【参加レポート】「IBM TechXchange Japan 2024」に参加してきた

2024年12月

【参加レポート】「IBM TechXchange Japan 2024」に参加してきた

ブログ

こんにちは。

2024年11月27日、日本IBM社のテクノロジーイベント「IBM TechXchange Japan 2024」がホテル雅叙園東京で開催されました。（弊社もスポンサーとして協賛させていただきました）

50近くのセッションでは、IBM製品のテクノロジーに関する最新情報がふんだんに盛り込まれており、見所としては、デモや事例紹介、お客様講演などが挙げられます。最新の IBMテクノロジーを直接目の当たりにし、その性能や利用方法を知ることができるイベントです。また、ハンズオンの場も提供されており、テクノロジーを実際に触りながら学べる環境も整っていました。

TechXchange は、ただ情報を吸収するだけでなくコミュニティを形成できる場であることにも重きが置かれており、IBM技術者との交流の場も用意されていました。

エヌアイシー・パートナーズ（弊社）からは10名程度の社員が本イベントに参加しました。
以下に、参加社員のコメントをカテゴリ・ブランド別にピックアップしご紹介いたします。
ぜひご覧ください。

目次
カテゴリ・ブランド別レポート watsonx IT Automation Storage Cloud SPSS Appito Power Security 量子コンピュータ Application Runtimes and Integration まとめお問い合わせ

カテゴリ別レポート

watsonx

今回のイベントでは、RAG体験や watsonx Orchestrate のハンズオン・事例紹介など、生成AI関連のセッションが多く設けられていました。そのうちの多くのセッションでは席がほとんどすべて埋まる程の参加者がおり、生成AI に対する注目度が感じられました。

ここでは『生成AIの解体新書、RAGの大解剖』のセッションの内容についてご紹介いたします。

弊社も社内で RAG検証を行った際、”回答精度が悪く効率化につながらない” という課題に直面しました。この課題を解決するためには、

（精度を上げるために）正しい知識を与える
4つの技法「Chunking」「Hybrid-Search」「Re-ranking」「Metadata」を使う

というヒントを参考に RAG を準備していけばよいということが理解できました。

TechXchange での製品や機能の紹介は多くの場合デモを通して行われるためイメージが湧きやすく、すぐにでも業務へ活用可能な情報を収集できることが特色です。今回のセッションでも実用的で有益な情報を得ることができました。

IT Automation

IBM Automation関連では、3つのブレイクアウト・セッションに参加しました。

1つ目のセッションでは、今後直面するであろう運用課題の認識および IBM のアプローチについてが紹介されました。
運用課題の認識としては、複雑化するシステムにおいて、そのシステムの管理（脆弱性対応のリスク管理など）に時間が割かれており対応負荷が懸念されるという課題が、IBM の事例とともに紹介されました。IBM の運用自動化ツールである IBM Concert では、先述の課題に対しどの部分の負荷を低減させられるかということが説明されました。

2つ目のセッションでは、AIサービスの運用と課題、それに対する運用方法の実現についてが紹介されました。
AIサービスに対する運用課題やアプリケーション監視の重要性についての説明があったうえで、IBM Instana Observability の概要とその活用方法が紹介されました。

3つ目のセッションでは、障害発生時の原因分析時の手間と問題解決にかかる時間に対して、検証事例を踏まえた AI での洞察による原因分析の対応速度向上についてが紹介されました。
IBM Cloud Pak for AIOps と IBM Sevone の活用による、ネットワークトポロジー情報からの障害原因分析箇所特定の掲示・補助についてが解説されました。

Storage

IBM Storage については、2つのブレイクアウト・セッションに参加しました。

1つ目のセッションでは、IBM Storage FlashSystem の提供する AI機能を利用したランサムウェアの脅威検出と、フラッシュグリッドコンセプトに基づくワークロードの平準化についての紹介がありました。

具体的には、FlashSystem を使用してデータの圧縮率や暗号化レベル、アクセスパターンを監視しランサムウェアの兆候を検知する方法や、AI を活用してストレージパーティションの移行対象を推奨する機能が説明されました。
システム運用の新たな形態を理解すれば、より安心して FlashSystem を利用できます。

2つ目のセッションでは、AI を効率良く動かすストレージ基盤として、IBM の Data&AI ストレージ製品の優位性について、GPU との連携における IBM Storage Scale、および、IBM watsonx プラットフォームに最適な基盤である IBM Fusion HCI がメイントピックとして紹介されました。

AI の台頭により、ストレージ基盤における高速処理の性能は不可欠ですが、それだけではなく、様々な機能や基盤との親和性、安全性も踏まえたうえでストレージ基盤を選択していくことが重要であると感じました。

Cloud

近年、VMware のライセンス費用高騰が多くの企業で問題となっています。そんな中このセッションでは、IBM Cloud を活用した VMware Cloud Foundation on IBM Cloud の利点と戦略についての詳しい説明がありました。

