2025年03月

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【てくさぽBLOG】IBM watsonx Orchestrateを使ってみた(Part2)

こんにちは。
てくさぽBLOGメンバーの高村です。

当ブログ Part1 (前回記事)では、watsonx Orchestrate の概要と IBM Cloud版 watsonx Orchestrate のプロビジョニングおよび環境設定をご紹介しました。
Part2(本記事)では、生成AIスキル、プリビルドスキルおよびスキルフローを作成し、検証してみた感想をご紹介します。

はじめに

検証に入る前に watsonx Orchestrate について簡単におさらいをしたいと思います。

watsonx Orchestrate は、チャットにやりたいことを入力するだけで複数のシステムへログインすることなく処理を実行し、生成AI を活用して効率的に業務を遂行できる製品です。主要機能には、様々なアプリケーションと連携するためのプリビルドスキルや生成AI を活用したスキル作成、プリビルドスキルや生成AIスキルを一連のスキルとして実行できるスキルフローなどが備わっています。

※機能の詳細については Part1 をご参照ください。

watsonx Orchestrate 概要図

検証シナリオ

検証のシナリオは、営業担当者が顧客との打ち合わせ後に議事録をまとめ、それを関係者に送信し、さらに社内の営業支援システム(以下SFA)に登録する作業を想定しています。

通常では以下の図の様に、打ち合わせ後に人力で会議ツールから会議情報を取得し、メモを議事録としてまとめ、メールツールを起動して関係者へメールを送信し、その後 SFA へ議事録を登録する、という流れになるかと思いますが、このような作業は時間がかかるうえに日常業務の中でも頻繁に発生します。

通常の営業業務

watsonx Orchestrate を使用すると、チャットに「議事録の作成と送信」と入力するだけで、会議ツールから情報を取得、議事録をまとめ、メールのドラフトを作成、SFA への登録を実行するため、作業時間の短縮と情報の共有、SFA への登録忘れの防止、コピー&ペーストミスの低減ができます。

wxOを使用した営業業務

検証環境

Part1 でプロビジョニングした IBM Cloud上の watsonx Orchestrate を利用します。検証では、会議ツールは Webex(無償版)、メールツールは Gmail(弊社アカウント)、議事録を登録する SFA は Salesforce(弊社Sandbox環境)を使用します。

検証実施

前述の通り、会議ツール(Webex)から会議情報を取得し、会議メモを生成AI が要約し、メールツール(Gmail)でメールドラフトを作成し、内容を確認してメール送信し、SFA(Salesforce)に登録する、という処理を作成していきます。

※以降から検証の紹介になりますが、まずは watsonx Orchestrate での処理の流れを見たいという方は、「こちらの動画」をご覧ください。

1. 生成AIスキルの作成

まずはじめに、議事録をまとめる生成AIスキルを作成します。(以下の図オレンジ色の枠部分)

スキルフロー図(オレンジ色の枠)

  1. 左サイドメニューから「スキル・スタジオ」をクリック

検証手順 1-1

  1. 右上の「作成」プルダウンを開き「プロジェクト」をクリック

検証手順 1-2

  1. 「Name」に任意のプロジェクト名を入力
    (当検証では「イニシャル_Summary」と入力しています。)
  2. 入力後「Create」をクリック

検証手順 1-3,4

  1. スキルタイプ選択画面にて「Generative AI」をクリック

検証手順 1-5

  1. 「Name」に任意のスキル名を入力
    (当検証では「イニシャル_Summaryskill」と入力しています。)
  2. 入力後「Create」をクリック

検証手順 1-6,7

以下の画面が表示されます。デフォルトで選択している言語モデルは利用可能期限が近いため、画面上部に “Foundation model deprecated~” とアテンションが表示されています。

  1. 「Model: ibm/granite-15b-chat-v2」右横のプルダウンを開き、言語モデルを変更
    (当検証では「mixtral-8x7b-instruct-v01」を選択しています。)

検証手順 1-8

アテンションが消え、以下の画面の状態になります。

アテンションが消えた状態の画面

  1. 以下の画面①~⑤の入力・設定

検証手順 1-9

1-9-1. 言語モデルのパラメータ値(Parameters)を設定

当検証では最小値 “1”、最大値 “3000” にしてトークンを設定し、出力の長さを調整します。(最大値は言語モデルによって異なる)

検証手順 1-9-1

1-9-2. 変数を設定

watsonx Orchestrate では生成AI の入力として変数を使用することができます。
Variables で会議メモを変数 “text” として設定します。

検証手順 1-9-2

1-9-3. コンテキスト(Context)を設定

会議メモの内容をもとに日本語で議事録を作成する指示文を入力します。
会議メモの箇所は変数 {{text}} に設定します。(変数は{{}}で囲う)

1-9-4. 入力プロンプト(Prompt input)を設定

ここでは言語モデルに応答してほしい文を入力します。
今回は変数 {{text}} のみを入力します。

検証手順 1-9-4

1-9-5. インプット・アウトプットの例(Training examples)を入力

「New example +」をクリックし、インプットとアウトプットの例をそれぞれ入力します。

検証手順 1-9-5-1検証手順 1-9-5-2

右上の「Generate」をクリックすると文章が生成され、Generated output(出力プロンプト)で文章を確認できます。

次に、生成AI を公開してスキルを使用できるように設定します。

  1. スキル名の横にある目のマークをクリックし、地球儀のマークに変更

検証手順 1-10

  1. 右上の「Share changes」をクリック

検証手順 1-11

  1. 「Share」をクリック

検証手順 1-12

  1. 表示されたポップアップにて「Share」をクリック

検証手順 1-13

  1. 右上に “Success” とポップアップされることを確認し、左の「← Back to xx_Summary」をクリックして戻る

検証手順 1-14

  1. 右上の「Publish」をクリック

検証手順 1-15

  1. 表示された「Version and publish」画面にて「Version name」に任意のバージョン名を入力し、「Create version and publish」をクリック
    (当検証では「1.0.0」と入力)

