みずほFG、クラウドではなく「オンプレミスGPU」導入 AIエージェント活用も見据えた狙いとは？：NVIDIAのGPU8基搭載

みずほFGは、NVIDIAの製品と技術的知見を活用し、金融機関向けAI活用基盤の高度化に向けた検討を始めた。オンプレミスのGPU環境の強化と、AIエージェントを安全に実行・管理する仕組みの検証に取り組む。

[＠IT]

　みずほフィナンシャルグループ（以下、みずほFG）は2026年7月16日、NVIDIAの製品・サービスおよび技術的知見を活用し、金融機関における生成AIおよびAIエージェントの活用をより安全かつ高度に進めるため、AI活用基盤の高度化に向けた検討を開始したと発表した。

　生成AIおよびAIエージェントは、金融機関の幅広い業務で活用できる可能性が広がっているとみずほFGは説明する。一方で本格的に活用するには、機密性の高いデータの保護、法令・規制や社内ルールへの適合、AIエージェント実行環境の統制などを確保する必要がある。

「オンプレミスGPU」と「エージェント実行環境」、その狙いは？

　みずほFGは、生成AIの研究開発と推論検証を支えるオンプレミスのGPU環境と、AIエージェントを安全に実行・管理する仕組みの両面から検討を進める。金融機関に求められる安全性と統制を確保しながらAI活用を拡大するための技術的な論点を洗い出す。

1．「DGX B200」の導入とGPUクラスタ構築の技術検討

　みずほFGは、オンプレミスのGPU環境の強化として「NVIDIA DGX B200」の導入を進める。DGX B200はNVIDIAのGPUアーキテクチャ「NVIDIA Blackwell」のGPUを8基搭載し、GPUを高速に接続するインターコネクト技術「NVIDIA NVLink」第5世代により、大規模言語モデル（LLM）の学習や推論を効率よく実行できるように設計されている。

　研究開発中の「みずほLLM」を含む生成AIモデルの学習、評価、改善、推論検証に取り組むとともに、ユースケースの実証を行う研究開発環境を整備する。みずほLLMは、金融業務に求められる専門知識や社内ルールなどを踏まえた回答を可能とすることを目指し、みずほFGが開発を進めているLLMだ。

　将来的なAI活用の拡大や推論需要の増加を見据え、複数のGPUサーバを連携させるGPUクラスタの構築に向けた検討も進める。推論を含むAIワークロードやネットワーク、ストレージ、LLMOps（大規模言語モデルの運用管理）、セキュリティ、運用管理、拡張性などの観点から、必要な構成や運用の在り方を検討する。クラウド環境とオンプレミス環境を適切に組み合わせ、研究開発から業務適用まで、用途や機密性、性能、コストなどに応じて多様な計算資源を選択、活用できるAI活用基盤の実現を目指す。

2．「NVIDIA OpenShell」でAIエージェントの実行環境を隔離

　みずほFGは「NVIDIA NemoClaw」を活用し、金融機関でAIエージェントを安全に利用するための実行環境について技術検証を進める。NVIDIA NemoClawは、「OpenClaw」などのAIエージェントを、セキュリティランタイム「NVIDIA OpenShell」を用いて隔離された環境で実行・管理し、各種AIモデルに接続するためのレファレンススタックだ。OpenShellによる実行環境の隔離やネットワークアクセス制御により、企業内で求められるセキュリティやガバナンスに配慮したAIエージェントの活用を支援する。

　技術検証では、AIエージェントが社内データや業務システムと連携することを想定し、実行環境の隔離、データ保護、ネットワークアクセス制御、権限管理、実行履歴の確認などの論点を確認する。研究開発中のみずほLLMを含む生成AIモデルとの連携についても検証し、社内の文脈を踏まえたAIエージェント活用の可能性を確かめる。

AIエージェントを業務の伴走者に活用

　みずほFGは将来的に、研究開発中のみずほLLMを含む生成AIモデルを、機密性の高いデータや社内システムと安全に連携させることで、金融機関に求められる統制を確保しながらAIエージェントの活用領域を広げることを目指す。社員がAIエージェントを業務の伴走者として活用し、情報収集や資料作成、分析、開発支援などをより効率的に進められる環境整備を進める。

　同社は、今回の取り組みは現時点では検討および技術検証を目的とするものであり、具体的なサービスの提供時期や対象業務、導入範囲などは今後の検証結果を踏まえて決定するとしている。