MERIT ひろば
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2017年06月

02

「IBM Watson Summit 2017」に参加してみた ～コグニティブはどこまで浸透したのか？～

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参加メンバーにインタビュー

皆さま、こんにちは。 企画部のWebサイト運営担当です。

去る 4月27日、28日にグランドプリンスホテル新高輪で開催された「IBM Watson Summit 2017」の参加レポートをお届けします。昨年の”参加してみた”レポート同様、Summit に参加した弊社エヌアイシー・パートナーズのメンバーにインタビューしました。

企画担当：では早速。まず、はじめに、昨年の Watson Summit と比較して感じた違いを「ひとこと」で教えてください。

 

昨年の Watson Summit と比較して

Kさん：昨年はみずほ銀行のコールセンターの事例が中心だったが今年は他社のコールセンターの事例も多かった。国内の大手銀行、生保は Watson の採用もしくは導入検討が進んでおり、裾野が広がってきたのだと思う。

Jさん：蔦屋（TSUTAYA）と地銀支店が連携した事例などもありましたね。

Aさん：昨年は「これからの時代はコグニティブだ」という言葉が多かったのですが、すでに実装している企業もあり、更に AI やチャットボットなど Watson に関連するテクノロジーもユーザ側がコグニティブを意識してなくても利用していると感じました。

また、この 1 年で日本IBM が直接受けた Watson 案件は 200 件を超えているという話を聞きました。いよいよ実案件でも Watson、と言った感じがしました。

代表的な事例まとめ（ Watson の活用事例 2017年）

◆海外の Watson
米国では大手税務サービス企業の H&R BLOCK が顧客が作成した確定申告の内容を確認し、より多くの還付金を得られるようにアドバイスするサービスに Watsonを利用するなどサービスの展開が進んでいる。

◆日本の Watson
日本では銀行、生保のコールセンターで Watson が採用されている。この一年の特長としては「知識ベース」と言われる Watson の辞書にあたるナレッジを収集、蓄積し、分析する活動が活発である。これらの知識ベースを「学習済み Watson 」としてサービス展開を視野に入れている。

  • 三井住友銀行は企業の信用力変化を示すニュースを自動収集するための知識ベースを構築
  • トランスコスモスは自社のコールセンター運営知見を複数の知識ベースにまとめる
  • 三菱自動車は自動車の不具合兆候を把握し、未然防止につながる情報や顧客の声を可視化する知識ベースを構築

また、国内大手企業以外にもベンチャーや研究開発型の企業がWatsonの活用を開始している

  • QUICK は金融マーケット情報の自然言語照会に取り組む
  • ファーマクラウドは調剤薬局向けの在庫医薬シェアリングサービスに Watson のチャット機能を付加
  • アイ・ラーニング社はプログラミング研修で受講者の質問に回答する Watson や個々人の最適なラーニングパスを提示する Watson を活用提供
  • 日本電通は基幹システムとの連携で総務・人事・経理関連の社員向けチャットボットを提供

企画担当：事例がどんどん増えているということですね。ところで、イベントの形式として昨年と違う点として、今年は会場に入る一般の参加者も有料のイベントになりましたよね。展示数が増え、内容も充実した思いますが、会場の様子はいかがでしょうか。

Aさん：参加者の総数は減っているはずですが、混み具合は去年と同じか、それ以上に感じましたよ。私どもの親会社である日本情報通信（株）はダイヤモンドの更に上のマーキー（Marquee）というトップのスポンサーとして出展していましたが、ブースエリアも賑わっていました。
ご参考：▼【出展レポート】 IBM Watson Summit 2017

 

企画担当：なるほど、イベント会場盛況で内容としては先行事例だけでなく、Watson 採用事例の裾野が広がってきたのですね。本題に入る前に、Watson の話題がどれだけ盛り上がっていたかを企画部の Web 担当として、ちょっと違う視点で調べてみました。

 

ネットでみる Watson の盛り上がり

IBM Watson の注目度合いはネットの検索量でも推し量ることができます。下図は世界中の人が過去5年間の「IBM Watson」を検索したボリュームです。（Google Trendより）

トレンドラインは右肩あがりですね。（大きな谷間はクリスマス〜年末のシーズンです）

googletrend_past5years

 

ついでに地域別の検索ボリュームをみると、1 位はシンガポール、次いでUS、インドと IT、開発の先進国と重なります。日本は 9 位でした。

googletrend_erea_global

 

 

地域別の集計を都市別のメッシュを変えてみると・・・中央区が世界で 2  位です！
我が社も中央区にかまえていますのでその影響でしょうか（笑）

(ツッコミ：日本IBM本社も中央区です！)

googletrend_erea_city

 

1 位のポキプシー、3 位のオースティンも IBM の研究所があり、 IT の中心都市ですからね、2 位 の中央区は検索の世界ではリードしています。

企画担当：また、昨年当サイトにて掲載の Watson Summit2016 の記事 もイベント開催1ヶ月程度前から期間中にかけて、アクセス数が 200％Up になっていました。大手メディアサイトではない弊社のページにアクセスしてくださって感謝です。

 

今年の Watson Summit で使われた「メッセージ」「キーワード」とは？

企画担当：このようにネットの世界でも注目されている IBM Watson について、Summit で感じたことをもっと伺おうと思います。今年の Summit の「メッセージ」はどのようなものか教えてください。メッセージが難しければ、良く使われていたキーワードでも良いです。

 

ハイブリッドクラウドに見る【非機能要件】と【Lift&Shift】というキーワード

Jさん：そうですね、今年の Watson Summit を一言でいうなら、「Cognitive on IBM Cloud」というメッセージを鮮明に感じました。

企画担当：Watson と Cloud が明確に一つに繋がったのですね。では、まず「IBM Cloud」についてのメッセージはいかがでしょう。

Aさん：クラウドというメッセージにおいて「非機能要件」という言葉は頻繁に聞きました。当初は「API connect を利用してオンプレからクラウドに上げると Watson が使えるんだよ」という事かと思ってましたが、そうではなく、オンプレをそのままクラウドに上げるのではなく、それぞれを分ける。というメッセージでした。

