2018年01月

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IBM Watsonが支援する「働き方改革」Vol.3 -資料&総集編-

カモシーこと、日本IBM 鴨志田です。
IBM Watson が支援する「働き方改革」の第3弾にあたる今回を最終回として、お届けします。最終回は、資料の準備にかかる時間を減らすことをテーマをメインに進めていきます。
これまでの以下の記事もぜひご覧ください。

【特集ブログ】IBM Watsonが支援する「働き方改革」
第1弾:会議編 / 第2弾:メール編  


※出典:*1,2 ガートナージャパン 2016年 *3 IBM調べ資料検索や準備にかかる割合

IBM では、毎年 営業メンバーからある特定の1日をサンプリングして、その日の活動時間を項目ごとにどれだけかかっているか調査しています。その結果、半分近くの 43% を資料の検索や準備に費やしていることが判明いたしました。次のような項目から成り立っています。

営業プラン作成/訪問準備/資料検索/提案書作成/条件調整/提案レビュー/質問回答準備/営業管理報告/営業プラン更新/管理業務
資料といえば、Box?

資料といえば、ファイル、ファイルと言えばクラウド型コンテンツ管理プラットフォームである Box が有名です。しかしここでは、短絡的に「Box を使いましょう」と言いたいのではなく、Box というプラットフォームやファイル、データをいかに効率良く、効果的に活用するかが「働き方改革」を支援することにつながっていくかについて考えていきたいと思います。

Box とは

あらためて Box とは何かについてご紹介してまいります。大きく特長は 3点 です。

1. 容量無制限
2. プレビュー・セキュア
3. 連携

1. 容量無制限であること

ファイルサーバーですと、毎年のようにストレージ容量を追加していかないといけない、現場の各部門にヒアリングして必要容量を計算して予算を確保および、そのバックアップも考えなければいけない、そのようにコスト試算が面倒ですし毎年どんどんコストが膨らんでいく傾向にあります。しかし、Box であれば、一定の使用料を確保しておくことで毎年の予算が定常化され、運用していくことができます。また、最近は動画や音声ファイルも電子化されていってますので、容量無制限は非常に魅力的です。

2. セキュリティ

クラウドというと「セキュリティは大丈夫か?」という議論が必ず発生いたします。Box は、データの暗号化、通信の暗号化はもちろんのこと、その特長として細かいアクセス権管理があります。例えば、プレビューアーという役割では、ファイルのプレビューはできるけれど、ダウンロードはできないという権限です。「外部のお客様とファイルの共有をして見てもらいたいけど、ファイルをそのまま渡してしまうのは好ましくない」ような場合に使えます。反対にアップローダーという役割では、ファイルのアップロードはできるが、その他のファイルを見ることはできないという役割です。例えば関連業者様や企画会社にファイルをアップロードしてもらう場合や学校のゼミなどで生徒が課題を提出する場合にアップローダー権限を付与し、先生方は編集者として提出されたものを添削、コメントしていくことができます。

3. 連携

Box は様々なソリューションとの連携も大きな特長の1つです。例えば前回ご紹介したような電子メールとの連携があげられます。Box は通常、ブラウザやスマートデバイス上の Box アプリから利用しますが、BoxDrive のモジュールを設定することで、ファイル・エクスプローラー(Mac でいう Finder)や各種オフィスなどのアプリケーションから直接 Box にアクセスしてファイルの読み書き・更新ができます。一方で、そのように直接 Box を利用していくのではなく、デジタル複合機と連携し、契約書などの紙媒体をスキャンする際に複合機の操作パネルから直接 Box のフォルダを選択し、直接 Box に格納して電子的に管理していくことでデジタル複合機を入り口としてアクセスしていくことも可能です。また、IBM Notes/DominoIBM Connections Cloud およびサイボウズ kintone などのアプリケーションのファイル格納先として Box を利用していくこともできるようになっています。利用者は Box の存在や Box との連携を意識することなく、利用しているアプリケーションから自然と Box にセキュアに情報を格納していくことができるのです。

IBM Watson との連携例

では、次に IBM Watson と組み合わせるとどのようなことができるかご紹介していきましょう。Box でのコンテンツ管理と IBM Watson の各種サービスを組み合わせることで次のようなことが実現できます。

① AI による高精度な検索
② 画像の自動分類による属性(タグ)追加
③ 音声ファイルのテキスト化
④ Box のコンテンツ操作を対話(チャットボット)で補助

以下、Youtube の動画ファイルがありますので、是非ご参照ください。
▼AI 時代の box + IBM Waston ナレッジ活用ソリューション (Youtube より)

