Nemotron 3.5 Boltとは？NVIDIAの新AIモデルを中小企業向けに解説【2026年10月版】

「また新しいAIモデルが出たらしいけど、うちの会社に関係あるのかな」と感じていませんか。

NVIDIAが2026年10月15日に公開した「Nemotron 3.5 Bolt」は、手元のパソコンでも動くAIモデルです。

この記事では、発表の内容からコストの考え方、中小企業の業務での使い道まで整理します。

正直に言うと、編集部でもNVIDIAから次々と新モデルが発表されるたびに「また新しいのが出た」と情報を追いきれなくなりそうになります。実際、Nemotronファミリーだけでも8月のLightningから数えてわずか2カ月でBoltまで登場しました。本記事では、この新モデルが中小企業の実務にどう関わるかを、公式発表の範囲で整理します。

Nemotron 3.5 Boltとは？何がすごいのか

Nemotron 3.5 Boltは、NVIDIAが2026年10月15日に公開した、ノートPCやデスクトップでも動かせるローカル向けのAIモデルです。クラウドサーバーに頼らず、手元の機器だけで文章作成やコードのデバッグといった作業を任せられる点が特徴です。

これまでの高性能なAIモデルは、大規模なデータセンターでの稼働が前提のものが多くありました。Boltは、一定のスペックを持つPCやワークステーションでも扱えるよう設計し直されたモデルという位置づけです。

発表の時系列（いつ・何が公開されたか）

NVIDIAはImpress Watchの解説記事によると、2026年10月15日（米国時間）に、オープンモデル「Nemotron」シリーズの新モデルとして「Nemotron 3.5 Super VL」と「Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB」をオープンウェイト（モデルの中身を公開し誰でも利用できる形式）としてHugging Faceで公開しました。

さらに小型版の「Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB」は、近日中に公開予定と予告されています。

モデル名	公開日	サイズ目安	想定用途
Nemotron 3.5 Super VL	2026年10月15日	総パラメータ120B	データセンターでの大規模推論
Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB	2026年10月15日	総パラメータ74B・24GBに収まる	ローカルPC・ワークステーションでのエージェント作業
Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB	2026年10月23日（予定）	4GB	会話・音声アシスタント

Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GBのスペック

Bolt 74B-A9B 24GBは、総パラメータ数74B（740億）、アクティブパラメータ数9B（90億）というスペックです。パラメータ数は「AIの脳の大きさ」のようなものと捉えてください。数字が大きいほど多くの知識や処理能力を持つ一方、動かすために必要なメモリも増えます。

ここで重要なのが「アクティブパラメータ数」という考え方です。Boltは740億という全体のパラメータのうち、実際の処理時には90億だけを使う仕組み（MoE＝専門家が分担して処理する構造）を採用しています。そのため、見た目の規模の割に動作が軽くなるわけです。

コンテキスト長（一度にAIが読み込める文章量の上限）は最大26万2,144トークンで、長めの資料や複数の文書をまとめて読ませる使い方にも対応します。さらに、エキスパート層をネイティブで2bit量子化（データを極限まで小さく圧縮する技術）することで、24GBのメモリに収まる設計になっています。これにより、ほかのアプリと並行して動かせる余地が生まれている、というのが公式の説明です。

次に、このBoltと、同時に発表されたSuper VLが何が違うのかを見ていきましょう。

Nemotron 3.5 BoltとSuper VLは何が違うの？

BoltはPCやワークステーションで動かす「手元用」、Super VLはデータセンターで動かす「大規模処理用」という役割分担です。同じNemotronファミリーに属しますが、想定する利用シーンがはっきり分かれています。

Nemotron 3.5 Super VLは、総パラメータ数120B（1,200億）、アクティブパラメータ数12B（120億）のオープンモデルです。コンテキスト長は最大100万トークンと非常に大きく、テキストだけでなく画像や動画も入力として扱えます。NVIDIA公式ブログでは、指示の追従やツール利用、複数ステップの業務ワークフロー、視覚的理解といったマルチモーダル（文章・画像・動画など複数の種類の情報を扱えること）なエージェントタスク向けのモデルと紹介されています。

