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2025年12月

24

【てくさぽBLOG】IBM BobでRPG解析！複雑なロジックを一瞬で整理し、実務の即戦力に

ブログ

こんにちは。てくさぽBLOGメンバー村上です。

今年の10月にIBM Teh Xchange 2025 Orlandoにて電撃発表された話題のIBM Bob はご存じですか？

今回は、IBM Bob をTech Preview版で検証している状況をタイムリーにお伝えいたします！

IBM Bob ってどんな製品？

IBM Bob は、2025年10月の IBM TechXchange 2025 Orlando で発表された AIエージェント型のIDE（統合開発環境）です。
単なるAIアシスタント開発を超え、ソフトウェア開発ライフサイクル全体を自律的に動かし、生産性と品質を大幅に向上させることができる製品です。

IBM Bobが得意なこと

ソフトウェア開発とモダナイゼーションを変革
• 複数のモード (プラン、コード、質問、アドバンスド) を装備
• アプリケーション設計、コード説明、コード生成、テスト生成、ドキュメント作成
• 開発者の作業に応じて最適なLLMを選択

幅広い言語に対応
• RPG, COBOL, CL, SQL, DDS
• Java, Python, JavaScript, TypeScript, Node.js, bash
など

IBM Bobを利用するメリット

「システムの理解」にかかるコストを戦略的投資へ転換
・開発スピードが劇的に向上
・エンジニアの業務時間の多くを占める「既存コードの解析」という非生産的な時間を、AIによって極小化
・解析に費やしていた膨大な工数を、新しいビジネスモデルの構築や機能拡張へ再配置

プロジェクト内の知識共有（可視化）
・プロジェクトメンバー全員が常に「今、正しく動いている仕様」を共有できる
・新メンバーへの引継ぎが容易で立ち上がりが早くなる

AIによる標準化でガバナンスの聞いた開発体制を実現
・品質のばらつきを抑えエンタープライズレベルのガバナンスを維持し構築を支援

 

定型的な解析はBobに委ね、エンジニアはより高次元な創造性に知力を注ぐ。
そんな、互いの強みを活かし合える知的な相棒になってくれそうです！

Explain機能を試してみた

検証の背景

今回、IBM i（AS400） で利用する言語、RPGにフォーカスして検証を行いました。

現在、多くの企業で課題となっているのが、IBM i（AS400）上で長年稼働し続けているRPGプログラムの保守・継承です。
IBM i はその堅牢性ゆえに、10年以上前に書かれたコードが一度も改修されずに現役で動き続けているケースも珍しくありません。

しかし、その代償として「詳細設計書が消失している」「担当SEが高齢化し仕様がブラックボックス化してしまいそう」という深刻な問題が浮上しています。
後継者不足も重なり、このままではシステムの維持そのものが危ぶまれる未来がすぐそこまで来ています。

そこで期待されるのが、AIの力による「リバースエンジニアリング」です。人力では途方もない時間と労力がかかる既存コードからの仕様解読をAIが肩代わりし、さらに「現役エンジニアがそのまま実務に使えるレベルの、精度の高い設計書」を書き出すことができれば、属人化の解消へ向けた大きな一歩となります。

IBM Bobには、主に以下の4つの強力な機能が備わっています。
　- Explain（説明）：プログラムを解析、説明
　- Transform（変換）：プログラミング言語のバージョンアップ、モダナイズ
　- Refactor（リファクタリング）：コードの構造を最適化、保守性の向上
　- Generate（生成）：プログラム・アプリケーションの作成

今回の検証は、上記の背景より「Explain（説明）」機能に主眼を置いています。

IBM Bobが複雑なRPGの構造をどこまで正しく理解し、実務に耐えうる高精度な詳細設計書を再現できるのかを検証しました。

 

検証内容

検証では、ローカルPCに保管した既存のRPGプログラムを対象に、IBM Bob がどこまで実務に即したアウトプットを出せるかを試しました。

【検証のステップ】

事前準備： RPGのプログラムが保管されているローカルフォルダを参照先として指定
基本操作： Bobのチャット画面にて、解析対象のRPGプログラムを指定し「プログラム詳細設計書」を作成するように日本語（自然言語）で指示
環境拡張： Bob内のメニュー「Extensions」から「Mermaid Chart」のPluginを導入。出力された構成図（Mermaid形式）をより視覚的に確認できる環境を準備。

【検証の結果】

検証を通じて驚かされたのは、Bobの解読の速さと正確さです。
RPG特有の複雑な指標や深いネスト構造であっても、ロジックの骨組みが明瞭に描き出されており、要点が紐解かれるような丁寧さと平易さを兼ね備えたアウトプットとして提示されました。そして、文章による解説に加え、Mermaid図によって視覚的に補完されたフローは非常に分かりやすく、文字だけでは追い切れない処理の全体像を一目で把握することが可能となりました。

Bobで作成したプログラム詳細設計書は、これまで他社のAIツールを試しては『実務で使うにはまだ早い』と限界を感じてきた熟練の技術者さえも、思わず目を見張るほどの解析精度でした。