具体的なポイントとして、IBM Cloud を利用することで VMware の vSphere7環境のサポート期限が2026年10月まで延長されることが挙げられます。また、通常は3年契約が求められるところを1年から契約可能、という柔軟な契約プランも提供されています。
これらの特典から、VMware の移行先として IBM Cloud は非常に魅力的な選択肢と言えます。私自身も自信を持ってお客様に IBM Cloud を提案したいと感じました。

VMware のライセンス費用高騰でお困りのお客様にとって、IBM Cloud は有力な解決策となり得ます。セッションで紹介された情報を基に、より多くの企業がこの優れたソリューションを活用できるようサポートしていきたいと思います。

SPSS

SPSS のユーザー会として、2コマの講演がありました。

産業技術総合研究所のセッションでは、IoTデータの分析について、50億以上のデータ分析が SQL Pushback の機能を使うことで処理速度を上げられるということや、Netezza を使うことでその処理速度を各段に早くできるということが説明されました。

東日本旅客鉄道株式会社のセッションでは、操作に対する結果の確認において、IoTデータの分析テクニックとして、時間をずらした結果やかかった時間のデータを使うことで異常検知に役立てている、という話がありました。

他のセッションでも取り上げられていましたが、業務利用のためには SPSS Server や CADS を利用して自動化することで、属人化を排除したり分析結果を素早く入手できるようになり、クーポン配布にも役立てられるという話もありました。

分析結果をいかに早く入手し、仮説検証を繰り返す回数をいかに増やすことができるか、ということが大事であることを理解できるセッションでした。

Appito

『クラウド利用の最適化とアジャイルの効果的な実践に向けて』というセッションに参加しました。

”ビジネス価値を創出するためのクラウドファイナンス管理や開発リソース管理の重要性を理解する” という目的のもとに、Apptio、IBM Cloudability、IBM Targetprocess が紹介されました。

特に興味深かったのは IBM Cloudability のデモです。
IBM Cloudability は、クラウドを通じたビジネス価値を最大化するための方法論である FinOps を適用しています。

このデモでは、

クラウド、インスタンス、アプリケーション単位で利用金額を可視化し、適した財政なのかリコメンデーションすることができる
Planning機能は、未来の予測値により、予算化の計画やアクションの検討に役立てられる

ということを理解できました。

日本は労働人口減少による課題に早急に取り組まねばなりませんが、投資の最適化に向けて少ない稼働で取り組めるテクノロジーがあることが認識され採用されるよう、弊社からも発信していきたいと感じました。

Power

IBM Power では、2つのブレイクアウト・セッションに参加しました。

1つ目のセッションでは、オンプレミスやエッジ環境で利用できる IBM Power の生成AI技術を、安全かつ迅速に展開する方法が紹介されました。

具体的な活用事例として、タイの大学病院での AIソリューションの導入や、金融業界における不正取引検索アシスタントの利用例が紹介されました。
また、Power10 ハードウェアの特長と実装方法や、RAG（検索拡張生成）モデルの統合方法の解説もありました。（※2024年12月18日開催予定のワークショップで更に詳しく学べます）

2つ目のセッションでは、IBM i開発の技術者不足に対する解決策として、IBM i Code Assistant が紹介されました。

生成AI が仕様書作成やコード解析、RPGコードの生成・変換にどのように役立つかが、デモを通して解説されました。
さらに、watsonx.ai との連携デモや日本独自の RPGコードアシスタントプロジェクトについての解説もあり、AI を使った効率的な IBM i開発手法の現状と今後の展望が語られました。

今回のセッションやデモを通して、Power上での AI活用事例を知ることができました。今後の更なる進化や可能性にも期待したいと思います。

Security

『生成AI時代に考えるべきデータ・セキュリティー』というセッションに参加しました。

最近注目を集めている「生成AI」に関連するセキュリティ面での重要なポイントが分かりやすく解説されました。

生成AI は便利なツールとして広く普及しており、多くの人が日常的に利用しています。しかし同時に悪用されるリスクもあり、脅威となり得る一面も持っています。
生成AI における重要な課題として、「マルチモデル」「ハイブリッド/マルチクラウド」「ガバナンス」「スケーリングによる価値」「データの重要性」の5つが挙げられました。

これらの課題に対する IBM のセキュリティ製品として、このセッションでは特に「IBM Guardium AI Security」が取り上げられ、その機能として、各種AIサービスへの簡単な接続や未把握の AIデプロイメントの検出、視覚化された脆弱性情報の連携などが重要なポイントとして解説されました。さらに、IBM Guardium Data Security Center など他のソリューションとの組み合わせによる解決方法も紹介されました。

生成AI におけるデータ・セキュリティの問題点や注意点、IBM のセキュリティ製品のラインナップについて理解を深めることができました。

量子コンピュータ

現在の IBM の量子コンピューターとして最新の Quantum 2 は、133Qbit のマシンが3基格納されているマシンです。今後エラー訂正技術を向上し、5年後には1.2万Qbitマシンを実現するということが構想されています。