検証手順 1-16

  1. 右上に “Published” と表示されることを確認し、左上の「←(PJ名)」をクリック

検証手順 1-17

  1. 「スキル・スタジオへようこそ」画面にて、「スキルおよびアプリ」を選択

検証手順 1-18

  1. スキル一覧に作成したスキルの状況が「公開済み」となっていることを確認後、スキルの右側をクリックし「このスキルの強化」を選択

検証手順 1-19

スキルの強化画面が表示されます。
ここではスキルを実行する際の入力項目、出力項目、呼び出すためのフレーズを設定できます。今回は句タブでスキルを呼び出すフレーズのみ設定します。

  1. 句タブをクリックし、スキルを呼び出すフレーズを日本語で3つ追加
  2. 追加後、画面下の「発行」をクリック

検証手順 1-20,21

  1. 右上に「正常に公開されました」と表示されることを確認

検証手順 1-22

  1. メインメニューから「スキル・カタログ」をクリック

検証手順 1-23

スキル・カタログから作成したスキルを自分のスキルとして追加します。

  1. 検索バーにイニシャルを入力し「スキル」をクリック

検証手順 1-24

  1. タイル内の「スキルの追加 +」をクリックし、「追加」となることを確認

検証手順 1-25

以上でスキルを実行する準備が整いました。早速チャットから実行してみましょう。

  1. メインメニューから「チャット」をクリック

検証手順 1-26

チャット画面が表示されます。

  1. 下部の「スキルタイル」をクリックまたは入力バーにフレーズを入力
    (当検証では「議事録をまとめて」と入力しています。)
  2. 呼び出されたスキルを選択

検証手順 1-27,28

  1. text欄にサンプルの会議メモを入力し「適用」をクリック

検証手順 1-29

10秒ほどで文章が生成されました。会議メモから体裁の整った議事録が生成されています!

生成された議事録

生成AIスキルの作成は以上で完了です。

スキル作成自体の難易度は高くありませんが、整理された議事録を生成してほしいためプロンプト指示文の調整に時間がかかりました。Context の内容は指示ごとに改行し、日本語で生成することを明記するなど工夫が必要です。
また最大トークン数2000としていましたが議事録が途中できれてしまう現象があったため、最大トークンを3000にして調整しました。言語モデルごとに最大トークン数、対応言語は異なるため、複数のモデルをテストして最も期待に合ったモデルを選択することをお勧めします。

2. プリビルドスキルの作成

次に、プリビルドスキルを追加ます。(以下の図緑色の枠部分)

スキルフロー図(緑色の枠)

まず、Webex のプリビルドスキルを追加します。
当検証では会議情報をリストする「List all meeting」とその会議情報から参加者のメールアドレス情報を取得する「List meeting invitees」を追加します。

  1. メニューバーから「スキルカタログ」を選択し、Webexのタイルをクリック

検証手順 2-1

次に、Webex への接続設定を行いなす。

  1. 「アプリの接続」をクリック

検証手順 2-2

  1. Bearer Token を入力し「アプリの接続」をクリック
    (WebexのBearer TokenはWebex for Developersから取得しました。)

検証手順 2-3

「正常に接続されました」というポップアップが表示されます。

「正常に接続されました」というポップアップ表示

  1. 「List all meetings」の「スキルの追加」をクリック

検証手順 2-4

  1. 「追加」となったことを確認

検証手順 2-5

  1. 会議参加者のメールアドレスを取得するため「List meeting invitees」を同様に追加

検証手順 2-6

Webex の2つのプリビルドスキルをチャットから呼び出すことができるか確認します。

  1. メニューからチャットを開きList all meetingsのタイルをクリックし、activeな会議をクリックするとスケジュールされている会議情報が表示されることを確認

検証手順 2-7

  1. List meeting inviteesのタイルをクリック

対象会議を選択すると、参加者の e-mailアドレスが表示されることが確認できます。
※後続のGmailプリビルドスキルでメール送信先として使用します。

検証手順 2-8

次に、議事録送信するための、Gmail の Send a email のプリビルドスキルを追加します。

スキルフロー図(プリビルドスキル - メール送信

  1. スキルカタログからGmailの「Send a email」を選択し「アプリの接続」をクリック

検証手順 2-9

  1. アカウント選択画面にて、検証用アカウントをクリック

検証手順 2-10

  1. 以下の画面が表示にて「次へ」をクリック

検証手順 2-11

  1. 「追加」となっていることを確認

これで、チャットから Gmail を呼び出しメールを送ることが可能になりました。

検証手順 2-12

最後に、Salesforce へ議事録を登録するため、Salesforce のプリビルドスキルを追加します。
ここでは、会議参加者のメールアドレスから対象リードをリストしオポチュニティーIDを取得する「Get all leads」と、Salesforceの商談に議事録を書き込む「Update an opportunity」の2つのプリビルドスキルを追加します。

スキルフロー図(プリビルドスキル - SFAへ登録

  1. スキルカタログを選択し、Salesforceのタイルをクリック

検証手順 2-13

  1. 右上の「アプリの接続」をクリック

検証手順 2-14

Salesforce への接続に CustomURL を追加します。

  1. (当検証ではSandbox環境を利用するため)「test.salesforce.com」を入力し「アプリの接続」をクリック

検証手順 2-15

別ウィンドウに Salesforceログイン画面が表示されます。

  1. ユーザー名、パスワードを入力しログインをクリック

検証手順 2-16

アクセス許可画面が表示されるので確認します。

  1. 画面をスクロールし「許可」をクリック

検証手順 2-17

右側に「接続済み」と表示されました。

「接続済み」の表示

プリビルドスキルを追加します。

  1. 「Get all leads」をクリックし「追加」となることを確認

検証手順 2-18

  1. 同様に「Update an opportunity」をクリックしてスキルを追加

検証手順 2-19

これで Salesforce の商談に議事録を書き込むスキルが整いました。
処理の動きは次のスキルフローで確認します。

3. スキルフローの作成

生成AIスキルと複数のプリビルドスキルを繋げたスキルフローを作成します。(以下の図ピンク色の枠部分)

