2023年12月

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「watsonx」が切り拓くAIの新時代

生成AI の利用や導入が進む中、日本でも業務効率化や生産性の向上、課題解決、成長につなげられるなど、様々なメリットをもたらす AI活用の重要性が認識されるようになってきました。

そこで今回は、生成AI の利用における現状と課題に対して有効な解決策となるエンタープライズ向けの AIモデルの利用サイクルにおいて、データの準備、モデルのチューニング、信頼性やパフォーマンス監視にいたる範囲をカバーする企業向けの AIモデル作成・運用プラットフォーム「IBM watsonx(ワトソンエックス)」を紹介します。

生成AIを取り巻く世の中の動向

ChatGPTの急速な広がり

OpenAI から2022年11月30日にリリースされた大規模言語モデル「ChatGPT」は、従来の大規模言語モデルよりも高度な会話を行うことができるその性能の高さから、全世界で「異次元のAI」として話題となりました。

リリース時の ChatGPT は GPT-3 および GPT-3.5 をベースとし、ユーザーが入力したテキストに AI が返答をするというシンプルなツールでしたが、それでも爆発的な勢いで世界中に普及し、リリースからわずか2ヵ月でユーザー数は1億人に到達しました。
改良版の GPT-4 は高度な論理的思考力を持ち、その精度の高さはアメリカの司法試験に合格できるレベルに達するとされているだけではなく、日本語をはじめとする多くの言語にも対応しており、GPT-3.5 を英語で利用する場合の精度を凌駕しています。

2023年11月に発表された GPT-4 Turbo では、従来の16倍となる300ページを超える長い文書を扱えるほかトークンの料金も引き下げられ、連携するソフトが作りやすくなっています。

ChatGPT の利用は日本でも急速に広がり、生成AI の驚異的な進化が、私たちの生活だけでなくビジネスの仕組みさえも変えようとしています。

AIはデータを燃料に競争優位性を確立するためのエンジン

大量のデータを学習することにより要約や分析、提案などの業務で高い能力を発揮する生成AI は、今後ビジネス予測や調整・問題解決・テクノロジーデザイン・プログラミングなど、分野を問わず様々なスキルに影響をおよぼすことが見込まれています。

経済産業省のデジタル時代の人材政策に関する検討会がまとめた「生成AI時代のDX推進に必要な人材・スキルの考え方(令和5年8月)」*1 では、以下の様に述べられています。
“ゴールドマン・サックスの調査によると、今後、米国の業務の 1/4 は AI により自動化される可能 性があると予測されている。また Access Partnership の調査によると、今後、日本の全労働 力のうち、約 70%の労働人口層が AI の影響を受けると予測されている”

これらの予測が示すように、企業視点で見る生成AI は DX推進を後押しするとともに企業全体の価値を高め、データを燃料に競争優位性を確立するためのエンジンとしてビジネスでの活用が期待されているのです。

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*1「生成AI時代のDX推進に必要な人材・スキルの考え方(令和5年8月)」(経済産業省/デジタル時代の人材政策に関する検討会)

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企業における生成AI活用の課題

大規模言語モデルは時に“嘘”をつく

ビジネス活用でも大きく期待されている生成AI ですが、解決しなければならない大きな課題があります。

その1つが、ChatGPT に代表される大規模言語モデル(LLM)が、時に幻覚を見ているかのようにもっともらしい “嘘” をつく(事実に基づかない情報を生成する)「生成AIの幻覚(ハルシネーション)」と呼ばれる現象です。

LLM は「言葉と言葉のつながり」を学習し、その学習結果に基づいてある単語に続く単語を確率として算出し、可能性が高い「つながりそうな」単語(正確には「トークン」と呼ばれる文字のつながりを細かく区切ったもの)を続けます。

この仕組みにおいては個々の単語が持つ意味は考慮されません。
そのため、LLM のハルシネーションが発生してしまいます。

これが、LLM の生成する回答の信頼性に「検証が必須」とされる理由でもあります。

生成AIのセキュリティ・コンプライアンスリスク

生成AI を企業が活用する上で解決しなければならない課題はもう1つあります。
それは「生成AI経由の情報漏えいリスク」です。

例えば、ChatGPT による情報漏えいリスクには「入力内容(機密情報)がAIの学習に利用され、第三者に情報が渡ること」が挙げられます。

また、生成AI の学習に使われているデータ(具体的には、著作物を無断で学習データとして利用している場合)にもリスクの考慮が必要です。
このケースでは生成AI でのアウトプットに著作物が含まれてしまい、そのまま利用すると著作権違反に繋がってしまいます。

入力内容(社内情報)の利用

ChatGPT の開発企業である OpenAI社は、プライバシーポリシーに以下の目的での個人情報利用の可能性を明記しています。

  • 本サービスの提供、管理、維持、分析
  • 本サービスの改善・調査
  • お客様とのコミュニケーション
  • 新しいプログラム及びサービスの開発
  • 本サービスの詐欺、犯罪行為、不正使用を防止し、当社(OpenAI)のITシステム、アーキテクチャ、及びネットワークのセキュリティ確保
  • 事業譲渡
  • 法的義務及び法的手続の遵守、当社および当社の関連会社、お客様またはそのほかの第三者の権利・プライバシー・安全・財産の保護

