2024年04月

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【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。

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。

Assistant と Discovery を組合わせたユースケース

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。

watsonx.aiを取り入れた連携

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。

  1. Assistantのプロビジョニング
  2. 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
  3. watsonx.aiのプロビジョニング
  4. Assistantの初期設定
  5. Assistantのカスタム拡張機能からDiscoveryを繋げる
  6. Assistantのカスタム拡張機能からwatsonx.aiを繋げる
  7. Assistantアクションの作成、問い合わせの検証
  8. 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。

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  • ロケーションとプランを選択し「作成」をクリックします。

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  • 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。

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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。

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  • ロケーションとプランを選択し「作成」をクリックします。

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  • 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

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  • 「Watson Discoveryの起動」をクリックし「New Project +」をクリックします。

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  • 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。

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  • 作成されたプロジェクトをクリックします。

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  • 「Integration Deploy」をクリックします。

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  • 「API Information」タブをクリックし「Project ID」をメモに控えます。

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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。

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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

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  • 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。

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  • 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。

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  • 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)

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「Congratulations!」と表示されたら初期設定は完了です。

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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。

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  • 下にスクロールし「Build custom extension」をクリックします。

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  • 以下の画面が表示されるので「Next」をクリックします。

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  • 「Extension name」に任意の名前を入力し「Next」をクリックします。

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  • 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。

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  • 以下の画面が表示されるので「Finish」をクリックします。

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  • 追加した Extension の「Add +」をクリックします。

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  • 以下の画面が表示されるので「Next」をクリックします。

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  • 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

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  • 以下の画面が表示されるので「Finish」をクリックします。

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  • 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。

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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。

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  • 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。

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  • 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。

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  • 以下の画面が表示されるので「Finish」をクリックします。

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  • 追加した Extension の「Add +」をクリックします。

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  • 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)

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  • 以下の画面が表示されるので「Finish」をクリックします。

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  • 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。

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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。

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  • 「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。

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  • 以下の画面が表示されるので「Upload and replace」をクリックします。

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  • 以下の画面の通り、3つのアクションが作成されます。

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  • 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。

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  • 「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。

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  • 「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)

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  • 「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]”)

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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。

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  • 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。

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  • 「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。

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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。

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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。

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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

 

