データを守り抜く鍵は「IBM Storage Defender」にあり

2023年12月

データを守り抜く鍵は「IBM Storage Defender」にあり

コラム

悪質化・巧妙化する一方のサイバー攻撃を始め、システムリスクは企業が直面し続けている「今そこにある危機」です。
ビジネスの中断を招かないためには、何かが起きたとしても重要な情報資産であるデータを迅速に復旧できる能力やデータ・レジリエンスが強く求められています。

しかしその一方で、予算も人的リソースも有限であり、セキュリティコストや運用工数をむやみに増加することはできません。

そうした中、IBM ではデータ・レジリエンスに特化した包括ソリューション IBM Storage Defender で、データの保護、識別、検知、対応、復旧をエンド・ツー・エンドで実現していこうと提唱しています。

本コラムでは IBM Storage Defender の構成要素や、それぞれの構成要素を企業がどう採り入れていくことで堅牢な守りを形にできるのか、を見ていきます。
また、セキュリティコストや運用工数という観点からも IBM Storage Defender の差別化ポイントを探ります。

目次
悪化の一途をたどるサイバー攻撃被害、求められているのはデータ・レジリエンス IBM Storage Defenderはエンド・ツー・エンドでストレージを守る包括ソリューション必要な機能を導入しながら段階的にデータ・レジリエンスを高めることが可能コスト抑制に効くライセンスモデル、運用を簡素化できる利点も特長 IBM Storage Defenderの特長まとめ構成提案はエヌアイシー・パートナーズにお任せくださいお問い合わせ

悪化の一途をたどるサイバー攻撃被害、求められているのはデータ・レジリエンス
IBM Storage Defenderはエンド・ツー・エンドでストレージを守る包括ソリューション
必要な機能を導入しながら段階的にデータ・レジリエンスを高めることが可能
コスト抑制に効くライセンスモデル、運用を簡素化できる利点も特長
IBM Storage Defenderの特長まとめ
構成提案はエヌアイシー・パートナーズにお任せください
お問い合わせ

悪化の一途をたどるサイバー攻撃被害、求められているのはデータ・レジリエンス

依然としてサイバー攻撃が猛威を振るい続けています。

IBM のサイバーセキュリティの専門家と対策担当者からなる IBM Security X-Force の「X-Force 脅威インテリジェンス・インデックス 2023」によると、サイバー攻撃による被害は悪化の一途をたどっており、ランサムウェアによるデータ侵害への対応にかかる平均コストは5億9千万円に上っています。

また、データ侵害の特定と封じ込めに要した平均日数として287日にかかっており、その間、多くのシステムは停止を余儀なくされました。
さらに、Windows だけではなく Linuxシステムへのランサムウェア攻撃も増加しており、最近では VMware ESXi のサーバーまでも標的になっているといいます。

今やどんな規模の企業であっても「まさか当社のシステムが狙われることはないだろう」などと甘く考えることはできません。

ここではサイバー攻撃を例に挙げましたが、システムへのリスクは他にも自然災害やハードウェア/ソフトウェア障害、人為的ミスなどさまざま存在します。
すべてを起きないように防ぐのはもはや不可能といえます。

現代の企業には、何かが起きたとしても重要な情報資産であるデータを迅速に復旧できる能力、つまり、データ・レジリエンスというものを身につけることが強く求められています。
また、データに対しては世界的にコンプライアンス準拠への圧力が高まっており、企業はこれにも対応しなければなりません。

しかし持てるリソースは有限であり、セキュリティ強化だからといって湯水のように予算が湧くことはなく、恒常的な人材不足に悩む中、むやみに運用工数を上げることはできません。
多くの企業はこの点に大きなジレンマを抱えています。

IBM Storage Defenderはエンド・ツー・エンドでストレージを守る包括ソリューション

そうした中 IBM は2023年、IBM Storage Defender というソリューションを発表しました。

IBM Storage Defender は、ストレージ基盤全体にわたってデータの保護や改ざん防止、検知、対応、復旧、自動化を行える機能を有し、企業のデータ損失リスクを軽減することができます。

セキュリティ・ダッシュボードを備えていることも大きな特長で、データ保護とサイバー・レジリアンスのステータスをシンプルに統合して表示することができます。

^{図1. データ・レジリエンスを実現するIBM Storage Defender}

IBM Storage Defender は、具体的に以下の8つのソフトウェアから構成されています。

IBM Storage Virtualize

ストレージリソースの一元化やデータサービスの拡張を可能にするストレージ仮想化ソリューションです。
IBM製ストレージと他社製ストレージの管理を統合でき、ストレージリソース管理の簡素化と使用率を向上します。