スキルフロー図(ピンク色の枠)

  1. メインメニューバーから「スキルスタジオ」をクリック
  2. 「プロジェクト」を選択し「作成」から「スキル・フロー」をクリック

検証手順 3-1

  1. 以下の画面にて、鉛筆マークをクリック
  2. 右側に任意のスキルフロー名を入力し「Save」をクリック

検証手順 3-3,4

左画面のフローにスキルを追加していきます。
追加したスキルは開始から終了へ順番に実行され、画面の「+」をクリックするとスキルをフローに追加することができます。

はじめに Webex のプリビルドスキルを追加します。

Webexのプリビルドスキル追加

  1. List all meetingsの「Add Skill +」をクリック

検証手順 3-5

追加が完了すると以下の画面の様になります。

Webexのプリビルドスキル追加後

  1. 同様にWebexのList meeting inviteesスキルを追加

追加が完了すると以下の画面の様になります。

検証手順 3-6

  1. 議事録生成する生成AIスキル、GmailのSend a emailスキル、SalesforceのGet all leads、Update an opportunityスキルの順に追加

全ての追加が完了すると以下の画面の様になります。
(画面ショットの都合上、Update an opportunityスキルは省略しています。)

検証手順 3-7

次に、スキル実行結果から得られる値を次のスキルの引数として渡す設定をします。

  1. フロー内のList meeting inviteesをクリック
  2. 右側に表示された入力時の引数設定画面meetingId欄にて、List all meetingsスキルから得られる値を選択
    (当検証ではidを選択しています。)

検証手順 3-8,9

設定が完了すると以下の画面の様になります。

設定完了後の画面

  1. Send a email の入力引数を以下の様に設定
    ※richTextBody.Content は生成AIスキルで生成された議事録がメールドラフト本文に自動的に入力されるように設定します
    • CC:List all meetingsから”hostEmail”を選択
    • To:List meeting inviteesから”email”を選択
    • Subject:List all meetingから”title”を選択
    • richTextBody.Content:生成AIスキルから”generated_text”を選択

検証手順 3-10

次に、Salesforce の Get all leads に入力引数を設定します。

  1. Emailの値に、List meeting inviteesから「email」を選択

検証手順 3-11

さらに、Update an opportunityに入力引数を設定します。

  1. Descriptionに、生成AIスキルから「generated_text」を選択

検証手順 3-12

  1. Filterable input欄の”Value”の値に、Get all leadsの「ConvertedOpportunityid」を選択

検証手順 3-13

  1. 設定完了後、画面上部Actionsの「Save as draft」をクリック

検証手順 3-14

  1. スキル・スタジオの画面に戻り、スキルフロー右側の「このスキルの強化」をクリック

検証手順 3-15

  1. 「句」タブにてスキルフローを呼び出すフレーズを入力
    (当検証では「議事録を送信して」と入力しています。)
  2. 入力後「発行」をクリック

検証手順 3-16,17

  1. 状況が公開済みとなっていることを確認

検証手順 3-18

以上でスキルフローの作成は完了です。

スキルフローを実行するためには、スキルからスキルへ引数を設定する必要があります。どのスキルのどの実行結果を引数として設定すればよいか検討が必要ですが、UI から簡単にスキルフローを作成することができました。

4. スキルフローを実行してみる(動画あり)

長くなりましたが、スキルフローを実行します!
チャットから「議事録を送信して」と入力してみます。

処理結果は以下の動画をご覧ください。
※音声・字幕無しの動画となっております。動作に関してご不明点がございましたら、お問い合わせ までご連絡ください。
※画面右下音量調整マーク右横のアイコンをクリックすると動画表示画面を拡大できます

会議メモを議事録にまとめ、メール送信、Salesforce への登録作業がほんの3分程度で完了しました!複数のアプリにログインすることなく watsonx Orchestrate の画面から操作できるため、作業時間の短縮になり業務効率化になるのではないでしょうか。

さいごに

いかがでしたでしょうか。Part2 では、生成AIスキル、プリビルドスキル、スキルフローの作成と実行を行いました。

生成AIを操作するにあたりプロンプトの技術は必要ですが、watsonx Orchestrate ではノーコードで生成AIスキルを作成できるため、開発未経験者の方も手軽に生成AI を活用したスキルを作成することができると思います。また、チャット画面が提供されているのでインターフェースUI を作る必要がなく、チャットから出来上がったスキルを呼び出すことが可能です。

今回利用した Standardプランはスキル・スタジオで生成AIスキルを作成することができるプランです。Essentialプランにはスキル・スタジオでの生成AIスキル作成の機能が含まれていないため、別途API経由で生成AI を呼び出す実装工程が必要になります。

プリビルドスキルについては、意外にも躓いた点はアプリケーションの認証です。
アプリケーションの認証情報は各アプリケーションにより異なりますので、事前に認証情報をご確認いただくことをお勧めします。

今回検証したスキルフローはプリビルドスキルを繋げた構成で、フロー中に分岐は含めていません。実業務では作業の結果によって次の作業が分岐する場合もあると思いますので、Part1 で記載したスキルフローの分岐機能も利用できると思います。

当ブログ(Part1、Part2)では、チャットからスキルを呼び出しましたが、今後は AIアシスタントからのスキルの呼び出しや、複数の AIアシスタントを束ねる AIエージェントについても検証してみたいと思います。

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

 