また、すべてのワークロードに対して量子コンピューターで処理することが最適とは限らないため、古典コンピューターとの組み合わせによる構成も検証段階に入っています。具体的には、スーパーコンピューターである富岳と連携させることでワークロードに応じて最適なマシンを選択し処理する、というようなことも今後検証されていきます。
その使い分けをユーザーが意識しなくて済むよう AI が判断する、という構想もあるそうです。

今日まで多くの場合 ”餅は餅屋” という使い分けが必要とされてきましたが、その使い分けすら意識しなくて済む時代がくるとしたらワクワクしますね。

Application Runtimes and Integration

iPaaS ってご存知ですか？

iPaaS（Integration Platform as a Service）は、複数のクラウドサービスやオンプレミスなどで管理されている独立化したデータを一元的に連携するためのソリューションであり、ローコード・ノーコードで開発することができます。

IBM の iPaaS では、データ連携の処理フローの途中で生成AI を呼び出し、分析やデータ抽出・要約などをした結果を連携先のシステムへ渡す、ということが可能です。
別の仕組みを作る必要が無いため、既存の業務を変えることなくパフォーマンス向上や従業員の負荷軽減を実現できます。さらに、AI のファインチューニングを行うためのデータ連携にも利用でき、様々な業務の効率向上に寄与します。

また、AIサービスの利用管理ツールである AI Gateway では、キャッシュ機能でのレスポンス向上や、利用トークン量を可視化する AIサービスの制限が可能です。

企業利用においてはやはり実態を把握することが大事なので、このようなソリューションもあると嬉しいですね。

まとめ

以上のように、今回の IBM TechXchang Japan 2024 は、最新の IBMテクノロジーの学習の場として大いに活用することができました。次回の開催が待ち遠しいですね。

※本ブログは参加者の主観が含まれており、記載されている情報は正確性に欠ける場合があります。記載内容についてより詳細な情報をご希望される方は、以下の問い合わせ先までご連絡ください。

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

2025年09月03日

レノボのファンレス常温水冷サーバーって？

公開日：2025-09-03 こんにちは。ソリューション企画部柳澤です。みなさま「水冷サーバー」と一言聞いて、何を思い浮かべますか？オフィスに置いてあるドリンク用ウォーターサーバーを思い浮かべる方もいらっしゃいますでしょうか？弊社のお客様のみなさまはIT業界の皆様ですので、水冷サーバーというとサーバーを特殊な液体のタンクで冷やす「液浸」を思い浮かべる方も多いかと思います。しかし、この液浸は、タンク設置場所の確保やサーバーを重ねられないといった課題があり、大規模な投資や、床面積の拡大を避けられませんでした。そこで、液体をサーバー内部の管に通して冷却する「直接液冷」が近年注目されています。今日のサーバーはかつてないほどの計算能力を要求されており、人工知能（AI）、機械学習（ML）、高性能コンピューティング（HPC）といったワークロードの台頭は、より強力なサーバーと、それに伴うより高度な冷却ソリューションの必要性を浮き彫りにしています。この状況を受け、各メーカーは水冷サーバーに注力し始めており、今後のサーバー選択において冷却効率が新しい基準として加わることになりそうです。本日ご紹介するレノボのファンレスの常温水冷サーバーは、革新的な水冷技術を搭載しており、その冷却効率が注目されています。目次レノボのファンレス常温水冷サーバーとは水冷サーバーの導入を検討するお客様の例関連情報お問い合わせレノボのファンレス常温水冷サーバーとはレノボの水冷は「直接液体冷却」技術を採用しています。これらのソリューションは、GPUやCPUのような発熱量の多いコンポーネントを直接冷却しています。サーバートレイ、シャーシにはファンがない設計なので、とても静かなサーバーです。またファンがないことで電力消費量を削減することにも役立っています。採用されている液体は99%の純水で、ほぼサラサラの液体となり、環境にもやさしい設計です。また、この液体が常温から45度の温水でも排熱効果を発揮するので、液体を氷のように冷たくはしなくても効果を発揮する設計になっています。主な製品と特徴レノボの水冷サーバーのシリーズのLenovo Neptune™ は、HPC、ミッションクリティカルサーバーはもちろんのこと、従来のラック型サーバーに加え、エッジコンピューティングなどの筐体でも構成できる柔軟な構成オプションが準備されています。そのためお客様の特定のニーズに合わせてカスタマイズや拡張ができます。