IBM Copy Service Manager（CSM）

ストレージ環境におけるコピー・サービスを制御する製品です。
ストレージ環境全体のレプリケーションを一元的に管理することができ、アプリケーションに対して災害復旧と高可用性を提供します。

IBM Storage Data Protect

仮想環境やクラウド環境のバックアップ・復旧を司るソフトウェアです。
SaaSポータルで問題の監視・警告・予測を行うとともに、異常検知しレポートします。
VMware のエンタープライズ保護機能を有しているという点も大きな特長です。

IBM Storage Sentinel

ランサムウェア攻撃のソースを検知/診断/特定し、主要なアプリケーションに対して自動復旧オーケストレーション機能を提供するソフトウェアです。

IBM Storage Archive

物理的なエアギャップ保護と直感的なグラフィカルアクセスの機能でデータ・アーカイブを作成します。
1次ディスクのアクセスパフォーマンスが不要なデータのストレージ・コストを削減できます。

IBM Data Management Service（DMS）

IBM Storage Defenderサービスに対するユーザーのランディングページで、包括的なデータ・レジリエンスを実現するダッシュボードです。
具体的には、Storage Protect、IBM FlashSystemセーフ・ガード・コピー、IBM Storage Data Protect と接続しデータ保護ステータスの統合的ビューとともに、ロギングやレポーティング、シミュレーションなどの機能を統合して提供します。

IBM Storage Protect for Container

Storage Protect はシンプルな構成で物理、仮想、アプリケーション、NAS と、さまざまなバックアップ対象の保護および保管方法を提供しますが、IBM Storage Protect for Container はその中でもバックアップ対象のコンテナ環境に特化しています。

IBM Storage Protect Suite

上記以外の要件のバックアップと復旧に関しては、この IBM Storage Protect Suite に含まれる多彩なソフトウェアで実現可能です。
災害復旧管理やノード複製、Network Data Management Protocol（NDMP）バックアップ、大規模テープ・ライブラリーをサポートする IBM Storage Protect Extended Edition、Oracle および Microsoft SQL Server と連携する IBM Storage Protect for Database などがあります。

必要な機能を導入しながら段階的にデータ・レジリエンスを高めることが可能

IBM製品を利用のお客様であれば、IBM Storage Defender の導入でサードパーティソリューションに頼らずエンド・ツー・エンドのデータ保護を IBM環境で統一することができます。

また IBM Storage Defender は、その時点で必要な構成を採り入れながら段階的にデータ・レジリエンスを高めていくことができます。

たとえば、IBM FlashSystem 5200アップの製品をお使いのお客様には IBM Storage Virtualize が搭載されており、このソフトウェアのみでランサムウェア攻撃によるデータ暗号化に備えるセーフ・ガード・コピーが実現できるようになっています。
ここに IBM Copy Service Manager をプラスすれば、リアルタイムに近い感覚でデータコピーを取得したり適用業務に合わせてデータの世代保存を管理するといったことも可能になります。

上記がフェーズ1だとすると、フェーズ2ではデータ・アーカイブやデータを分類するのはいかがでしょうか。

IBM Storage Archive を導入すると、法令や会社で定めた保存期間を過ぎたデータをより安価なストレージへ移すといったことが容易にできます。
これにより、メインストレージの実容量を常に気にかける必要もなくなります。

続くフェーズ3では、ランサムウェア対策をさらに強化することにしましょう。

その目的にかなうのが IBM Storage Sentinel です。
このソフトウェアを用いれば、200以上のコンテンツ・ベースの分析と機械学習技術でスナップショット・データを分析、高度なランサムウェア検知を行い、影響を受けたファイルを特定するレポートを自動的に生成します。

これにより、マルウェアがどのように広がったかやマルウェアから復旧するための最善の方法が理解できるとともに、すべてのサーバーの復旧を自動化することができます。
さらに、IBM Storage Data Protect を加えれば、バックアップデータのバックアップというセカンダリーデータ保護も可能です。

^{図2. IBM Storage Defenderの全体像}

コスト抑制に効くライセンスモデル、運用を簡素化できる利点も特長

IBM Storage Defender は導入するソフトウェアを増やしたからといって、コストがリニアに上昇するというわけではありません。
その理由はライセンスモデルにあります。

費用は月額固定の SaaS利用料＋従量課金のサブスクリプション利用料で構成され、従量課金はストレージボリューム1TiB当たりの RU やリソースユニットがソフトウェアによって重みづけされており、それを何TiB分必要かで算出されます。
計算方法は図＊にあるとおりです。