そして、Bobのチャット画面で指示を出す際の「Enhance Prompt（プロンプト強化）」ボタンは非常に便利でした。
「Enhance Prompt」ボタンは、指示内容をAIが解釈し、より精度の高い回答を引き出すために最適なプロンプトへと補ってくれます。
これにより、AIへの指示出しに慣れていない技術者でも、簡単に質の高い設計書を作成することができそうです。

今後の検証

現在、プログラム設計書作成の次のステップとして、作成したプログラム詳細設計書を利用してコード生成（Generate）やコード改修（Refactor）を行う検証を実施しています。
これにより、コードに直接手を入れなくても、詳細設計書の一部分を人間の言葉で直すだけでコード側に修正が及ぶようにできると考えております。
また、人間が気付かない関連している他のプログラムコードの修正箇所も気付いてくれるかもしれません。

また、Bobのチャット画面で、回答の精度を最大化するために、チャットモード（※）を切り替えた検証も行っており、Bobと対話しながら特定箇所を修正・作成することも試行しています。

※「チャットモード」のおススメ利用シーン（Bob自身に聞いてみました）
　- Code: コード作成・修正時
　- Plan: 設計・計画立案時
　- Ask: 質問・説明が欲しい時
　- Advanced: 複雑なコード実装時

Explain機能の他社製品との比較

さて、チーム内では他社製品も交えた横並びの比較検証を進めています。
同じ指示（プロンプト）を出し、コード解説の深さや図解の分かりやすさをプログラム詳細設計書（Explain機能）作成の観点で比較しましたのでご紹介します。

項目 IBM Bob A社製品 B社製品
解析制度と網羅性 ◎ 高度な構造解析と高精度な図解 〇 基本情報の列挙と標準的な図解 〇基本値の抽出がメイン
可読性・理解しやすさ ◎ 豊富な図解量と手順レベルの解説 〇 簡潔な説明（Bobに比べ情報不足） △ パラメータの羅列に近い
柔軟性・拡張性 ◎ 任意フォルダ参照・MCP連携に対応 〇 MCP連携対応 〇 MCP連携対応
総合判定 ◎ 〇 〇

※入力するプロンプトの内容によって得られる結果が異なる場合があります

今後、Generate機能やTransform機能でも比較検証を続けてみたいと思います。

さいごに

私自身、Bobに出会ってその賢さに驚かされましたが、今では複雑なコードを健気に読み解いてくれるBobが、どこか可愛らしい相棒のようにも感じています。

今回の検証を通じて、あまりに古すぎて誰も手を付けたがらなかったRPGプログラムも、決して攻略不可能なものではないと確信しました。
Bobという頼れる相棒がいれば、眠っていた過去の遺産は必ず未来の資産へと変えられます。
皆様もぜひ、この新しい開発の形を体感してみてください。

Tech Preview版 申し込みURL: https://ibm.biz/Try-Bob

末筆ながら、本年も「てくさぽBLOG」を見てくださりありがとうございました。
新しい年が、皆様にとってさらなる飛躍の年となりますよう心よりお祈り申し上げます。

お問い合わせ

エヌアイシー・パートナーズ株式会社
技術企画本部
E-Mail：nicp_support@NIandC.co.jp

 

 