水冷サーバーの導入を検討するお客様の例 Lenovo Neptune™ は、以下のようなお客様にご利用いただくことで特に大きな価値を発揮します。高性能コンピューティング（HPC）:科学研究、シミュレーション、モデリングなど、膨大な計算能力を必要とするHPC環境では、水冷が不可欠です。人工知能（AI）と機械学習（ML）:AIトレーニングや推論は、GPUに大きな負荷をかけるため、効率的な冷却はパフォーマンスを維持するために重要です。高密度データセンター :限られたスペースに多くのサーバーを詰め込む必要がある場合、水冷は高密度化を可能にします。エネルギー効率の重視 :持続可能性と運用コストの削減を重視する企業にとって、水冷は魅力的な選択肢です。エッジコンピューティング :コンパクトで効率的な冷却ソリューションが必要なエッジ環境でも、水冷の利点は大きいです。どうでしょうか。レノボの水冷サーバーのイメージが変わりましたでしょうか。ここまでざっと簡単にレノボの水冷サーバー製品をご紹介させていただきましたが、もっと詳しく知りたい、などのご興味ございましたら、ぜひ弊社へお問い合わせいただければと思います。関連情報 Lenovo サーバー/ストレージ製品（NI＋C Pサイト）【参加レポート】Lenovo TechDay @ Interop Tokyo 2025（NI＋C Pサイト）第6世代のLenovo Neptune液体冷却が AI 時代を牽引（Lenovoサイト）【AI電力消費40％削減事例も】レノボの「直接水冷」Lenovo Neptune™（YouTube）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 .bigger { font-size: larger; } .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; } .table { border-collapse: collapse; border-spacing: 0; width: 100%; } .td { padding: 10px; vertical-align: top; line-height: 1.5; } .tbody tr td:first-child { font-weight: bold; width: 20%; } .tbody tr td:last-child { width: 80%; } .ul { margin: 0 !important; padding: 0 0 0 20px !important; } .ol { margin: 0 !important; padding: 0 0 0 20px !important; } .tr { height: auto; } .table { margin: 0; } *, *:before, *:after { -webkit-box-sizing: inherit; box-sizing: inherit; } .html { -webkit-box-sizing: border-box; box-sizing: border-box; font-size: 62.5%; } .btn, a.btn, button.btn { font-size: 1.6rem; font-weight: 700; line-height: 1.5; position: relative; display: inline-block; padding: 1rem 4rem; cursor: pointer; -webkit-user-select: none; -moz-user-select: none; -ms-user-select: none; user-select: none; -webkit-transition: all 0.3s; transition: all 0.3s; text-align: center; vertical-align: middle; text-decoration: none; letter-spacing: 0.1em; color: #212529; border-radius: 0.5rem; } a.btn--orange { color: #fff; background-color: #eb6100; border-bottom: 5px solid #b84c00; } a.btn--orange:hover { margin-top: 3px; color: #fff; background: #f56500; border-bottom: 2px solid #b84c00; } a.btn--shadow { -webkit-box-shadow: 0 3px 5px rgba(0, 0, 0, .3); box-shadow: 0 3px 5px rgba(0, 0, 0, .3); }