^{図3. IBM Storage Defender ライセンス形態}

ここで最も特長的なのは、購入した RU についてはその配分を選択/調整できることです。

10RU を購入し、フェーズ1ではこれをすべて IBM Storage Virtualize と IBM Copy Service Manager で使用していたけれど、フェーズ2ではランサムウェア対策を強化のため RU を IBM Copy Service Manager から IBM Storage Sentinel へ切り替えたい、といった変更も可能です。

必要な機能を必要な容量だけ、それが IBM Storage Defender です。
ちなみに、IBM では RU計算ツールを提供しています。IBMid が必要ですが、ざっとシミュレーションしてみたいというお客様はアクセスしてみてください。
（https://app.ibmsalesconfigurator.com/#/）

IBM Storage Defenderの特長まとめ

メインストレージからバックアプストレージまでデータを保護
オンプレミス/仮想環境/パブリック・クラウドへ対応
データ保護、改ざん防止、検知、復旧などの機能を包括的に提供
様々なデータ保護機能の中からニーズに合わせて必要な機能だけを選択可能
サブスクリプション型のライセンスにより、必要な期間だけの契約（年単位）
単一ライセンス形態により、ライセンスの管理を簡素化
Data Management Service（DMS）によるシングルコントロール

IBM Storage Defender は、ストレージのセキュリティ機能強化やバックアップおよびリカバリーの強化をはじめ、データ管理の最適化、コンプライアンスと法的要件の遵守といった領域においても有用なソリューションと言えます。

バックアップ検討の際は、IBM Storage Defender を検討してみてはいかがでしょうか。

構成提案はエヌアイシー・パートナーズにお任せください

エヌアイシー・パートナーズでは IBM Storage Defender の導入に関して、正確にお客様のストレージ環境を把握した上で、RU計算ツールなども用い最適な構成立案を支援いたします。

取り扱い製品が多いため、ストレージのみならずシステム全体の最適化をめざした包括的な提案支援も可能です。

企業の情報資産を格納する重要なストレージ基盤やその保護に関してお客様が直面している課題を、当社はパートナーのリセラー企業とともに解決していきます。

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2024年04月08日

特集一覧 (ブログ、コラム他) [2024年度]

コーポレートサイトに掲載している2024年度のブログやコラムの一覧です。ハードウェアやソフトウェア製品に関するコラムやソリューション情報、それらの製品を使った弊社エンジニアのブログやホワイトペーパーなど皆様のビジネスにお役立てください。コラム・ブログ一覧カテゴリタイトル公開日ブログ【てくさぽBLOG】watsonx Assistant + Watson Discovery + watsonx.aiを連携してみた 24/04/08 アーカイブ 2023年度 2022年度 2021年度 2020年度 2019年度