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【参加レポート】Domino Hub 2024

こんにちは。ソリューション企画部 松田です。 2024年6月13日・14日と2日間に渡って開催された「Domino Hub 2024」に参加しました。これは HCL Ambassador有志が企画・実行する Dominoコミュニティイベントです。好評だった一昨年に続き、2回目の開催となります。 参加者総数は約250名。さらに、残念ながら当日参加できなかった多くの方も、アーカイブでセッション動画をご覧になっているそうです。 以下にそのレポートをお届けします。 目次 イベント概要 セッション内容 - HCLSoftware 日本カントリーマネージャーからのキーメッセージ -『HCL Notes/Domino V14 へのバージョンアップで広がる世界のご紹介』 -『HCL Dominoアプリ モダナイゼーションの実践方法』 - ノーツコンソーシアムがNomad Web評価環境を提供 セッションリプレイと大阪開催 最後に お問い合わせ イベント概要 Domino Hub は、Domino の利用者、開発者、ソリューションベンダーが一堂に会するコミュニティイベントです。初日はオンライン、2日目はオンラインとオンサイトのハイブリッド形式で進行されました。2日間ノンストップで Domino の話ばかり聞き続けたのですが、まさに圧巻でした。飽きる瞬間が一切なく、どのセッションも興味深いお話ばかりでした。 (写真提供:Domino Hub 2024 事務局) 今回のイベントには日本の HCL Ambassador 2024 の10名全員が集結しました。これは日本はもちろん、世界でも初めてのことではないでしょうか。 (写真提供:HCLSoftware Japan) セッション内容 2日間で全23セッションが行われ、HCL Ambassador の皆様や Dominoソリューションのベンダー、開発者、エンドユーザーから数多くのトピックのセッションが提供されました。様々なツールの紹介、自社の事例、Domino の裏技、そして Domino の最新機能のデモを交えた詳しい紹介など非常に多岐に渡る内容でした。それぞれが Domino のユニークさ、強力さを物語っており、スピーカーの皆様の Domino への強い思いを感じ、すべてにおいて目が離せないものでした。一つ一つ取り上げていきたいところですが、今回はHCLからのセッションに焦点を当ててご紹介します。 HCLSoftware 日本カントリーマネージャーからのキーメッセージ まず HCLSoftware の日本カントリーマネージャーである大野洋一氏のキーメッセージが印象的でした。 ・「DominoはHCLにとってもっとも重要なソリューションである」・「DominoはHCLビジネスの中核であり常に製品投資を行っている」 Domino が IBM から HCL に移管された2019年以後の Domino の進化を改めて考えると、大変うなづけるお言葉ですね。 『HCL Notes/Domino V14へのバージョンアップで広がる世界のご紹介』 そして1日目の HCLSoftware Technical Advisor 松尾邦夫氏の当セッションは、「HCL Notes/Dominoではなく、HCL Dominoと表現する。クライアントを選ばないアプリケーションサーバーであるDominoが核である」という宣言から始まりました。 Notesクライアントも Webブラウザもスマホも Progpressive Web Apps(PWA)も、すべてがクライアントである現在の Domino ならではです。さらに、昔からは考えられないほどに簡単になったバージョンアップ、コードチェッカー V14、様々なテンプレートが入手できる Dominoマーケットプレイス、そしてロードマップの紹介がありました。 次バージョン Rio Grande は2025年中ごろリリース予定、それに先立ち2024年8-9月から Early Access を開始します。Domino はまだまだ進化を続けています。 『HCL Dominoアプリ モダナイゼーションの実践方法』 2日目の HCLSoftware Technical Sales 臼井 修氏によるセッションは、30分で Domino V14 の注目すべき特長的な機能のすべてが分かる内容でした。Nomad Mobile、Nomad Web、Nomad Designer、Domino Restyle、Domino REST API、そして Volt MX Go。この短さで駆け足でもおなか一杯でもなく、逆に足りなくもない、という完璧な内容。割愛する部分も的確です。デモムービーもふだんに利用されていて非常に分かりやすい内容でした。ぜひセッションリプレイをご覧ください。 ノーツコンソーシアムがNomad Web評価環境を提供 Domino のユーザー団体である「ノーツコンソーシアム」のセッションにも触れたいと思います。これまでのアプリケーションチェッカーのみならず、Nomad Web の AWS上での評価環境を提供されているという情報がありました。自社の Dominoデータベースを Nomad Web で利用するとどうなるのか? についても、どこからでも簡単に評価できそうです。Domino Web Designer も利用できます。 ノーツコンソーシアムでは研究会も活発に行われているので、まだご加入でないお客様やパートナー様もぜひご検討ください。AWSマーケットプレイスにも Domino が展開されています(AWSからそれに関するセッションもありました)。 セッションリプレイと大阪開催 各セッションのリプレイは「DominoHub 2024 参加申し込みフォーム」から登録して "DominoHub イベントポータル" にログインしていただくことで、今からでも視聴可能です。セッションによっては資料のダウンロードも可能です。こちらは7月半ばにクローズ予定とのことですので、ぜひお早めにご活用ください。 そして Domino Hub は、2024年9月19日に大阪でのオンサイト開催が決定いたしました。詳細およびお申し込みについては「こちら」からご確認ください。 最後に HCL主導ではなく、ユーザー、開発者、ソリューションベンダーが主体となってこれだけのイベントを開催できる。そして、その中身の充実度。これが今の Domino の勢いと元気、さらには将来展望を如実に表しているのではないでしょうか。 このようなイベントが実現する背景には、活発なコミュニティ活動と、ユーザーや開発者たちが自発的に集まり、知識や経験を共有し合う文化が根付いていることが挙げられます。最新の Dominoバージョンの新機能に関するディスカッションや、導入事例の共有、様々なワークショップなど、多岐にわたる内容が提供されており、参加者はそれぞれの立場で有益な情報を得ることができます。 今後もこうしたコミュニティ主導の取り組みが続くことで、HCL Domino はさらに多くのユーザーに支持され、ますます成長していくでしょう。だからこそ、まだまだ HCL Domino から目が離せません。 お問い合わせ エヌアイシー・パートナーズ株式会社E-mail:voice_partners@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; }

