【てくさぽBLOG】「GTC Japan 2016」に参加してみた

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2016年10月

【てくさぽBLOG】「GTC Japan 2016」に参加してみた

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皆様こんにちは。てくさぽBLOG メンバーの佐野です。

今回のブログは、10/5（水）にヒルトンお台場で開催されたNVIDIA主催のカンファレンス「GTC Japan 2016」に参加してきましたので、簡単にフィードバックします。

１．GTC Japan 2016とは？

GPUを製造している会社であるNVIDIAが主催のカンファレンスです。GTC＝GPU Technology Conferenceの略称です。

GPUを用いた最先端のソリューションや、NVIDIAの最新製品、パートナー企業がブースに出展し各社のソリューションを展示していました。
イベント全般的な感想としては、「ディープラーニング」や「IoT」といった言葉がキーワードとなっていたように感じました。特にディープラーニングについてはセッションも多く、GPUとの相性も抜群なのでキラーソリューションの1つであると思います。

２．基調講演

基調講演は立ち見も出るほどの盛況で、私が数える限りでは約800～1000人程度の参加者がいました。

基調講演にはNVIDIAのCEOのジェン・スン・ファン氏が登壇し基本的には1人で説明をしていました。

内容をまとめると、大きく以下の2点をアピールしていました。

・ディープラーニング
・自動運転

GPUによるディープラーニングは新しいコンピューティングモデルであるという説明をし、GPUディープラーニングの開発者が25倍に増加しているという事実を公表しました。

GPUディープラーニングはIoTデバイスなどからの情報を分析・学習し、推論した結果を各デバイスにフィードバックするというサイクルでできているということを説明しました。

これを実現している企業として、企業向けロボットの製造会社であるファナック様が登壇して実際の仕組みについてを説明していました。（流ちょうな英語で・・・）
ロボットにAIを搭載し、学習することで作業効率性を上げるということを実現しているそうです。

続いてジェン・スン・ファン氏は、IoT機器に搭載することを目的とした小型のGPU搭載マシン「Jetson TX1」を紹介しました。この機器は乾電池と同じ大きさで、動作にはわずか10Wという低消費電力で1Tflopsもの処理能力をもつことが売りです。Jetsonを使えば、各IoT機器が自己学習し動作することが可能となります。

自動運転に関しては「Driveworks Alpha」という自動運転用のオペレーティングシステムを発表しています。

このOSを使うことで、位置情報や周囲の車両・レーンの情報などを把握し、運転をサポートする機能を利用できます。

最後に、今までのソフトウェアを書くだけでは解決できなかった問題を解決するために、ディープラーニングやAIを利用することが重要だということを述べて締めくくりました。

３．セッション

全部のセッションの内容は書ききれないので、IBMセッションの内容について書きます。

IBMセッションは、最近発表した「Power System S822LC」に関するセッションでした。
このモデルは、2つのPOWER8 CPUと4枚のGPU（NVIDIA Tesla P100）を搭載しており、CPUとGPU間はNVLinkで接続されているのが特徴です。

NVLinkを利用するメリットは、x86サーバーでGPUを接続するとPCIe x16での接続となるので帯域は16GB/sにとどまりますが、NVLinkでは2.5倍の40GB/sとなり、高帯域幅を利用することが可能となります。（GPU間もNVLinkでの接続）

トポロジー概要は以下になります。

CPU-Memory間でも115GB/sという転送速度ですので、CPUからGPUにデータを渡すところが全体のパフォーマンスのボトルネックとなることが見て取れると思います。

電気通信大学の森下亨様から、この実機を使ったいくつかのシミュレーションを実施し、システムのパフォーマンスがどのようになるのかの検証結果を発表していました。

簡単にいうと、実施したシミュレーションは、大きな行列で表された物質の状態に、状態変化のための係数（行列）を掛け合わせるものです。この掛け算を繰り返すことで、物質の状態がどのように変わるのかをシミュレーションします。
行列の大きさはシミュレーション内容によって変わります。