ChatGPT に入力した機密情報が社外サーバーに保存されるだけでなく、他のユーザーが ChatGPT を利用した際に機密情報が返答に使われる可能性も否定できません。
また法律上の要請のほか特定の条件下では、顧客への通知なしに第三者に個人情報を提供する可能性があることも明示されています。

ChatGPT を利用する際には、Opt Out すると共にリスクの低いデータを使うことが、情報漏えいリスクを低減するための対策の一つとなります。

※出典:プライバシーポリシー(https://openai.com/ja/policies/privacy-policy)

企業のユースケースやコンプライアンス要件を満たす「IBM watsonx」

エンタープライズ向け次世代AIプラットフォーム「IBM watsonx」

単なる AI の使用だけにとどまらず、AIモデルの学習、調整、展開を管理し、それらが生み出す価値すべてを企業が保有し、ビジネスへの活用を可能にするのが「IBM watsonx」です。

先進のオープン・テクノロジーで様々な AIモデルが作成可能な AI基盤を提供します。
企業のユースケースやコンプライアンス要件を満たし、基盤モデル(ファウンデーションモデル)ベースでの企業固有AIモデルの作成を支援します。

watsonx は企業向けのビジネス分野を対象とした AIモデル作成・運用プラットフォームで、「AI学習・生成・チューニング」「学習データ管理」「ライフサイクル管理」の3つの機能で構成されています。
これらを組み合わせることで、ユーザーによる AIモデルのトレーニング、チューニング、デブロイを支援し、データがある場所に関係なくワークロードのスケーリングとより信頼できる AIワークフローを設計できるだけではなく、AI を業務に取り入れる際の課題を解消します。

さらに、学習済みの汎用の基盤モデルには IBM の信頼できるデータ・セットに基づいて学習しているモデルも用意しているため、透明性が高く責任ある AI 実現のために担保すべきガバナンスも備えており、法律、規制、倫理、不正確さに関する懸念も排除できます。

ビジネスでの AI活用を想定して設計された watsonx は、単なる AI の使用にとどまらず、AI の価値を創出するエンタープライズ向けの次世代AIプラットフォームと言えるでしょう。

基盤モデルをはじめとしたAIモデルを活用・構築し、企業独自の価値創造を支援する「watsonx」
図1. 基盤モデルをはじめとしたAIモデルを活用・構築し、企業独自の価値創造を支援する「watsonx」

watsonxの3つの機能

watsonx は次の3つの機能により、「AIモデルの利用サイクルにおけるデータの準備」「モデルの開発やチューニング」「信頼性やパフォーマンス監視」にいたる範囲をすべてカバーします。

これらの AI支援機能によって、カスタマー・サービスの自動化やコードの生成、人事などの主要ワークフローの自動化など、様々なビジネス・プロセスやアプリケーション開発において、専門知識がなくても業務の遂行が可能になります。

AI作成スタジオ(AI学習・生成・チューニング)「watsonx.ai」

watsonx を構成する3機能の中核をなすのが、AIモデルのトレーニングや検証、チューニングを担う AIモデル作成スタジオ「watsonx.ai」です。

watsonx.ai は、IBM独自のファウンデーションモデルを活用した AI構築のためのオープンな企業向けスタジオ(ツール・機能群)で、企業独自の競争力と差別化を保持するために基盤モデルを活用・構築することができます。

IBM が作成したファウンデーションモデル「Granite」もしくは Hugging Face *2 ライブラリーからのオープンソースモデルで使用を開始し、学習、評価、チューニング、展開にわたり、基盤モデルや生成AIビジネスでの本格利用を支えます。
また独自のデータで追加学習する機能により、カスタマイズされた独自のファウンデーションモデルの構築も可能です。

自社固有モデルを開発し利用できるため、共有モデルと比べセキュリティリスクは大幅に低減できます。

Granite は、モデルの学習に使用されたすべてのデータ・セットが IBM内で定義されたガバナンス、リスク、コンプライアンス(GRC)のレビュー・プロセスを経た監査可能な信頼できるモデルであるため、企業向けとして最適です。

さらに、後ほど紹介するライフサイクル管理ツール「watsonx.governance」と連携し、AIライフサイクルにわたる統制やリスク・コンプライアンス管理を含めた維持・運用を実現します。

*2. Hugging Face(ハギングフェイス):
機械学習モデルを「構築」「トレーニング」「デプロイ」できる開発プラットフォーム。
AI研究者や開発者が機械学習リファレンスオープンソースを活用して、機械学習モデルの「訓練」「共有」「利用」を容易にするためのツールやライブラリを提供している。

