発表は2025年10月28日、会場はワシントンD.C.のGTC。NVIDIAとPalantirは、企業や官公庁の“動く現場”にAIを根づかせるための統合スタックを打ち出しました。PalantirのOntologyとAIPに、NVIDIAのCUDA-Xデータ処理やAI Enterprise、cuOptの最適化、さらにNemotronやNeMo Retrieverといったオープンモデルを組み合わせ、業種別のワークフローとカスタムAIエージェントを標準装備にする構想です。両社のトップは「企業データを意思決定インテリジェンスへ変える」という共通ビジョンを強調しました。

絵に描いた理想ではありません。具体事例として、Lowe’sが世界規模の供給網を“常時最適化”するデジタル双子を稼働。従来は週次で個別ノードを調整していたオペレーションを、需要の揺らぎに合わせて連続的に見直す設計へと移行し、コストと顧客体験の双方を狙います。複数拠点の在庫・配送・人員の再配置まで、cuOptとGPU加速の計算をオントロジーで結線することで、意思決定が実運用の速度に追いつく——これが“運用AI”の肝だと示しました。

技術面では、Palantirの開発者体験にNVIDIAの部品が溶け込みます。Foundry/AIPのモデルカタログからNemotron Super（49B）などのオープンウェイトを呼び出し、Pipeline BuilderやOntology ToolchainにNeMo Retrieverを組み合わせてRAGやOAGを構築。経路最適化や混合整数計画をcuOptで回し、結果をオントロジー上の“業務オブジェクト”に流し込む。さらに次世代のBlackwell世代GPUと“AIファクトリー”設計で、データ前処理からファインチューニング、推論運用までを一気通貫で加速する青写真も描かれました。

経営の視点では、これは“AIのPoC止まり”を脱するための地ならしです。現場のデータと業務手順をオントロジーとして固め、その上にNVIDIAの計算資源と最適化を差し込む。目の前の判断——たとえば在庫の引き回し、ルートの組み替え、重要顧客のアラート——が、AIエージェントの提案として安全に現場へ降りてくる。製造、医療、金融、公共まで広く狙う布陣で、まずは供給網や現場スケジューリングの“動的化”から成果を積み上げる展開が想像できます。

最後に、日本のリスナー向けの着眼点を一つ。国内企業でもサプライチェーンや拠点運営は“人手の経験値”に寄りがちです。今回の統合は、その経験をオントロジーに写し取り、GPU最適化と生成AIの推論で“業務の再現可能性”を高める道具立てと言えます。まずは一つの製品ラインや一つの地域在庫から、オントロジーを作ってcuOptで動かす小さな実装を始める——この一歩が、AI導入の歩留まりを大きく変えてくれるはずです。