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2025年12月24日

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こんにちは。てくさぽBLOGメンバーの高村です。 8月は「【てくさぽBLOG】IBM watsonx OrchestrateのADKを使ってみた」でADKの操作感や感想をご紹介しました。今回は、2025年6月のアップデート後のwatsonx OrchestrateのUIからエージェントを開発し、操作感や感想を2回に分けてご紹介いたします。なお、Part2ではエージェントのデモ動画もご紹介する予定ですのでぜひご期待ください！ 目次 はじめに サンプルエージェントのシナリオ サンプルエージェント開発 さいごに お問い合わせ はじめに 6月のアップデートで、watsonx Orchestrateはメニュー構成・操作方法・機能名称が変更されました。例えば、従来「Skill」と呼ばれていたものが「Tool」に変更されています。Toolとは、AIエージェントが呼び出して実行するアクションの部品と考えて頂ければと思います。ユーザーがチャットへ自然言語で問い合わせると、AIエージェントは内容に応じて適切なツールを選択して実行します。これにより、生成AIによる要約や抽出などのテキスト処理だけでなく、外部システムやサービスと連携した処理も行うことができます。 その他の変更点については、「【イベントレポート】watsonx Orchestrate テクニカルワークショップ第一回 開催しました」内でもご紹介していますのをご参照ください。 サンプルエージェントのシナリオ サンプルエージェントのシナリオは、企画担当者が在庫商品を参照し、在庫情報に基づいて顧客へキャンペーンメールを送信する作業を想定しています。 通常は、担当者が在庫情報を確認するためにデータベースへログインし、目視でキャンペーン対象商品を選定したうえでメールの文面を作成することが想定されます。キャンペーンメール送信対象はSFAなどのシステムで確認し、メールツールを利用して送信します。振り返ると、データベース・SFA・メールツールと複数のシステムを利用し、対象商品の選定やメール内容を人力で考える必要があるため、作業は煩雑で時間と労力を要します。 watsonx Orchestrateを導入すると、AIエージェントが在庫情報と顧客情報の取得し、在庫の多い商品のキャンペーンメール文面をAIが作成し、メールの作成・送信までを一気通貫で実行することが可能です。 サンプルエージェントの開発 それではサンプルエージェントを開発します。開発ではIBM Cloud 上の watsonx Orchestrate、メールツール(Brevoに弊社アカウントを紐づけて利用）、SFA の Salesforce（弊社 Sandbox 環境）を利用します。 本記事Part1では図のピンクで囲った部分「Salesforceから顧客情報を取得」と「在庫情報の取得」をご紹介いたします。 watsonx Orchestrateへログイン・環境のご紹介 watsonx Orchestrateへのログイン方法は「【てくさぽBLOG】IBM watsonx Orchestrateを使ってみた（Part1）」をご参照ください。ログインすると下記のチャット画面に入ります。作成したAIエージェントをデプロイすると、このチャット画面から問い合わせをすることができます。 左上のメニューバーをクリックします。一番上の「Chat」をクリックすると前述のチャットインターフェース画面に遷移します。「Discover」をクリックするとwatsonx Orchestrateに事前定義されたエージェントやツールのカタログをみることができます。 「Discover」内の事前定義エージェント、ツールを簡単にご紹介します。TypeをAgentsに絞ります。事前定義エージェントとは、特定のシステムとの接続が定義されたエージェントが提供されており、環境接続設定を行うとすぐ利用することが可能です。(watsonx Orchestrateのプランによっては追加費用がかかるエージェントがございます。) TypeをToolsに絞ると特定システムで利用できるツールが提供されています。下記画面はSalesforceで利用できる事前定義ツールの一覧です。今回はSalesforceから顧客情報を取得するため「List accounts in Salesforce」と「List contacts in Salesforce」のツールを使用します。ツールの機能は下記になります。 List accounts in Salesforce：ユーザーの入力に基づき、Salesforceからアカウント情報を表示 List contacts in Salesforce：ユーザーの入力に基づき、Salesforce からアカウントの連絡先を表示 Salesforceとの接続設定 Salesforceの事前定義ツールを用いてエージェントが顧客情報を取得できるようにするため、はじめにSalesforceとの接続設定を行います。 1. Salesforce側設定(コンシュマー鍵と秘密鍵の生成) Salesforceへログインし、設定>外部クライアントアプリケーション＞外部クライアントアプリケーションマネージャーをクリックします。コールバックURLは「https://ご使用リージョン/mfe_connectors/api/v1/agentic/oauth/_callback」と設定します。OAuth範囲は下記画面の通りを設定します。 コンシュマー鍵と秘密鍵をクリックし、生成されたコンシュマー鍵と秘密鍵をメモをしておきます。Salesforceの設定は以上です。 2. watsonx Orchestrate側設定(接続設定と接続確認) watsonx OrchestrateのメニューからManage>Connectionsをクリックします。 接続設定の一覧が表示されるのでSalesforceを探し、鉛筆マークをクリックします。 下記画面が表示されます。Draft環境、Live環境と環境を分けて設定することができます。今回はDraftで設定します。各項目には以下を値を入力します。 Server URL：Salesforce環境のURL TokenURL:Salesforce環境のURL/services/oauth2/token Authorization URL:Salesforce環境のURL/services/oauth2/authorize ClientID:Salesforceで取得したコンシュマー鍵 Client Secret:Salesforceで取得した秘密鍵 下にスクロールし、Credential typeを選択します。Member credentialsにするとユーザーは個人の認証情報を使用してアプリケーションにアクセスできます。ここではTeam credentialsにし、チームメンバーが資格情報を使用してアプリケーションにアクセスできるようにします。最後にConnectをクリックします。 Webブラウザが開き、Salesforceのログイン画面が表示されます。