企業固有データの管理プラットフォーム(学習データ管理)「watsonx.data」

AI をビジネスのあらゆる領域で活用するために加工する仕組みを提供するのが、IBM の次世代型データ・ストア(データ管理プラットフォーム)「watsonx.data」です。

watsonx.data は、散在する企業の固有データを一元管理し複数のクエリエンジンとストレージ層に対するワークロードを最適化するとともに、自社の業務用途に合わせた AIモデルを watsonx.ai で作る際に必要となる自社固有の学習データ(基盤モデルに対する少量の追加学習データなど)を供給します。

watsonx.data はオープン・レイクハウス・アーキテクチャー上に構築されています。
データレイクの柔軟性にデータウェアハウスのパフォーマンスを組み合わせることで、オープンでハイブリッド、ガバナンスに対応したデータ・ストアとして、あらゆるデータを分析しあらゆる場所に AIワークロードを拡張することが可能です。

ライフサイクル管理ツール「watsonx.governance」

日常のワークフローへの AI導入が進むほど、ビジネス全体で責任ある倫理的な意思決定を推進するための「事前対応型ガバナンス」の必要性が高まります。
AIモデルのライフサイクルを管理し、データと AI双方のガバナンスを保つためのツールキットが「watsonx.governance」です。

watsonx.governance はサード・パーティー製のモデルに対しても、ソフトウェアによる自動化でデータサイエンス・プラットフォームの変更にともなう過剰な費用負担なしに、リスクの軽減や規制要件の管理、倫理的懸念への対処能力を強化します。

これにより、「どのようなデータを学習させたのか」「誰がデプロイしたのか」など各種のメタデータを管理し、AI のライフサイクルを統制します。

さらに、実際に本番で使っている AIモデルの挙動を監視することで、AIモデルの精度や公平性を確認できます。

基盤モデルで迅速かつ容易にカスタマイズ

従来の AI開発のアプローチは、翻訳や分類などの目的ごとのタスクに対し、これらに応じたターゲットの回答がすでにわかっている「ラベル付きの学習データ」を大量に集め学習させそれぞれの用途に応じた AIモデルを作るため、別の用途に転用できずコストがかかっていました。

watsonx はファウンデーションモデルを用意しており、これをベースに追加学習でチューニングすることで、ゼロから機械学習モデルを作成するよりも迅速かつ容易にカスタマイズして用途ごとの AIモデルを作成できます。

さらに、1つの基盤モデルで多様なタスクに適応できるため大幅に工数と期間を削減し、学習の負荷やコストが大きいという従来の問題を解消します。

まとめ:企業経営の最適化を目指すIBMの「AI+」データ/AI戦略

昨今、様々なベンダーが企業の業務やサービスのデータに AI要素を追加する「+AI」(AIファースト)を支援し始めています。

IBM においては、お客様の「業務・サービスの自動化」「業務・サービスの見直し」「企業のコア業務改善」などの課題を AI+ で解決しています。

企業経営の最適化を目指す AI+ の戦略を体現する IBM watsonxシリーズは、AI の活用を進める企業に最適なソリューションだと言えるでしょう。

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・パートナーズは、IBMソフトウェア/ハードウェアの認定ディストリビューターとして、watsonxシリーズをはじめとする IBM製品に関するパートナー様のビジネスを強力にサポートいたします。

「お客様のニーズや要件に合わせてIBMのSWとHWを組み合わせた最適な提案がしたい」
「IBM製品の機能や適用方法についての問い合わせに適切に対応したい」
「IBM製品の特長や利点を活かしたお客様ビジネスへの最適な提案をしたい」