 

shift_lift

企画担当：「非機能要件」という言葉はあまり馴染みがなかったのですが、どういった定義なのでしょうか。

Jさん：「Lift&Shift」という言葉も一緒に使われていました。ハイブリッド・クラウドを構築するにあたって、既存のアプリケーションを変えなくてよいものと書き直してクラウドに持っていくものの 2つ に分けて考えるというところから来ています。この時に変えなくてよいものをパブリック・クラウドに持っていくと、従来はオンプレのアプリケーションの下層で動いていた管理、監視、制御などの部分もクラウド上で自分で構築する必要に迫られる。この部分を「非機能要件」と呼んでいます。
一方で、書き直すクラウドにもっていくアプリケーションの移行方法を「Lift&Shift」と呼んでいるようです。

Aさん：そうそう、オンプレをそのままパブリック・クラウドに上げるのは無理があるので、IBM Bluemix Infrastructure (Softlayer) では、ベアメタルを用意しているんですよ、オンプレからシステム管理も含めてベアメタルに持っていけばいんだよ、というメッセージですね。

Kさん：「非機能要件」と「Lift&Shift」については、どのセッションでも話題として出ていました。

企画担当：なるほど、IBM Bluemix Infrastructure（SoftLayer）の強みを活かしたアプローチですね。クラウドのキーワード、メッセージは他にもありましたか？

 

クラウド時代の戦略【オープンスタンダート】とは？

Jさん：IBM Cloud はBluemix という PaaS 環境がベースになっているので、まずはそこから入り、アプリケーションの差別化に Watson / コグニティブ が IBM の強みとなっています。さらにアプリケーションが使うデータがキーとなります。データという意味では IT 業界では DB のあるべき姿を考え、SQL と NonSQL のトピックになりがちですが、「データレイク」をキチンと管理しようという話をされています。

これらのデータの扱いについては、IBM は全て「オープンスタンダード」で答えています。つまり IBM というベンダー製品で抱え込むのではなく、仕様をオープンにしていく、オープンソースを活用するという意味です。IBM はオープンスタンダードに投資し、そこから出てきたテクノロジー、会社を買収するという戦略をとっていて、全方位で隙間がないように、ニッチなエリアに対しても同じ「オープンスタンダード」を戦略にしています。エンドユーザから見ても「ベンダーロックインを回避でき、自由度が広がる」という利点につながります。

Aさん：「データレイク」というキーワードは昨年のWatson Summitでも登場してましたね。

openstandard

Sさん：私は 3 月にラスベガスで開催された IBM 最大のイベントInterconnect 2017 に参加してきましたが、テクニカルな面での IBM のメッセージは Watson Summit もほぼ同じでした。

IBM Bluemix Infrastructure (SoftLayer) 関連では Cloud Automation Manager というマルチクラウド、オンプレのいずれにも対応したデプロイ管理ツールがオープンスタンダードのひとつだと思います。マルチクラウドということは SoftLayer だけでなく、AWS や Azure なども対象となるということです。現在は、IBM Bluemix 上に無料で提供開始していて注目されています。

企画担当：Blumix 自体がオープン・クラウド・アーキテクチャーの実装プラットフォームですから戦略は理解しやすいですね。では次に、Watson に関連した製品・サービスという切り口ではどのようなメッセージ、キーワードが Summit で話題になっていましたか？

 

Watson の知識データ

Jさん：データの扱いについてですが、知識ベースの構築しかり、大事なのはデータを Watson で扱える状態にすることです。いわゆる「コーパス」と呼ばれる AI の知識データですね。ここをどう構築していくかが鍵でもあり、泥臭い領域ではあるのですが、このテキスト分析の行程で「Watson Knowledge Studio」を大々的にメッセージしていました。「Watson Knowledge Studio」は、開発者と各分野の専門家が協力して、特定の業界向で利用されている言葉の意味を理解する機械学習モデルを、開発者と知見者である専門家が協力して作成できるクラウド・ベースのアプリケーションです。ブラウザ環境ですし、無料トライアルもあるので試しに使ってみるユーザが増えると思います。
WNS_Images

Watson Knowledge Studioの画面

 

企画担当：Web サイトを見ると「特定の業界向けのカスタム・アノテーター・コンポーネントを作成できる」と表記されていますが、要するに「業界特有の用語や知識のニュアンスを Watson に教えることができる」という感じですね。やはりテキスト分析は重要ですよね。

Aさん：ユーザのセッションで女性研究員2名によるテキスト分析の話がありました。大量のデータの中に、「川崎」という文字が出てきた時に人の名前なのか地名なのかをどのように識別させるかというトピックなど興味深い話でした。ユーザは色々試行錯誤されているようです。

 

学習済み Watson の提供

Jさん：一昔前の AI  はルールの定義という作業でひとつひとつの言葉を定義する必要がありました。そして機械学習が主流になっていくのです。IBM ではこの領域は SPSS のテキストマイニングなどのナレッジが活かされています。サービスインまでに Watson にある程度覚えさせる行程とリリース後に覚えさせる行程がありますが、コグニティブの世界ではこのコーパスを作るところは泥臭い作業で、特にリリース後のユーザの参加は必須ですね。

企画担当：データ分析の領域において、近年は「データサイエンティスト」という分析担当者に注目されていましたね。

Jさん：最近、IBM は「データサイエンティストのようなスーパーマンはそんなに多くはいない」と言い始めています。確かに私も個人的に存在を一人も知りません(笑）。DSX（Data Science Experience）というプラットフォームを IBM は用意しています。一人のスーパーマンではなく、データの準備、整備、プログラム開発、分析など行程をわけてチームワークでデータサイエンスを始めるためのプラットフォーム。こういうのが出てくるのは Knowledge Studio と同様に市場がコグニティブの導入検討ではなく、実際の導入の際に生産性に影響しているプロセスの改善ニーズがあるのだと思います。Watson も「何に使えるのか」から「どうやって効率的に使うか」のフェーズに入ってきたのですね。

DSX

Data Science Experienceの画面

 

企画担当：全体のメッセージは先行事例から次のフェーズに来ているということですね。先行投資できる企業は良いですが、研究や開発に大きな投資ができない企業はどうすれば良いでしょうか。

Jさん：IBM はインダストリー別に「”学習済み” Watson」をリリースしていくとこのイベントでも発信しています。例えば「Watson automobile」は自動車業界向けというように業界別にパッケージし、金融、製薬など現在 80 種類ほどの学習済 Watson をリリースしていくとのこと。