1つ目のシミュレーションでは、行列の大きさが16GB以内に収まるようなシミュレーションです。
CPUのみで計算した時には約11.51Gflopsでしたが、GPUを利用すると107.10Gflopsと10倍近くのパフォーマンスが得られました。
この場合には、トポロジー図にも記載したように、GraphicsMemory内に全てが格納できてしまいますので、計算を開始してからCPUからGPUにデータが送られるのは1回だけです。
そのため、GPUのパフォーマンスがフルに発揮できたといえます。

2つ目のシミュレーションでは、20GB以上のメモリを利用するようなシミュレーションです。
この結果が興味深いもので、CPUのみで計算した時には約23.86Gflopsでしたが、GPUを利用すると14.84Gflopsと2/3程度に落ち込んでいます。
このシミュレーションでは行列が大きいことでCPUからGPUへの転送が500回発生しており、NVLinkの帯域がCPU-メモリ間の帯域よりも狭いことでパフォーマンスが落ちているようです。

3つ目のシミュレーションでは、物質の状態を表す行列を大きくした場合です。CPUからGPUへのデータ転送は2つ目のシミュレーション同様に500回発生していますが、パフォーマンス結果は異なっています。
CPUのみでは234.71Gflopsでしたが、GPUを利用する場合には483.90Gflopsとなっており、GPUを利用した方が2倍近くの性能を出しています。
これは、計算量が多くなったことでNVLinkの帯域幅が小さいことよりもGPUの処理能力が高いことによるメリットが大きくなったということを示しています。

森下様によると、このシミュレーションにはまだ改善の余地があるということですが、数値が結果として出ているので見ている方としてはイメージがしやすく、メリットもよく分かりました。x86サーバーとは帯域幅が違うので、これだけのパフォーマンスが出るのはPower Systemsだから、というのもありそうです。

このように、GPUが有効に活用できるような計算処理があると、GPUを搭載できるモデルは計算速度に圧倒的なメリットがでてきます。

４．その他

各社の展示では、GPUは関係なさそうな展示もありました。

例えば、こんなのや、

こんなの

です。

前者は歩行機械の右に見える画面で歩くときの重心位置をポインティングしていました。（ピンクの丸です）

後者はパワードスーツのようなもので、GPUとの関連性がいまいち分からず・・・

最後に、休憩時間になると展示ブースは常に人がいっぱいで、本当に盛況なイベントだったと感じました。

＜関連情報＞

・Power System S822LCのお披露目動画

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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

技術支援本部

E-Mail：nicp_support@NIandC.co.jp

2024年04月08日

特集一覧 (ブログ、コラム他) [2024年度]

コーポレートサイトに掲載している2024年度のブログやコラムの一覧です。ハードウェアやソフトウェア製品に関するコラムやソリューション情報、それらの製品を使った弊社エンジニアのブログやホワイトペーパーなど皆様のビジネスにお役立てください。コラム・ブログ一覧カテゴリタイトル公開日ブログ【てくさぽBLOG】watsonx Assistant + Watson Discovery + watsonx.aiを連携してみた 24/04/08 アーカイブ 2023年度 2022年度 2021年度 2020年度 2019年度