ユーザ名、パスワードを入力してログインします。 watsonx Orchestrateの画面に戻り、Connectedとなっていることを確認しSaveします。 下記の様にConnectされている状態で緑のチェックがついていることを確認します。 Salesforceとwatsonx Orchestrateの接続設定は完了です。 Salesforceの事前定義ツール構成 それではエージェントを作成し、Salesforceから顧客情報を呼び出すツールをエージェントに構成していきます。 メニューのBuildをクリックします。 Create agent +をクリックしてエージェント作成画面に入ります。 Nameには任意のエージェント名、Decriptionはエージェントの説明を入力します。最後にCreateをクリックします。 下記画面が表示されます。エージェントが使用するモデルを選択します。2025年12月時点はllama-3-2-90b-vision-instruct(Default)、llama-3-405b-instruct、GPT-OSS 120B-OpenAI(via Groq)が利用できます。Agent Development Kitからは外部のLLMを紐づけることも可能です。弊社環境はgpt-oss-120bを紐づけています。今回はGPT-OSS 120B-OpenAI(via Groq)を指定します。 下にスクロールします。Welcomeメッセージとクイックスタートプロンプトを設定することができます。今回はデフォルトのままにします。 Agent Styleを設定することができます。Agent styleとはユーザの要求に対してどのように理解、決定、タスクを完了するか定義するものです。現在は DefaultとReActの2種類から選択することができます。今回はDefaultを指定します。 なお、Voice modalityではユーザとのコミュニケーションに音声を利用することができますが、今回は利用しません。 KnowledgeはエージェントでRAGを実装することができます。後程設定します。 エージェントが使用するツールを設定します。Toolset欄のAdd tool+をクリックします。 以下画面が表示されるのでCatalogをクリックします。 Appsの中からSalesforceにチェックを入れます。右側にエージェントが使用できるSalesforceのツール一覧が表示されます。 List accounts in Salesforceを選択しAdd to agentをクリックします。同様にList contacts in Salesforceも追加します。 Toolsetの画面に戻ると以下の様にツールが登録されています。 Behaviorのセクションまで下にスクロールします。Behaviorではエージェントがユーザの要求に対してどのように反応し、応答するか振る舞いを定義します。以下のように振る舞いを定義します。 ここまで設定したところでエージェントの動きを確認します。検証ではデプロイはせず右画面のPreviewから確認したいと思います。 チャットに「アカウントリストを教えて」と入力します。しばらくするとエージェントが登録したList accounts in Salesforceを使用してSalesforceからアカウント情報を取得、回答してくれました。(企業名は検証用に疑似的に作成しています) 次に担当者の連絡先を知りたいので、チャットへ「D&Gソリューションのコンタクトリストを表示して」と問い合わせます。しばらくすると、エージェントが指定した企業名をキーに「List contacts in Salesforce」を実行し、担当者名と連絡先を回答してくれました。このように、ツール自体はSalesforceからアカウント情報やコンタクトリストを取得する機能ですが、チャットで指定した企業名をキーとして、エージェントが絞り込んで回答することができます。 Salesforceの事前定義ツールの構成は完了です。 Knowledgeの構成 エージェントが在庫データから情報検索できるようにKnowledgeを構成します。2025年12月時点、構成できるデータソースはwatsonx.dataのMilvus、Elasticserch、AstraDB、カスタムサービス、watsonx Orchestrateへ直接アップロードの6つです。ここではサンプルのCSVファイルを用意し、直接watsonx Orchestrateへアップロードします。 Knowledgeセクションまでスクロールし、Add source +をクリックします。 New knowledgeをクリックします。 Select sourceからUpload filesを選択してNextをクリックします。 CSVファイルをドラッグアンドドロップしてNextをクリックします。 NameにはKnowledgeの任意の名前を、Descriptionにはユーザーからどのような要求でKnowledgeを使用するかを入力します。最後にSaveをクリックします。 下記画面の通り、Knowledgeが作成されました。 PreviewからエージェントがKnowledgeを使用して回答できるか確認します。チャットから「在庫情報を表形式で回答して」と問い合わせると下記画面のようにKnowledgeのCSVファイルデータを参照して表形式で回答されました。 矢印をプルダウンすると参照先を確認することができます。 行数が多いため、「在庫の多い上位5件を表形式で回答して」と問い合わせます。しばらくすると数量の多い上位5件の商品を表形式で回答してくれました。在庫一覧の提示だけでなく、ユーザーの要求から、情報を絞り込んだ回答も可能であることが確認できました。 Knowledgeの構成は完了です。 さいごに Part1ではAIエージェントを作成し、Salesforce環境へ接続して事前定義ツールを用いて顧客情報を取得。さらに、在庫データをKnowledgeに構成してRAGを実装しました。 今回はSalesforceの事前定義ツールとして「List accounts in Salesforce」と「List contacts in Salesforce」を構成しました。各ツールはアカウントやコンタクト情報をリストする機能ですが、List accountsの結果をAIが受け取り、ユーザーが特定の企業を指定すると、その企業のコンタクト情報を回答できることが確認できました。また、Knowledgeでは在庫データを表形式で提示するだけでなく、在庫の多い上位5件の抽出などの絞り込みも可能で、エージェント的な振る舞いを確認できました。 Part 2では、在庫の多い商品を基にAIがキャンペーンメールを作成し、コンタクト宛に送信する機能をエージェントへ実装したいと思います！ お問い合わせ この記事に関するご質問は以下の宛先までご連絡ください。 エヌアイシー・パートナーズ株式会社 技術企画本部 E-mail：nicp_support@NIandC.co.jp     .bigger { font-size: larger; 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2025年12月24日