企画担当：企業が持つ「データレイク」やナレッジを知識ベースとして提供し、学習済みの Watson が用意されていく、オープンスタンダードな思想をもとに Watson を利用したサービスが増えていく・・・こんな近未来が見えてきますね。

Jさん：気象データや医療文献情報などもそのうちの一つですね。IBM 自体も The Weather Company を買収して、気象データを提供する側になっています。

 

今後のビジネス展開 – API 化

企画担当：こういった環境において、ビジネス面で考えるとシステムインテグレーターやソリューションプロバイダーはどのような戦術が必要になるのでしょうか。

Aさん：私の理解ですが、Watson は API のことを示していると思います。そして知識ベースは個別のインダストリーで用意する。この知識ベースを構築する行程はシステムインテグレータなどのベンダーがユーザをリードし、一緒に構築していく領域だと思います。

Kさん：テキスト分析、データマイニングの経験が豊富なベンダーは優位ですね。また、Web アプリ、API 開発が得意なベンダーにもチャンスだと思います。IBM は「IBM マーケットプレイス」をラウンチしていますが、日本国内はまだ立ち上がったばかりです。
このマーケットプレイスで開発ベンダーは開発した API、ソリューションをカタログ化して掲載できるのです。
ibm_marketplace

 

企画担当：なるほど、開発力はあるが営業力が弱いといったベンチャー型の会社や部門は参入のチャンスですね。

Jさん：そうですね、「今後は API 化してほしい」というのが IBM のメッセージです。ユーザ、パートナー企業を含めた「API エコノミーの推進」とも言えます。

企画担当：ありがとうございます。初歩的な質問をしますが、一般企業が API 化することの利点ってどんなことがありますか？

Jさん：例えば、フライト情報を検索、表示する旅行会社のアプリがあって、コンシューマーがフライト情報にアクセスする度に航空会社の Web を参照するアプリの仕様だと提供側の航空会社の Web サーバの負荷は高くなります。いわゆる Web スクレイピング、Web クローリングという技術ですね。これを API アクセスすることで Web サーバーの負荷が減ります。情報開示側が API 化しておくことで、開発ベンダーは様々な API を組合せてより良いサービスやアプリケーションを作っていけるのです。

Aさん：API 化しておけば、「Lift＆Shift」の際に、クラウド or オンプレ という移行もスムーズになりそうです。

Jさん：API 化はマイクロサービス化と言い換えてもいいだろうと思います。

企画担当：開発会社、エンジニアから見て、API 実装自体は新しいことではないと思いますが、マーケットプレイスにパッケージしてカタログ化していくことも最初から意識するという点でベンダーにとっては新しいビジネスモデルになりそうですね。

IBM マーケットプレイスなどのエコシステムについてはディストリビューターの弊社としても要ウォッチですね。　今後もエヌアイシー・パートナーズの取引先の皆様には専用Web サイト「MERITひろば」でより詳しい情報を掲載していきたいと思います。

本日はありがとうございました。

 

【関連リンク】

WS2016

IC2017

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2026年02月06日

【てくさぽBLOG】IBM watsonx OrchestrateでAIエージェント開発してみた(Part2)

