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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 |
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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。
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