本内容についてご興味のある方は10/30に開催するWebinar「あの最新LLMを試したい」が数分で実現 ~マルチベンダーLLM導入を阻む「手間・管理の壁」をDataRobot LLM Gatewayで打ち破る~ にもご参加ください。
2025年、生成AIは単なる「お試し期間」を終え、ビジネスの勝敗を分ける「実装の時代」へと突入しました。自律的にタスクを遂行する「AIエージェント」は、もはや未来の技術ではなく、競争力の源泉そのものです。
この変革の最前線で私たちが向き合うのは、単発の要約や翻訳、あるいはベクターDBを用いたシンプルなRAGといった活用とは次元が異なります。真の競争力は、それぞれが異なる役割を持つ複数のエージェントが連携し、業務を遂行するAgentic AI(エージェント型AI ≒マルチエージェント・システム)をいかに構築し、運用するかで決まります。
例えば、顧客対応AIエージェントを考えてみましょう。
- 受付エージェント:顧客からの問い合わせをリアルタイムで受け付け、内容を瞬時に分類する。ここでは低レイテンシー(応答速度)が求められます。
- 調査エージェント:分類された内容に基づき、膨大な社内ドキュメントや過去の対応履歴を検索・参照する。ここでは広大なコンテキストウィンドウ(扱える情報量)を持つLLMが不可欠です。
- 解決策立案エージェント:調査結果を深く分析し、複雑なロジックを組み立て、最適な解決策を導き出す。ここでは、極めて高い論理的思考力が必要です。
- 最終応答生成エージェント:立案された解決策を、顧客にとって自然で分かりやすい言葉に整形する。ここでは表現の豊かさと安定性が重要になります。
この一連の流れにおいて、すべてのエージェントに最高級のLLMを使うのはコストが大幅に膨れ上がり、現実的ではありません。AIエージェント時代の真の課題とは、「どのLLMが最強か?」ではなく、「どのエージェントに、どの特性(コスト、レイテンシー、情報量、思考力)を持つLLMを割り当てるのが最適か?」という、複雑なポートフォリオマネジメントの問題なのです。
しかし、この理想を実現しようとする企業の前に、いくつもの壁が立ちはだかります。
- ベンダーの壁:使いたいLLMが、自社の主要クラウドでは提供されていない。
- 手間の壁:最新LLMを試すためだけに、煩雑な利用申請や環境設定が必要になる。
- 管理の壁:複数のLLMを導入した結果、API、認証、コストの管理がバラバラになり、統制が取れない。
これらの「壁」は、企業のイノベーションの速度を著しく低下させます。この課題を解決し、AIエージェント時代を安全かつ迅速に乗りこなすための戦略的基盤、それがDataRobot LLM Gatewayです。
「ハブ思想」が、立ちはだかる”壁”を打ち破る
DataRobot LLM Gatewayは、前述したすべての「壁」を、「単一のアクセスポイント(ハブ)」という極めてシンプルな思想で解決します。様々なベンダーが提供する多種多様なLLMへのアクセスを、DataRobotという一つの窓口に集約するのです。
これにより、企業や開発者はDataRobotのAPIトークン一つで、OpenAI、Anthropic、Googleなどが提供する最新・最高のLLM群へ、即座にアクセスを開始できます。この「ハブ」は、具体的な価値をもたらします。
- ベンダーの壁の解消:自社のクラウド環境に依存せず、あらゆるLLMを公平に評価・利用できます。
- 迅速な利用開始:煩雑な手続きは不要です。アイデアが生まれたその日に、最新LLMの検証が可能です。
- 管理・運用の劇的な簡素化:API、認証、コスト監視を完全に一元化。煩雑な管理業務から解放されます。
つまりDataRobot LLM Gatewayは、企業をベンダーロックインや手続きの煩雑さから解放し、本来集中すべき「ビジネス価値の創造」にリソースを再配分することを可能にするのです。

※2025:09月時点で80以上のLLMが選択可能、プロバイダー側の提供終了などで増減する
では、この強力な「ハブ」は、具体的にどのような機能を提供してくれるのでしょうか。見ていきましょう。
DataRobot LLM Gatewayで「試す」を加速する、直感的な実験プラットフォーム
LLMの真価は、自社のユースケースで試して初めてわかります。DataRobot LLM Gatewayは、この「試す」プロセスを、まるで実験室のように直感的かつ高速にします。
1. LLMの性能をワンストップで比較・評価
GUIベースのプレイグラウンドでは、複数のLLMを横並びで簡単に比較できます。同じプロンプトに対し、各LLMの生成結果、レイテンシー(応答速度)、そして消費トークン数に基づいた想定コストまでを一覧表示。これにより、「このタスクなら、品質はGPT-4oだが、コストと速度のバランスでClaude 3 Sonnetが最適解だ」といった、データに基づいた迅速な意思決定が可能です。