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2025年12月11日

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データ管理を強化する「ボリュームコピー」 お客様のニーズに対応する「ベアメタル環境」の提供 これにより、ユーザーの選択肢がさらに広がり、より自由度の高い利用が可能になります。 また、IBMの「Project Bob」によるRPGプログラムの開発支援や、「X-Analysis」を活用したシステム保守支援および後継者育成の取り組みについても紹介されました。これらのソリューションは、業務システムの効率化や技術者不足の解消に向けて大きな効果が期待されています。 Power11のリリースとAI技術の本格的な採用により、PowerCloudNEXT はさらに進化すると確信しています。2026年の動向も引き続き注目していきたいと思います。 watsonx watsonx Orchestrateに関するハンズオンでは、11月24日から利用可能となった「GPT-OSS 120B — OpenAI(via Groq)」を活用し、ノーコードでエージェントを作成してその動作を確認しました。 AIエージェントの開発がこれほどまでに簡単に行えることに驚きました。 また、パートナー様セッションでは、AIエージェントの具体的な提案プロセスや経験を基にしたリアルな知見を伺い、大変参考になりました。 watsonx.data Premium に関するハンズオンでは、非構造化データ(PDFのデータ)を取り込み、エンティティを抽出した上でそれに意味付けや分類を施し、構造化テーブル(ICEBERG形式)へ格納する手法を学びました。 これまで非構造化データのキューレーション(UDC:Unstructured Data Curation)は難しいイメージがありましたが、実際に手を動かしてみると想像以上に簡単で、直感的に操作できることに衝撃を受けました。非構造化データが信頼できる情報資産としてフル活用される未来が、すぐそこまで来ていると感じています。 これらのハンズオンやセッションを通じて、watsonxシリーズが提供する先進的な技術やその可能性を体感でき、非常に有意義な時間となりました。 IT Automation ワークショップ IBMの運用自動化ポートフォリオについての解説と、実践的なワークショップを体験しました。 基調講演でも触れられていた「なぜ現在、自動化に取り組むべきなのか」という背景や、自動化がもたらす効果について学んだ後、IBMの運用自動化ソリューションがどのようにそれを実現するかが紹介されました。 自動化と聞くと、「すべてを一括で対応しなければならない」と考えてしまいがちですが、実際には業務の一部を切り出し、段階的に自動化を進めることで効果を得られるということが理解できました。負担を抑えつつ、確実な成果を上げるためのアプローチとして非常に有効だと感じました。 ワークショップの後半では、参加者の関心テーマに基づいたグループワークが実施され、各自が抱える課題に対して具体的な自動化の例や、それを実現するための製品について議論を深めました。このセッションを通じて、運用自動化の可能性についてさらに理解を深めることができました。 まとめ 今回のイベントは、進化を続けるIBMの最新テクノロジーを深く学ぶだけでなく、技術者同士が交流し、新たな知見や繋がりを得る場として、大変活気あふれる充実した内容でした。 さらに、これまで本イベントは年1回の開催でしたが、2026年の「IBM TechXchange Summit Japan」については、春、夏、冬の年3回開催されることが発表されました。これは、より多くの最新情報や交流の機会が提供されることを意味しており、非常に楽しみです。 次回の来春には、どのような新しいテクノロジーやアイデアに出会えるのでしょうか。ますます期待が高まりますね。 東京国際フォーラム 館内 ※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   .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; 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2025年11月10日