コラム

ブログ

2024年04月08日

【てくさぽBLOG】watsonx Assistant + Watson Discovery + watsonx.aiを連携してみた

こんにちは。てくさぽBLOGメンバーの高村です。ビジネスへの生成AI の取り込みに注目が集まっている今日、watsonx.ai をどう活用すればいいのか、多くのお客様からお問い合わせ頂いています。そこで前回の「【てくさぽBLOG】IBM watsonx.aiを使ってみた（Part2）」では、watsonx.ai のユースケースとして Retrieval-Augmented Generation（以下 RAG）をご紹介しました。今回は、RAG の仕組みを利用し AIチャットボットを提供する「watsonx Assistant（以下 Assistant）」と検索エンジン機能を提供する「Watson Discovery（以下 Discovery）」、「watsonx.ai」を組み合わせた連携ソリューションをご紹介します。目次 AssistantとDiscoveryの連携 watsonx.aiを取り入れた連携 Assistant + Discovery + watsonx.aiを連携してみたさいごにお問い合わせ AssistantとDiscoveryの連携本来なら各製品を一つのブログで詳しくご説明したいところですが、今回は連携した結果についてのご紹介となりますので、Assistant と Discovery については今後のブログであらためてご紹介したいと思います。 Assistant は watsonx の大規模言語モデルが搭載され、自然言語の問い合わせを理解し、適切な回答を返すことができるチャットボット機能を提供する製品です。一方 Discovery はドキュメントから適切な情報を検索する検索エンジン機能、パターンや傾向を読み取る分析エンジンとしての機能を備えた製品です。 Assistant と Discovery を組合わせたユースケースでは Assistant にあらかじめ回答を用意してルールベースで回答させ、答えることが難しい問い合わせに対しては Discovery の検索結果を利用して回答します。 watsonx.aiを取り入れた連携上記の連携では Discovery の検索結果がユーザーに表示される仕組みとなっていますが、watsonx.ai を介して回答を提供することでDiscovery が得た検索結果をさらに整理し、より理解しやすい形での返答が実現できます。 Assistant + Discovery + watsonx.aiを連携してみた Assistant、Discovery、watsonx.ai を連携してみます。事前準備利用環境今回は IBM Cloud で提供される SaaS を利用して検証します。なお、Assistant と Discovery の Plusプランは30日間無償期間が付属されていますので、是非ご活用ください。 watsonx Assistant：Plusプラン（30日間無償期間あり、以降は有償） Watson Discovery：Plusプラン（30日間無償期間あり、以降は有償） watsonx.ai：Essentialプラン（有償）検証の目的検証では構築手順の他、以下の点を確認します。「Assistant + Discovery + watsonx.ai」と「Assistant + Discovery」の連携による回答の違いを比較言語モデルを変えて問い合わせを行い、回答の違いの比較実施手順以下の流れで検証を実施します。 Assistantのプロビジョニング Discoveryのプロビジョニング、検索対象とするデータの取り込み※取り込むデータは「IBM Power S1014 データシート」のS1014のPDF watsonx.aiのプロビジョニング Assistantの初期設定 Assistantのカスタム拡張機能からDiscoveryを繋げる Assistantのカスタム拡張機能からwatsonx.aiを繋げる Assistantアクションの作成、問い合わせの検証言語モデルを変えて問い合わせの検証検証実施 1. Assistantのプロビジョニングはじめに Assistant のプロビジョニングを行います。 IBM Cloud にログインし、カタログ画面から "Assistant" を選択します。ロケーションとプランを選択し「作成」をクリックします。しばらくすると以下の画面の様に、Assistant がプロビジョニングされます。 2. Discoveryのプロビジョニング次に Discovery をプロビジョニングします。カタログ画面から "Discovery" を選択します。ロケーションとプランを選択し「作成」をクリックします。しばらくすると以下の画面の様に、Discovery がプロビジョニングされます。※ここで、資格情報内にある「API鍵」と「URL」をメモに控えます「Watson Discoveryの起動」をクリックし「New Project +」をクリックします。 Project name に任意の名前を入力、Project type では「Conversational Serch」を選択し「Next」をクリックします。作成されたプロジェクトをクリックします。「Integration Deploy」をクリックします。「API Information」タブをクリックし「Project ID」をメモに控えます。次に検索対象の PDF を Discovery に取り込みます。