公開日：2026-02-06 こんにちは。てくさぽBLOGメンバーの高村です。 前回の記事「【てくさぽBLOG】IBM watsonx OrchestrateでAIエージェント開発してみた（Part1）」では、昨年6月のアップデート後のwatsonx OrchestrateのUIを用いてサンプルエージェントを開発し、Salesforceから顧客情報および在庫情報を取得するところまでをご紹介しました。 Part2（本記事）では、生成AIツールとメールツールを使ったメールの作成・送信を実装し、AIエージェントの動作確認をデモ動画でご紹介いたします。 目次 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開発 さいごに お問い合わせ サンプルエージェントのシナリオ Part2の内容に入る前に、サンプルエージェントのシナリオをあらためてご紹介します。 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。通常は担当者がデータベースで在庫を目視確認して対象商品を選定し、SFAで送信対象者を抽出、メール文面を作成してメールツールで送信するなど、複数システムをまたいで人手で作業するため、煩雑で時間と労力を要します。 watsonx Orchestrateを導入すれば、AIエージェントが在庫・顧客情報を取得し、在庫の多い商品のキャンペーン文面を生成、メールの作成・送信までを一気通貫で実行します。これにより、担当者の作業負荷軽減とリードタイム短縮、ミスの削減が期待できます。 Part1では、AIエージェントが「Salesforceからの顧客情報取得」と「在庫情報の取得」を実行するところまでをご紹介しました。Part2では、図のピンクで囲った部分である「生成AIによるキャンペーンメールのドラフト作成」と「メールツールによる送信」を開発します。最後に、Part1で作成した機能を含め、全体を通したAIエージェントのデモ動画をご紹介します。 サンプルエージェントの開発 生成AIプロンプトとメール作成・送信をAgentic workflowで実装する それでは、Part1の続きとしてエージェント開発を進めます。ここでは、Agentic workflow機能を使用します。 Agentic workflowとは複数ツールの組み合わせや生成AIプロンプト処理、ユーザからの入出力フォームなどフロー形式でカスタムツールとして作成することができます。今回は生成AIプロンプトを使用して商品のキャンペンーンメールを作成し、メールツールからメール作成・送信を行うフローを作成します。 watsonx Orchestrateにログインして、メニューバーのBuildからPart1で作成したSales agentをクリックして開きます。 エージェント開発画面が開きます。2026年1月のアップデートによりエージェントが使用するモデルのデフォルトがGPT-OSS 120B-OpenAI(via Groq)になりました。llama-3-2-90b-vision-instruct、llama-3-405b-instructは2026年3月末に withdrawalとなります。 Toolsetまでスクロールし、Add tool +をクリックします。 以下画面が表示されるのでAgentic workflowをクリックします。 任意のworkflow名を入力してStart buildingをクリックします。 下記の画面が表示されます。左のボックスには追加可能なアクティビティとツールの一覧が表示されます。画面中央のフロー図にツール、アクティビティを構成します。 左上にあるEdit detailsをクリックします。 Parametersタブをクリックし、フローのインプットとアウトプットの型を定義します。今回はstringでName,Descriptionは画面の様に設定しました。設定したらDoneをクリックします。 下記画面に戻るので、左のボックスにあるGenerative promptをクリックしてフロー図の中央に追加します。 プロプト設定画面が表示されます。左のプロンプトへのインプットではユーザが指定する商品名(テキスト)を変数として設定します。右のシステムプロンプトでは全体の会話の方針やトーンを入力し、ユーザプロンプトでは具体的な指示を指定します。また、プロンプトで使用するLLMはリストから選択でき、ここでは「llama-3-3-70b-instruct」を指定しています。 Add exampleタブでは例を追加することができます。以下の通り二つ例を追加しました。 Adjust LLM settingsタブでは最大/最小トークン数などを設定することができます。 Generate Previewをクリックすると、生成結果を確認できます。確認後は右上の×を押して保存します。これで、ユーザー指定のテキストからキャンペーンメールを生成するプロンプトが完成しました。 次に、ユーザーにキャンペーンメールの内容を確認してもらえるよう表示を構成します。左のボックスからUser activityを選び、Generative promptの下に挿入します。 Add +をクリックし、Collect from userからFormをクリックします。今回はFormを利用しますが、このほかにも日付やファイルアップロードなどのアクティビティを構成することができます。 左上の鉛筆マークをクリックして任意のアクティビティ名に変更します。次にAdd field + からCollect from userを選択し、Textをクリックします。 Requiredをオンにし、Input typeはMulti lineを選択します。さらに、BehaviorのInitial valueを有効化し、値にGenerative promptの出力変数を指定します。 左の「mail body」ボックスを選択し、ユーザー向けのインストラクションを設定します。Instructionsをオンにして、下記のガイドを入力し、Cancel buttonもオンにします。設定後は右上の×をクリックして保存します。 フロー図が下記画面の様に表示されます。 次に、件名をユーザーに入力してもらうフォームを作成します。下記の画面のように、User activity1の下にもう一つUser activityを挿入します。 Add +をクリックし、Collect from userからFormをクリックします。下記画面が表示されるので任意のフォーム名を入力し、Add field + からCollect from userを選択し、Textをクリックします。 任意のLabel名を入力し、Requiredをオン、Input typeはSingle lineを選択します。 左の「mail subject」ボックスを選択し、ユーザー向けインストラクションを設定します。Instructionsをオンにして下記のガイドを入力し、Cancel buttonもオンにします。設定後は右上の×をクリックして保存します。 フロー図は下記の画面のとおりです。 最後にメールを送信するためのツールを追加します。今回は、カスタム作成した Brevoを用いたメール送信ツールを使用します。User activity2の下に左ボックスのToolタブからsend_mail_brevoのツール挿入します。 追加したsend_mail_brevoノードをクリックしてInputsを設定します。contentはUser activity1の出力変数、subjectはUser activity2の出力変数を指定します。to_addressはAuto-map設定にして右上の✖をクリックして保存します。 下記の画面の様にフローが作成できました！Doneをクリックしてワークフローを保存します。 Agent builder画面に戻り、Toolsetまでスクロールすると作成したAgentic workflowが追加されています。以上でAgentic workflowの作成は完了です。 Behaviorを設定する Behaviorまでスクロールします。InstructionsにPart1作成したSalesforceのツール、Knowledge、本記事で作成したAgentic workflowをエージェントがどのように利用するか定義します。エージェントの役割と動作の流れを定義し、プレビューで挙動を確認しながら内容を繰り返し修正しました。 サンプルエージェントを使ってみる それでは、作成したエージェントを使ってみます！エージェントの動きは下記動画をご覧ください。 動画では、キャンペーンメールを送付する対象顧客情報をSalesforceから取得し、コンタクトリストを確認。その後、商品の在庫状況を参照して在庫の多い商品に合わせたキャンペーンメールを作成し、送信します。 動画の長さの関係上、二本に分けて紹介します。 1本目：Salesforceから顧客情報を取得し、コンタクトリストを確認 2本目：在庫情報を確認のうえ、在庫の多い商品のキャンペーンメールを作成・送信 2本目の動画がPart2で開発した内容になります。商品と顧客名を指定すると、AIが商品情報をもとにキャンペーンメールを生成し、顧客名に紐づくメールアドレスを自動入力して送信できます。Agentic Workflowで追加したUser Activityを使うことで、生成したメール本文の確認・修正・追記が可能です。このように、定型の流れや承認プロセスが必要な場合は、フロー化することでより確実に処理を実行できます。 さいごに Part1・Part2の2回にわたってサンプルエージェントの開発をご紹介しました。2025年6月のアップデートでUIや機能が刷新され、当初は戸惑いもありましたが、ご覧のとおりAIが自動で入力や抽出を行うため、よりエージェンティックに動作するエージェントを開発できます。 今回最も苦労したのは、Behaviorの調整です。わずかな文言の違いで動作が変わるため、確認と修正を繰り返してチューニングしました。今回のように1つのエージェントに複数ツールを組み込む場合は、Behavior設定が複雑化します。回避策として、機能ごとにエージェントを分割し、親エージェントから呼び出す構成も可能ですのでご検討ください。 事前定義ツールとしてはSalesforceのツールを2つ利用しました。要件に合うツールがあれば、認証情報を設定するだけですぐに利用できます。ただし多くのツールは基本機能が中心となるため、より細かな動作が必要であればカスタムツールを開発してご利用いただく必要があります。カスタムツール開発にはこちらの「【てくさぽBLOG】IBM watsonx OrchestrateのADKを使ってみた」でご紹介したADKという開発ツールキットが提供されていますので、是非ご活用ください。 また、コード開発に心強い味方がございます。「【てくさぽBLOG】IBM Bobで市民開発に挑戦」でご紹介したIBM Bobはwatsonx Orchestrateのツール、エージェントのコード作成やSaaS環境へのインポートなどを支援してくれます。注目度も高いと思いますので、こちらは改めて別の機会にご紹介できればと思います。 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 .highlighter { background: linear-gradient(transparent 50%, #ffff52 90% 90%, transparent 90%); 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2026年01月22日