2024年06月28日

IT投資の実態を可視化してIT投資管理を最適化する「IBM Apptio」

全体最適のエンタープライズアーキテクチャは、経営、IT部門、各事業部門が一体となり ITガバナンスの強化に取り組むことで初めて実現します。また、経営者がデータに基づく意思決定やアクションを行い、事業部門に働きかけ DX戦略の実行と戦略的IT投資に積極的に関わることが求められます。 その鍵となるのが、様々な視点でのコストの可視化および IT投資分析の高度化です。 今回は、IT投資の実態を可視化しインサイトを提供することで、全体最適のエンタープライズアーキテクチャの実現と IT投資の最適化を支援する統合型IT投資管理ソリューション「IBM Apptio」をご紹介します。 目次 利用が加速するパブリッククラウド パブリッククラウドのコスト最適化を阻害する要因 企業に求められるIT投資管理の課題 IT投資の最適化を支援する「IBM Apptio」 まとめ お問い合わせ 利用が加速するパブリッククラウド ここ数年企業のパブリッククラウド活用が進んでおり、複数のクラウドを使い分けているマルチクラウド環境の企業も少なくありません。 株式会社矢野経済研究所が国内民間企業を対象に2022年に実施した「ERP及びおよびCRM、SFAにおけるクラウド基盤利用状況の法人アンケート調査」(調査結果は2023年3月に公開)*1 によれば、業務アプリケーションのシステム基盤(利用環境)としてのパブリッククラウドの利用は2016年以降年々大きく伸びており、「今後、業務アプリケーションは、システム基盤、アプリケーションの両面でクラウドファーストでの利用が進んでいく」*2 と予測しています。 図1. 業務アプリケーションのシステム基盤でのパブリッククラウド利用率(矢野経済研究所) *1. 注:調査期間、集計対象、調査方法は以下の通り。 2022年調査(2022年6月〜10月):それぞれの業務システムを導入している国内民間企業のうち、パブリッククラウドを利用している比率(%)財務・会計357社、人事・給与324社、販売管理290社、生産管理・SCM184社、CRM・SFA81社、郵送及びWebアンケート調査、単数回答 2020年調査(2020年7月〜12月):財務・会計473社、人事・給与434社、販売管理341社、生産管理・SCM215社、CRM・SFA93社、郵送アンケート調査、単数回答 2018年調査(2018年7月〜11月):財務・会計455社、人事・給与416社、販売管理363社、生産管理・SCM205社、CRM・SFA88社、郵送アンケート調査、単数回答 2016年調査(2016年7月〜12月):財務・会計489社、人事・給与436社、販売管理371社、生産管理・SCM197社、CRM・SFA105社、郵送アンケート調査、単数回答 *2. 出典:株式会社矢野経済研究所「ERP及びCRM・SFAにおけるクラウド基盤利用状況の法人アンケート調査(2022年)」(2023年3月6日発表) パブリッククラウドのコスト最適化を阻害する要因 パブリッククラウドの活用で、企業はリソースの共有とスケーリングによる費用対効果の恩恵を受けることができます。また、必要となった時にすぐクラウドサービスを利用することができるので、ビジネススピードを向上することも可能になりました。 一方、各現場の要望に応じてクラウドサービスを調達することで会社全体での視点でのコストや妥当性の把握が困難となっており、IT投資の最適化とそれに対する意思決定を阻害する要因の1つとなっています。 企業に求められるIT投資管理の課題 IT投資の適切な管理と意思決定は、企業の競争上の優位性構築とイノベーションの促進、ROI の向上にとって非常に重要です。現在、急激なパブリッククラウドの活用拡大の中で、企業には次のような IT投資管理に関する課題が散見されています。 クラウドサービス利用状況の一元的な把握 クラウドサービスの利用増加で、IT調達の目標は「大きな初期投資を数年かけて回収するモデル」から「実際の需要に応じて必要な時に必要な分だけ調達するモデル」にシフトしています。一方で、手作業だけで混在する複数のクラウドサービスの利用状況と契約を一元的に把握し、クラウドリソースを最適化することは極めて困難です。 継続的なビジネスインパクトをもたらす戦略的IT投資と、全体最適のエンタープライズアーキテクチャ実現のための手段を検討し判断するためには、利用状況や契約条件を正確かつ迅速に把握できていることが前提条件となります。 クラウドサービスの適切なリソースサイズの判断 利用開始当初に割り当てたリソースの利用状況を随時把握し実態に合わせたサイズへ変更することで、クラウドサービスの強みであるリソースの柔軟性の恩恵を受けることができます。 