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2025年08月21日

【イベントレポート】watsonx Orchestrate テクニカルワークショップ第一回開催しました

公開日：2025-08-21 こんにちは。てくさぽブログメンバーの佐野です。 2025年7月17日に「watsonx Orchestrate テクニカルワークショップ」第一回を開催しました。 2024年12月にもwatsonx Orchestrate（以下wxO）のハンズオンセミナーを開催しておりますが、6月にwxOの大幅なアップデートが入り使い方・作り方が大きく変更になったため、最新情報と基本的な使い方をいち早くお届けするべく企画・開催しました。また、ハンズオンだけでなくワークショップの時間を設け、wxOがどのように使えるのかを参加者同士でディスカッションし、最後に各チーム毎に発表・共有をすることでwxOの理解を進めるとともに参加者同士のコミュニケーションを図りました。本ブログではこのテクニカルワークショップについて簡単ですがご紹介します。目次 watsonx Orchestrate概要 watsonx Orchestrateハンズオンワークショップまとめお問い合わせ watsonx Orchestrate概要旧wxOと比べて新wxOはAgentの開発方法が変わっています。画面が変わったのはもちろんのこと、エージェントで実行部分を示す用語も「Skill」から「Tool」へ変更となっています。他に大きく変わったのは以下の点になります。新しく「Knowledge」機能が追加され、Agent内にファイルを添付することができ、簡易的なRAGの構成をNo-Codeで実現 Agent内で定義しているToolを呼び出す際に、LLMが自動でチャットに入力されたテキストから必要な情報を抜き出し、Toolへ渡す Agentから他のAgentを呼び出せる（wxO以外のAgentも呼び出せる）Multi-Agent Orchestration機能「Behavior」に日本語で返答させたりAgentの挙動を定義人事業務や購買業務、営業業務といった特定業務向けの事前定義Agentを提供 AgentやToolをPythonで実装するためのAgent Development Kit (ADK)および開発者向けのDeveloper Editionを提供モニタリング機能でAgent処理履歴のトレース情報を参照可能自社で開発したエージェントを提供する”Agent Connect”というAIエージェントのエコシステム上でマーケットプレイス環境 wxOの各エディション内の機能の変更と課金対象の変更このように大きな機能追加や使い方の変更が入ったことをご紹介し、理解頂きました。 watsonx OrchestrateでAgentを作成する時の主な設定項目は以下のようなものがあります。 watsonx Orchestrateハンズオン概要でお伝えしたように、用語も変わった上に画面も新しくなっています。そのため、AI Agentを動作させるための以下の基本的な操作をハンズオンで体験頂きました。 wxO環境の説明や基本的な操作 Agentの新規作成 Toolの作成・利用 Knowledgeを利用した簡易的なRAG Agent Tool Builderを利用しFlowやCodeblockの作成 Agentから他のAgentを呼び出しこれらのハンズオンはCodeblockを除きNo-CodeでWebブラウザ上の操作で実行できるため、プログラミングやシステム開発の知識・経験が無くてもAI Agentを動かすことができます。Codeblock機能はAgentの動作・処理順を定義する”Flow”の中でPythonを使ってデータを操作するための機能であり、簡易的なETLを実現するものです。今回のハンズオンでは、サンプルとその手順をご用意したので、参加者の方々が一通りのことを体験頂くことができました。実際にハンズオンで体験頂いた内容のサンプルをいくつかご紹介します。 Agentのサンプル1：都市名からお天気情報を返答するAgent APIで他サービスを呼び出し、都市名を入力すると天気と気温を回答してくれます。複数の都市名を入力し、表形式で回答してもらうこともできます。 Agentのサンプル2：簡易的なRAG Agent ファイルを添付し、そのファイルの内容から回答をしてくれる機能です。ハンズオンではIBMの2024年度の年次レポートを添付し、その内容を元に財務パフォーマンスのサマリーを回答させました。ファイルの該当箇所が参照できるので、根拠を確認できるのがよいところです。ファイルは事前にAgentに添付しておくこともできますし、ユーザー自身がファイルを添付する使い方もできます。ワークショップ今回、ハンズオンだけでなくwxOを自社または自社のお客様がどのように利用すると効率化できるか？という観点でチームに分かれてワークショップを行いました。 1チーム4人の合計3チームに分かれてNI+C Pメンバーがファシリテートしながらアイディア出し・ディスカッションを行いました。最後に各チームのディスカッション結果を発表いただき、「こんなことできたらいいな」というアイディアを全員で共有し合いました。ワークショップで上がった意見の中からいくつかピックアップします。市役所の窓口業務を実施するAI Agent チャットだけでなく音声対応もできる個別業務を処理するTool/Agentと情報参照のRAGを併用してユーザーへの問い合わせへ回答ブログを書いてくれるAI Agent 過去のブログを参考にして文体や言い回しを自分流にドラフト書くAgent、推敲Agent、ファクトチェックAgentなど組み合わせ薬局の在庫予測や自動発注にAI Agentを活用まとめ新しくなったwxOのハンズオンを1か月とちょっとで実施するというチャレンジングなワークショップでしたが、無事終えることができてホッとしています。ご参加頂いた方々からのアンケートで「最新情報を知り、その環境で動作させられたのがよかった」とご意見を頂いており、準備した甲斐があったと嬉しく思っております。 wxOテクニカルワークショップの第二回も企画しておりますし、他の製品についても企画中ですので、この記事をご覧の皆様のお役に立てるよう、今後も企画・実現していきます。「こんなことやって欲しい」というご意見ありましたら是非ご意見お願いいたします。お問い合わせこの記事に関するご質問は以下の宛先までご連絡ください。エヌアイシー・パートナーズ株式会社技術企画本部E-mail：nicp_support@NIandC.co.jp .bigger { font-size: larger; } .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; } .table { border-collapse: collapse; border-spacing: 0; width: 100%; } .td { padding: 10px; vertical-align: top; line-height: 1.5; } .tbody tr td:first-child { font-weight: bold; width: 20%; } .tbody tr td:last-child { width: 80%; } .ul { margin: 0 !important; padding: 0 0 0 20px !important; } .ol { margin: 0 !important; padding: 0 0 0 20px !important; } .tr { height: auto; } .table { margin: 0; } *, *:before, *:after { -webkit-box-sizing: inherit; box-sizing: inherit; } .html { -webkit-box-sizing: border-box; box-sizing: border-box; font-size: 62.5%; } .btn, a.btn, button.btn { font-size: 1.6rem; font-weight: 700; line-height: 1.5; position: relative; display: inline-block; padding: 1rem 4rem; cursor: pointer; -webkit-user-select: none; -moz-user-select: none; -ms-user-select: none; user-select: none; -webkit-transition: all 0.3s; transition: all 0.3s; text-align: center; vertical-align: middle; text-decoration: none; letter-spacing: 0.1em; color: #212529; border-radius: 0.5rem; } a.btn--orange { color: #fff; background-color: #eb6100; border-bottom: 5px solid #b84c00; } a.btn--orange:hover { margin-top: 3px; color: #fff; background: #f56500; border-bottom: 2px solid #b84c00; } a.btn--shadow { -webkit-box-shadow: 0 3px 5px rgba(0, 0, 0, .3); box-shadow: 0 3px 5px rgba(0, 0, 0, .3); }

