01 / UNDERSTAND
仕組みと使いどころ
Agent Knowledge Foundationは、企業データをAIエージェントが利用できる知識や予測情報へ変換するためのNVIDIAの技術群です。文書の解析、関連情報の検索と順位付け、オントロジーの作成支援、構造化データの分析・予測、関係分析、最適化などを担うモデルやCUDA-Xライブラリで構成されます。既存のデータ基盤、ベクトルデータベース、オントロジー、エージェントフレームワークと組み合わせられ、必要な構成要素だけを導入できます。一方、回答や予測の正しさを常に保証する仕組みではなく、安全な実行境界はOpenShellなど別の技術が担います。
02 / IN PRACTICE
Agent Knowledge Foundationの活用例
たとえば、こんな場面で
社内文書から質問に関連する情報を検索して根拠候補を整理したり、受注・在庫・時系列データから需要を予測し、その結果と業務上の制約を基に配送経路や資源配分の案を作るエージェントへの活用が考えられます。
03 / GOOD TO KNOW
使うときのポイント
導入時は、検索・予測・最適化など必要な機能に対応する構成要素を選びます。自動生成されたオントロジーは業務専門家が検証・修正し、性能値は対象環境とワークロードで確認する必要があります。
参考資料
NVIDIA Agent Knowledge Foundation （新しいタブで開きます）NVIDIA Agent Toolkit Expands, Grounding Enterprise Agents in Company Data （新しいタブで開きます）NVIDIA Agentic AI Solutions （新しいタブで開きます）用語の説明や活用例に関連する参考資料です。
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