しかし、実際に運用を開始した後にクラウドリソースのサイズ変更では安定して稼働しているシステムを変更する必要があるため、相応の根拠と決断が必要となります。そのため、適切なリソースサイズへの変更が判断できないケースが非常に多くなっています。 社内のサービス費用負担の適正化 多くの組織が、IT投資の利用部門への適正な振替のための説明に苦労しています。それを阻んでいるのは、複数のクラウドサービスによって分散されたデータと、部門間相互の IT予算に関する対立構造です。 クラウドサービスに限らず、オンプレ機器やソフトウェアなどの「IT資産総額の見える化」、ヘルプデスクやサービスデスクや開発保守などの「IT運用管理費用の見える化」など、IT投資を可視化し統合的に管理し把握することは、部門への適正なサービス費用振替のための説得力を持った説明には必要不可欠です。 これらの課題を解決できるのが、今回ご紹介する「IBM Apptio」です。 IT投資の最適化を支援する「IBM Apptio」 戦略的IT投資と全体最適のエンタープライズアーキテクチャ実現の課題を解消し、IT投資の見える化&コスト最適化を行えるのが、統合型IT投資管理ソリューション「IBM Apptio」です。 IBM Apptio は、クラウド財務管理ソフトウェア製品「IBM Apptio Cloudability」、テクノロジー財務管理ソフトウェア製品「IBM Apptio」を提供しており、包括的に IT投資・経費を可視化し分析機能を活用することでIT投資の最適化を実現するための意思決定を支援します。 クラウドコストを可視化し最適なクラウド投資・管理を実現する「IBM Apptio Cloudability」 IBM Apptio Cloudability は、パブリッククラウド(IaaS/PaaS/SaaS)のコストを可視化し、リソースの最適化やコスト削減につながるアクションを可能にする FinOpsソリューションです。 FinOps は、クラウドコストの管理・最適化を支援するために開発された、ビジネス価値の最大化を実現するクラウド運用に関する財務管理モデルです。"IT" "財務" "ビジネス" といったビジネスチームがデータドリブンの意思決定を共同で行うことで、組織が最大のビジネス価値を得ることを目指します。 Apptio Cloudability は、時間単位で変動するクラウドサービスのコストと利用状況を可視化することでそれらを集積して様々な軸で分析したレポート・テンプレートを提供し、FinOps の実施を支援します。その結果、クラウドコストの管理・最適化において次のような効果が期待できます。 クラウドにかかるコストや利用状況を把握して管理・予測 マルチクラウド、サードパーティソリューション、およびコンテナの詳細分析を含むクラウド総コストを可視化し、アプリケーションの TCO分析を行うことで、現状を素早く理解することができるようになります。また、クラウドコストの各部門への配賦のための明細の開示と各部門への請求レポートを作成できるため部門毎の負担費用も把握でき、クラウドコストの予実管理と予測も可能です。 クラウドコスト最適化によりイノベーション投資を強化 トレンドと予実差異の分析や余剰・過剰リソースのライトサイジング機能を活用し、未活用リソースの停止と削除を行うことで、適切な配置と適正なコストで運用経費を削減。将来の投資に備えることが可能です。 財務的な裏付けのある意思決定が可能に 全ステークホルダーと意思決定のためのフレームワークを構築することでクラウドに関するコストとビジネス価値を関連付け、財務的な裏付けのあるより効果的・戦略的な意思決定が可能になります。また、テクノロジー、ビジネス、ファイナンス部門の協業による継続的な改善を進められるようになります。 図2. FinOpsを支えるApptio Cloudability IT投資の実態を可視化し最適なIT投資への意思決定を支援する「IBM Apptio」 IBM Apptio は、IT投資をビジネス価値に結び付けて成果につなげる ITファイナンスの方法論「Technology Business Management(TBM)」に基づいた、IT投資の可視化・最適化を支援するサービスです。 IBM Apptio に期待できる効果には次のようなものがあります。 IT投資の透明性と可視化を高めてRun the Businessを削減 多くの組織において IT投資の可視化が進められていますが、実際にはそれが IT投資最適化のアクションに繋がっていない場合があります。