> 現在利用可能なLLMの詳細はこちら
2. オープンソースや独自モデルへの扉を開くNIMs対応
DataRobot LLM Gatewayの柔軟性は商用LLMに留まりません。Hugging FaceやNVIDIA NIMにも対応しており、オープンソースLLMや自社チューニングモデルなども同じプラットフォーム上で評価・活用する道が拓かれます。

利用可能なLLMのリストは常に更新され、その選択肢の豊富さが戦略の幅を広げます。
> NVIDIA NIMインポートとデプロイ
開発者を解放する、統一されたコードベース体験
DataRobot LLM Gatewayは、開発者にとって、煩雑な作業から解放され、創造的なコーディングに集中できる環境を提供します。LLMごとに異なるSDKや認証方法を学ぶ時間はもう必要ありません。以下のPythonコードが示すように、DataRobotのライブラリを通じて、あらゆるLLMを全く同じ作法で呼び出すことができます。
import datarobot as dr
from openai import OpenAI
from IPython.display import display, Markdown
# DataRobotクライアントを初期化
dr_client = dr.Client()
# OpenAIクライアントをDataRobot LLM Gatewayに向けて設定
client = OpenAI(
base_url=f"{dr_client.endpoint}/genai/llmgw",
api_key=dr_client.token,
)
# ----------------------------------------------------
# ▼ モデル切り替えサンプル ▼
# model_nameの行を書き換えるだけで、LLMを自由に変更できます
# ----------------------------------------------------
# 使用したいモデルの正式名称を一つ指定します
model_name = "azure/gpt-4o-mini"
#model_name = "anthropic/claude-3-haiku-20240307" # ← こちらを有効化すればClaudeが動く
# LLMに送信するメッセージを定義します
messages = [{"role": "user", "content": "あなたの名前と、誰によって作られたかを教えてください。"}]
# 推論を実行し、結果を表示します
try:
print(f"--- {model_name} に問い合わせ中... ---")
response = client.chat.completions.create(
model=model_name,
messages=messages,
)
# Markdown形式で分かりやすく結果を表示
display(Markdown(response.choices[0].message.content))
except Exception as e:
print(f"エラーが発生しました: {e}")
model_nameの1行を例えば”anthropic/claude-3-haiku-20240307″に書き換えるだけで、モデルを切り替えられます。このように、今月リリースされたばかりの最新LLMや、特定のタスクに最適化された低コストなLLMを即座に試すことができます。この驚異的な手軽さが、ビジネスニーズに合わせた迅速なモデルの検証と最適化を可能にし、開発のスピードを劇的に向上させます。
> 開発者向けドキュメントと詳細なサンプルコードはこちら
イノベーションを止めない「攻めのガバナンス」
「自由な実験」はイノベーションに不可欠ですが、「無秩序」はコスト増やセキュリティリスクを招きます。DataRobot LLM Gatewayは、この二律背反を解消する「攻めのガバナンス」機能を提供します。
- モニタリング:誰が、どのLLMを、どれくらい利用し、いくらコストが発生しているかを一元的に監視。「シャドーAI」のリスクを排除し、コストを最適化します。
- 柔軟なアクセス制御:管理者権限で、ユーザーやグループごとに利用可能なLLMを制限可能。「R&D部門は全モデル、特定部門は低コストモデルのみ」といった、企業のポリシーに合わせた統制を実現します。

このような仕組みを自社開発するには一千万円〜二千万円規模の投資および開発時間が必要ですが、DataRobotは完成された基盤を即時に提供します。これにより、企業は守りを固めながら、安心してイノベーションを加速できるのです。
> LLMの評価から本番運用までをシームレスに繋ぐLLM Blueprintについてはこちら
DataRobot LLM Gatewayのまとめ:未来への第一歩を、ここから
AIエージェント時代において、企業はもはや単一のLLMに依存することはできません。多種多様なLLMを適材適所で組み合わせ、統制の取れた環境で迅速に活用していく「LLMポートフォリオ戦略」こそが、競争優位を築く鍵となります。
DataRobot LLM Gatewayは、その戦略を実現するための、単なるツールではなく「司令塔」です。
- 多様なLLMを試す「柔軟性」
- データに基づき最善を選択する「迅速性」
- 開発者を加速させる「効率性」
- 全社で安心して活用する「統制力」
これらすべてをワンストップで手に入れ、AI活用のケイパビリティを飛躍的に向上させる。その第一歩を踏み出す準備は、もうできています。ぜひ一度、DataRobotにご相談ください。
また、本内容について詳細をご紹介するWebinarを10/30に開催いたします。ぜひ、ご参加ください。
「あの最新LLMを試したい」が数分で実現
~マルチベンダーLLM導入を阻む「手間・管理の壁」をDataRobot LLM Gatewayで打ち破る~
【概要】
日程:2025年10月30日(木)
時間:15:30 – 16:00
主催:DataRobot Japan
会場:オンライン(Zoomウェビナー)
申し込み:こちら
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