といったお悩みをお抱えの方は、お気軽にエヌアイシー・パートナーズへご相談ください。

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2025年06月17日

「止まないランサムウェア攻撃、進化するランサムウェア攻撃に備える」~万が一を考えたデータ保護対策にはセーフガード・コピー~

公開日:2025-06-17 ランサムウェア攻撃は依然として猛威を奮い続けています。 その主な狙いはデータであり、現代の企業には従来以上に手厚いデータ保護が求められています。 万全な対策をとるためには、侵入されないことはもちろん、侵入された場合でも機密性の高いデータへのアクセスをブロックする工夫が欠かせません。 多忙なセキュリティ担当者にとって、最も効果的な方法はストレージ段階での防御策を講じることです。本記事では、IBM Storage FlashSystemを活用した高度なデータ保護ソリューション「セーフガード・コピー」について、その仕組みやメリット、実際の活用事例をご紹介します。 目次 いまだに猛威をふるい続けるランサムウェア ランサムウェア攻撃対策の要諦 ストレージで実現するイミュータブルなコピー「セーフガード・コピー」の概要と仕組み セーフガード・コピーの利用メリット ランサムウェア攻撃対策のみならず多彩なユースケースで活用可能 安全性を高める第一歩をエヌアイシー・パートナーズと共に お問い合わせ いまだに猛威をふるい続けるランサムウェア ランサムウェア攻撃者がいまだ活発な活動を続けています。独立行政法人 情報処理推進機構(IPA)の「情報セキュリティ10大脅威」組織編のランキングトップは、2025年も「ランサム攻撃による被害」でした。これで10年連続10回目です。 日本国内のサイバーセキュリティ専門ニュースサイト「ScanNetSecurity」では、セキュリティインシデント・事故のニュースを報じています。それによると、手口がランサムウェアと判明している案件は、2025年4月の1カ月だけでも11件に上っています。 侵害を被ったことによる経済損失も、最近は巨額化しています。例えば、2024年に発生した某メディア企業へのランサムウェア攻撃では、20万名分以上の個人情報が流出し、20億円以上の特別損失が発生しました。IBM X-Force 脅威インテリジェンス・インデックス・レポート2024の調査でも、ランサムウェアによる平均侵害コストは488万米ドル、日本円にして約7億3千万円と報告されています。ひとたび被害に遭うと、ビジネスに大きなブレーキがかかることは間違いありません。 そのため、迅速かつ効果的なデータ保護対策が必要です。 ランサムウェア攻撃対策の要諦 上記に挙げた事例からも分かるとおり、ランサムウェア攻撃で狙われるのはデータです。バックアップの取得はデータ保護の基本であり、有用な施策です。しかし、狡猾な攻撃者はバックアップデータにもアクセスし、窃取、改ざん、暗号化、削除を試みます。そのため、データの改ざん・削除を不可能にする形で保存することが重要です。これを「イミュータブルアプローチ」といいます。 イミュータブルアプローチを実現するデータ保護ソリューションはいくつかの市場に存在します。しかし、こうしたソリューションは、ハードウェアベンダーとソフトウェアベンダーの異なる、マルチベンダー体制になりがちで、これには注意が必要です。まず、ハードウェアとソフトウェアの間でバージョン問題や親和性の問題が起こることがあり、適切に動作するかどうかは、詳細に検証しなければ分かりません。また、環境が複雑になるため、インシデントが発生した際には、ベンダー間で責任分界点が生じ、原因究明や迅速な対応の実施が遅れることもあります。 セキュリティを担当するIT管理者は多忙です。そうした中で、最も合理的なランサムウェア攻撃対策といえるのは、データが格納されるストレージそのもので、イミュータブルソリューションを実現することです。 ストレージで実現するイミュータブルなコピー「セーフガード・コピー」の概要と仕組み 高速で信頼性の高いオールフラッシュ、およびハイブリッドフラッシュストレージソリューションのシリーズであるIBM Storage FlashSystemは、データ保護機能の充実したストレージです。FlashSystem 5300より上位クラスでは、IBM独自設計のAI搭載の第4世代 FlashCore モジュールが搭載されています。これにより、書き込みデータを、そのパフォーマンスに影響を及ぼすことなく、すべてのI/Oに関する詳細な統計情報をリアルタイムで取得でき、機械学習モデルを使用して、継続的に監視しながら、ランサムウェア攻撃と思われるような異常を1分未満に検知することができます。そもそも侵入自体を阻止する境界防御の仕組みが備わっています。 しかし、ランサムウェア攻撃の手法も日々進化しているため、第4世代FlashCoreモジュールの監視を逃れて本番データにアクセスされる可能性も否定できません。このような侵害を想定した対策として導入されているのが、IBM Spectrum Virtualizeに搭載されている「セーフガード・コピー」です。 セーフガード・コピーは、イミュータブルソリューションとして、機密性の高いバックアップコピー・データが変更または削除されることを防ぐ、論理的破壊防止機能として働きます。この機能はIBMと銀行のお客様との協業によって開発され、ランサムウェア攻撃に対する有効な防御手段として、2021年7月にリリースされました。それ以来、世界各地のさまざまな企業環境で実績を積んでおり、日本でも医療機関を中心に導入が進んでいます。 それでは、セーフガード・コピーは具体的にどのように動作するのでしょうか。これをコピープロセスとリカバリプロセスに分けて説明します。 1.コピープロセス まずコピープロセスですが、IBM Storage FlashSystem内に確保されたセーフガード・コピー・プールというバックアップデータ領域に、設定したバックアップスケジュールに応じて、本番ボリュームデータがコピーされます。最大256世代のバックアップデータを持つことが可能です。セーフガード・コピー・プールに置かれたデータはイミュータブルで、どのサーバやアプリケーションからもアクセスすることはできません。 2.リカバリープロセス 万が一侵害が発生した場合は、セーフガード・コピー・プール内のデータのうち、侵害が発生した前後の時間のバックアップデータを、Cyber Vaultシステムという、IBM Storage FlashSystem内に確保するリカバリボリュームにリストアします。 ここで侵害を受けていないバックアップデータを特定し、本番システムへリカバリし、復旧します。こちらがリカバリプロセスになります。 コピープロセスとリカバリプロセスを同一筐体で実現できるのが大きな特長で、容量は本番ボリュームに対し約3割プラスで見積もります。 