G-RAGrid:マルチGPU環境を最大限に活用する高効率LLM実行環境
G-RAGridは、従来のローカルLLM/RAG環境が抱えていたGPU資源の非効率な利用や部署間のデータ分離の課題を解決するために開発が進められています。この基盤は、マルチGPU環境においてGPU資源を最大限に活用するための最適化基盤として設計されています。
開発・検証フェーズではOllama、本番運用フェーズでは高効率推論フレームワークvLLMをロードバランシングで運用することで、既存製品と比較して大幅なパフォーマンス向上が期待されています。特に、Blackwell世代の大容量GPUメモリを活かし、LLMに対する複数処理を効率良く並列実行できるため、同時利用ユーザーの増加にも対応可能です。
また、処理需要が増加した際には、ロードバランス機能によってGPUを追加するだけでシームレスにスケールアップできるため、小規模な導入から全社展開まで段階的な拡張に対応できます。
同社によるベンチマーク結果では、既存製品と比較して以下のパフォーマンス向上が報告されています。

-
応答開始までの時間(TTFT):約18倍高速化
-
文章出力スピード(ユーザーあたり):約2.5倍向上
-
システム全体の処理能力(総スループット):約3.5倍向上
G-RAGent:自律的に業務を遂行するローカルAIエージェント
G-RAGentは、自然言語による指示で自律的に業務を遂行するローカル環境動作のAIエージェントとして開発が進められています。LLMの思考能力を活用し、社内データを参照しながらOffice系ドキュメントの生成や、蓄積された社内資料の解説・要約を、安全なローカル環境下で実行することを目指しています。
AI・人工知能EXPO【春】2026への出展
これらの新製品群は、2026年4月15日(水)から17日(金)まで東京ビッグサイトで開催される「AI・人工知能EXPO【春】2026」にて展示される予定です。小間番号は「21-21」です。
GDEPソリューションズ株式会社について
GDEPソリューションズ株式会社は、NVIDIA Partner Network(NPN)認定のソリューションプロバイダとして、GPUコンピューティング分野における豊富な実績と技術力を有しています。NVIDIA製GPUを活用した高性能コンピューティング環境を提供しており、生成AIやLLMの開発・運用環境、HPC、CAEシミュレーション、データ解析など、幅広い分野で顧客の課題解決を支援しています。
関連情報
-
LLM/RAGシリーズ製品ページ: https://gdep-sol.co.jp/gpu-solution/llm-rag-series/
-
GDEPソリューションズ株式会社 公式サイト: https://gdep-sol.co.jp/
AI Workstyle Lab編集部コメント
「G-RAGrid」と「G-RAGent」の登場は、企業におけるローカルLLMの導入障壁を大きく下げる可能性を秘めています。特に、マルチGPUの最適化により、これまでリソース不足で躊躇していた企業も、効率的にAI環境を構築できるようになるでしょう。社内データに基づいた自律型AIエージェントは、ドキュメント作成や情報検索などの定型業務を自動化し、従業員の生産性を飛躍的に向上させることが期待されます。情報漏洩のリスクを懸念する企業にとって、安全なローカル環境でのAI運用は大きな利点となり、DX推進の強力な後押しとなるはずです。
「AIニュースは追っているけど、何から学べばいいか分からない…」 そんな初心者向けに、編集部が本当におすすめできる無料AIセミナーを厳選しました。
- 完全無料で参加できるAIセミナーだけを厳選
- ChatGPT・Geminiを基礎から体系的に学べる
- 比較しやすく、あなたに合う講座が一目で分かる
ChatGPTなどの生成AIを使いこなして、仕事・収入・時間の安定につながるスキルを身につけませんか?
AI Workstyle LabのAIニュースをチェックしているあなたは、すでに一歩リードしている側です。あとは、 実務で使える生成AIスキルを身につければ、「知っている」から「成果を出せる」状態へ一気に飛べます。
講師:栗須俊勝(AI総研)
30社以上にAI研修・業務効率化支援を提供。“大阪の生成AIハカセ”として企業DXを牽引しています。
- 日々の業務を30〜70%時短する、実務直結の生成AI活用法を体系的に学べる
- 副業・本業どちらにも活かせる、AI時代の「稼ぐためのスキルセット」を習得
- 文章・画像・資料作成など、仕事も趣味もラクになる汎用的なAIスキルが身につく
ニュースを読むだけで終わらせず、
「明日から成果が変わるAIスキル」を一緒に身につけましょう。
本記事は、各社の公式発表および公開情報を基に、AI Workstyle Lab編集部が 事実確認・再構成を行い作成しています。一次情報の内容は編集部にて確認し、 CoWriter(AI自動生成システム)で速報性を高めつつ、最終的な編集プロセスを経て公開しています。

