ほとんどの開発者にとって、AIを始めるのはまだ複雑すぎます。異なるモデルやツール、プラットフォームが必ずしもうまく連携するわけではありません。しかしDockerでは、状況は急速に変わりつつあります。
Dockerは標準化され、移植可能でスケーラブルなAI環境の不可欠なインフラとして台頭しています。Dockerは、コンポージビリティ、シンプルさ、GPUのアクセシビリティをエージェント時代に持ち込むことで、開発者や支援する企業がより速く、安全に、そしてはるかに少ない摩擦で動けるよう支援しています。
実際の成果:DockerによるAI配信の高速化
プラットフォームはイノベーションを加速させています。 theCUBE Researchの最新レポートによると、回答者の 88% がDockerが新機能や製品の 市場投入時間を短縮し 、約 40%が 25%以上の効率向上を達成しています。DockerはAI開発においてもますます重要な役割を果たしています。 回答者の52%がAIプロジェクトのセットアップ時間を50%以上短縮し、97%が新しいAI製品開発のスピード向上を報告しています。
AIプロジェクトの失敗と遅延の減少
信頼性はAI施策における重要な業績評価指標であり、Dockerはリスク最小化において重要な役割を果たしています。回答者の90%がDockerが少なくとも10%のプロジェクトの失敗や遅延の防止に役立ったと答え、16%が50%を超える予防率を報告しました。さらに、 78%のAIモデルのテストと検証が大幅に向上しました。これらの結果は、Dockerの一貫性、孤立性、再現性が開発を加速させるだけでなく、高コストな再作業やダウンタイムを削減し、AIプロジェクト納品への信頼を高めていることを示しています。
Dockerを使ってエージェントを簡単かつ安全に構築、共有、実行できます
DockerのAIに対する使命はシンプルです。AIやエージェント型アプリケーションの構築と運用を、他のどんなソフトウェアと同じように簡単で安全かつ共有しやすいものにすることです。
断片化されたツールに苦労する代わりに、開発者はDockerの信頼できるコンテナベースの基盤と、検証済みモデルやツールの厳選カタログ、そしてそれらをまとめるクリーンでモジュール化された方法に頼ることができます。LLMをデータベースに接続する場合でも、サービスを完全なエージェントワークフローに連携させる場合でも、Dockerはそれをプラグアンドプレイで実現します。
Docker Model Runnerを使えば、GPUアクセラレーションで大規模な言語モデルをローカルで引き出して実行できます。Docker MCPカタログとツールキットは、Stripe、Elastic、GitHubなどのパートナーが提供する300以上のMCPサーバーにエージェントを接続します。Docker Composeを使えば、モデル、ツール、サービスのAIスタック全体を、ローカルでもクラウドでも同じように動作する単一のYAMLファイルに定義できます。オープンソースのエージェントビルダーであるCagentは、AIエージェントを簡単に構築、実行、共有でき、行動、ツール、ペルソナがすべて単一のYAMLファイルで定義されています。また、Docker Sandboxを使えば、Claude Codeのようなコーディングエージェントを安全なローカル環境で実行でき、ワークフローを隔離しデータを保護できます。
結論
Dockerのビジョンは明確です。AI開発を、開発者がすでに知り愛用しているワークフローと同じくらいシンプルで強力なものにすることです。そして効果は見られ、theCUBEによると、ユーザーの52%がAIプロジェクトのセットアップ時間を半分以上短縮し、87%が市場投入までの時間を少なくとも26%加速させたと答えています。
さらに詳しく
- Dockerを活用するROIについては、最新のブログで詳しくご覧ください
- CUBEのリサー チレポート と 電子書籍 をダウンロードしてください – Dockerの経済的検証
- MCP カタログの探索: コンテナ化されたセキュリティ強化された MCP サーバーを検出する
- Docker Desktop を開き、 MCP Toolkit の使用を開始します (MCP Toolkit を自動的に起動するには、バージョン 448 以降が必要です)
- cagentのGitHubリポジトリにアクセスし、リポジトリに星をつけて試してみてください。そして、あなたが作った素晴らしいエージェントをぜひ教えてください!