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2025年08月04日

【てくさぽBLOG】IBM watsonx OrchestrateのADKを使ってみた

こんにちは。てくさぽBLOGメンバーの高村です。早速ですが、今年5月に開催されたIBMの年次イベント「Think2025」で、watsonx Orchestrateの新機能が発表されました！その中の一つとして、開発者向けの「Agent Development Kit（以下、ADK）」があります。今回はこのADKを活用し、watsonx Orchestrate環境への接続やエージェントの追加といった操作を行い、その使用感をご紹介します。なお、watsonx Orchestrateについては、今年2月、3月に公開した「watsonx OrchestrateやってみたBLOG」でご紹介しておりますので、是非こちらもご一読ください。【てくさぽBLOG】IBM watsonx Orchestrateを使ってみた（Part1）【てくさぽBLOG】IBM watsonx Orchestrateを使ってみた（Part2）目次はじめに ADKとは? ADK使ってみたさいごにお問い合わせはじめに Think2025で発表された新機能は、6月に環境へ追加されました。それ以前の環境とは、メニュー構成や操作方法、機能名称に変更があります。例えばこれまで「Skill」と呼ばれていたものが「Tool」へと名称変更されています。アップデート後の環境につきましては、別ブログにて改めて詳しくご紹介させていただく予定ですので、ぜひご期待ください！ ADKとは? まずはADKについてご紹介します。ADKとは開発者向けにwatsonx OrchestrateのAgentやToolをスクラッチ開発するための開発キットになります。ローカル端末などに導入し、pythonベースで開発を行うことができます。また、ADKとは別に、watsonx Orchestrate Developer Editionをローカル端末に導入することで、ADKで開発したAgentやToolのテストが可能になります。なお、watsonx Orchestrate Developer EditionはDockerコンテナ上で動作し、現時点のハードウェア要件はCPUは最小8コア、メモリは最小16GBが必要です。詳細はInstalling the watsonx Orchestrate Developer Editionをご確認ください。 ADKとwatsonx Orchestrate Developer Editionを利用することで、コードの迅速な作成・修正や柔軟なカスタマイズに加え、環境へのデプロイ前にローカルでテスト・修正が可能となり、作業効率の向上が期待できます。 ADK使ってみた前述ではADKでAgent開発し、watsonx Orchestrate Developer Editionで動作確認、SaaS watsonx Orchestrateへインポートする構築の流れをお話しましたが、今回の検証における動作確認は検証環境として利用しているIBM Cloud 上のwatsonx Orchestrate利用します。よって前述したwatsonx Orchestrate Developer Editionは利用せず、ADKからwatsonx Orchestrate検証環境へAgentとToolを直接インポートし、動作確認を行いたいと思います。また、ADKのインストール先は自分の端末ではなく、IBM Cloud上に構築したUbuntuのVirtual Server Instance（以下、VSI）を使用します。検証環境の構成イメージは下記の図の通りです。尚、ADKのインストール要件はPython 3.11以上、Pip、そして仮想環境（以下venv）が必要です。詳細については、Getting started with the ADKをご確認ください。それでは早速使ってみましょう！ VSIのプロビジョニングまずはADKをインストールするVSIをプロビジョニングします。本ブログではプロビジョニング方法について詳しく記載いたしませんが、手順は「【てくさぽBLOG】IBM Power Virtual ServerのAIX環境とIBM Cloud Object Storageを接続してみた（Part1）」のVSI for VPCの作成をご参考ください。 OSはUbuntu 22.04 LTS Jammy Jellyfish Minimal Install、リソースは2vCPU,4GB RAMで作成しました。VSI作成時にSSH鍵が必要なるので作成を忘れないようにしてください。作成すると数分で起動します。端末からSSHログインするため浮動IPが必要になります。赤枠で囲った浮動IPを作成しインスタンスに紐づけします。以上でVSIの作成は完了です。 Ubuntuの設定ターミナルを開きsshでUbuntuにログインします。私はWindowsのコマンドプロンプトを使用しました。Ubuntuユーザでログイン後、rootパスワードを設定し、スイッチできるようにします。 ubuntu@nicptestvsi:~$ sudo passwd root New password: Retype new password: passwd: password updated successfully ubuntu@nicptestvsi:~$ su - pythonのバージョンを確認したところ3.10.12でした。ADKの要件は3.11以上ですので、バージョンアップが必要になります。最初は3.13にバージョンアップしてみたのですが、後続作業と最新バージョンではパッケージが合わなかったのかうまく動かず…仕切り直して3.11を利用することにしました！ root@nicptestvsi:~# apt install python3.11 バージョンアップ後、デフォルトバージョンとして3.11を指定します。 root@nicptestvsi:~# sudo update-alternatives --install /usr/bin/python3 python3 /usr/bin/python3.10 1 sudo update-alternatives --install /usr/bin/python3 python3 /usr/bin/python3.11 2 sudo update-alternatives --config python3 update-alternatives: using /usr/bin/python3.10 to provide /usr/bin/python3 (python3) in auto mode update-alternatives: using /usr/bin/python3.11 to provide /usr/bin/python3 (python3) in auto mode There are 2 choices for the alternative python3 (providing /usr/bin/python3).Selection Path Priority Status ------------------------------------------------------------ * 0 /usr/bin/python3.11 2 auto mode 1 /usr/bin/python3.10 1 manual mode 2 /usr/bin/python3.11 2 manual modePress <enter> to keep the current choice[*], or type selection number: 2 root@nicptestvsi:~# root@nicptestvsi:~# python3 --version Python 3.11.13 次に下記コマンドを実行して任意のvenvを作成します。 