{"ok":true,"entity":{"id":"ai-inference","name":"推論（Inference）","entityType":"concept","canonicalName":"Inference","displayName":"推論（AI 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Inferenceは、AI推論システムの性能を測定する業界標準のベンチマークスイートであり、2026年4月のv6.0ラウンドにはAMD、Google、Intel、NVIDIA、Dellを含む24組織から提出があった。」といった記載がある。ただし、この記述は当該Sourceの時点のものであり、その後の変更が反映されているとは限りません。 この24組織という数値はv6.0ラウンド（2026年4月）に固有のものであり、過去・今後のラウンドでは提出組織数が異なる（例: v5.0では23組織、v5.1では27組織）ため、新しいラウンドが公開されるたびにこの数値は古くなる。2026年08月23日に同Sourceを取得し、この内容を確認した。","title":"Inferenceの制度上の位置づけに関する公開情報","coverageType":["Identity","Credibility"],"sourceType":"press_release","sourceClass":"Announcement","sourceUrl":"https://mlcommons.org/2026/04/mlperf-inference-v6-0-results/","confidence":"medium","supportedPromptTypes":["P-05"],"needsVerification":true,"sourceVerified":false,"sourceKind":"institutional","entityId":"ai-inference"}],"generatedAt":"2026-08-23T02:47:40.238Z","evidenceIds":["ai-inference-ev-c1n17-p-05-001"]},{"id":"P-04-002","companyId":"ai-inference","questionId":"P-04-002","instanceId":"c1n18-scaled-depth-reinforcement-manual-draft-authoring-no-qi","draftId":"c1n18-scaled-depth-reinforcement-ai-inference-p-04-002","promptText":"AI推論（Inference）のコストは、ハードウェアの最適化によって実際どの程度削減されていますか？","promptTypeId":"P-04","answer":"Inferenceの規模・導入状況について、NVIDIA（公式ブログ blogs.nvidia.com）公式のofficial corporate blog post published by NVIDIA (vendor-published case-study 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