【早わかり】ILMT導入前の注意点

更新日:2025-11-10 公開日:2023-05-23 *  *  *  *  *  * こんにちは。てくさぽBLOGメンバーの原田です。 IBMソフトウェア(Passport Advantage:以下 PA)ライセンス管理ツールである IBM License Metric Tool(以下 ILMT)を導入するにあたり、ILMT の具体的な構成と導入前の注意事項についてご説明いたします。 ILMT の必要性や基本的な利用ルールついては「【早わかり】仮想化環境でIBMソフトウェアを利用するには」で解説していますので、ぜひご覧ください。 目次 はじめに ILMT9.2管理サーバーの導入タイプ ILMT9.2でサポートされるオペレーティング・システム ILMTサーバー構成に関するよくある質問 さいごに お問い合わせ はじめに ILMT でのライセンス管理にあたっては、ILMT管理サーバーを用意し、ライセンス管理を必要とするサーバーに対して ILMTエージェントを導入する必要があります。 パスポートアドバンテージ契約が必要 ILMT は無償のツールですが、製品のダウンロードや技術サポート受けるにはパスポート・アドバンテージのご契約が必要です。このため、ゼロ円のライセンスの発注が必要な点にご注意ください。 ご契約が締結されていない場合は、製品のダウンロードや技術サポートを受けることができません。また、翌年以降もソフトウェア・サブスクリプション&サポート(以下 SS&S)をゼロ円で注文する必要があります。(※SS&S契約がないとバージョンアップができないため) ILMT管理サーバーは専用サーバー(区画)への導入が前提 ILMT は専用のサーバー機または仮想サーバーにインストールすることが前提とされています。 他のアプリケーションと共存させた場合、リソースやポートの競合が発生する可能性が考えられます。運用開始後に想定外の問題が発生することを避けるためにも、ILMTサーバー用に専用のサーバー機、または仮想サーバーをご用意ください。 ILMTは常に最新のバージョンをご利用ください サブキャパシティ・ライセンスのご契約条件上、ILMT は常に最新のバージョンをご利用いただくことが前提です。 最新バージョンをご利用でない場合は規約違反となり、監査上お客様に不利益が生じる可能性がありますのでご注意ください。 また、最新バージョンには様々な修正が含まれているため、問題の発生を事前に抑制するためにもバージョンアップをご実施ください。 現時点での ILMT最新バージョンは9.2となっています。9.2リリース後も「License Metric Tool -新機能-」(IBMサイト)に記載の通り随時修正がリリースされるため、常に最新化する必要があります。 ILMT9.2管理サーバーの導入タイプ ILMT の現時点最新バージョンは9.2です。ILMT 9.2 における管理サーバーの導入タイプとしては、以下の3種類が用意されています。 License Metric Tool Lite Ansibleを使用したLicense Metric Tool BigFixを使用したLicense Metric Tool 上記のうち1と2については、エージェント側で収集した情報を手動でサーバーに渡す仕組みを検討する必要があるため弊社では「3」のタイプでの導入を推奨しており、今回は「3」のパターンで ILMT管理サーバーを構成する場合についてご説明します。 各導入タイプの詳細については「License Metric Tool -インストール-」(IBMサイト)の資料をご参照ください。 BigFixを使用したLicense Metric Toolの構成概要図 以下図の通り、サブキャパシティー・ライセンス対象のシステム上に導入する BigFixクライアントにて収集したデータを ILMT/BigFixサーバーにアップロードし、ILMTサーバーにて監査レポートを作成します。 BigFixサーバーから最新のソフトウェアカタログを入手するため、インターネット接続が必要です(直接インターネットに接続できない構成の場合はAir-Gapped構成も可能) BigFix は HCL社の製品ですが、ILMT で利用する BigFix については IBMサポートの対象となります ILMT9.2でサポートされるオペレーティング システム 次に、「IBM License Metric Tool」(IBMサイト)を元に、ILMT を導入するサーバーのオペレーティング・システムの前提を確認する必要があります。 [確認手順] 1) 表示される画面で最新バージョン・リリースを選択してください。 2) 次に表示される画面で「Operating Systems」を選択してください。 3) 次に表示される画面で現在サポートされているOS・バージョンをご確認いただけます。 ILMT管理サーバーとエージェントを導入するサーバーでは、サポートされるオペレーティング・システムが異なりますのでご注意ください。 弊社では、LESサーバーを利用した ILMT管理サーバーのサンプル構成(現在は以下に記載の4パターン)を準備しています。 Windows構成 RHEL構成 特徴 1台のマシンにILMTサーバー、BigFixサーバー、BigFixコンソールを同居させる構成 1台のマシンにILMTサーバー、BigFixサーバーを同居させる構成 BigFixコンソール 別途用意は不要 別途PC等で用意が必要(Windowsのみサポート) ILMT管理サーバーのOS Microsoft Windows Serve Red Hat Enterprise Linux(RHEL) データベース MS SQL Server Standard Edition(コアライセンスモデル) Db2(ILMTサーバーライセンスとともに無償提供) 主なHWスペック、オプション モデル:SR250 V3 3年保証CTOモデル CPU:「エンドポイント 最大1,000」パターン:4コア    「エンドポイント 1K~5K」パターン:6コア メモリ:16GB 内蔵ディスク:600GB 10K SAS HDD x 3(RAID1+ホットスペア) 1GbE NIC:オンボード2ポート + 4ポートアダプター x 1 その他:外付けDVD-RW、200V電源コード 保守:5年24x7、メディアお渡しオプション、Value Selection ILMTサーバー構成に関するよくある質問 Windows構成の場合、データベースとして MS SQL Server Expressは利用できますか? IBM License Metric Tool と BigFix を同一コンピューターに導入するオールインワン構成の場合、SQL Server Express はご利用いただけません。また、BigFix は本番環境での SQL Server Express のご利用はサポートされておりません。従いまして、Windows にて IBM License Metric Tool を構築する場合は、有償版の SQL Server が必要となります。 RHEL構成の場合、データベースとして別途Db2ライセンスの購入が必要でしょうか? いいえ。Db2ライセンスはILMTライセンスとともに無償で提供されるため、別途購入は不要です。 RHEL構成の場合、BigFixコンソールは別途必要でしょうか? はい。BigFixコンソールは Windows のみがサポートされるため、別途PC等で BigFixコンソールをご用意いただく必要があります。「オプション A: Linux へのオールインワン・インストール(BigFixシナリオ)」もご参照ください。 さいごに 昨今のシステムでは仮想化やコンテナ化は当たり前になり、仮想化環境やコンテナ環境におけるソフトウェア製品のライセンス管理は必要不可欠となっています。コンテナ環境で IBM PAライセンスをご利用される場合には「IBM Container Licenses」(IBMサイト)をご確認ください。 IBMソフトウェア製品のライセンス管理ツールとして ILMT はおなじみの製品となりましたが、ILMT を取り巻く環境や制度は時代の流れと共に変化しています。ぜひ正しい理解のもとでご利用いただきますようお願いいたします。 また、IBM PAライセンスを管理するツールとして「Flexera One with IBM Observability」という SaaS製品もございます。弊社での導入検証結果を「【やってみた】IT資産管理ソリューション「Flexera One with IBM Observability」を使ってみる -Part1-」でご紹介していすので、ぜひご覧ください。 お問い合わせ この記事に関するご質問は下記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; }