図1:セーフガード・コピー 概念図 一方、IBM Copy Services Managerは、セーフガード・コピーの自動化を司るソフトウェアです。 仮想マシンやx86サーバ(Java App)上で動作します。Spectrum Virtualizeでセーフガード・ポリシーを作成すると、IBM Copy Services Managerはそれを自動的に発見し、コピー・スケジュールとバックアップの保存期間を自ら管理します。そのため、バックアップ運用担当者の手をわずらわせることのない自動化を大きく前へ進めることができます。 セーフガード・コピーの利用メリット セーフガード・コピーには、多くの利用メリットがあります。 1.確実なバックアップデータ保護 セーフガード・コピーは、外部からアクセスできない隔離された領域にデータを保存することで、不正な改変や削除を防ぎます。バックアップデータは、イミュータブルな形で保持されるため、ランサムウェア攻撃や内部からの誤操作による影響を受けるリスクを大幅に軽減します。 2.権限の分掌が可能 管理者権限(SuperuserやSecurity Admin)を含め、アクセス権限を細かく設定することで、企業のガバナンスを強化し、誤操作や不正変更を未然に防ぎます。これにより、必要な管理業務を効率的かつ安全に実施できます。 3.迅速な復旧 セーフガード・コピーは、同一ストレージ内にバックアップを保持するため、復旧の際にデータ転送が不要です。これにより、従来の外部ストレージからの復旧に比べて非常に高速にデータをリストアできます。データボリュームにもよりますが、実作業時間は約3時間程度です。 4.バックアップ運用の自動化が可能 IBM Copy Services Managerを活用することで、イミュータブルなコピーの自動取得・管理が可能となります。これにより、運用の効率化と迅速な復元が実現します。 5.顧客企業が自社の環境を制御可能 セーフガード・コピーの運用において、ポリシー変更や設定調整をIBMやSIerに依頼する必要はありません。顧客企業自身で管理・調整できるため、環境の変更やバックアップ戦略の最適化をスムーズに行うことが可能です。 6.自由度の高い保持期間ポリシー ストレージによっては、バックアップデータの保持期間に制約があるソリューションもあります。しかし、セーフガード・コピーでは、データの保持期間を柔軟に設定できるため、コンプライアンス要件や業務ニーズに応じた最適な運用が可能になります。バックアップデータの長期保管が必要な企業にも適しています。 7.ローエンドからハイエンドのプラットフォームで利用可能 セーフガード・コピーは、ハイエンドシステムに限定されることなく、ローエンドやミッドレンジのプラットフォームでも利用可能です。これにより、中小企業から大規模エンタープライズ企業まで、幅広いビジネスで活用することが可能です。 8.ストレージ容量を効率的に管理可能 セーフガード・コピーでは、クオータが設定できるため、ストレージ容量の無駄な消費を防ぎ、最適なリソース配分が可能です。容量を適正に保ちながら、必要なバックアップを確実に管理できるため、コスト削減にも寄与します。 図2:セーフガード・コピーの利用メリット例 ランサムウェア攻撃対策のみならず多彩なユースケースで活用可能 セーフガード・コピーは、ランサムウェア攻撃対策のために開発された機能ですが、データ保護強化のための様々な施策にも効果的に活用できます。以下に、特に有効な5つのユースケースをご紹介します。 1.検証 セーフガード・コピーは、バックアップの世代を活用することで、定期的なデータ分析が可能です。システムの異常やデータの破損を迅速に検出し、適切な対策を講じることができます。 2.フォレンジック 本番システムのコピーを分析することで、インシデントの原因を特定できます。セーフガード・コピーを利用すれば、影響範囲を特定しながらシステムを詳細に調査可能です。 3.サージカル セーフガード・コピーを活用することで、バックアップから特定のデータを抽出し、ピンポイントで復旧できます。これにより、大規模なリストアを必要とせず、必要なデータのみを復旧できます。 4.大災害対策 セーフガード・コピーは、環境全体をコピーした時点に戻せるため、大規模なシステム障害や災害発生時にも迅速な復旧を可能にします。これにより、企業の業務継続計画(BCP)を強化し、データ損失による影響を最小限に抑えることができます。 5.オフライン・バックアップ セーフガード・コピーのポイント・イン・タイム・コピーを活用すれば、オフライン環境でバックアップを安全に保持できます。これにより、オンラインシステムから隔離された第2の防御ラインを構築できます。 安全性を高める第一歩をエヌアイシー・パートナーズと共に サイバーセキュリティ無償診断をご利用ください セーフガード・コピーは、増加するランサムウェア攻撃への対策として設計された機能でありながら、データ保護の多様なニーズにも対応する堅実なソリューションです。その優れた機能は、すでに世界各地で多くの導入実績を誇っています。IBM IDをお持ちであれば、IBM Technolgy ShowcaseでIBM Storage FlashSystemのランサムウェア攻撃対策デモをご覧いただくことも可能です。 エヌアイシー・パートナーズでは、エンドユーザー企業さまへの提案に向けて、システム構成の検討、詳細構成のサポート、クロスセルを含めた追加提案など、幅広い支援をリセラー様に提供しています。データ保護の観点でお勧めしたいのが、IBMのサイバーセキュリティ無償診断です。これはNIST CSF(米国国立標準技術研究所のフレームワーク)に基づく診断で、質問に答えていくと、資産管理、ビジネス環境、ガバナンス リスク評価など多彩なポイントでのレポートが作成され、自社で強化すべきポイントを可視化できます。診断結果に基づき、エヌアイシー・パートナーズは、リセラー様やエンドユーザー企業様に対し、優先順位をつけたセキュリティ強化策を提案します。 ランサムウェア攻撃対策のみならず、データ・セキュリティ・ソリューションIBM Guardiumなど、ソフトウェアでのソリューションもあり、ストレージの更改時期を待たない対策が可能です。 セキュリティに関する課題は、ぜひエヌアイシー・パートナーズにご相談ください。私たちは、貴社の安全性と業務効率を共に向上させるためのパートナーとなります。 お問い合わせ この記事に関するお問い合せは以下のボタンよりお願いいたします。お問い合わせ   .highlighter { background: linear-gradient(transparent 50%, #ffff52 90% 90%, transparent 90%); } .anchor{ display: 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2025年06月17日