python3 -m venv /path/to/nicpse/project/your-venv-adktest ＜環境のパスを指定 venvを活性化してログインします。下記コマンド結果のようにvenvに入れましたらUbuntuの設定は完了です。 root@nicptestvsi:~# source /path/to/nicpse/project/your-venv-adktest/bin/activate (your-venv-adktest) root@nicptestvsi:~# ADKのインストール以下コマンドを実行してADKをインストールします。ADKは6月時点で1.5.1が最新バージョンです。 (your-venv-adktest) root@nicptestvsi:~# pip install ibm-watsonx-orchestrate Collecting ibm-watsonx-orchestrate Downloading ibm_watsonx_orchestrate-1.5.1-py3-none-any.whl.metadata (1.4 kB) Collecting certifi>=2024.8.30 (from ibm-watsonx-orchestrate) Downloading certifi-2025.6.15-py3-none-any.whl.metadata (2.4 kB) Collecting click<8.2.0,>=8.0.0 (from ibm-watsonx-orchestrate) Downloading click-8.1.8-py3-none-any.whl.metadata (2.3 kB) Collecting docstring-parser<1.0,>=0.16 (from ibm-watsonx-orchestrate) Downloading docstring_parser-0.16-py3-none-any.whl.metadata (3.0 kB) Collecting httpx<1.0.0,>=0.28.1 (from ibm-watsonx-orchestrate) Downloading httpx-0.28.1-py3-none-any.whl.metadata (7.1 kB) ----中略---- (your-venv-adktest) root@nicptestvsi:~# orchestrate --version ADK Version: 1.5.1 ADKの環境設定次にADKの環境設定を行います。watsonx OrchestrateのインスタンスIDが必要になるため、watsonx OrchestrateのSetting画面に入り確認します。下記画面をご参考にしてください。環境設定コマンドはこちらになります。-nの後はvenv名を指定し、-uの後はインスタンスIDを指定します。 (your-venv-adktest) root@nicptestvsi:~# orchestrate env add -n ＜仮想環境名＞ -u ＜環境のインスタンスID＞ [INFO] - Environment 'my-name' has been created [INFO] - Existing environment with name 'nicpse' found. Would you like to update the environment 'nicpse'? (Y/n)y [INFO] - Environment 'nicpse' has been created 以下コマンドを実行して、IBM Cloud上のwatsonx Orchestrateと認証設定をします。APIキーの取得方法は「【てくさぽBLOG】IBM watsonx.aiを使ってみた（Part2）」のAPIキーの取得をご確認ください。尚、リモート環境に対する認証は2時間ごとに期限切れになります。期限が切れた場合は再度認証する必要があります。 (your-venv-adktest) root@nicptestvsi:~# orchestrate env activate nicpse --apikey ＜APIキー＞ [INFO] - Environment 'my-ibmcloud-saas-account' is now active [INFO] - Environment 'nicpse' is now active 下記コマンドを実行してCLIから利用できる環境のリストを表示します。IBM Cloud上のwatsonx Orchestrateがactiveとなっていました！ (your-venv-adktest) root@nicptestvsi:~# orchestrate env list nicpse https://api.us-south.watson-orchestrate.cloud.ibm.com/instances/XXXXXXXX (active) local http://localhost:XXXX Toolとagentのインポート次にToolとAgentのインポートを行います。ToolとはAgentがタスクを実行する際に利用する機能です。今回は、IBM様より共有いただいたyfinanceを活用したToolおよびAgentのコードを、ADKを用いてインポートします。なお、yfinanceはヤフーファイナンスから株価などの金融データを取得するためのPythonライブラリです。最初にToolのインポートを行います。下記の様に、scpなどでToolファイルとrequirements.txtをディレクトリにアップロードしておきます。requirementsファイルは他のモジュールと依存関係がある場合使用します。 (your-venv-adktest) root@nicptestvsi:~/orchestrate_tool/py/source_02# ls -l total 12 -rw-r--r-- 1 root root 0 Jun 24 04:42 __init__.py drwxr-xr-x 2 root root 4096 Jun 24 04:38 __pycache__ -rw-rw-r-- 1 ubuntu ubuntu 8 Jun 24 03:02 requirements.txt -rw-rw-r-- 1 ubuntu ubuntu 1778 Jun 24 02:46 yfinance_agent.py 下記コマンドを実行してToolファイルとrequirementsファイルをインポートします。企業情報を取得するstock_infoと株価を取得するstock_quoteの2つのToolがインポートされました。 (your-venv-adktest) root@nicptestvsi:~/orchestrate_tool/py/source_02# orchestrate tools import -k python -f "./yfinance_agent.py" -r "./requirements.txt" [INFO] - Using requirement file: "./requirements.txt" [INFO] - Tool 'stock_info' imported successfully [INFO] - Tool 'stock_quote' imported successfully listコマンドを実行するとインポートされたToolを確認できます。 (your-venv-adktest) root@nicptestvsi:# orchestrate tools list ┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━┳ ┃ Name ┃ Description ┃ Permission ┃ Type ┃ Toolkit ┃ App ID ┃ ┡━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━╇ │───────────┼────────────┼── │ send_mail_brevo │ send a meil using Brevo. │ write_only │ python │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├─────────────────────────────────┼──── │ stock_quote │ 企業のTickerSymbolを用いて株価… │ read_only │ python │ │ │ ├─────────────────────────────────┼──── │ Untitled_6160RC │ No description │ read_only │ openapi │ │ │ ├─────────────────────────────────┼──── │ stock_info │ 企業のTickerSymbolを用いて企業… │ read_only │ python │ │ │ └─────────────────────────────────┴──── 次にAgentをインポートします。下記コマンドを実行します。 (your-venv-adktest) root@nicptestvsi:~/orchestrate_tool/py/source_02# orchestrate agents import -f ./yfinance_agent.yaml agent listコマンドでインポート済みのAgentを確認できました。Agentが使用するToolも表示されています。 (your-venv-adktest) # orchestrate agents list ┏━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━ ┃ Name ┃ Description ┃ LLM ┃ Style ┃ Collaborators ┃ Tools ┃ Knowledge Base ┃ ┡━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━ │ yfinance_age… │ 企業の会社情… │ watsonx/meta- │ react │ │ stock_info, │ │ │ │ │ llama/llama-3 │ │ │ stock_quote │ │ ││ │ │ -2-90b-vision ││ │ -instruct │ │ IBM Cloud上のwatsonx Orchestrateで動作確認インポートしたAgentとToolをIBM Cloud上のwatsonx Orchestrateで確認します。 watsonx Orchestrateへログインし、BuildからAgent Builderを選択します。 yfinanceエージェントが表示されているので、クリックします。クリックすると、Agent作成画面に入ります。UIから基盤モデルを変更したり、Agentの振る舞いなど変更することができます。スクロールして、Toolsetを確認するとADKからインポートしたToolが登録されています。右のPreviewからAgentの動きを確認することができます。今回はDeployせずPreviewで確認します。入力欄には「IBMの株価は?」と質問してみます。しばらくすると本日の株価が回答されました。Show Reasoningを開くと推論過程を確認することができます。株価を取得するTool「stock_quote」を使用し、AIがユーザの入力から自動的にTicker symbolを入力していることがわかります。次に「IBMの企業情報」と質問をします。しばらくするとAIがユーザの入力からTicker symbolを入力し、Tool「stock_info」を利用して企業情報を取得、回答されました。ユーザの入力内容からAgentが使用するToolを選択し、実行していることがわかります。さいごに ADKのご紹介とADKを使ってToolとAgentのインポートを行いました。 ADKのインストールおよび設定について、Pythonバージョンの設定やvenvの作成でつまずく部分はありましたが、venvが作成できればその後の設定はスムーズに進められました。今回はVSI上のUbuntuサーバにADKをインストールしましたが、ご自身の端末に導入することで、より気軽にAgent開発を行えるかと思います。なお、今回は検証対象外でしたが、watsonx Orchestrate Developer Editionを利用する場合は、インストール要件としてやや高めのスペックが必要になる点にご注意ください。検証時のADKのバージョンは1.5.1でしたが、7月末では1.8.0が最新バージョンとなっています。比較的頻繁にアップデートされますので適宜Release Notesをご確認ください。バージョンアップでコマンドオプションも変更される場合があるため、マニュアルを確認するかコマンドに`--help`を付与してパラメータを確認することをおすすめします。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 .anchor{ display: block; margin-top:-20px; padding-top:40px; }

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2025年07月29日

IBM Championになるには？〜今すぐ始められる活動ガイド〜

公開日：2025-07-29 こんにちは！技術企画本部ソリューション企画部西村です。皆さんは、IBMテクノロジーをリードする専門家が集う、世界的なコミュニティ「IBM Champion」をご存知ですか？ IBM Championは、IBMの製品や技術に関する深い知識を持ち、その魅力を積極的に発信する「伝道師」をIBMが公式に認定するプログラムです。この記事では、IBM Championの魅力と、認定されるまでの具体的なステップを、余すところなくお伝えします！ (さらに…)

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