    • 金融業界向けに、AWSのFraud DetectorとHitachi iQを連携させ、不正取引検知をリアルタイムで実行するシステムを開発。
    • オープンソースとの統合: 日立のOSPO（Open Source Program Office）を通じ、AI関連のオープンソースフレームワーク（例: TensorFlow、PyTorch）をHitachi iQに統合し、開発者コミュニティとの協創を促進（）。

4. AIエージェントと生成AIの高度化

  • 背景: Hitachi iQはNVIDIA AI Data Platformを活用し、エンタープライズAIエージェントの時代を牽引しています（）。2030年に向けて、生成AIやリーズニングAIの需要がさらに拡大します。
  • 提案:
    • 業務特化型AIエージェントの開発: 日立の「業務特化型LLM構築・運用サービス」や「生成AI業務適用サービス」をHitachi iQにシームレスに統合（）。たとえば、製造業向けに予知保全AIエージェント、公共分野向けに政策立案支援AIエージェントを開発。
    • マルチモーダルAIの強化: テキスト、画像、音声など多様なデータに対応するAIモデルのサポートを強化。たとえば、Hitachi iQ Mシリーズを活用し、リアルタイム画像解析や音声認識を組み合わせたソリューションを提供（）。
    • 倫理的AIの推進: AIバイアスやプライバシー問題に対応し、透明性のあるAIガバナンスフレームワークをHitachi iQに組み込む。顧客企業が信頼性の高いAIを導入できるよう支援。

5. グローバル展開と人材育成の強化

  • 背景: 日立はグローバル人財戦略を推進し、海外ITサービス売上高1兆円を目指しています（）。Hitachi iQの海外展開も、この目標の鍵となります。
  • 提案:
    • 地域特化型展開: 北米やアジア太平洋地域での需要に応じたHitachi iQのカスタマイズを推進。たとえば、北米ではデータプライバシー規制（GDPRやCCPA）に準拠したモデルを、ASEANではコスト効率を重視したエントリーモデルを強化。
    • 人材育成の加速: 日立の「Hitachi University」を活用し、AIインフラ運用やコンサルティングに必要なスキルをグローバルで育成（）。特に、若手エンジニアやデータサイエンティスト向けにHitachi iQの運用トレーニングを拡充。
    • 顧客との協創強化: 日立のLumadaを活用した顧客との協創モデルをHitachi iQに適用。たとえば、住友化学とのAI活用検証のような共同研究を増やし、顧客課題を直接解決するソリューションを開発（）。

6. 競争力強化のための技術投資

  • 背景: AIインフラ市場は、NVIDIA、AWS、Microsoftなどグローバルプレイヤーとの競争が激化しています。日立の強みであるOTとITの融合を最大限に活かす必要があります。
  • 提案:
    • 次世代技術の先行投資: 量子コンピューティングやニューロモーフィックチップなど、次世代AI技術の研究開発に投資。Hitachi iQを将来の技術トレンドに対応可能なプラットフォームにする。
    • セキュリティの強化: 機密性の高い企業データを扱うHitachi iQのオンプレミスモデルにおいて、ゼロトラストセキュリティや量子耐性暗号を導入（）。
    • R&Dの加速: 日立ハイテクの「サステナビリティ宣言2030」に倣い、AIインフラのR&Dを強化し、社会課題解決に直結する技術開発を推進（）。

結論

2030年に向けて、Hitachi iQは「業界特化型ソリューション」「サステナビリティ」「柔軟なサービスモデル」「生成AIの高度化」「グローバル展開」「技術投資」の6つの軸で発展させるべきです。日立のOTとITの強みを活かし、NVIDIAやGlobalLogicとの協業を深化させることで、競争力のあるAIインフラソリューションをグローバル市場で展開できます。特に、サステナビリティと顧客ニーズへの柔軟な対応が、市場リーダーとしての地位を確立する鍵となるでしょう。

出典:

注: 提案は、提供された情報に基づきつつ、2030年の市場予測や技術トレンドを考慮して策定しました。価格や具体的な実装詳細については、日立ヴァンタラの公式ウェブサイト（https://www.hitachivantara.com/）や担当営業への問い合わせが必要です。

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