データベース管理者必見!AI搭載「Db2 12.1」新機能紹介

公開日:2025-06-17 複雑なIT環境と統合されていない断片的なツールによって、それぞれのバリエーションを管理するスクリプトに存在する無限のライブラリや、手動で行うトラブルシューティングなど、データベース管理者が直面する課題は山積しています。これに対してIBMは、リレーショナルデータベース管理システム(RDBMS)を中核にしたデータベース製品群「IBM Db2」を5年ぶりにメジャーアップデートし、AIを活用したトラブルシューティングや性能監視、運用の効率化を実現しました。 本コラムでは、Db2のAIデータベースとして進化する必要性とバージョンアップしたDb2 12.1の新機能、およびDb2のデータベース運用を AI で支援する最新ツール「Db2 Database Assistant」を紹介します。 目次 AIを活用したデータ管理システムの必要性 基幹システムや大規模システムのデータ管理の基盤として利用され続けてきた「IBM Db2」 AIデータベースとしてさらに進化を遂げた「Db2 12.1」 Db2管理者の負荷軽減やエンジニア学習コスト削減を実現する対話型AI「DatabaseAssistant」の提供 Db2管理者専用の統合インテリジェント管理コンソール「Db2 Intelligence Center」がまもなく提供開始 まとめ お問い合わせ AIを活用したデータ管理システムの必要性 ITランドスケープが分散化と複雑化、ビジネスプロセスへの生成AI(GenAI)の統合の増加、複数のプラットフォームでのコンテンツ管理の複雑化などにより、データベース管理者(DBA)が直面する問題点やフラストレーション、ワークフローは、今や看過できない状態にあるだけでなく、企業の生産性向上を阻害する大きな要因となりつつあります。 統合されていない断片的なツールに辟易し、独自のバリエーションで無限に発生するスクリプトのライブラリー管理に疲れ、常に問題に対応し、手動でトラブルシューティングを行うことにうんざりしているDBAは少なくありません。 そこで注目されるのがAIを活用したデータ管理システムです。 データの収集と保存、検索や変換する際の正確性、整合性、価値の保証は、企業のデータ管理に求められる完全性、アクセシビリティ、セキュリティ、コンプライアンス規制への対応、十分な情報に基づいた意思決定、競争力の維持には不可欠です。AIの活用は、自然言語処理 (NLP) の活用や効率的な自動化などにおいて、大規模かつ複雑なデータセットの処理、理解、有益な情報の抽出に有効であるだけでなく、データ資産を戦略的かつ組織的に管理することで、データ品質、分析、意思決定を向上させることが可能になります。 基幹システムや大規模システムのデータ管理の基盤として利用され続けてきた「IBM Db2」 幅広いプラットフォームで利用可能なSQLをベースとしたリレーショナルデータベース管理システム(RDBMS)を中核にしたデータベース製品群「IBM Db2」もその1つです。 Db2のRDBMSは、「DB2ユニバーサルデータベース」(DB2 UDB)と呼ばれ、データ定義、操作、照会などが利用可能です。DB2 UDBを中核に、データベースの作成、データの読み書き、トランザクション処理など、様々な操作を外部からの要求に応じて実行するデータベース管理システムだけではなく、管理ツールや開発ツールなどを含めたデータベース製品群となっています。 Db2の製品群のうち、オープン系プラットフォームで利用されるDb2は、大きく分けて以下の2つの製品ラインに分類されます。 Db2 : 主にオンライントランザクションのシステムで使われるRDB(Relational Database) Db2 Warehouse : データウェアハウスとして、大容量データの高速並列処理を得意とする列指向データベース(BLU)  また、Db2は、データの暗号化やマスク化、保護を維持するための専門知識とイノベーション、災害復旧や高い可用性、スケーラブルなストレージ、コンピューティング、機械学習ベースの照会の最適化など、様々な特長を持っています。そして、それが約30年の長きにわたり、企業や組織のミッションクリティカルな基幹システムや大規模システムにおけるデータ管理の基盤として、広く利用され続けている理由でもあります。 AIデータベースとしてさらに進化を遂げた「Db2 12.1」 Db2は、2024年11月に、AIによってDb2エンジンを革新した新しいメジャーバージョン「Db2 12.1」をリリースし、AIデータベースとしてさらに進化を遂げました。 Db2に対してIBMは、2019年のアップデートでも、Natural Language Query(NLQ)による自然言語によるでのデータ・アクセスや、NLQを用いたデータ可視化と予測分析を行うDb2 Augmented Data Explorerでよるデータ活用、洞察するためのSQLの書き換えなど、AIを活用した機能群の拡充などに注力しています。 今回、5年ぶりメジャーアップデートとなる「Db2 12.1」では、AIエージェントを「相棒」にすることで、処理性能の向上とDb2の運用を支援し、企業業務の生産性を向上させることが最大の特長となっています。