また、最適化のアクションに結び付く可視化を実現するためには、複数のデータソースからマルチな視点のインサイトを提供することも必要です。 IBM Apptio は、IT の標準的なコストモデルである(ATUM = Apptio TBM Unified Model)を内包しています。この予め設定された ITファイナンス可視化モデルによってさまざまな立場の方がそれぞれの目的に必要な情報の参照を可能にし、TBM実践のために必要なデータの特定と、取り込まれたデータを利用した標準レポートの作成をシステム面からサポートします。 これにより IT投資の現況を正しく把握し、予実を分析して透明性を高めることができます。また、インフラ、ベンダー、データセンターの最適化と余剰インフラのスリム化によって、日本企業の IT関連費用の約80%を占めるとされている*3「既存ビジネスの維持管理費用(サービスコスト:RTB=Run the Business)」を削減します。 *3 出典:経済産業省「DXレポート~ITシステム「2025年の崖」の克服とDXの本格的な展開~」(P13「2.2.5 既存システムの運用・保守に割かれてしまう資金・人材(1/2)」) IT投資の最適化でChange the Businessを実現 IT支出の構造が複雑化している中で、経営者や CIO(最高情報責任者)が IT に費やされるコストと創出する価値を把握し理解していなければ、ITコストおよび投資を最適化するための正しい意思決定はできません。 TBM Taxonomy の標準を ATUM で内包する IBM Apptio は、コスト削減領域の特定やアプリケーションの TCO や利用率の把握、部門毎の ITコストの可視化&請求とその根拠を提示します。これにより、「TCOの管理」「サービスのコスト計算(RTB=Run the Business)」「コストの最適化」「ITのビジネス価値」の各視点から IT投資を分析・最適化し、「戦略的投資(CTB=Change the Business)」のために最適な意思決定をサポートします。 図3. TBM × Apptioのご提供価格 IBM Apptio Cloudability + IBM Turbonomicでコスト削減とIT投資収益率の最大化を実現 IBM Apptio Cloudability は、IBM の AIOpsソリューション群と連携することでさらに大きな効果を発揮します。例えば、IBM Apptio Cloudability とソフトウェア・プラットフォーム「IBM Turbonomic」(以下 Turbonomic)の連携です。 Turbonomic は、組織がパブリッククラウド、プライベートクラウド、ハイブリッドクラウド環境を含む ITインフラストラクチャーのパフォーマンスとコストの最適化を支援します。Turbonomic によってクラウド環境でのアプリケーション稼働に必要なリソースを最適化しながら過剰な支出を排除する自動化機能によりコストを削減し、Apptio Cloudability で全体最適化を実施しながら可視化をすることで、IT投資収益率を最大化することが可能です。 また、AI を活用した APM(アプリケーション・パフォーマンス管理)ソリューション「IBM Instana Observability」(以下 Instana)との連携では、アプリケーションおよびインフラに対して優れたトレーサビリティとリアルタイムな監視情報、問題分析、統計を自動的に実施することで、運用コストの削減が可能です。 まとめ エヌアイシー・パートナーズは、IBM のソフトウェアおよびハードウェアの認定ディストリビューターとして、IBM Apptio のお客様へのご提案をサポートいたします。また、Instana や Turbonomic などの AIOpsソリューション群についても、IBM のソフトウェア製品およびハードウェア製品を組み合わせた最適な提案をご提供するとともに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を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 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際は、お気軽にエヌアイシー・パートナーズへご相談ください。 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; 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; }