「Manage collections」から「New collection +」をクリックし、「Collection name」に任意の名前を入力、「Select language」を「Japanese」に設定します。 Upload files の領域に PDF をドラッグアンドドロップして「Finish」をクリックします。アップロードが完了しました。次に、Smart Document Understanding機能（以下 SDU）を利用して PDF内のヘッダーやテキストなどのフィールドを定義します。 SDU は、PDFをはじめとする非構造化データの文書構造を理解して検索や分析の精度を向上させる機能です。例えばタイトルと定義した箇所を検索キーとしたり、検索対象をテキストと定義した箇所のみとするなど可能になります。「Identify Field」タブをクリックします。取り込んだ PDF が表示されるので右側の Field labels からヘッダー箇所やタイトル箇所などをドラッグアンドドロップして指定していきます。ページの定義が終わったら「Submit page」をクリックして次の頁を定義していきます。 SDU では数ページ指定すると自動的にヘッダー箇所やテキスト箇所を認識してくれるので、何ページもあるドキュメントには便利な機能です。今回は SDU を使って PDF の文書構造を定義しました。SDU以外の Discovery の機能については、また別の機会にご紹介したいと思います。 3. watsonx.aiのプロビジョニング ※watsonx.ai のプロビジョニング方法は「【てくさぽBLOG】IBM watsonx.aiを使ってみた（Part1）」をご参照ください。 4. Assistantの初期設定 Assistant の初期設定を行います。 Assistant を起動します。起動後、以下の項目を入力します。 Assistant name：任意の名前を入力 Assistant Language：「English」を選択※日本語を選択することが可能ですが、Assistant のスターターキットは英語での利用を想定しているため今回はEinglishを選択します Assistant の公開先を「web」に設定します。※"Tell us about your self" 以降はご自身の情報を入力ください入力後「Next」をクリックします。デフォルトのチャットUI を利用するため「Next」をクリックします。プレビュー画面が表示されるので「Create」をクリックします。（以下の画面は「Create」が隠れてしまっています）「Congratulations!」と表示されたら初期設定は完了です。 5. Assistantのカスタム拡張機能からDiscoveryを繋げる「Githubのassistant-toolkit」から "watson-discovery-query-openapi.jsonファイル" をダウンロードします。 Assistant のメニューから「Integration」をクリックします。下にスクロールし「Build custom extension」をクリックします。以下の画面が表示されるので「Next」をクリックします。「Extension name」に任意の名前を入力し「Next」をクリックします。先程ダウンロードした watson-discovery-query-openapi.jsonファイルをドラッグアンドドロップでアップロードします。以下の画面が表示されるので「Finish」をクリックします。追加した Extension の「Add +」をクリックします。以下の画面が表示されるので「Next」をクリックします。以下の画面が表示されるので、選択および入力します。 Authentication type：「Basic auth」を選択 Username：「apikey」と入力 Password：メモに控えたWatson DiscoveryのAPI鍵 discovery_url：メモに控えたWatson DiscoveryのURLから"http://"を除いた値 ※以下の画面ショットは discovery_url入力箇所が切れてしまっていますが、実際は「Servers」の下に discovery_url の項目があります以下の画面が表示されるので「Finish」をクリックします。 Extension が「Open」となっていることを確認します。これで watsonx Assistant と Watson Discovery が連携できました。 6. Assistantのカスタム拡張機能からwatsonx.aiを繋げる次に、Assistant のカスタム拡張機能から watsonx.ai を利用できるように設定します。設定には IBM Cloud の APIキーと watsonx.ai のプロジェクトID が必要です。取得方法は「【てくさぽBLOG】IBM watsonx.aiを使ってみた（Part2）」をご参照ください。なお、今回は東京リージョンで watsonx.ai をプロビジョニングします。 Github の「assistant-toolkit」から "watsonx-openapi.json" をダウンロードします。 Visual Studio Code などで東京リージョンの URL に編集し保存します。 Discovery の連携と同様に、Assistant のメニューから「Integration」「Build custom extension」をクリックします。以下の画面が表示されるので、任意の Extension name を入力して「Next」をクリックします。編集した watson-discovery-query-openapi.jsonファイルをドラッグアンドドロップでアップロードして「Next」をクリックします。