【てくさぽBLOG】IBM BobでRPG解析！複雑なロジックを一瞬で整理し、実務の即戦力に

こんにちは。てくさぽBLOGメンバー村上です。 今年の10月にIBM Teh Xchange 2025 Orlandoにて電撃発表された話題のIBM Bob はご存じですか？ 今回は、IBM Bob をTech Preview版で検証している状況をタイムリーにお伝えいたします！ 目次 IBM Bobってどんな製品？ Explain機能を試してみた Explain機能の他社製品との比較 さいごに お問い合わせ IBM Bob ってどんな製品？ IBM Bob は、2025年10月の IBM TechXchange 2025 Orlando で発表された AIエージェント型のIDE（統合開発環境）です。 単なるAIアシスタント開発を超え、ソフトウェア開発ライフサイクル全体を自律的に動かし、生産性と品質を大幅に向上させることができる製品です。 IBM Bobが得意なこと ソフトウェア開発とモダナイゼーションを変革 • 複数のモード (プラン、コード、質問、アドバンスド) を装備 • アプリケーション設計、コード説明、コード生成、テスト生成、ドキュメント作成 • 開発者の作業に応じて最適なLLMを選択 幅広い言語に対応 • RPG, COBOL, CL, SQL, DDS • Java, Python, JavaScript, TypeScript, Node.js, bash など IBM Bobを利用するメリット 「システムの理解」にかかるコストを戦略的投資へ転換 ・開発スピードが劇的に向上 ・エンジニアの業務時間の多くを占める「既存コードの解析」という非生産的な時間を、AIによって極小化 ・解析に費やしていた膨大な工数を、新しいビジネスモデルの構築や機能拡張へ再配置 プロジェクト内の知識共有（可視化） ・プロジェクトメンバー全員が常に「今、正しく動いている仕様」を共有できる ・新メンバーへの引継ぎが容易で立ち上がりが早くなる AIによる標準化でガバナンスの聞いた開発体制を実現 ・品質のばらつきを抑えエンタープライズレベルのガバナンスを維持し構築を支援   定型的な解析はBobに委ね、エンジニアはより高次元な創造性に知力を注ぐ。 そんな、互いの強みを活かし合える知的な相棒になってくれそうです！ Explain機能を試してみた 検証の背景 今回、IBM i（AS400） で利用する言語、RPGにフォーカスして検証を行いました。 現在、多くの企業で課題となっているのが、IBM i（AS400）上で長年稼働し続けているRPGプログラムの保守・継承です。 IBM i はその堅牢性ゆえに、10年以上前に書かれたコードが一度も改修されずに現役で動き続けているケースも珍しくありません。 しかし、その代償として「詳細設計書が消失している」「担当SEが高齢化し仕様がブラックボックス化してしまいそう」という深刻な問題が浮上しています。 後継者不足も重なり、このままではシステムの維持そのものが危ぶまれる未来がすぐそこまで来ています。 そこで期待されるのが、AIの力による「リバースエンジニアリング」です。人力では途方もない時間と労力がかかる既存コードからの仕様解読をAIが肩代わりし、さらに「現役エンジニアがそのまま実務に使えるレベルの、精度の高い設計書」を書き出すことができれば、属人化の解消へ向けた大きな一歩となります。 IBM Bobには、主に以下の4つの強力な機能が備わっています。 　- Explain（説明）：プログラムを解析、説明 　- Transform（変換）：プログラミング言語のバージョンアップ、モダナイズ 　- Refactor（リファクタリング）：コードの構造を最適化、保守性の向上 　- Generate（生成）：プログラム・アプリケーションの作成 今回の検証は、上記の背景より「Explain（説明）」機能に主眼を置いています。 IBM Bobが複雑なRPGの構造をどこまで正しく理解し、実務に耐えうる高精度な詳細設計書を再現できるのかを検証しました。   検証内容 検証では、ローカルPCに保管した既存のRPGプログラムを対象に、IBM Bob がどこまで実務に即したアウトプットを出せるかを試しました。 【検証のステップ】 事前準備： RPGのプログラムが保管されているローカルフォルダを参照先として指定 基本操作： Bobのチャット画面にて、解析対象のRPGプログラムを指定し「プログラム詳細設計書」を作成するように日本語（自然言語）で指示 環境拡張： Bob内のメニュー「Extensions」から「Mermaid Chart」のPluginを導入。