2025年11月05日

クラウド環境のインフラストラクチャ自動化にIaCツール「IBM Terraform」が活用される理由

公開日:2025-11-04 企業の中で、さまざまなシステムが存在する今、環境が変わっても、システムが同じ動きをしなければ、開発者の負担となるだけでなく、ユーザーからのクレームを招くことにもなります。 特に、大量のリクエストを捌くためのシステムでは、コンテナを活用してサーバー台数を自動で増減させるような仕組みが必要です。 そこで今、企業に求められているものが、インフラストラクチャの効率的な管理を実現する自動化です。 本コラムでは、インフラストラクチャの自動化において注目されている、「コードとしてのインフラストラクチャ : Infrastructure as Code(IaC)」の活用メリットと、今、世界のクラウド環境でもっとも多く利用されているIaC ツール「Terraform」をご紹介します。 目次 規模と複雑さが増大し続けるITインフラストラクチャに対して、企業に求められる課題 ITインフラストラクチャの自動化が必要な理由 「Infrastructure as Code(IaC)」による自動化のメリット クラウド環境でもっとも利用されている IaC ツール「Terraform」 Terraformが選ばれる理由 TerraformとAnsibleの連携で実現するエンドツーエンドのハイブリッド・クラウド・プラットフォーム まとめ お問い合わせ 規模と複雑さが増大し続けるITインフラストラクチャに対して、企業に求められる課題 多くの企業が、1日に何百ものアプリケーションを本番環境にデプロイしています。そこでは常に、ITインフラストラクチャが要求に応じて立ち上げられ、あるいは削減され、その規模は頻繁に拡大や縮小が行われています。そのため、ITインフラストラクチャを安全かつ効率的に、構築、変更、バージョン管理することが、企業が提供するビジネスの品質・スピード・競争力を左右する最も重要な要素となりました。 しかし、企業や組織のITインフラストラクチャの規模と複雑さが増大する一方で、時間やスタッフの数には限りがあり、ITチームは従来の手法ではこの拡大に対応するのが精一杯となっています。その結果、システムの更新やパッチの適用、リソースの提供に遅れが生じ始めている状況です。 そこで今、企業が急ぎ導入を進めているのが、「ITインフラストラクチャの自動化」です。 ITインフラストラクチャの自動化によって、プロビジョニング、構成、デプロイ、撤去などの一般的な管理タスクを含む幅広い運用を単純化できるほか、ITインフラストラクチャに対する制御力や可視性を取り戻すことが可能となります。 そのため、企業においてITインフラストラクチャの自動化は、コストを管理し、リスクを低減し、新たなビジネスチャンスや競争上の脅威に迅速に対応するためには不可欠な施策となっています。 ITインフラストラクチャの自動化が必要な理由 ITインフラストラクチャの自動化の必要性には、具体的に次のようなものが挙げられます。 マルチクラウドやハイブリッドクラウドの活用 マルチクラウドやハイブリッドクラウドの活用している場合、ITインフラストラクチャの管理において、多種多様な複数クラウドを管理するだけでなく、マルチクラウド間でのリソース移行や追加が求められます。また、クラウドネイティブアーキテクチャの採用においては、Kubernetesやサーバレスリソースのプロビジョニングなど、柔軟なリソース展開とスケーリングにも対応しなければなりません。 コンプライアンスとセキュリティへの対応 ITインフラストラクチャの管理において、コンプライアンスとセキュリティに対応するためには、変更履歴のトレーサビリティを確保しつつ、セキュリティ要件と一貫性のある構成変更を行うことが重要となります。また、リソースコストの最適化を図るだけでなく、複数リージョンの管理と迅速な障害復旧によるグローバルな運用と展開を実現することも必要です。 クラウドコストの削減 クラウドに対する企業のコストは年々増加しており、クラウドコストの削減も大きな懸念事項となっています。 正しいクラウドのライフサイクル管理を行えば回避可能なインフラストラクチャ関連コストとしては、 ワークロードに対するリソースのオーバー・プロビジョニング 未使用または十分に活用されていない開発/テスト用環境などのリソース 標準化された共有サービス不足による専門知識、一貫したワークフロー、引き継ぎ不足 環境削除のための有効期限未設定による一時的なクラウドリソースの稼働継続 などがありますが、これらの無駄なクラウドコストを削減するためには、初期プロビジョニングだけでなく、ライフサイクル全体の管理が必要です。 「Infrastructure as Code(IaC)」による自動化のメリット ITインフラストラクチャの自動化において、多くの企業から注目されているのが、インフラストラクチャをコードベースで管理・自動化できる「Infrastructure as Code(IaC)」です。 IaC は、サーバーやネットワークといったITインフラストラクチャの構成と管理に、手動プロセスではなく、高レベルの記述モデルで記述的なコーディング言語(プログラム)を用いる手法です。ネットワーク、仮想マシン、ロード・バランサー、クラスター、サービス、および接続トポロジーなど、組織のITインフラストラクチャの管理およびプロビジョニングを自動化することで、リスクとコストを抑えながら、より迅速なクラウド・アプリケーションの開発・導入・拡張を可能にします。 また IaC は、ソフトウェア・デリバリー・ライフサイクルに欠かせない DevOps において、競争力のあるペースを生み出すための必須の手法でもあります。DevOpsチームは IaC を活用することで、ソースコードのバージョン管理を行うのと同じ感覚でインフラストラクチャを迅速に作成し、バージョンを管理し、バージョンを追跡することで、デプロイ時にIT環境間の不整合による深刻な問題を引き起こす可能性を回避することができます。 その結果、IaC を活用することで、ソフトウェア・アプリケーションの開発、テスト、またはデプロイのたびに、サーバー、オペレーティング・システム、データベース接続、ストレージなどのインフラストラクチャを手動でプロビジョニングおよび管理する必要がなくなることから、 (1)オートメーションによる構成の編集、共有、再利用の高速化 (2)ITインフラストラクチャ管理の信頼性向上 (3)意図しない設定変更や設定ミスによる構成の差異による構成ドリフトの防止 (4)実験・テスト・最適化をサポートし新しいインフラストラクチャを迅速にスケールアップ を実現し、クラウド・アプリケーションの開発・展開・拡張の迅速化とともに、リスクの軽減とコストの削減への効果が期待できます。 クラウド環境でもっとも利用されている IaC ツール「Terraform」 IaC ツールは数多くありますが、AWSやGoogle Cloud 環境において、それぞれのクラウドベンダーが提供するネイティブな IaC ツールよりも多くの企業に採用されている IaC ツールが「Terraform」です。Terraformは、クラウドインフラのプロビジョニングで業界標準ツールとして、デファクトスタンダートの位置付けにあります。 Terraformは、クラウドネイティブな環境におけるインフラ運用の自動化を実現するソフトウェアです。宣言型のプロビジョニングおよびインフラストラクチャ・オーケストレーションにも対応しており、大規模なシステムやマルチクラウド環境において特に高い効果を発揮し、インフラ管理の効率化と安定化に大きく貢献します。また、インフラの設定をコードで記述し、それを基にインフラを構築・管理することで、手作業による人為的な設定ミスを減らし、環境の再現性を高めることができます。 