以下の画面が表示されるので「Finish」をクリックします。追加した Extension の「Add +」をクリックします。以下の画面が表示されるので、選択および入力します。 Authentication type：「Oauth 2.0」を選択 Grant type：「Custom apikey」を入力 apikey：取得済みのIBM CloudのAPIキー Client authentication：「Send as Body」を選択 Header prefix：Bearer（デフォルト） Servers：https://jp-tok.ml.cloud.ibm.com（自動入力）以下の画面が表示されるので「Finish」をクリックします。 Extension が「Open」となっていることを確認します。これで Assistant と watsonx.ai が連携できました。 7. Assistantアクションの作成、問い合わせの検証 Github の「assistant-toolkit」から "discovery-watsonx-actions.json" をダウンロードします。 Assistant の「Actions」から「Global Setting」をクリックします。「Upload/Download」タブをクリックし、Uploadスペースに discovery-watsonx-actions.json をドラッグアンドドロップしてアップロードします。以下の画面が表示されるので「Upload and replace」をクリックします。以下の画面の通り、3つのアクションが作成されます。メニューから「Variables」「Created by you」をクリックします。「discovery_project_id」の値をメモに控えていた Discovery のプロジェクトID を入力し「Save」をクリックします。「watsonx_project_id」の値をメモに控えて置いた watsonx.ai のプロジェクトID を入力し「Save」をクリックします。「model_id」の値で watsonx.ai で使用する言語モデルを指定します。2024年2月29日に GA された日本語で訓練された Granite-japaneseモデルを使用するため、「ibm/granite-8b-japanese」を入力し「Save」をクリックします。（その他変数はデフォルト値とします）「Actions」から「Generate Answer」を選択し、「model_input」の値を以下の例の様に日本語に変更します。例： ("<s>[INST] <<SYS>>\nあなたは親切で、礼儀正しく、誠実なアシスタントです。常に安全を保ちながら、できるだけ役立つように答えてください。答えは簡潔に日本語で回答してください。回答には、有害、非倫理的、人種差別的、性差別的、有毒、危険、または違法なコンテンツを含めてはいけません。回答が社会的に偏見がなく、本質的に前向きであることを確認してください。\n\n質問が意味をなさない場合、または事実に一貫性がない場合は、正しくないことに答えるのではなく、その理由を説明してください。質問の答えがわからない場合は、誤った情報を共有しないでください。\n<</SYS>>\n\n質問に答えることで、次のエージェントの応答を生成します。タイトルが付いたいくつかの文書が提供されます。答えが異なる文書から得られた場合は、あらゆる可能性について言及し、文書のタイトルを使用してトピックまたは領域を区切ってください。与えられた文書に基づいて回答できない場合は、回答がない旨を記載してください。\n\n").concat(passages).concat("\n\n[question]: ").concat(query_text).concat("[/INST]") 以上で設定は完了です。さっそく Assistant から問い合わせをしてみます。右下の「Preview」をクリックします。チャットから S1014 の特徴について問い合わせしてみます。約18秒後に以下の回答が返ってきました。「Inspect」をクリックすると、Discovery の検索結果が以下の通り watsonx.ai に渡されていることがわかります。 <s>[INST] <<SYS>> あなたは親切で、礼儀正しく、誠実なアシスタントです。常に安全を保ちながら、できるだけ役立つように答えてください。答えは簡潔に日本語で回答してください。回答には、有害、非倫理的、人種差別的、性差別的、有毒、危険、または違法なコンテンツを含めてはいけません。回答が社会的に偏見がなく、本質的に前向きであることを確認してください。質問が意味をなさない場合、または事実に一貫性がない場合は、正しくないことに答えるのではなく、その理由を説明してください。質問の答えがわからない場合は、誤った情報を共有しないでください。 <</SYS>> 質問に答えることで、次のエージェントの応答を生成します。タイトルが付いたいくつかの文書が提供されます。答えが異なる文書から得られた場合は、あらゆる可能性について言及し、文書のタイトルを使用してトピックまたは領域を区切ってください。与えられた文書に基づいて回答できない場合は、回答がない旨を記載してください。[title]: IBM Power S1014 柔軟かつセキュアなハイブリッドクラウド・インフラストラクチャーで俊敏性を実現[document]: 1 コア当たり 4 つの M a t r i x Math Acceleratorによる迅速なAI推論のために洞察と自動化を合理化業界標準のDIMMより2倍優れたメモリーの信頼性と可用性を提供 IBM® Power® S1014 は、1ソケット、4U Power10プロセッサーをベースにしたサーバーで、IBM AIX®、IBM iまたは Linux®上のビジネス・クリティカルなワークロード向けに設計されています。