一方のBoltは、よりコンパクトな規模で、個々のPCやワークステーション上で完結させることを目指したモデルです。両者の違いを表にまとめます。

項目	Nemotron 3.5 Super VL	Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB	Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB
総パラメータ数	120B	74B	非公表（軽量版）
アクティブパラメータ数	12B	9B	非公表（軽量版）
最大コンテキスト長	約100万トークン	26万2,144トークン	非公表
想定利用シーン	データセンターでの大規模推論	ローカルPC・ワークステーションでのエージェント作業	会話・音声アシスタント
動作環境	自社インフラ	RTX Spark/DGX Spark、GeForce RTX搭載PC、DGX Station、RTX PROワークステーション	GeForce RTX、Jetson、RTX/DGX Spark
公開日	2026年10月15日	2026年10月15日	2026年10月23日予定

なお、Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GBは、自然な会話とマルチターン（複数回のやり取りを踏まえた）のエージェント機能を組み合わせ、ローカルで動く音声アシスタントや対話型キャラクター、組み込み機器のインターフェイスなどを実現するモデルと位置づけられています。

NVIDIAは、Super VLとBoltは「Lightning」「Ultra」と並びNemotronファミリーに加わると説明しています。Lightningは8月にリリースされ高スループット（大量の処理を速くこなす性能）のワークロードを処理し、Ultraは最も難しい推論タスクを処理し、Boltはエッジ（手元の端末）にインテリジェンスをもたらす、という役割分担です。

次に、気になる動作環境と料金について見ていきましょう。

Nemotron 3.5 Boltはどこで動く？料金はかかるの？

Nemotron 3.5 Boltはライセンス自体は無償で、商用利用も可能です。ただし、モデルを動かすための機器（PCやワークステーション）は別途用意する必要があります。「無料で使えるAI」と聞くと身構えてしまいますよね。ここは仕組みを正しく理解しておきたいポイントです。

いずれのモデルもライセンスは「OpenMDW License Agreement, version 1.1」です。無償で利用でき、商用利用も可能ですが、モデルを再配布する際はライセンス文と著作権表示などを含める必要があります。社内で使うだけであれば大きな制約にはなりにくいでしょう。

Bolt 74B-A9B 24GBは、一定スペックを持つPCやワークステーション等の対応機器で動作します。E4B 4GBについても同様に、対応する機器での動作が想定されています。一般的な事務用のノートPCでは、これらの動作要件を満たさない可能性がある点に注意してください。

クラウド型のAIサービス（ChatGPTなど月額・従量課金で使うタイプ）と、Boltのようなローカル型のAIでは、コストの考え方そのものが異なります。表で整理します。

項目	クラウドAI（API課金型）	Nemotron 3.5 Bolt（ローカル型）
初期費用	ほぼ不要	対応PC・ワークステーションの用意が必要
継続費用	利用量に応じた従量課金	モデル自体は無償（電気代・保守は別途）
データの扱い	外部サーバーに送信	手元の機器内で処理が完結
向いている企業	導入をすぐ試したい企業	機密情報を扱う業務、長期的に使う見込みの企業

どちらが優れているというより、自社の業務内容やデータの機密性によって向き不向きが変わります。コスト構造の違いを踏まえた上で、自社に合う形を検討することが大切です。

「自社にAIを取り入れたいが、何から始めればいいかわからない」という方は、まず無料相談でご相談いただけます。

次に、具体的にどんな業務に使えそうかを見ていきましょう。

自社にローカルAIは向いている？チェックリストで確認

ここまで読んで「自社に関係あるかも」と感じた方のために、簡単な確認ポイントをまとめました。以下のうち3つ以上当てはまる場合は、ローカルAIの検討余地があると言えます。

