Factory、エージェント SDK Factory Private を公開──VPC・オンプレミス環境で Droid エージェントを実行
ソースコードや制御プレーンの外部流出を懸念する金融・ヘルスケア・半導体企業向けに、顧客管理のインフラ内で AI コーディングエージェントを完結させる。
リリース: 2026-09-18 · 読了 3 分記事の要約
1. 核心（What）
- Factory は、AI コーディングプラットフォームの制御プレーンと機密データを顧客管理の VPC やオンプレミスで実行する「Factory Private」を導入した。
- エージェントの調整や権限管理を行う制御プレーンを顧客自身のアイデンティティ・ネットワーク制御下に配置できる。
- NVIDIA の Nemotron 研究チームが、オンプレミス環境での Nemotron 3 Ultra の事後学習ワークフローで Factory Private を実証利用した。
- 商用・オープンウェイト・カスタムの各モデルを顧客の推論ゲートウェイ経由でルーティング可能。
2. 影響（Why）
- セキュリティ境界の厳格化: データレジデンシーや知的財産の保護ポリシーによりクラウド型エージェントが利用できなかった規制産業に対し、導入の最大の障壁を取り除く。
- 国内エンタープライズへの波及: 国内のコンプライアンス要件が厳しい基幹系システムや閉域網の開発現場において、AI エージェントを安全に適用するベンチマークとなる。
3. 根拠・詳細（How）
- 3つのデプロイメント形態: Factory Managed、Factory Private、Factory FedRAMP（申請中）の 3 ティアを用意し、顧客のセキュリティ要件に応じたインフラ選択を実現。
- モデル非依存のアーキテクチャ: 顧客が独自に用意した推論エンドポイントやローカルホストのオープンウェイトモデルへエージェントのトラフィックをルーティングするゲートウェイ設計。
4. 展望・課題（Next）
- FedRAMP 認可の取得: 米国政府ワークロード向けの Factory FedRAMP の正式認可と、それに伴う政府機関への導入拡大が予定されている。
- エンタープライズ機能の検証: 監査ログの強固さ、きめ細やかな権限管理、オンプレミス環境におけるパッチ適用や災害復旧手順の確立が今後の焦点となる。