【てくさぽBLOG】IBM Bobで市民開発に挑戦

公開日：2026-01-22 こんにちは。てくさぽBLOGメンバー村上です。 2026年も、気づけばもう1月が駆け抜けていきそうですね。 さて今回は「IBM Bob」検証シリーズPart2をお届けします（Part1 はこちら）。 前回はBobの主要機能のひとつである「Explain機能（コード解析）」をご紹介しました。 今回はコード生成を行う機能「Generate機能」に注目し、アプリケーションの開発に挑戦した内容をお届けします。 目次 はじめに IBM Bob のGenerate機能で市民開発を試してみた Generate機能の他社製品との比較 さいごに お問い合わせ はじめに 現在、私たちのチームではIBM BobのPreview版（Early Access版）を利用し、Generate機能によってBobがどんなコード生成ができるのか、どこまでの領域をカバーできるのか、そして実際の業務がどれほど効率化されるのか、その実力と効果を検証しています。 これまでに実施したGenerate機能の検証例 ・IBM Bobでwatsonx Orchestrate（wxO）のAIエージェントを作成 ・Bobで生成したマークダウン形式のファイルをExcelへ出力するツールの作成 ・チーム内で利用している勤怠確認用のスプレッドシートを操作性の高い「出退勤管理アプリ」にする開発 今回はこの中から、他社製品との比較が行いやすく、IBM Bob ならではの特徴をより分かりやすく伝えられると考えた「出退勤管理アプリ」に焦点を当ててご紹介します。 IBM Bob がどこまで意図通りの開発ができるか、また、他製品と比較した内容も合わせてお届けします。 IBM Bob のGenerate機能で市民開発を試してみた 「出退勤管理アプリ」作成の過程や成果としてご紹介する内容は下記です。 プロンプトの強化：曖昧な指示を具体的に補完 チャットモードを利用した対話型開発 完成した成果物の紹介 プロンプトの強化による成果物の比較 1. プロンプトの強化：曖昧な指示を具体的に補完 まず、「出退勤管理アプリ」の完成イメージをBobに伝えます。 Bobのチャット画面に、下記のように要件を箇条書きで記載し、要件を書き終わったら「プロンプト強化機能(Enhance Prompt)」ボタンを押下しプロンプトを強化しました（プロンプトの強化についてはPart1のブログでも記載しています）。 上記のプロンプトが下記のプロンプトに強化されました。 チーム向け勤怠管理Webアプリケーションを以下の仕様で開発してください。   【基本機能】 メンバー全員が互いの勤怠状況を閲覧可能なチーム勤怠管理システムを構築します。 各メンバーは個人アカウントでログインし、自分の勤怠データのみ編集権限を持ち、他メンバーのデータは閲覧のみ可能とします。 【画面構成】 1. 当日勤怠一覧画面：本日の全メンバーの勤怠状況を一画面で一覧表示し、各メンバーの勤務場所、勤怠種別、勤務開始・終了時刻、備考を即座に把握できるダッシュボード形式とします 2. 個人別勤怠カレンダー画面：メンバーごとに過去の勤怠実績と未来の勤怠予定を時系列で確認・管理できるページを用意し、日付範囲を指定して表示できるようにします 【勤怠データ入力機能】 実績入力：毎日の勤務開始時と勤務終了時に手動で時刻を入力する機能を実装します。入力フォームはシンプルで素早く操作できるUIとします 予定入力：複数日分の勤怠予定を一括登録できる機能を実装し、登録後もいつでも個別または一括で変更・削除が可能とします 【勤務場所の選択肢】 - テレワーク - 聖路加オフィス - 外出 - その他 各勤怠記録に対してドロップダウンまたはラジオボタンで選択できるようにします 【勤怠種別の選択肢】 - 休（終日休暇） - AM休（午前休） - PM休（午後休） - 時間休 - FLEX（フレックス勤務） 勤務場所と同様に選択式で入力できるようにします 【備考欄】 各勤怠記録に自由記述可能な備考欄を設け、特記事項や補足情報を入力できるようにします 【認証・権限管理】 初期メンバー5名分のアカウントを作成し、各メンバーは個人名でログインします。 パスワード設定機能を実装し、初回ログイン時または設定画面から任意のパスワードに変更可能とします。編集権限は自分の勤怠データに限定し、他メンバーのデータは読み取り専用とします 【技術要件】 レスポンシブデザインでPCとモバイル端末の両方で快適に操作できるようにし、 データの永続化にはデータベースを使用してください。モダンなWebフレームワークを使用し、保守性と拡張性の高いコード構造で実装してください 「プロンプト強化機能」を利用することで、説明が不足している部分をBobが具体的に補完し、精度の高いプロンプトへとブラッシュアップしてくれます。 これにより、要件の意図を正しく反映させるための具体的な指示が整いました。 補足ですが、私は拡張機能として「Japanese Language Pack for Visual Studio Code」を導入し、IDEを日本語化して利用しています。 （拡張機能の適用方法はPart1のブログにしています） 2. チャットモードを利用した対話型開発 次に、IBM Bob のチャットモードを試してみました。今回利用したのは「Planモード」です。 Planモードを選択した理由は、まずBobが計画立案をしてくれ、その計画を人間側が理解・承認してから開発を進められると思ったためです。 Planモードを利用して先ほど強化したプロンプトをチャット画面から流すと、Bobが下記のように指示が漏れている部分を確認してくれました。 技術スタックの確認： このWebアプリケーションの技術スタックについて、どのような構成を希望されますか？ 詳細な設定確認： 初期メンバー5名の名前を教えてください。ログイン時に使用するユーザー名として設定します。 このように、Bobが具体的な選択肢やデータの入力を促してくれるため、抜け漏れのない状態で計画を立て、実装へと進めることができます。 全ての要件が明確になると、Todoリストが作成されました。 このTodoリストを承認した後は、Bobがリストを上から順番に自動で進めてくれます。 プログラムを作成する工程まで行くと「Codeモードに切り替えます」と宣言があり、チャットモードがPlanモードからCodeモードに自動で切り替わり、実装フェーズへ移行しました。 この流れは非常にスムーズで、Bob の優秀さに感心しました。 ちなみに、私のPCにはNode.jsがインストールされていなかったのですが ・Node.jsのダウンロード、インストール方法 ・コマンド実行がうまくいかなかったときのトラブル対応 は、全てBobが教えてくれました。 教えてもらう相手が人間だと、ある程度調べてから聞かないと迷惑だよなぁ・・と思ってしまうような疑問でも、Bobになら遠慮せず聞くことができるので、スピードを落とさずに作業を進めることができました。 3. 完成した成果物の紹介 こうしたプロセスを経て完成した「出退勤管理アプリ」がこちらです。 市民開発への挑戦を決めた当初は、「どのような指示を出せばいいのか」と少し身構えていました。しかし、実際には細かな指示に悩む必要はなく、Bobがプロンプト強化機能やチャットモードを通じて、使い勝手の良いアプリケーションを自律的に構築してくれました。 完成した「出退勤管理アプリ」には、ユーザー別のログイン機能だけでなく、パスワード変更やチームメンバーが各自のPCからアクセスできる外部接続の仕様まで標準的に実装されており、その完成度の高さには正直驚かされました。 4. プロンプトの強化による成果物の比較 「1.プロンプトの強化」にて、プロンプトを強化してからアプリケーションを作成する方法を記載しましたが、試しに、プロンプトは強化せずに「出退勤管理アプリ」を作成してみました。 成果物にどのような違いが現れたかをご紹介します。 プロンプト強化前 指示が曖昧だった機能は実装されなかった プロンプト強化後 イメージしていた機能が全て実装された プロンプトを強化し指示の解像度を上げることが、そのままアプリケーションの完成度に直結することを実感した検証となりました。 Generate機能の他社製品との比較 さて、今回の検証では「他社製品ではどのような結果になるか」も合わせて検証しました。 正確に比較するため、他社製品もBobと全く同じプロンプトを用いて検証を行っています。 両者の操作感やアウトプットを細かい観点で比較し、Bobの特徴としてお伝えしたい部分を下記の表にまとめました。 比較項目 IBM Bob 他社製品 ドキュメント生成 基盤～運用に関するドキュメントを作成 ・基本設計書 ・詳細設計書(実装計画書) ・使い方ガイド(README) ・開発設計書 ・導入手順書(SETUP GUIDE) ・障害対応手順書(作業中のトラブル対応) 開発視点のドキュメントを作成 ・要件定義書 ・基本設計書 ・詳細設計書(実装計画書)   アーキテクチャのレベル 本番運用に耐えうる可用性・信頼性を考慮した構成 （フロントエンド・バックエンドの分離） すぐに動く構成 （フロントエンド・バックエンドを分離しない構成） デプロイの容易性 〇 ・プロンプト強化により不足情報が補完 ・選択肢(推奨案)が提示され対話を通じてステップバイステップで進められる △ ・プロンプト補完の機能は見当たらない ・選択肢が提示されることはなかった 今回の比較検証を通して、IBM Bobの自律型エージェントとしての高い実力を実感しました。 実運用に耐えうる構成を自動で選択してくれる点はとても心強いです。また、基盤から運用までを網羅する圧倒的なドキュメント生成力や、対話を通じて迷わず進められるデプロイ支援により、開発のハードルが下がるだけでなく、実装の透明性も高いレベルで担保されています。 作った後もチームや組織で説明・維持ができる、という安心感こそが、IBM Bobが組織利用を見据えたエンタープライズ向けの製品であると言える大きな理由なのだと感じました。 さいごに Part2となる今回のブログは、IBM Bobの「Generate機能」を使った市民開発をご紹介しました。 実際にBobと一緒にアプリケーションを作ってみて、やっぱりBobは頼りになる相棒でした。 （最近、Bobを実在する人のように「Bobさん」と呼んでしまうことがあります） 私は開発業務に深く携わった経験はほとんどありませんが、今回の検証を通じて、自分の手で形にできるワクワク感を肌で感じることができました。 これからも、この頼もしい相棒と一緒に業務の新しい形を探り、その可能性をパートナーの皆さまにもお届けしていきたいと思います。 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 .highlighter { background: linear-gradient(transparent 50%, #ffff52 90% 90%, transparent 90%); 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ブログ