また、データベースの効率性、シンプルさ、信頼性を、さまざまなビジネス要件に対応する新機能と機能強化という形で提供。さらに、 安定性向上のため、ワークロードの必要性および使用可能なリソースに基づいて並行性を動的に調整するアダプティブ・ワークロード・マネージャーは、すべての新しいマルチパーティション・データベースでデフォルトでの利用が可能です。 Db2 12.1で強化された機能には次のようなものがあります。 (1)クエリーオプティマイザをAIで高速化 Db2 12.1では、データベースへの問い合わせを効率よく実行するクエリーオプティマイザ(最適化)機能にAIを適用しています。 従来のコストベースのオプティマイザで最も重要な機能の1つである「カーディナリティの推定」(クエリ実行プランの低レベル演算子から出入りする行数)に焦点をあて、クエリーオプティマイザ機能へAIを組み込むことによって、データのばらつきや分布などの「カーディナリティ推定の誤差」を最小限に抑えることが可能となりました。これにより、チューニングが簡素化されると同時に、パフォーマンスの向上と安定化を実現して、さらなる処理性能の向上を可能にしています。 IBM社内で行なったテスト結果によれば、従来方式のクエリーオプティマイザと比べて3倍の高速化が確認されています。(図1) 図1:クエリーオプティマイザへのAI適用によるDb2 12.1の処理性能の向上テスト結果(出典:日本IBM) (2) AIコード生成ツールの活用により200以上の新機能や機能強化を実現 IBMの開発チームは、Db2 12.1の開発の際、IBMのAIコード生成ツール「watsonx Code Assistant」を活用して、コード開発やドキュメント作成の生産性を向上させました。これにより、様々なビジネス要件にシンプルに対応するデータベースの効率性、信頼性を向上させるための200以上の新機能の開発や機能強化の提供を実現しています。 (3) 「Pacemaker」の採用で生産性向上と安定運用を後押し Db2 12.1では、複数台のサーバを組み合わせて、システム全体の可用性を高めるHA(高可用性)クラスタリングソフトウェアを「Tivoli System Automation for Multiplatforms(SA MP)」から「Pacemaker(Linux)」へ変更しています。 Pacemaker (Linux)は、順序づけられた通信の提供、クラスター・メンバーシップ、クォーラム適用など、ノード間で動作する機能を提供するオープン・ソースのグループ通信システム「Corosync」と組み合わせることで、コンポーネントの障害を検出し、必要なフェイルオーバー手順を実行して、アプリケーションの中断を最小限に抑えることができます。 これにより、データベース・システムから、クラスター内の別のデータベース・システムへのユーザ、アプリケーションおよびデータの自動切り替えを容易にして、列指向テーブルの性能を向上させることで、お客様の生産性向上と安定運用を後押しします。 (4) エンタープライズグレードのエンドツーエンド SSL 暗号化のためのDb2 pureScale HADR サポート Db2 12.1の「高可用性災害時リカバリー(HADR)」は、大規模DB環境における高い処理能力と連続可用性を実現するためのDb2のオプション機能であり、優れた連続可用性を提供する「Db2 pureScale」環境でサポートされます。高可用性災害時リカバリー(HADR)を使用すると、DR (災害復旧) 保護も行えるだけではなく、スタンバイ・サイトにデータの第2のコピーがあるので、1次サイトで全面的な障害が生じてもデータベースは保護されます。高可用性災害時リカバリー(HADR)サーバ間の通信用にTLS(Transport Layer Security)を構成する「IBM Db2 pureScale」を使用しない環境では、高可用性災害時リカバリー(HADR)1 次サーバとスタンバイ・サーバの間でSSLがサポートされます。 (5) AUDIT 例外、信頼されたコンテキスト、データ・マスキングによるセキュリティ強化 Db2は、幅広いプラットフォームで利用可能なSQLをベースとしたRDBMSであり、データ定義、操作、照会などが可能です。また、データの暗号化、マスク化、保護を維持するための専門知識とイノベーション、災害復旧や連続可用性による高い可用性、スケーラブルなストレージ、コンピューティング、機械学習ベースの照会最適化など、様々な特長があります。 新たなDb2 12.1では、AIを強化することで、複数DBを仮想統合して自律的に動作することが可能になりました。そして、企業がイノベーションを促進しながら、脅威の予測、広範囲にわたるデータの保護、迅速で的確な対応を実現し、これまで以上に企業のデータベースセキュリティ対策を強力に支援できるようになりました。 (6) クラウドAWS環境でフルマネージドサービスの利用可能 Db2 12.1は、AWS上でフルマネージドサービスの「Amazon RDS for Db2」を利用できます。 AWSのマネージドサービスによって運用負荷を削減することができ、かつ、既存のDb2の設計をそのままにアプリケーションの変更もなく利用することができることがメリットです。 