2024年06月26日

Ansible開発スキルギャップを埋め、開発の効率化・自動化を支援する「IBM watsonx Code Assistant for Red Hat Ansible Lightspeed」

日本企業にとって今、避けられないとされる「ITエンジニアの不足」は深刻な課題です。これに加えて、DX推進のための新たな ITインフラ構築や新しいテクノロジー活用を検討するための基盤の準備が必要となっており、ITインフラの構築・開発業務を著しく圧迫しています。 この課題を解決し、DX のさらなる推進のための有効な手段として今注目されているのが、ITインフラの構築・開発の自動化とそれを支援する AI の活用です。 今回は、インフラ構築・開発の自動化を実現する「Ansible」、および Ansible で指定したインベントリーやホストのグループに対して自動的に処理を実行するための「Ansible Playbook」のコード作成を支援する生成AIサービス「IBM watsonx Code Assistant for Red Hat Ansible Lightspeed」をご紹介します。 目次 DXへの取り組みが本格化する中での日本の「IT人材不足」 注目される、生成AIを活用したIT自動化 ITインフラの自動化を実現する「Ansible」とその開発を支援する「watsonx Code Assistant」 Ansible Playbook用コードの開発を生成AIによって支援する「IBM watsonx Code Assistant for Red Hat Ansible Lightspeed」 まとめ お問い合わせ DXへの取り組みが本格化する中での日本の「IT人材不足」 デジタルトランスフォーメーション(DX)への取り組みが本格化する中、IT専門技術を持つ人材の需要も急増しています。特に、仮想化やクラウド化、コンテナ化などによるシステムの複雑化・大規模化によって調整や準備に費やす工数が指数関数的に増加している中で、サーバーやストレージなどシステム基盤の新規構築、既存システムに対しての設定変更などの維持運用といった ITインフラの構築・開発・運用に関わる IT人材は、これまで以上に必要となっています。 ところが現在の日本では、生産年齢人口の減少傾向と急速に変化する技術進化に適応しきれない企業の教育体系の事情が絡み合い、数だけではなくスキルの面でも供給が需要に追い付かない深刻な「IT人材不足」が進行しています。 IT人材の需給ギャップについては、経済産業省が既存統計調査データをもとに推計し公表した「IT 人材需給に関する調査」*1の結果によれば、2030年に IT需要が3%~9%の「高位」の伸び率を示した場合、最大約79万人に到達すると推計されています。 *1. 出典:経済産業省委託事業「- IT 人材需給に関する調査 - 調査報告書」(平成30年度我が国におけるデータ駆動型社会に係る基盤整備(IT 人材等育成支援のための調査分析事業)2019年3月 みずほ情報総研株式会社) 注目される、生成AIを活用したIT自動化 これらの背景のもと今企業では、今後さらに進むとされる IT人材不足を補うため、IT の自動化に向けた取り組みが行われています。しかし、自動化が思ったように実現されていないだけではなく、せっかく自動化に向けた取り組みを始めても大きな効果を生み出すことができないという事例も少なくありません。 その原因となっているのが、IT自動化導入の規模および IT自動化を進めるための人材不足です。小規模で単純な作業の自動化では大きな効率化は期待できません。 例えば、実作業以外の調整や準備が全体の9割以上を占めている業務の場合、残る実作業のうちその半分を自動化したとしても全体ではほとんど効果を得られません。さらに企業は、自動化に向けたナレッジ不足やスキル不足に加え、ベンダーに委託した場合の障害対応・展開時の工数削減やスピードアップなどの課題も抱えています。 そこで注目されているのが、生成AI を活用した自動化の実現です。 ITインフラの自動化を実現する「Ansible」とその開発を支援する「watsonx Code Assistant」 米Red Hat社が開発・サポートする OSS「Ansible(アンシブル)」は、多数のサーバーや複数のクラウド基盤を統一的に制御し、ITインフラ自動化を実現するためのオープンソースの構成管理・自動化ツールです。 一般的な構成管理ツールとは異なり、利用にあたってエージェントと呼ばれるソフトウェアをインストールする必要がありません(エージェントレス)。そのため導入しやすく、既存の環境にも適用しやすいのが特徴です。また、クライアント/サーバーどちらも SSH および Python があれば使えることも大きなメリットです。 Ansible の制御する定型業務(タスク)は、「Ansible Playbook」と呼ばれる YAML形式のテキストファイルに記述し、それを実行することで多様な制御を可能にします。また、タスクはモジュールと呼ばれる処理プログラムと紐付いており、サーバーの構成管理はもとよりネットワークやロードバランサー、クラウドインフラに対する制御ができるため、システム基盤全体を構築できるのが特長です。 さらに、Ansible を使うことで IT機器の煩雑な設定作業が自動化されるため、管理者の負担を大幅に軽減できるだけではなく自動化によってヒューマンエラーを削減できることも大きなメリットになっています。 これまで機器単位や管理者の好みで異なっていた自動化の作り方や実行方法が、Ansible Playbook によって標準化されたわかりやすい手順に統一することができるため、多くの企業が Ansible を採用しています。また、Ansible は「Chef」や「Puppet」よりも後発の構成管理・自動化ツールですが、後発故に先発ツールの欠点を克服しているという強みもあり、オープンソースツールでは Ansible が主流になりつつあります。 このように ITインフラの自動化に貢献できる Ansibleも、IT人材不足の課題を抱えています。それが、Ansible Playbook用コード開発の品質向上と効率化です。 