出力された構成図（Mermaid形式）をより視覚的に確認できる環境を準備。 【検証の結果】 検証を通じて驚かされたのは、Bobの解読の速さと正確さです。 RPG特有の複雑な指標や深いネスト構造であっても、ロジックの骨組みが明瞭に描き出されており、要点が紐解かれるような丁寧さと平易さを兼ね備えたアウトプットとして提示されました。そして、文章による解説に加え、Mermaid図によって視覚的に補完されたフローは非常に分かりやすく、文字だけでは追い切れない処理の全体像を一目で把握することが可能となりました。 Bobで作成したプログラム詳細設計書は、これまで他社のAIツールを試しては『実務で使うにはまだ早い』と限界を感じてきた熟練の技術者さえも、思わず目を見張るほどの解析精度でした。 そして、Bobのチャット画面で指示を出す際の「Enhance Prompt（プロンプト強化）」ボタンは非常に便利でした。 「Enhance Prompt」ボタンは、指示内容をAIが解釈し、より精度の高い回答を引き出すために最適なプロンプトへと補ってくれます。 これにより、AIへの指示出しに慣れていない技術者でも、簡単に質の高い設計書を作成することができそうです。 今後の検証 現在、プログラム設計書作成の次のステップとして、作成したプログラム詳細設計書を利用してコード生成（Generate）やコード改修（Refactor）を行う検証を実施しています。 これにより、コードに直接手を入れなくても、詳細設計書の一部分を人間の言葉で直すだけでコード側に修正が及ぶようにできると考えております。 また、人間が気付かない関連している他のプログラムコードの修正箇所も気付いてくれるかもしれません。 また、Bobのチャット画面で、回答の精度を最大化するために、チャットモード（※）を切り替えた検証も行っており、Bobと対話しながら特定箇所を修正・作成することも試行しています。 ※「チャットモード」のおススメ利用シーン（Bob自身に聞いてみました） 　- Code: コード作成・修正時 　- Plan: 設計・計画立案時 　- Ask: 質問・説明が欲しい時 　- Advanced: 複雑なコード実装時 Explain機能の他社製品との比較 さて、チーム内では他社製品も交えた横並びの比較検証を進めています。 同じ指示（プロンプト）を出し、コード解説の深さや図解の分かりやすさをプログラム詳細設計書（Explain機能）作成の観点で比較しましたのでご紹介します。 項目 IBM Bob A社製品 B社製品 解析制度と網羅性 ◎ 高度な構造解析と高精度な図解 〇 基本情報の列挙と標準的な図解 〇基本値の抽出がメイン 可読性・理解しやすさ ◎ 豊富な図解量と手順レベルの解説 〇 簡潔な説明（Bobに比べ情報不足） △ パラメータの羅列に近い 柔軟性・拡張性 ◎ 任意フォルダ参照・MCP連携に対応 〇 MCP連携対応 〇 MCP連携対応 総合判定 ◎ 〇 〇 ※入力するプロンプトの内容によって得られる結果が異なる場合があります 今後、Generate機能やTransform機能でも比較検証を続けてみたいと思います。 さいごに 私自身、Bobに出会ってその賢さに驚かされましたが、今では複雑なコードを健気に読み解いてくれるBobが、どこか可愛らしい相棒のようにも感じています。 今回の検証を通じて、あまりに古すぎて誰も手を付けたがらなかったRPGプログラムも、決して攻略不可能なものではないと確信しました。 Bobという頼れる相棒がいれば、眠っていた過去の遺産は必ず未来の資産へと変えられます。 皆様もぜひ、この新しい開発の形を体感してみてください。 Tech Preview版 申し込みURL: https://ibm.biz/Try-Bob 末筆ながら、本年も「てくさぽBLOG」を見てくださりありがとうございました。 新しい年が、皆様にとってさらなる飛躍の年となりますよう心よりお祈り申し上げます。 お問い合わせ エヌアイシー・パートナーズ株式会社 技術企画本部 E-Mail：nicp_support@NIandC.co.jp     .bigger { font-size: larger; 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2025年12月23日

