AIエージェントの競争軸は、最大モデルを一つ選ぶ段階から、仕事ごとにモデルと実行場所を切り替え、成果物の正しさと費用を同時に管理する段階へ移っています。
今回の記事では、NVIDIAのNemotron 3.5 LightningとNeMo Switchyard、PCやワークステーションで動くローカルAI、OpenAIの金融・マーケティング事例を整理しました。
実務で重要なのは、難易度・費用・遅延・機密性に応じてモデルを配分し、編集可能な資料、再計算できる数値、根拠へ戻れる成果物として検証することです。