IBM は自社での Ansible活用を踏まえて、2020年から Red Hat社と共同で「Ansible Lightspeed(アンシブル・ライトスピード)」の開発を進め、自然言語による命令からエンタープライズ・アプリケーションのモダナイゼーション向けに設計された生成AIを活用したコードを生成するツール「watsonx Code Assistant」と連携させた Ansible支援ツールを開発しました。それが、「IBM watsonx Code Assistant for Red Hat Ansible Lightspeed」です。 Ansible Playbook用コードの開発を生成AIによって支援する「IBM watsonx Code Assistant for Red Hat Ansible Lightspeed」 IBM watsonx Code Assistant for Red Hat Ansible Lightspeed は、Ansible Playbook用コードを AI が自動で生成することでより効率的な Ansible Playbook開発を支援する生成AIツールです。 実行したい処理を自然言語で指示(平易な英語のプロンプトを入力)するだけで、IBM および Red Hat のナレッジを学習した AI がタスクの作成と保守のベスト・プラクティスに準拠し、透明性と信頼性の高い Ansible Playbook の推奨タスクを自動的に生成するのが特長です。 これにより、高精度のコード記述を容易にするとともに開発期間を短縮し、インフラ担当者や ITオペレーターの生産性を向上させます。さらに、モデルのチューニングとベストプラクティスの適用により、質の高い成果を達成することも可能です。 また、自然な会話文でプロンプトを入力するだけで高品質のコードを開発することができるため、経験の浅い技術者でも Ansible Playbookコードを正確に記述することが可能です。 そのため、熟練開発者と初級レベルの開発者間のスキルギャップを軽減して Ansible Playbookコードの品質向上と開発者の増員につなげることができるだけでなく、Ansibleコード開発スキルの習得にかかる時間を短縮するとともに Ansible の開発経験が豊富な ITエンジニアにとってもタスク作成を自動化でき、負担軽減・開発時間の短縮効果が期待できます。 図1. IBM watsonx Code Assistant for Red Hat Ansible Lightspeedによる自動化開発エクスペリエンスの強化 特長が活きる背景やユースケース IBM watsonx Code Assistant for Red Hat Ansible Lightspeed の特長が活きるユースケースとして以下が挙げられます。 サーバー構築・クライアント展開などのインフラ導入設定作業のコード化による繰り返し作業の効率化 システム障害時やセキュリティインシデント発生時の復旧対応作業の短縮、および作業手順として保管することで同じ事象が発生した際の早期復旧を実現 コード開発の自動化支援による熟練技術者の持つ暗黙知の形式知化 Ansible Playbook開発スキルの格差を縮小し、安定した品質のコードを素早く実装 watsonx Code AssistantでCOBOLやJavaのアプリケーション開発も自動化 IBM は、2024年5月の Think 2024 にて、watsonx assistants の新クラスとして、お客様がドメイン横断的に独自の AIアシスタントを構築できるようにする watsonx Orchestrate の今後の新機能などを含む watsonx Assistantファミリーに関する今後のアップデートおよび機能強化について発表*2 しました。 COBOL から Java へのコード変換を支援する「watsonx Code Assistant for Z」を2024年6月から提供開始し、Java開発・Javaコードの更新・ランタイムのモダナイゼーションを支援する「watsonx Code Assistant for Enterprise Java Applications」を2024年10月から提供開始予定です。 これにより、watsonx Code Assistantシリーズは今回ご紹介した Ansible だけでなく、COBOLアプリケーションのモダナイゼーション(watsonx Code Assistant for Z)、Javaアプリケーションの開発(watsonx Code Assistant for Enterprise Java Applications)でもコード開発の自動化を実現することが可能になります。 IBM では、コード開発支援ツールとしてさらなるソリューションも計画しています。今後の watsonx Code Assistantシリーズの新ラインナップもどうぞご期待ください。 *2. 参照:「IBM、オープンソース、製品、エコシステムの革新により、エンタープライズAIを大規模に推進するwatsonxの次章を発表」 図2. IBM watsonx Code Assistant シリーズ まとめ エヌアイシー・パートナーズは、IBM のソフトウェアとハードウェアの認定ディストリビューターとして、IBM watsonx Code Assistant for Red Hat Ansible Lightspeed のお客様への提案をサポートします。また、watsonx.ai や watsonx.data などのソリューション群についても、IBM のソフトウェア製品およびハードウェア製品を組み合わせた最適な提案を提供するとともに、製品の特長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をサポートします。 「お客様のニーズや要件に合わせて、IBM ソフトウェア と ハードウェア 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際は、お気軽にエヌアイシー・パートナーズへご相談ください。 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; 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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