Power S1014を使用することで、ワークロードはより少数のサーバーに統合され、ソフトウェア・ライセンスの数、電力と冷却のコストを削減します。Power S1014サーバーは、プロセッサー上でのメモリー暗号化を使用してエンドツーエンドからデータを安全に保護し、ラック型またはタワーフォーム・ファクターで購入できます。プロセッサー・レベルでのメモリー暗号化と、POWER9 と比較してすべてのコアで4倍の暗号化エンジンによりコアからクラウドまでのデータを保護ますます高度に分散した環境に存在するデータには、もはや境界線を設定することは不可能です。 [question]: S1014の特徴は?[/INST] Assistant と Discovery のみの連携で検索した結果は以下の通りです。watsonx.ai を使用した方がより簡潔で分かりやすい回答を得られることが分かります。 8. 言語モデルを変えて問い合わせの検証言語モデルを "llama-2-70b" にして同様の問い合わせをしたところ、約24秒後に回答が返ってきました。箇条書きで丁寧な印象です。言語モデルを "elyza-japanese" にした際は10秒ほどで回答がありました。主語として「S1014の特徴は」とあることで、問いに対する回答が分かりやすくなっています。言語モデルを変えて試した結果、llama-2-70B は箇条書きで回答し丁寧な印象を受けましたが、回答が得られるまでに24秒かかりました。一方 Granite-japanese や elyza-japanese はシンプルな回答を生成し、Granite-japanese は18秒、elyza-japanese は10秒というより短い時間で回答を得られました。 Watson Discovery の検索結果に基づき watsonx.ai で回答を生成するので、ある程度時間がかかると予想していましたが、elyza-japanese は速い回答で主語を添えてわかりやすく回答してくれました。また、llama-2-70B は汎用的で使いやすいモデルですが、プロントで「日本語で回答して」と指示をしても問い合わせ内容によっては英語で回答することがありました。日本語の回答精度を求める場合は、Granite-japanese や elyza-japanese を使用した方が精度の高い回答を得ることができます。モデルを変えて問い合わせてみると、モデルごとに得意なタスクが異なることがわかりました。数百億のパラメータで訓練された大規模言語モデルを一概に選択するのではなく、言語やタスクの特性に合わせて最適なモデルを選定することが重要になりそうですね。さいごにいかがでしたでしょうか。Github から提供されているスターターキットを使って Assistant、Discovery、watsonx.ai を繋げてみましたが、ほどんど躓くことなく UI から簡単に設定することができました。接続自体に高度な難しさは感じませんでしたが、問い合わせに対して正確な情報を得るためには Assistant の検索設定を調整する必要があります。今回は1つの PDFファイルの検索を行いましたが、複数の PDFファイルから情報を引き出す際には Assistant で query を設定することで特定の PDFファイルからの検索が可能です。このように PDF などの非構造化データを検索対象として精度の高い回答を得るには、Discovery において文書の構造を明確に定義し、Assistant の検索設定を調整することが必要です。実際にヘルプデスクなどの Webチャットで利用する場合は、Assistant にあらかじめ用意した回答をルールベースで回答させ、それでも解決できない問い合わせについては Discovery を通じて検索を行い、watsonx.ai を用いて回答を生成するという流れが効果的です。ただし、生成AI　によって生成される回答は常に”100%正確な回答”ではないので、より高い精度の回答を追求するためにはプロンプトの調整などチューニングを施すことが必要です。その結果、より使いやすい Webチャットの実現が期待できます。お問い合わせエヌアイシー・パートナーズ株式会社E-Mail：nicp_support@NIandC.co.jp .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%; text-decoration: none; background:#eb6100; text-align:center; border:1px solid #FFFFFF; color:#FFFFFF; font-size:16px; border-radius:50px; -webkit-border-radius:50px; -moz-border-radius:50px; box-shadow:0px 0px 0px 4px #eb6100; transition: all 0.5s ease; } .btn_A a:hover{ background:#f56500; color:#999999; margin-left:0px; margin-top:0px; box-shadow:0px 0px 0px 4px #f56500; } .bigger { font-size: larger; }