2025年12月25日

“AI を学習用ではなく事業の現場に馴染ませる”
本格的なAI時代に誕生したIBM Power11の覚悟とは？

公開日：2025-12-25 本格的なAI時代の到来で、企業にとってIT基盤の存在感はこれまで以上に重みを増しています。IBM Power11は、そうした時代の要請に応えるべく誕生した真のエンタープライズ・サーバーです。堅牢な信頼性と高い処理性能に加え、外付けカードIBM Spyre Acceleratorによって、地に足がついたAIワークロードをすぐに実装できる実用性を備えるに至っています。既に先行ユーザーは、大きな業務効率化の効果を体感しており、このサーバーは単なるハードウェアを超えて、次世代の標準基盤となる期待を集めています。 今回は、日本アイ・ビー・エム（以下、IBM）テクノロジー事業本部 Powerテクニカル・セールス部長 釘井 睦和 氏をお迎えし、AI時代をリードするべくして誕生したIBM Power11の“覚悟”について伺いました。 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Powerテクニカル・セールス部長釘井 睦和 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 本格的なAI時代の到来で、さらに重みの増すIT基盤 広橋： 経営とITが不可分となった今日、企業のお客様が直面している課題としてどのようなものがあると考えておられますか。 釘井氏： 本格的にAIの時代が到来したことが非常に大きいと思います。企業競争力の維持を図る上で、もはや、AI活用を抜きに戦略を立てられないというところまで来ています。実践段階に入ってきたこともあり、アナリスト機関IDCによれば、これからはAIエージェントが自らアプリケーションを書くようになると予測されています。その結果、アプリケーションの数は爆発的に増加し、今後10億もの新しいアプリケーションが出現すると予測され、そのうち3分の1はAIによって開発される見込みです。こうなってくると、アプリケーションを支えるインフラは、これまでにないスピードと規模でアプリケーション増加への対応と高い可用性を求められます。計画停止すら許されないミッションクリティカルな業務が増えていくことでしょう。そのような世界では、油断をするとシステムのサイロ化やデータ爆発も起きやすくなるため、その対策も必要です。 その一方で、ランサムウェア攻撃を筆頭に、セキュリティリスクも劇的に高まっており、対策強化も喫緊の課題です。だからといって、ITばかりに予算を使うわけにはいきませんから、そこはコスト最適化を図る目線も要求されます。さらに、少子高齢化社会の進行で、IT人材も確保しづらい状況が続いているため、より少ない人員でより多くのことをカバーできるかといった観点での運用効率化も恒常的なテーマとなっています。つまり、今日の企業が対峙している課題は文字どおり山積しているといえます。 広橋： 確かに、日ごろパートナー企業やエンドユーザー企業のお悩みを聞く中で、こうしたお話はよく伺います。特にAI活用については、意欲を持ちつつも、プレッシャーも感じておられるようです。 AI時代のニーズに応える真のエンタープライズ・サーバー 釘井氏： こうした中、今年登場したIBM Power11は、本格的なAI時代のニーズに応える、真のエンタープライズ・サーバーとして位置づけられています。このサーバーは、単なるハードウェアを超えたまさに“企業の中枢を支える基盤”として設計されており、Powerとして従来から定評のある堅牢性と可用性をさらに進化させつつ、計画停止をほぼ不要とする自律的な運用機能や強靭なセキュリティを標準装備しました。また、最新のDDR5メモリと強化されたI/Oアーキテクチャにより、高負荷のトランザクション処理や大規模データ解析なども余裕を持ってこなすとともに、AI推論も得意とします。IBM Power11は、企業がAI時代に向けて加速できるようIBMが考え抜いたフルスタックのイノベーションです。 広橋： IBM Power11を特徴づけるキーワードをいくつか挙げていただけますか。 釘井氏： 一つは、「0」（ゼロ）です。これは、エンドツーエンドの自動化を実現し、計画的なダウンタイムを0にする、つまり、無停止運転を可能にすることを意味します。 従来はメンテナンスウィンドウを設けて実施していたファームウェア更新、I/Oアダプタ更新、仮想化ソフトウェア更新などを、IBM Power 11ではAutomated Platform Maintenance（APM、プラットフォーム自動保守）機能として、管理コンソールであるIBM Hardware Management Console（HMC）からワンクリックまたは準自動で実行可能です。環境をチェックする更新前準備、パッチ配布、ワークロードの退避・復帰を一連のフローで自動化できるため、停止せずに更新できるというわけです。 また、運用データを横断的に集約し、watsonxですぐに実行できる提案と自動化を結びつける、アプリケーション運用向けのAIオートメーション基盤 IBM Concertがあります。Concert for Powerでは、Powerインフラの脆弱性を検出して、現行バージョンに照らして優先度をAI算定、その後に推奨手順を提示し、必要に応じて更新をゼロ計画停止で実行するところまで担います。ここでいう実行とは、HMC/PowerVMが担う処理をConcertが呼び出して一気通貫に自動実行することを意味しています。 広橋： サーバー停止は業務に支障を及ぼしかねず、利用部門や経営層からの圧力も大きいため、情報システム部門としてはなるべく回避したい運用ですから、安定して動き続けてくれるならそれに越したことはないですね。 釘井氏： はい。もう1つのキーワードは「