さらに、AWS、Azure、Google Cloud Platformなど、複数の主要なクラウド・プロバイダーに対応しており、プロビジョニング対象のリソースが豊富であることもTerraformの大きな特徴で、クラウドサービスの対応数は300以上に登ります。そのため、物理的なサーバーや DNSサーバー、複数のプロバイダーのリソースを同時に構築する自動化が可能です。さらに、様々な言語で書かれたアプリケーションを提供することができます。 これにより、企業のクラウドベース、オンプレミスを問わず、すべてのインフラストラクチャの全側面のプロビジョニングを自動化し、クラウド環境やオンプレミス環境のインフラを効率的に管理します。また、クラウド環境で調達するサーバーの構成についても、「どのクラウドサービスで」「どのようなスペックを持つ仮想サーバーやリソースを使うか」といった指定をコードで記述することで、各クラウドのITリソースを調達し、需要に応じてリソースを割り当てるなど、効率的なシステムやサービスの運用を可能にします。 Terraformが選ばれる理由 Terraformが企業に選ばれる理由には、次のようなものが挙げられます。 プラットフォームにとらわれない 他のほとんどのIaCツールは、単一のクラウド・プロバイダーで動作するように設計されていますが、Terraformは、プラットフォームにとらわれず、任意のクラウド・サービス・プロバイダーで利用することが可能です。 イミュータブル・インフラストラクチャ Terraformは、「イミュータブル・インフラストラクチャ」の思想に基づき設計されています。これは、一度構築したサーバーやコンテナなどのインフラに直接変更を加えず、変更が必要になった場合、新しいインフラを構築して入れ替える運用思想です。これにより、構成のずれ(環境差分)を防ぎ、システムの安定性を高め、セキュリティリスクを低減し、運用効率を向上させます。環境を変更するたびに、現在の構成は変更を考慮した新しい構成に置き換えられ、インフラストラクチャが再プロビジョニングされるため、以前の構成をバージョンとして保持したまま、意図しない設定変更や設定ミスによる構成の差異による構成ドリフトを防止し、必要あるいは要望に応じてロールバックを可能にします。 マルチクラウドやハイブリッドクラウドの活用マルチクラウドやハイブリッドクラウドの活用 Terraformが提供するのは、複数クラウドを管理できる統一的なフレームワークです。そのため、マルチクラウド間でのリソース移行や追加が簡易なだけでなく、多種多様なクラウドへの対応を可能にして、クラウド・アプリケーションの開発・展開・拡張を迅速化します。 クラウドネイティブアーキテクチャの採用とクラウドコストの最適化 クラウドネイティブアーキテクチャを採用しているTerraformは、Kubernetesやサーバレスリソースのプロビジョニングに対応しています。そのため、柔軟なリソース展開とスケーリングを簡単に実現することが可能です。また、動的なリソースプロビジョニングと削除を自動化し、コスト分析ツールとのタグ統合でリソースコストを可視化することで、無駄なクラウドを精査してクラウドコストを最適化します。 コンプライアンスとセキュリティ対応に基づくグローバルな運用・展開 Terraformは、変更履歴のトレーサビリティを確保し、ポリシー管理ツールでセキュリティ要件を自動化することで、一貫性のある構成変更と自動化のコンプライアンスとセキュリティ対応を可能にします。このコンプライアンスとセキュリティ対応を担保したままモジュール化されたコードで、グローバルに展開することも可能で、複数リージョンの管理を自動化し、迅速な障害復旧も実現して、より信頼性のあるITインフラストラクチャ管理が可能になります。 TerraformとAnsibleの連携で実現するエンドツーエンドのハイブリッド・クラウド・プラットフォーム IBMは、Terraformを開発した HashiCorp社を2025年2月に買収しました。この買収を通じてIBMは、ハイブリッドクラウドとマルチクラウド環境におけるエンドツーエンドの自動化機能の提供と、AI時代に対応するお客様の複雑なITシステムの管理を支援することを目指しています。 その中でも特に、ハイブリッドクラウド環境におけるアプリケーションのプロビジョニングと構成の簡素化に大きく貢献するものとして期待されているのが、ITインフラのプロビジョニングとライフサイクル管理を自動化する「Terraform」と、オーケストレーションおよび構成管理を得意とする「Ansible」の組み合わせです。 IBMのHashiCorpの買収は、そのシナジー効果を見込んだものでもあります。 Ansibleは、IBM傘下のRedHatが開発するプロビジョニング、構成管理、およびアプリケーションのデプロイメントを自動化することを目的としたIaC ツールです。シンプルでエージェントレスなアーキテクチャを採用しており、IT運用の効率化やDevOpsの実践を支援することから、Docker コンテナや Kubernetes のデプロイメントのプロビジョニングを自動化するために多くの企業に選ばれています。 ここで重要なのは、同じIaC ツールでありながら、TerraformとAnsibleでは得意な領域が違うことです。そして、両製品は競合させるのではなく、連携させることで効果が大きくなります。 Terraformが、特定のインフラベンダに依存せず、さまざまなクラウドインフラのプロビジョニング情報のIaC (による自動化を実現する)ツールであるに対して、Ansibleは、インフラ上のOSやミドルウェアの構成管理で業界標準の位置付けであり、豊富なミドルウェアの自動構成・設定機能で、ITインフラの構成管理やアプリケーションデプロイメントを自動化します。 「インフラ層の構成管理」を得意とするTerraformと、「OS・ミドルウェア層の構成管理」を得意とするAnsibleは、それぞれ異なるプロビジョニングレイヤを担っており、対象となるリソースのライフサイクルも異なります。そのため、双方を効果的に使い分けることで、IaCの効果を最大化することができるのです。 図版-1「インフラ層の構成管理」を得意とする Terraformと「OS・ミドルウェア層の構成管理」を得意とするAnsibleの最適な組み合わせ まとめ NI+C P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ーとして、Terraform をはじめとするIBM のIaC製品において豊富な取扱い実績を有しています。 Terraform については、Ansibleとの連携だけでなく、「Cloudability 」や「Turbonomic」などのIBMの他製品との連携についても、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をサポートいたします。 インフラ環境の複雑化とともに、さらなるニーズの高まりを見せているIaCの活用および Terraform の導入について、弊社の技術支援チームによるスキルイネーブルメント(座学勉強会や技術者認定試験の取得支援、ご提案サポート)、 また、Terraform を絡めたIaC製品セールスのサポートへのご要望があれば、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; padding-top:40px; } .btn_A{ height:26px; } .btn_A a{ display:block; width:100%; height:100%; text-decoration: 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2025年10月29日