ポストVMwareに有力な選択肢
OpenShiftと IBM Fusionで実現する次世代インフラ基盤

公開日：2025-12-23 ブロードコムによる買収以降、ライセンスモデルの変更で大きなコスト増が懸念されるVＭwareライセンス再編。多くの企業が対応に頭を悩ませています。そうした中、ポストVMwareとして注目したいのは、Red Hat OpenShift Virtualization Engineを軸にした新しい仮想化基盤です。 仮想マシンがそのまま移行できるだけでなく、コンテナ環境へとモダナイズもでき、IBM Fusion Softwareと合わせて利用することで、コンテナ・VM・データをスマートに統合管理できます。加えて、ビジネスへの集中度を高めたいのであれば、ハードウェア一体型のIBM Fusion HCIも強力な選択肢です。 今回は、日本アイ・ビー・エム（以下、IBM）倉橋 氏をお迎えし、これからのインフラ基盤が実現すべき方向性についてお話を伺いました。 出席者 ゲスト 日本アイ・ビー・エム株式会社テクノロジー事業本部ストレージ・テクニカル・セールス 第二部長　倉橋 輝彦 氏 インタビュアー エヌアイシー・パートナーズ株式会社技術企画本部テクニカル・サポート部部長　広橋 稔 多くの企業を悩ませているVMwareライセンス再編 広橋： ブロードコムのVMware買収によってライセンス体系が変更になり、その結果インフラコストが高くなるVMwareライセンス再編が大きな話題となっています。コスト負担を軽減したいVMwareユーザー企業は、さまざまな角度から移行先を模索されています。 倉橋氏： ここ最近のシステムインフラのテーマというのは、大きく二つあると思います。一つはインフラをどのようにモダンなものにしていくか、アップデートしていくかというものです。“攻めのインフラ”といえるもので、たとえばコンテナ化がそれにあたり、これはある意味時流だと思います。 もう一つが、外的な要因で再考を余儀なくされることになったVMwareライセンス再編で、このインフラを持つお客様の中では、喫緊に解決したい課題ランキングに必ず入るものになっています。 お客様にとって、より強い動機となるのは後者です。VMwareをそのまま残すのか、それとも他のものに移るのか、今後の方向性を考える中、様々ある選択肢の中の一つにRed Hat OpenShiftがあります。 広橋： Red Hat OpenShiftというと、コンテナというイメージがあります。仮想マシンを動かしているお客様にとって、一足飛びにコンテナへ移るのは敷居が高くないでしょうか。 倉橋氏： あまり知られていないのですが、Red Hat OpenShiftは仮想マシンも動かせるんですよ。Red Hat OpenShift Virtualization Engine（以下、OVE）という新エディションが2025年の初めにリリースされており、これが仮想マシン運用に特化したソフトウェアになります。仮想マシン (VM) のデプロイ、管理、スケーリングに必要な、Red Hat OpenShift の実績ある仮想化機能を提供します。VM ワークロードに特化し最適化されたソリューションにより、必要な機能だけを購入していただけます。VMware環境からの仮想マシンの移行ツールも提供しています。OVEは仮想化基盤としてコスト最適化を狙える選択肢と言えます。 広橋： それなら、「コストを下げながら、そのままの形でどこかへ移れないか」と考えておられるお客様に向いたインフラ環境といえますね。 倉橋氏： その通りです。しかも、OVEは、Red Hat OpenShift Container Platform（以下、OCP）などの上位のエディションへアップグレードすることも可能です。とりあえず仮想化基盤のまま移行するけれども、ひと段落したらモダンな環境にアップデートさせていきたい、つまり“攻めのインフラ”に転じたいという意向をお持ちの場合も多いかと思います。OpenShiftであればハードウェア構成変更、および上位エディションへ変更するためのソフトウェア・インストールの必要がなく、OCPのコアベースのサブスクリプションを追加購入するだけで、コンテナが利用できるようになります。しかも、仮想マシンも、コンテナも、同一コンソール上で管理を行えます。コンテナ開発・運用が習熟してきて、もっとコンテナ展開を進めたいということであれば、OCPベアメタル・ライセンスを購入することで、単一OCPクラスターを構成することもできます（図1） 図1　”仮想マシンのみ”からコンテナ利用環境へのモダナイゼーション 広橋： インフラの段階的な成長が見込めるというのは良いアイデアですね。 IBM Fusion SoftwareがOVE利用をスマート化 倉橋氏： また、OVEの利用においては、好相性といえる統合ストレージ／データサービスに、IBM Fusion Software があります。OpenShiftに統合されたストレージが利用でき、優れたバックアップ及びリストア機能を有しています。最近、またランサムウェア攻撃が激化していますが、ランサムウェア対策ではデータバックアップが非常に重要な要素です。きちんとバックアップを取って、いざというときはそれを迅速にリストアしてシステム復旧するというアクションが求められる中、Fusionであればバックアップを簡単に取得・リストアできます。特に、IBM Fusion Softwareの管理画面はOpenShiftの中に統合されており、仮想マシンは仮想マシン、ストレージはストレージと、運用が分かれることはなく、一体化した中でオペレーションできるというのが大きなメリットの一つです。 もう少し詳しく説明すると、OpenShift専用ストレージとして働く仕組みとして、Fusion Data Foundation（以下、FDF）というものを持っています。これが内蔵ディスクを使ってストレージを作り出します。冗長化機能に優れており、1台のサーバーに何か障害が発生しても、データは常に複製されているため、問題なくデータを使い続けられます。 また、サーバー内蔵ディスクではなく、外付けのストレージ装置を接続する 3Tier 構成も可能です(Fusion Access)。 IBM Fusion Software はストレージ容量だけを拡張したい、サーバー資源とストレージは分離したい、といったご要望にも応えられます。 広橋： IBM Fusion Softwareを“合わせ使い”すると、OVEでストレージ周りが運用管理しやすくなるのですね。 ビジネスに集中したいならIBM Fusion HCI 広橋： 先ほどお話がありましたが、お客様が将来的にコンテナ環境へのモダナイゼーションを考えておられるとします。