インタビュー

コラム

2025年12月25日

VMware問題で生じる保守のすき間に、 IBM第三者保守という「つなぎ保守」を

公開日：2025-12-25 ブロードコムによるVMware買収により、多くのユーザー企業が大幅なコスト増か、保守なしでのリスク運用か、という究極の選択を迫られています。そういった企業に対して、日本アイビーエム（以下、IBM）では、「VMware第三者保守サポートサービス」を提供しています。これは、IBMがグローバルレベルでVMwareテクノロジーの知見を収集できる特性を活かして、高い解決率で保守サービスを提供するというもの。 今回は、サービス提供部門の方々をお招きし、このサービスの詳細とメリットとともに、なぜVMware第三者保守を手がけるのかについて深掘りしていきます。 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テクノロジー・サービス事業第三営業部　部長　井上 亜矢子 氏 日本アイ・ビー・エム株式会社テクノロジー事業本部テクノロジー・サービス事業R&E第一営業部　山谷 怜 氏 日本アイ・ビー・エム株式会社テクノロジー事業本部テクノロジー・サービス事業R&E第一営業部　山口 英俊 氏 インタビュアー エヌアイシー・パートナーズ株式会社営業本部カスタマーサービス営業部第2グループグループ長　平嶋 英良 突然訪れる保守なしからのリスクをカバーするサービス 平嶋： ブロードコムによるVMware買収、いわゆる“VMware問題”では、多くユーザー企業の間で激震が走りました。大きなインフラコストの上昇を引き起こす要因となったからです。そうした中でIBMは「VMware第三者保守サポートサービス」を提供されている背景をお聞かせください。 山口氏： 買収によって、ライセンスとサポートの考え方が大きく変わりました。従来、ライセンスに関しては、「Perpetual 永続ライセンス」といって、一度購入すれば、期限無制限で永続的に使用する権利が得られました。サポートは、この永続ライセンスに対して有期限で別途契約する形態となっていました。しかし、サブスクリプション・ライセンスへと変更となり、ライセンスは有期のライセンスを新たに買い直すとともに、サポートもライセンスに同梱されることとなりました。したがって、サポートは、ライセンスと同じ期間の権利を買うことが求められることになりました。（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 これは、お客様にとって2つのことを意味します。サブスクリプション・ライセンスに移行すればインフラコストの大幅な上昇になり、かといって永続ライセンスにとどまれば、従来のサポート契約期間満了時からサポートが受けられなくなる。つまり、サポートにすき間が生じるリスクが生じます。障害が起きても情報システム部門で対応するという方法もありますが、VMware環境の運用には専門的な知識が必要で、現実的とは言えません。 平嶋： 多くのユーザー企業がジレンマを抱えておられるようです。 山口氏： そうなのです。そこでIBMは、こうした保守なしのリスク運用が生じないように、当社の実績ある第三者保守サポートの枠組みを通じて、経験豊富な技術者チームによるVMware 環境の安定稼働の支援と、コスト最適化効果を提供することを考えました。それが、「VMware第三者保守サポートサービス」です。 このサービスは、これを機に別のインフラ環境へマイグレーションしたり、モダナイゼーションしようと考えるお客様にも有効です。このようなプロジェクトは通常、多くの時間を要します。その間に従来のサポート契約満了日が来てしまうことも考えられ、リスクを避けようとすると、この日に合わせて急いで移行するか、いったんサブスクリプション・ライセンスを受け入れながら、新システムプロジェクトを進めるということになり、新旧インフラコストを負担しなければなりません。しかし、「VMware第三者保守サポートサービス」を利用すれば、既存システムのサポートはこちらでカバーできるため、拙速に陥ることなく、余裕を持ってマイグレーションやモダナイゼーションに取り組むことができます。 井上氏： また、サブスクリプション・ライセンスに移行したけれど、稼働しているアプリケーションの事情で、VMware の古いバージョンを使い続けているという場合もあるかと思います。メーカーではサポートするバージョンが限られているため、サポート契約を結んでいても、それがあまり効果を発揮できないケースがあります。「VMware第三者保守サポートサービス」なら、比較的古いバージョンでもサポートを提供することが可能ですので、こちらを追加でお買い求めいただいてご活用いただく、というパターンもあります。 平嶋： なるほど。様々な状況で、コストを含めて、お客様に安心を提供できるサービスなのですね。 「VMware第三者保守サポートサービス」とは 平嶋： あらためてサービスの詳細をご紹介ください。 井上氏： サービス名称にもある通り、この枠組みではIBMはあくまで第三者であり、メーカーではないため、パッチの提供は行いません。何か事象が起こったときは、お客様からログなどをいただいて、「この設定をこのように変えてください。そうすればこの事象は回避できるはずです」と、事象の回避策を提案します。なぜこのようなことができるかというと、IBMにはグローバルレベルでVMwareのスキル、ノウハウに精通した協業パートナーが存在し、また、様々なお客様において提供したサポートの実績も蓄積しているからです。当社の技術チームがそこから事例やデータの提供を受けながら技術調査を行い、的確かつ最適な回答を追求して問題対応に当たります。ただ、あくまでも立場は第三者であるため、このサービスはベストエフォートでのサポートとなります。