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2024年04月08日

【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。目次 AssistantとDiscoveryの連携 watsonx.aiを取り入れた連携 Assistant + Discovery + watsonx.aiを連携してみたさいごにお問い合わせ 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。 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。 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。 Assistantのプロビジョニング 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 watsonx.aiのプロビジョニング Assistantの初期設定 Assistantのカスタム拡張機能からDiscoveryを繋げる Assistantのカスタム拡張機能からwatsonx.aiを繋げる Assistantアクションの作成、問い合わせの検証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。ロケーションとプランを選択し「作成」をクリックします。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。 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。ロケーションとプランを選択し「作成」をクリックします。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「Watson Discoveryの起動」をクリックし「New Project +」をクリックします。 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。作成されたプロジェクトをクリックします。「Integration Deploy」をクリックします。「API Information」タブをクリックし「Project ID」をメモに控えます。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。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 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。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。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）「Congratulations!」と表示されたら初期設定は完了です。 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。下にスクロールし「Build custom extension」をクリックします。以下の画面が表示されるので「Next」をクリックします。「Extension name」に任意の名前を入力し「Next」をクリックします。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。以下の画面が表示されるので「Finish」をクリックします。追加した Extension の「Add +」をクリックします。以下の画面が表示されるので「Next」をクリックします。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 の項目があります以下の画面が表示されるので「Finish」をクリックします。 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。 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。 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。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。以下の画面が表示されるので「Finish」をクリックします。追加した Extension の「Add +」をクリックします。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）以下の画面が表示されるので「Finish」をクリックします。 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。 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。「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。以下の画面が表示されるので「Upload and replace」をクリックします。以下の画面の通り、3つのアクションが作成されます。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。「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。「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）「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]") 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。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。「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。 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。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。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 .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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2024年01月16日

特集一覧 (ブログ、コラム他) [2023年度]

コーポレートサイトに掲載している2023年度のブログやコラムの一覧です。 (さらに…)