お客様自身でコンテナ技術を習得されるのはなかなか難しいのではないでしょうか。 倉橋氏： 確かにそうかもしれません。目指しているのはビジネスのDXであって、別にコンテナ技術が習得したいわけではないと考えるお客様もおられると思います。IBMでは、そういうニーズを酌んでソフトウェアだけで提供するのではなく、ハードウェア一体型のIBM Fusion HCIというソリューションも用意しています。 これは、ストレージ・コンピュート・ネットワークを一体化し、コンテナ環境をオンプレミスで素早く、かつ本番運用レベルで立ち上げられるよう設計されたHCIで、OpenShiftとFusionが同梱されており、ワンパッケージでお客様先にラックマウント、動作検証済みの状態で提供されます。お客様のメリットとしては、設計・構築に時間をかけることなくすぐに使い出せること、ハードウェア、ソフトウェアどちらの問い合わせにおいてもIBMがワンストップの窓口となります。また、IBM Fusion HCI はGPUを搭載するサーバーも選択可能であり、日本国内でAI基盤としての活用事例が増えつつあります。AIとデータのプラットフォームIBM watsonx を動かすために最適化された統合基盤としても位置づけられており、AIモデル実行、データクエリ、AI開発などをオンプレミスで、なおかつ高性能/可用性を持って運用したいという場合に、非常に有力な候補となります。すでにリファレンスモデルがいくつも誕生しており、「こういう使い方をすると有効」ということもどんどんわかってきています。 広橋： すぐさまAIに取り組めるというのは魅力的です。OVE+IBM Fusion Softwareで展開する場合、HCIとして手に入れる場合、それぞれメリット、デメリットはどうなりますか。 倉橋氏： ソフトウェアだけの場合のメリットは、それが稼働する場所を自由に選択できることが一番大きいと思います。好きなハードウェアを選んでいただけますし、クラウドへ移行するというパターンもあると思います。ただし、Openshift の導入、動作検証は、お客様またはIBMビジネス・パートナー様の作業範疇となり(*1)、Openshift のスキルが前提となります。(*1).選択肢としてIBMビジネス・パートナー様やIBMの有償サービスもあります それに対して、IBM Fusion HCIはワンパッケージでお届けでき、ハードウェアもIBMが責任を持ってサポートできるため、お客様は利用することに集中していただけます。他のHCIでコンテナ環境を構築するのに比べ、コストメリットも高いと思います。オンプレミスであるため、パフォーマンスやセキュリティの観点から、クラウドには持っていけないAI/分析用途にも向いています。その一方で、IBM Fusion HCIとして提供しているHWから選択する必要があります。なお、IBM Fusion HCIはGPUの搭載が可能であり、サーバーの選択肢を増やしています。 図2　OVE+IBM Fusion Software VS IBM Fusion HCI 広橋： IBM Fusion HCIは、以前は最小構成がIAサーバー6台だったのが3台になり、PoCプロジェクトなどが行いやすくなり、お勧めしやすくなりました。 インフラの未来に思いを馳せて、動き出しましょう 広橋： こうして見ると、「まずは仮想化基盤を移せれば良い」「VMwareからの移行でインフラコストの最適化を図りたい」というお客様には、OVE＋IBM Fusion Softwareでの提案が、「すでにコンテナ移行を見据えている」「AIを積極的に使っていきたい」というお客様には、IBM Fusion HCIでの提案が適しているようですね。日本のお客様の現状を考えると、前者の方がより当社の貢献機会が多そうです。IBM公式のラボ環境であるIBM Technology Zoneを有効活用して、提案活動を進めていきたいと思います。 図3　モダナイゼーションに最適な次世代プラットフォームIBM Fusion 倉橋氏： 情報提供という観点では、日本IBMのストレージチームが立ち上げたCommunityサイト IBM TechXchange Japan Storage User Communityというものもあります。そこには、IBM Fusion SoftwareやOpenShift Virtualizationのデモ動画を豊富に掲載しており、例えば、仮想マシンの作成方法や、OpenShiftを購入すると無償で同梱されるマイグレーションツールを使ったデータ移行方法など、パートナー企業様やユーザー企業様で便利に活用いただけるtipsを提供していますので、こちらもご活用いただければと思います。 広橋： 最後に、VMwareライセンス再編に立ち向かわれているお客様にメッセージをお願いします。 倉橋氏： 続けるか、辞めるのか。辞めるとしたら次をどうするのか。選択肢はたくさんあると思います。ここで一度、インフラの未来に思いを馳せて、じっくり考えていただくことが一つの起点になるのではなると思います。 そうしていただくと、現状を維持するだけではない、例えば、もう少しスマートな環境が欲しい、AI強者になりたいなど、“攻めのインフラ”についてお考えが浮かぶのではないかと思います。その“攻め”の部分に、OpenShiftやIBM Fusionは最適な仕組みであると確信しています。ぜひそうした取り組みをパートナー企業さまとともにご一緒させていただきたく、ご質問、議論の場など、何なりとお申し付けいただければと思います。 広橋： ありがとうございました。 .recommend-list{ margin-top: 0px; } ol.recommend-list li { color: #9b9b9b; } #recommend{ font-family: "Noto Sans Japanese"; font-size: 16px; font-weight: 700; color: #9b9b9b; border: none; padding: 0; margin-bottom: 10px; } .highlighter { background: linear-gradient(transparent 50%, #ffff52 90% 90%, transparent 90%); } .anchor{ display: block; margin-top:-20px; padding-top:40px; } .btn_A{ height:30px; } .btn_A a{ display:block; width:100%; height:100%; 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