▼自社にローカルAIが向いているか診断

3つ以上該当する企業は、ローカル型のAI活用も選択肢に入れて検討する価値があるでしょう。一方で、1〜2個程度にとどまる場合は、まずクラウド型のAIで小さく試す方が現実的かもしれません。

中小企業の業務にどう活かせる？

公式の説明をもとに整理すると、Webでの情報収集、文章・資料の下書き、社内の調べもの対応といった業務に活用できる可能性があります。ただし、ここで紹介する内容はあくまで公式発表の範囲内での整理です。

NVIDIAの発表によれば、Bolt 74B-A9B 24GBをエージェントハーネス（AIに作業の手順や権限を与えて自律的に動かす仕組み）と組み合わせることで、Webでの調査や文章作成、コードのデバッグといった作業を、クラウドに送らずに処理できるとされています。具体的には以下のような使い道が考えられます。

• 社内資料のたたき台づくり：議事録の要約や提案書の下書きなど、クラウドに送りたくない社内情報を扱う作業の初稿づくり
• Webでの情報収集・調査：競合調査や市場動向の下調べといった、時間のかかる情報収集作業の補助
• コードのデバッグ：社内システムやツールの簡易な不具合チェックやコード修正の支援
• 会話型の社内ヘルプデスク：E4B 4GBを使った、就業規則や社内マニュアルに関する簡易な問い合わせ対応（公開は2026年10月23日予定）

社内の問い合わせ対応を自動化したい、という場合は、AIを使った接客・問い合わせ自動化の仕組みを提供するAIスミズミのようなサービスを使う選択肢もあります。

弊社ではNemotron 3.5 Boltの検証は行っておらず、本章は公式発表に基づく可能性の整理です。実際の業務適性は、取り扱うデータの性質や社内の運用体制によって変わる点にご留意ください。

コスト面も含めた導入設計は、個別の業務内容によって最適解が変わります。弊社のAIサービスでは、自社に合った形をご提案しています。

導入前に知っておきたい注意点

AIモデルは数カ月単位で更新されるため、1つのモデルに業務を固定しすぎないことが大切です。Nemotronファミリーだけを見ても、8月のLightning、その後のUltra、そして10月のSuper VL・Boltと、短期間で新モデルが次々に登場しています。

導入を検討する際は、以下の3点を押さえておきましょう。

1. 機密情報の扱い：ローカル実行でデータを外部に送らずに済むとしても、社内での運用ルール整備は別途必要です。誰がどのデータをAIに読み込ませてよいか、事前に社内で取り決めておくことをおすすめします。
2. モデルの入れ替わりの速さ：新モデルの登場ペースが速いため、1社・1モデルへの決め打ちはリスクになり得ます。導入時は「今のモデルで固定する」のではなく、定期的に見直す前提で計画を立てるとよいでしょう。
3. ハードウェア要件の確認：24GBのメモリに収まる設計とはいえ、対応機器（RTX Spark、DGX Spark等）を社内に用意できるかどうかは事前にチェックが必要です。

一般に、企業におけるAI活用はデータの取り扱い方針の整備とあわせて進めることが重要だとされています。技術面だけでなく、運用ルールの整備もセットで検討してください。

まとめ

Nemotron 3.5 Boltは、NVIDIAが2026年10月15日に公開した、手元のPCやワークステーションで動かせるAIモデルです。ライセンスは無償・商用利用も可能で、データを外部に送らずに処理できる点が、クラウド型のAIとの大きな違いです。

一方で、動かすための機器要件や、モデルが次々と更新されていく現状を踏まえると、導入は慎重な見極めが必要です。公式発表の範囲でできることを正しく理解した上で、自社の業務に合うかどうかを判断していきましょう。

よくある質問（FAQ）

最新のAIモデルをどう業務に取り入れるか迷ったら、まずは専門家に相談するのが近道です。弊社では個々の業務内容やデータの扱いに合わせたAI導入のご提案を行っています。気になる方は、まず無料相談からお気軽にご相談ください。

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