I inside「Cube Atlas 192x」発表｜機密データを社内で守りながらAIエージェントを動かす時代へ

AI inside Cube Atlas 192xとは何か：仕組みと技術基盤

AI inside株式会社（本社：東京都港区）は、AI推論専用ハードウェア「AI inside Cube」の新アーキテクチャとして「AI inside Cube Atlas」を発表し、その第一弾モデル「AI inside Cube Atlas 192x」の受注を2026年6月24日より開始しました。

出典：AI inside プレスリリース

AI inside 株式会社

AI inside は最先端テクノロジーを研究開発・社会実装するテックカンパニーです。マルチモーダルなAI統合基盤などの提供を通じて、データドリブンなビジネス変革に貢献します。

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現行比192倍の推論能力が意味すること

「192倍」という数字は単純なスペック競争を意味するものではありません。AIの計算需要が「学習」から「推論」へと構造的にシフトしている現実を反映した数字です。

学習は一度で終わります。しかし推論は、業務が動く限り24時間365日稼働し続けます。AIエージェントが受注管理・書類作成・顧客対応などの実業務に組み込まれるほど、推論に必要な計算量は積み上がっていきます。

AI insideが2019年から「AI inside Cube」を政府機関・民間企業へ提供してきた6年間で、まさにこの変化が加速したことが今回の新アーキテクチャ開発の直接的な背景です。

同社のユーザー数はすでに7万ユーザーを超えています。これだけの規模で業務推論を支えるためには、従来のハードウェアでは追いつかなくなっていました。

AI統合基盤「Leapnet」をオンプレミスで完全稼働

「AI inside Cube Atlas 192x」の最大の特徴は、AI統合基盤「Leapnet」の全機能を、1台のハードウェアのサブスクリプションで閉域内において完全に動かせる点です。

具体的には以下の3つを単一筐体・閉域内で同時に実行できます。

これまで「クラウドを使わなければ最新AIの恩恵は得られない」と思っていた企業にとって、この発表は重要な転換点になりえます。

「Sovereign Grid」始動：国内データセンターをAI Factoryへ転換

「AI inside Cube Atlas 192x」の発表と同日（2026年6月24日）、AI inside はデータセンター事業者のアイネットとの協業に向けた基本合意書の締結も発表しています。

これは同社が2026年5月13日に始動を宣言した「Sovereign Grid」の具体化ステップです。

分散推論ネットワークの仕組み

「Sovereign Grid」は、国内データセンター事業者の施設に「AI inside Cube」を設置し、その上にAI統合基盤「Leapnet」を構築する仕組みです。各拠点の「Leapnet」がネットワークとして接続されることで、分散型AI推論ネットワーク全体が形成されます。

参加するデータセンター事業者にとっての利点は明快です。AIモデルの調達も基盤ソフトウェアの統合も自社でおこなう必要はなく、電力と設置スペースを提供するだけで自社ブランドのAI推論サービスを顧客に提供できます。しかも参加事業者が増えるほどネットワーク全体の推論処理能力が上がる「分散推論の効果」があります。（出典：AI inside「Sovereign Grid」発表）

「データ主権」と「アクセス主権」が経営課題になりつつある

代表取締役社長CEO 渡久地 択氏は、クラウド上の最新モデルは提供事業者や各国の規制の判断ひとつで予告なく停止するリスクを抱えており、データ主権とアクセス主権の両方がAI活用の前提条件になりつつあるとの認識を示しています。

2026年現在、各国でAI規制の具体化が進んでいます。米国・EU・中国それぞれが独自のAIガバナンスを整備し、データの越境移転リスクは増大しています。

このような環境下で、「クラウドの外資サービスに推論を丸投げする」アプローチが長期的に成立するかどうか、経営判断として問い直す時期が来ています。

なぜ今「クラウドを選ばない理由」が増えているのか

クラウドAIは手軽で強力ですが、あらゆる業務に最適解とは限りません。ここでは「オンプレミスの選択肢が浮上している背景」と、実際にどう使い分けるかの判断軸を整理します。

「AIで成果が出ない94％」問題とインフラの関係

McKinseyが2025年に発表した「The State of AI」によれば、AIで売上や利益（EBIT）を5％以上改善できている企業は調査対象のわずか6％にとどまります。残りの94％は、AIに取り組んではいても成果に結びついていません。

機密データを扱う金融機関・製造業・医療機関では、クラウドへのデータ送信がそもそも困難です。その結果、「使えるAIが限定される」「精度が落ちる」「業務に実装できない」という連鎖が生じやすい状況に陥ります。

オンプレミスAI基盤と組み合わせることで初めて「業務に直接組み込める」AIが実現し、成果につながる可能性が高まります。

クラウドを選ぶべき場面、オンプレを選ぶべき場面

クラウドにも固有の強みがあります。最新モデルへの即座のアクセス、ハードウェア不要の初期投資の低さ、スケーラビリティの高さは今も変わりません。

企業が取るべきは「クラウドかオンプレか」の二択ではなく、ワークフロー単位での使い分けです。

中小・中堅企業が注目すべきポイント｜自社への示唆

AI inside の「DX Suite」はすでに政府機関・地方公共団体・民間企業など7万ユーザーを超える実績を持っています。

AI-OCRを使ったデータ入力自動化、受注書の自動転記、議事録作成の全自動化といった「地味だが確実に工数を削れる定型業務」への活用は、従業員規模に関わらず実現できます。

「大企業だけの話」ではない理由

「Cube Atlas 192x」が問いかけているのは、「AIエージェントを実業務に組み込む段階に入ったとき、どこで動かすか」という問題です。特に以下の業種・状況では、オンプレミスAI基盤の検討価値が高いと言えます。

まず小規模PoCから始めるステップアップ型アプローチ

「Cube Atlas」は1x〜192xのレンジで複数構成が順次提供予定です。

いきなり192xの大型モデルを導入する必要はありません。業務ごとの機密レベルと処理量を整理し、どの業務をクラウドで、どの業務を閉域で動かすかを小さく試してから判断する「ハイブリッド型」の進め方が現実的です。

具体的なステップとして以下を推奨します。

よくある質問（FAQ）

AI inside「Cube Atlas 192x」の発表は、AI推論専用ハードウェアのスペック更新にとどまりません。AIの計算需要が学習から推論へシフトし、AIエージェントが業務に常時稼働する時代への移行を反映した出来事です。

「Sovereign Grid」という国産分散AIインフラ構想と組み合わさることで、日本企業が「データ主権を守りながらAIを本番稼働させる」選択肢が現実のものとなりつつあります。

中小・中堅企業に求められるのは「クラウドかオンプレか」の二択ではなく、業務の機密レベルごとにインフラを使い分けるハイブリッド発想への転換です。まずは自社の業務棚卸しと機密レベル分類から始めることをおすすめします。