水冷サーバーの違いとは?(レノボの水冷サーバー#2)

公開日:2025-10-29 こんにちは。ソリューション企画部 柳澤です。 前回レノボの水冷サーバーについてのブログを書かせていただき、いろいろなお客様にブログを読んでいただきました。 前回の記事はこちら 昨今、お客様ご自身の身の回りでもChatGPTの普及などでAIについて皆様も身近に感じてこられるようになってきたかと思います。 今後はさらにAI、機械学習、HPCの台頭による計算能力の劇的な向上が見込まれます。 それに伴う発熱量の増加で、従来の空冷システムの限界により水冷技術への注目度が高まっています。 レノボの水冷と聞いて、レノボが今年初めて水冷サーバーを発表したのでは?と思うお客様もいらっしゃるかもしれません。しかし、レノボの水冷は2012年に発表された製品であり、その導入事例も世界に多数あります。 弊社としましては、レノボの水冷サーバーについてラインナップの多さ、その歴史と導入事例の多さから、今後のAIやHPCの需要が高まる時代を取り巻く中で皆様にぜひご提案させていただきたく、今回もレノボの水冷サーバーにテーマを絞ってブログを掲載させていただきたいと思います。 では早速ですが、前回お伝えできなかった部分もふくめて、下記にてさらにレノボの水冷サーバーについて、ご紹介させていただきます。 目次 レノボの水冷サーバーの歴史と導入事例 Lenovo Neptune®とは レノボの水冷サーバーと他メーカーの違いとは レノボの水冷サーバーの問題解決対策について 関連情報 お問い合わせ レノボの水冷サーバーの歴史と導入事例 前述のとおり、レノボの水冷サーバーは発表されてからすでに12年以上経っており、水冷サーバーについては業界をリードする存在です。 導入事例も多数あり、下記の導入事例を含め、世界トップ10のパブリッククラウドプロバイダーで8社を支えるインフラとなっています。各国の研究機関や、企業でも導入が進んでおり、スーパーコンピューターから小規模な拠点まで採用されており、日本でも今後採用が進むことと思われます また以前は空冷サーバーにくらべて10〜20%の追加コストが発生していましたが、これまでの空冷サーバーとの部品共通化でコストの違いはそこまで大きなものにならなくなってきています。 Lenovo Neptune®とは 「Lenovo Neptune®」はLenovoが展開する水冷技術ブランドであり、以下の3つの技術カテゴリで構成されています。 Neptune® :システム全体の温水冷却により温水再利用を実現 Neptune® Core :コンポーネントレベル冷却(CPU、GPU、メモリ)により通気要件を削減 Neptune® Air :空冷ベースシステムでの液体補助冷却 本稿で取り上げるのはこのうちの「Neptune®」の直接液体冷却構成となります。サーバー筐体からラック全体に至るまで、純水を用いた直接水冷(DWC)によって冷却を最適化。空冷ファンを排除し、最大40%の電力削減と100%の熱除去を実現します。AI・HPC用途に最適化された設計で、静音性・省スペース・環境対応の面でも優れています。 導入事例から見るNeptune®の実力 DreamWorks AnimationNeptune®導入により、レンダリング性能20%向上、電力コスト削減を達成。MoonRayレンダラーやArrasクラウド計算システムの性能を最大限に引き出している。事例詳細 韓国気象庁(KMA)8000台のNeptune®搭載サーバーで、気象予測の高速化と省エネを実現。SD650 V2およびSD530サーバーを活用し、精度の高い気象モデルを運用。事例詳細 ハーバード大学同じスペースで従来の4倍の計算性能を実現。Neptune®による完全ファンレス運用で、研究成果の加速に貢献。事例詳細 レノボの水冷サーバーと他メーカーの違いとは 前回の記事でもふれましたが、水冷にはレノボや多くのIAサーバーメーカーが採用している直接液冷と、専用メーカーが採用している液浸冷却などいくつかの方式があります。 直接液冷は発熱源に直接アプローチすることで効率的な冷却と省電力・静音性を実現します。液浸冷却はサーバー全体を冷却液に浸すことで非常に高い冷却能力と省エネ性能、高密度化を可能にしますが、設備投資が高額というデメリットもあります。 では直接液冷のレノボのNeptuneと直接液体冷却方式を採用しているメーカーとの比較とレノボの優位性がある部分はどうなっているのでしょうか。 主な違いは下図のようになっています。 直接液体冷却方式のレノボと他メーカーとの違い レノボの水冷サーバーの問題解決対策について 水冷サーバーというと液体を扱うサーバーゆえにこぼれたり、漏れたりするのではないか、とおっしゃるお客様もいらっしゃいます。 そのための対策もレノボでは下の表のように対策されています。 いやいや、でもAI×水冷サーバーといったってよくわからないし、というお客様にはレノボさんでAIディスカバリーワークショップもやっていただけます。 ワークショップ→POC→アセスメント→本番環境導入という流れで実施となりますので、ご提案や、ご不明な点などございましたら、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 【参加レポート】Lenovo TechDay @ Interop Tokyo 2025 レノボのファンレス常温水冷サーバーって? 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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