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2024年01月16日

【イベント開催レポート】IBM watsonx.ai ハンズオンセミナー

こんにちは。ソリューション推進部です。 2023年12月12日に、エヌアイシー・パートナーズ株式会社として初めてのハンズオンセミナー『「IBM watsonx.ai 」を利用したRAGのハンズオンセミナー』を開催しました。今回のハンズオンセミナーは、以下の2つのことを目的として行いました。パートナー様に製品の紹介とハンズオンを合わせて体験いただくことで、製品をより深く知っていただくこと製品を活用したビジネスの新たな応用の可能性を見つけ出していただくこと私たちのチームでは、パートナー様にご紹介・ご説明する製品を「実際に触ってみること」を大切にしています。これは私たち自身の技術力の向上という目的もありますが、パートナー様に私たちのリアルな経験を交えながら製品のご説明をすることが、お客様の具体的な課題発掘や案件創出に繋がっていると考えているためです。今回のハンズオンを通して、パートナー様ご自身が製品の価値を体感しご理解いただくことで、新しいビジネス展開のイメージを創出するお役に立ちたいと考えました。それでは、今回実施したセミナーの内容について簡単にご紹介いたします。目次レポート watsonx.ai紹介講義ハンズオン実施 IBMさまによる最新情報紹介・講義さいごにお問い合わせレポート 1. watsonx.ai紹介講義ハンズオンを実施する前に、watsonx.ai と RAG についての講義を行いました。国内では生成AIビジネスが加速し、競争力やセキュリティなどの課題が増えています。これらの課題を解決する製品として、IBM watsonx をご紹介しました。 watsonx は「watsonx.ai」「watsonx.governance」「watsonx.data」という3つの製品から成り立っています。watsonx.ai は、基盤モデルをベースとした AI開発スタジオです。ここでは、IBM が信頼できるデータを用いて事前に学習した基盤モデルや Hugging Face, Inc.* と連携したオープンソースの基盤モデルが利用可能で、ビジネスの状況や要件に応じて最適な基盤モデルを選択することが可能です。また、RAG についての概念や利点、活用が期待されるシーンもご説明しました。RAG を用いた具体的なユースケースとしては、IBM Watson Speech to Text や Watson Discovery、watsonx.ai を活用したコールセンター業務の事例や、watsonx Assistant や Watson Discovery、watsonx.ai を活用した ECサイトの問い合わせの事例を取り上げました。時間の制約からこれら2つの事例しかご紹介できませんでしたが、今後、watsonx.ai を活用した多様な事例を私たち自身も理解し、パートナーさまと共に議論を深めていきたいと思います。 *Hugging Face, Inc.：機械学習アプリケーションを作成するためのツールを開発しているアメリカの企業。 2. ハンズオン実施ハンズオンでは、受講者の方々に「RAG」を活用した watsonx.ai の Foundation Model（LLM）への問い合わせを体験していただきました。 RAG とは「Retrieval-Augmented Generation」の略で、LLM への問い合わせをする際に、事前に用意したベクターストアへデータ（今回はPDF）を取り込んでおき、問い合わせプロンプトをもとにベクターストアを検索し、その結果を付与して LLM へ問い合わせを行う、というテクノロジーです。 RAG を使うことで、一般公開されていない社内情報を活用して LLM を利用することが可能となるため、自社での利用やお客様の課題を解決するための方法として有効であると考えています。ハンズオンの環境につきましては、準備に時間をかけずスムーズに始められるよう、事前に弊社にて PC や RAG を利用するための Jupyter Notebook を用意いたしました。また、watsonx.ai では複数の Foundation Model を利用できるため、複数のモデルを使って挙動の違いを確認してみたり、取り込む PDFファイルを追加することで回答がどう変わるのか、など、ご自身で自由に検証をする時間を多く設けました。皆さまそれぞれに前提スキルは異なっていたかもしれませんが、「体験の時間が足りない…」ということはなかったかと思います。今回ベクターストアへ取り込むのは PDF のみとしましたが、テキストファイルや PowerPoint なども取り込むことができるので、応用できる使い方が非常に広いということを理解いただけたのではないかと感じています。 3. IBMさまによる最新情報紹介・講義日本アイ・ビー・エムデータ・AI・オートメーション事業部四元さまに「watsonx」に関して、最新事例と製品アップデート情報の2本立てで講義をしていただきました。事例においては、IBM社内の watsonx活用事例（AskIT）は特筆すべきと言えるでしょう。 AskIT は、IBMの自然言語処理（NLP）能力を活かし、30万件を超えるサポートチケットから抽出された知見をもとに、重要なサポートトピックに迅速に対処する AIアシスタントとして開発されたそうです。このツールは4ヶ月で133,000人の IBM社員に利用され、問い合わせの75%以上が AI によるチャットで解決されるなど、非常に大きな成果を上げています。製品アップデート情報のメインは、12月に発表された「watsonx.governance」でした。 AI を組織として採用するためには倫理感のある意思決定が必須であり、watsonx.governance は AIガバナンスとして以下の3つの機能を提供する製品である、というご説明をいただきました。 AIライフサイクルを通してAIモデルの実態を把握するための「モデル・インベントリ」 AIの性能や課題の管理などを行う「評価・モニタリング」総合監視画面を提供しリスクを可視化する「モデル・リスクガバナンス」モデル・インベントリでは、他社の AI商品である「Amazon SageMaker」「Azure Machine Learning」などの AIモデルも合わせて管理・監視できることが非常に興味深いです。 watsonx は、AIワークフローを一貫してサポートすることで倫理的かつ透明性の高い AI利用を可能にしています。これらの技術革新は私たちが直面している数多くの課題に対する解決策を見出し、先進的なビジネス環境を促進していく上での重要なステップと言えるでしょう。日本アイ・ビー・エム株式会社データ・AI・オートメーション事業部四元さまさいごにセミナー後には、参加いただいたパートナーさまとご支援いただいた IBMさまとの懇親会を開催いたしました。当懇親会を通してパートナー様の生成AI に対する取り組みや課題を直に伺うことができ、大変有意義な場となりました。 2023年12月18日に弊社は10周年を迎えました。10年間で培った経験を糧にし、今後さらに新しい取り組みにチャレンジしていきたいと考えております。本年も、ブログを通してパートナーの皆さまへ様々な情報をお届けさせていただきます！今後ともどうぞよろしくお願いいたします。懇親会会場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 .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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