RDS for Db2では、Db2Standard Editionおよび Advanced Edition が利用可能で、プロビジョニング、バックアップ、パッチ適用、監視など、Db2 12.1のタスクの多くが自動化されており、その堅牢な管理は、効率性・高可用性・コスト削減において高く評価されています。 Db2管理者の負荷軽減やエンジニア学習コスト削減を実現する対話型AI「DatabaseAssistant」の提供 Db2 12.1のアップデートに合わせて、Db2の運用をAIで支援するための関連製品として、Db2の運用管理に特化・最適化した対話型AIの「Database Assistant」の提供も開始されました。データベース管理者の負荷軽減やエンジニアの学習コスト削減に重点を置かれたDatabase Assistant は、IBMのAIエージェント「watsonx Orchestrate」を中核に据え、Db2 によるデータベース運用を AI で支援する最新ツールで、トラブルシューティングや性能監視、運用の効率化を実現します。 Db2の管理画面からチャット形式での利用が可能で、自然言語での質問に対して、AIがDb2に関する専門知識やユーザが運用するDb2のライブ監視データを、ナレッジベースで回答してくれるのが大きな特徴となっています。また、トラブルシューティングのシンプル化や、性能問題の根本原因に加えてボトルネックの特定することへの加速化も可能となります。 現在、IBM Database Assistant は、クラウドのマネージド・サービスとして先行提供されていますが、2025年後半には、ソフトウェアに組み込まれる予定です。その後も機能拡張が継続され、ユーザーの個別環境に対する生産性をさらに向上させるとともに、安定運用に大きく貢献することはまちがいありません。 図2:Database Assistantのアーキテクチャー(将来ロードマップ含む) Db2管理者専用の統合インテリジェント管理コンソール「Db2 Intelligence Center」がまもなく提供開始 Db2管理者専用のDb2およびDb2 Warehouse向けAI搭載管理コンソール「Db2 Intelligence Center」の提供開始ももう一つのトピックです。 Db2 Intelligence Centerは、オンプレミス、クラウド、ハイブリッド環境を問わず、データベースの運用、監視、最適化を簡素化し、高度な監視、AI搭載のトラブルシューティング、クエリーの最適化を単一の統合ソリューションにまとめて、Db2管理のあらゆる側面を簡素化・高速化します。 これによりDBAは、統合インターフェースを通じてハイブリッド環境全体にわたる多数のDb2データベースインスタンスを、単一の直感的な画面で監視・管理することが可能になり、コンテキスト切り替えの手間が軽減され、資産全体の可視性が向上させることができます。 また、Db2 Intelligence Centerは、自然言語によるガイダンスを提供するAI搭載のデータベースアシスタントがテレメトリデータを活用することで、一般的なデータベース問題の解決、パフォーマンスの最適化に加えて、Db2に関する質問への回答を探す手間を大幅に軽減し、Db2のスキルアップを迅速に行うことができます。 さらには、モニタリングのドリルダウンによる根本原因の迅速な特定やパフォーマンス低下の防止、トラブルシューティング時間の短縮のほか、クエリの自動分析とチューニングによる最適化とパフォーマンスの継続、編集、追跡できるシンプルな構成管理を可能にしています。これによりDBAは、一元化された環境でスクリプト(SQL、CLI)を安全に管理、スケジュール、実行し、メンテナンス、ガバナンス、ドキュメント作成を簡素化しながら、容易に拡張できる高度な自動化を実現することができます。 まとめ IBMは、Db2のお客様に長くDb2を使っていただくため、今後もデータベースの領域に注力するとともに、ソリューションの開発・改良を続け、必要なワークロードをAIで支援いたします。また、お客様がAIエージェントを「相棒」にすることで、様々な業務で生産性向上を実現するため、中核であるAIエージェントへの投資をこれからも強化していく考えです。 エヌアイシー・パートナーズ株式会社は、IBMソフトウェア(SW)とハードウェア(HW)の認定ディストリビュータとして、Db2 12.1に関する支援が可能です。お客様のニーズや要件に合わせて、IBMのSWとHWを組み合わせた最適な提案やカスタマイズの支援、IBM製品の特徴や利点をお客様にわかりやすく説明し、お客様・パートナー様のビジネスに最適な提案でサポートいたします。 さらなる進化を遂げたDb2 12.1を絡めたセールスをサポートしてほしい、といったご要望があれば、いつでもお気軽にお問い合わせ・ご相談ください。 お問い合わせ この記事に関するお問い合せは以下のボタンよりお願いいたします。お問い合わせ   .highlighter { background: linear-gradient(transparent 50%, #ffff52 90% 90%, transparent 90%); } .anchor{ display: block; margin-top:-20px; 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