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2024年01月16日

【イベント開催レポート】IBM watsonx.ai ハンズオンセミナー

こんにちは。ソリューション推進部です。 2023年12月12日に、エヌアイシー・パートナーズ株式会社として初めてのハンズオンセミナー『「IBM watsonx.ai 」を利用したRAGのハンズオンセミナー』を開催しました。今回のハンズオンセミナーは、以下の2つのことを目的として行いました。パートナー様に製品の紹介とハンズオンを合わせて体験いただくことで、製品をより深く知っていただくこと製品を活用したビジネスの新たな応用の可能性を見つけ出していただくこと私たちのチームでは、パートナー様にご紹介・ご説明する製品を「実際に触ってみること」を大切にしています。これは私たち自身の技術力の向上という目的もありますが、パートナー様に私たちのリアルな経験を交えながら製品のご説明をすることが、お客様の具体的な課題発掘や案件創出に繋がっていると考えているためです。今回のハンズオンを通して、パートナー様ご自身が製品の価値を体感しご理解いただくことで、新しいビジネス展開のイメージを創出するお役に立ちたいと考えました。それでは、今回実施したセミナーの内容について簡単にご紹介いたします。目次レポート watsonx.ai紹介講義ハンズオン実施 IBMさまによる最新情報紹介・講義さいごにお問い合わせレポート 1. watsonx.ai紹介講義ハンズオンを実施する前に、watsonx.ai と RAG についての講義を行いました。国内では生成AIビジネスが加速し、競争力やセキュリティなどの課題が増えています。これらの課題を解決する製品として、IBM watsonx をご紹介しました。 watsonx は「watsonx.ai」「watsonx.governance」「watsonx.data」という3つの製品から成り立っています。watsonx.ai は、基盤モデルをベースとした AI開発スタジオです。ここでは、IBM が信頼できるデータを用いて事前に学習した基盤モデルや Hugging Face, Inc.* と連携したオープンソースの基盤モデルが利用可能で、ビジネスの状況や要件に応じて最適な基盤モデルを選択することが可能です。また、RAG についての概念や利点、活用が期待されるシーンもご説明しました。RAG を用いた具体的なユースケースとしては、IBM Watson Speech to Text や Watson Discovery、watsonx.ai を活用したコールセンター業務の事例や、watsonx Assistant や Watson Discovery、watsonx.ai を活用した ECサイトの問い合わせの事例を取り上げました。時間の制約からこれら2つの事例しかご紹介できませんでしたが、今後、watsonx.ai を活用した多様な事例を私たち自身も理解し、パートナーさまと共に議論を深めていきたいと思います。 *Hugging Face, Inc.：機械学習アプリケーションを作成するためのツールを開発しているアメリカの企業。 2. ハンズオン実施ハンズオンでは、受講者の方々に「RAG」を活用した watsonx.ai の Foundation Model（LLM）への問い合わせを体験していただきました。 RAG とは「Retrieval-Augmented Generation」の略で、LLM への問い合わせをする際に、事前に用意したベクターストアへデータ（今回はPDF）を取り込んでおき、問い合わせプロンプトをもとにベクターストアを検索し、その結果を付与して LLM へ問い合わせを行う、というテクノロジーです。 RAG を使うことで、一般公開されていない社内情報を活用して LLM を利用することが可能となるため、自社での利用やお客様の課題を解決するための方法として有効であると考えています。ハンズオンの環境につきましては、準備に時間をかけずスムーズに始められるよう、事前に弊社にて PC や RAG を利用するための Jupyter Notebook を用意いたしました。また、watsonx.ai では複数の Foundation Model を利用できるため、複数のモデルを使って挙動の違いを確認してみたり、取り込む PDFファイルを追加することで回答がどう変わるのか、など、ご自身で自由に検証をする時間を多く設けました。皆さまそれぞれに前提スキルは異なっていたかもしれませんが、「体験の時間が足りない…」ということはなかったかと思います。今回ベクターストアへ取り込むのは PDF のみとしましたが、テキストファイルや PowerPoint なども取り込むことができるので、応用できる使い方が非常に広いということを理解いただけたのではないかと感じています。 3. IBMさまによる最新情報紹介・講義日本アイ・ビー・エムデータ・AI・オートメーション事業部四元さまに「watsonx」に関して、最新事例と製品アップデート情報の2本立てで講義をしていただきました。事例においては、IBM社内の watsonx活用事例（AskIT）は特筆すべきと言えるでしょう。 AskIT は、IBMの自然言語処理（NLP）能力を活かし、30万件を超えるサポートチケットから抽出された知見をもとに、重要なサポートトピックに迅速に対処する AIアシスタントとして開発されたそうです。このツールは4ヶ月で133,000人の IBM社員に利用され、問い合わせの75%以上が AI によるチャットで解決されるなど、非常に大きな成果を上げています。製品アップデート情報のメインは、12月に発表された「watsonx.governance」でした。 AI を組織として採用するためには倫理感のある意思決定が必須であり、watsonx.governance は AIガバナンスとして以下の3つの機能を提供する製品である、というご説明をいただきました。 AIライフサイクルを通してAIモデルの実態を把握するための「モデル・インベントリ」 AIの性能や課題の管理などを行う「評価・モニタリング」総合監視画面を提供しリスクを可視化する「モデル・リスクガバナンス」モデル・インベントリでは、他社の AI商品である「Amazon SageMaker」「Azure Machine Learning」などの AIモデルも合わせて管理・監視できることが非常に興味深いです。 watsonx は、AIワークフローを一貫してサポートすることで倫理的かつ透明性の高い AI利用を可能にしています。これらの技術革新は私たちが直面している数多くの課題に対する解決策を見出し、先進的なビジネス環境を促進していく上での重要なステップと言えるでしょう。日本アイ・ビー・エム株式会社データ・AI・オートメーション事業部四元さまさいごにセミナー後には、参加いただいたパートナーさまとご支援いただいた IBMさまとの懇親会を開催いたしました。当懇親会を通してパートナー様の生成AI に対する取り組みや課題を直に伺うことができ、大変有意義な場となりました。 2023年12月18日に弊社は10周年を迎えました。10年間で培った経験を糧にし、今後さらに新しい取り組みにチャレンジしていきたいと考えております。本年も、ブログを通してパートナーの皆さまへ様々な情報をお届けさせていただきます！今後ともどうぞよろしくお願いいたします。懇親会会場お問い合わせエヌアイシー・パートナーズ株式会社E-Mail：nicp_support@NIandC.co.jp .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%; text-decoration: none; background:#eb6100; text-align:center; border:1px solid #FFFFFF; color:#FFFFFF; font-size:16px; border-radius:50px; -webkit-border-radius:50px; -moz-border-radius:50px; box-shadow:0px 0px 0px 4px #eb6100; transition: all 0.5s ease; } .btn_A a:hover{ background:#f56500; color:#999999; margin-left:0px; margin-top:0px; box-shadow:0px 0px 0px 4px #f56500; } .bigger { font-size: larger; }

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