しかし、IBMでは、Oracleを含め第三者保守では豊富な実績を誇っており、回避策の提供で解決しない事象はほぼありません。 平嶋： お客様からはどのように相談を受けるのですか。 井上氏： ご相談は24時間365日Web上で受け付けています。対応に当たるのは平日9時から17時になります。 平嶋： IBM製品をお使いのお客様ですと、「システム技術支援サービス」 (System Technical Support Services、以下STSS)をご利用になっているケースもあるかと思いますが、その場合はどうなるのでしょうか。 井上氏： その場合は「IBM サポート・コミュニティ」にご連絡いただければ、STSS側で「これはVMwareの問題だね」と認識して、IBM内部でVMware担当と連絡を取り合って、受付/対応を行います。お客様は窓口を使い分ける必要なく、ワンストップサービスのイメージでご利用いただけます。 図2　IBM VMware第三者保守サポートサービスご提供体制 平嶋： 契約条件などはあるのでしょうか。 井上氏： ライセンス数は“20”から、契約期間は3カ月以上、3年以下とさせていただいています。ライセンス数“20”というのは、日本のVMwareユーザーのお客様を調査したところ、大体平均でこのぐらいの数はお持ちであることがわかり、“20”に設定させていただきました。 平嶋： 契約期間を3カ月以上、3年以下に設定されているのはなぜですか。お客様によっては、もっと長く保守してほしいというご要望があるような気がします。 井上氏： 3カ月以上というのは採算上の問題です。長い分には、5年でも、10年でも保守をお引き受けすることはサービス設計上可能ではあるのですが、あえて3年以下とさせていただいたのには、ここにIBMとしての「思い」があるのです。 次を見据えたシステム移行のための「つなぎ保守」 山谷氏： その「思い」というのは、この第三者保守について、次を見据えたシステム移行を考える上で一つの手段とする、「つなぎ保守」として活用いただきたいというものです。技術革新の著しいITの世界にあって、一つのインフラを長く使い続けるのはあまり健全ではないと私たちは考えています。そのため、あえて「VMware第三者保守サポートサービス」を恒久的に使っていただくことが目的とならないようにと考えています。そこが、他社さんの第三者保守との非常に大きな違いです。お客様にとって重要なのは、この先どのようなインフラが最もふさわしいかを考えることです。一緒に知恵を絞らせていただいてお手伝いしながら、実現するまで既存の環境をお守りする、というのが私たちのスタンスなのです。これは、IBMにはハードウェアでもソフトウェアでも様々な部門があり、多様な支援が可能だからということもあります。 平嶋： VMwareからの移行では、なにかモデルパターンを想定されているのでしょうか。 山谷氏： 移行のパターンはたくさんあると思います。Hyper-VやKVMなど他社製のハイパーバイザーへ移行することもその一つですし、これを機にクラウドへシフトするということも考えられます。お客様によっては非常に大規模で複雑なVMware基盤をお持ちの場合もあると私たちは考えており、一筋縄でいかない環境に対して、新しいインフラをどう構想するか、また移行するか、そして稼働後にどう運用保守していくか、といったところまでご相談に乗ることが可能です。 山口氏： そういう意味では、金融業界のお客様はこう、製造業のお客様はこう、と、お客様の業種・業態によってもさまざまなパターンが考えられるかもしれないですね。IBMは全ての業種・業態のお客様とリレーションがありますので、そうしたナレッジも活かしながら、お客様にヒアリングをさせていただき、システム移行を一緒に検討していければと考えています。また、検討フェーズではパートナー企業の存在、また共創も重要で、ここはNI+C P様に主導権を握っていただければ。「こういう提案をしたい」といただいた声に対して、「それならこのようなソリューションがあります」と応えていきたいと考えています。 余裕を持った最適解の選択をNI+C Pもサポート 平嶋： こうして見ると、「VMware第三者保守サポートサービス」には、大きく4つのメリットがありそうです。1つ目は、 サポート保守なしリスクを伴う運用を防ぎ、万一の障害にも備えられること。2つ目は、 それでいながらコストを最適化できること。3つ目は、ベストエフォートではあるけれど、グローバルレベルでVMwareの高い知見を収集できるIBMの特性を活かした、安心感の高いサポートを受けられること。4つ目は、既存のインフラ環境の“次”を見据えて検討し、実現できるパートナーを持てること。4つ目に関しては、ぜひ当社も貢献したいですね。 山口氏： お客様には、この「つなぎ保守」のメリットを活用し、インフラ環境のマイグレーションやモダナイゼーションに成功していただきたいと思います。 平嶋： インフラ環境の移行は長期的な計画が必要です。このサービスを活用することで「時間」と「安心」を確保でき、拙速を避けて、余裕を持って最適解を選ぶことができます。NI+C Pでは、IBMのハードウェア（保守を含めたサービスやサーバー、ストレージ）とソフトウェア（Storage Fusion、watsonxなど）を組み合わせた最適なソリューションを示すことができます。また、製品の特長やユースケースを分かりやすく説明し、お客様課題の解決策も提案させていただきます。VMware問題でお困りの際は、ぜひお気軽にご相談いただければと思います。 .recommend-list{ margin-top: 0px; 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