AI による高度な検索

ご紹介の YouTube でご覧いただきましたように、1 つ目の例にある「AI による高度な検索」だけでも大きく「働き方改革」や今回のテーマである「資料の準備にかかる時間を減らす」ことに寄与することがわかると思います。Box のみならず、IBM Notes など様々なアプリケーションでそれぞれ検索機能は搭載されていますが、必要な情報がなかなか見つからないということも多いと思います。そこへ IBM Watson が加わることによって、役立つ資料かどうかの判別ができたり、自らその評価のフィードバックをすることができたりしますので、有益な情報の見える化またその資料探しの短時間化に繋がります。

画面左が IBM Watson によって学習した後の検索結果、右は IBM Watson とは連携しない時の結果です。結果が異なることがわかります。

IBM Watson およびサイボウズ kintone との連携例

次に、サイボウズ kintone と連携していくとどのようなことができるでしょうか?例えば、IBM Watson と サイボウズ kintone そして Box の組み合わせでは、農業改革につながっていったという事例があります。

右のような画像があります。よく見ると白い斑点がありますが、このような写真を含めて、kintone 上のアプリで報告書などのレポートをまとめたり、統計管理をしたりしていきます。
写真は kintone から自動的に Box に格納され、さらにそれが IBM Watson の Visual Recognition というサービスと連携することで、この白い斑点の問題の判定と対応策の提示を行ってくれるのです。
数十年農家に専従している熟練者でなくても、迅速に問題解決を図ることができます。高齢化、後継者対策や専門的な判断の補助など農業に必要な知識の習得期間の短縮に寄与しています。

Box Capture でスマートに働き方改革

先の例のような画像・写真と Box および IBM Watson との連携をよりシンプルに行っていくことができます。それを支援するのが Box Capture (キャプチャー)です。AppStore からアプリをスマートデバイスに無料でダウンロードして利用することができます。

Box Capture は、カメラや録音アプリです。
Box Capture を利用すると、iPhone などのアプリに保存することなく、直接 Box の指定したフォルダに写真や音声をアップすることができます。Box に入った後は、先の Visual Recognition で画像判別をしたり、タグ付けをしたりしていくことができます。

また、IBM Watson と連携をしなくても、リアルタイムに現場での写真を本部の方や遠隔地の方と共有することができますので、例えば建設現場や保守メンテナンスの現場写真を本部の方がレポートにまとめたり、技術の方が見て適切なアドバイスを即座にもしくは、並行作業で行ったりすることができます。個人だけでなく、チームでの働き方改革に寄与できるのではないでしょうか。

「働き方改革」成功のポイント

さて、これまで 3回の連載に渡って IBM Watson やコラボレーションツールおよびそれらの組み合わせによって「働き方改革」の事例や解決策の例をご案内してまいりましたが、最後に働き方改革成功のポイントを IBM での経験を元にご案内したいと思います。結論から申しますと、成功のポイントはツールの有効活用だけではありません。

以下の図にあるように領域 0 から 4 までの 5つの点を考え、対応する必要があります。

IT ツールやそれを利用する環境、スマートデバイスのような端末や外出先や自宅からアクセス、共有できるインフラ環境は、領域 1.2. ハード面としています。ここでは、領域3.4. のソフト面および領域 0 の組織風土・意識を整備する方法や IBM での例をご紹介いたします。

領域0. 組織風土・意識

「組織風土・意識」を整備するのはもしかすると最も難しいかもしれません。IBM Watsonを活用するにしても働き方改革を実践するにしても、情報・データ・ファイルなどこれらがナレッジとして活用されていく情報の元ネタが必要になります。まずこれらの情報がないと話になりません。「俺のものは俺のもの」としてみなさま各人の頭の中やPCの中にしまわれていては困ってしまいます。組織内に共有されてそれが活用の土台にあがっていくかが重要です。

IBMでの例としては、トップ自らが情報の重要性を訴えています。具体的には次のようなことを従業員に訴求しています。

「知識をどれだけシェアしているかが社員の勝ちを決める」

こんなふうに訴えかけられたら「俺のものは俺のもの」なんて言ってられませんよね。
トップ自らが情報の重要性を訴える、トップ自らが情報発信をするなどの行動が必要かつわかりやすい訴求方法ではないかと思います。

領域3.4.  ソフト面

「知識をどれだけシェアしているかが社員の価値を決める」と言われてもお客様情報や個人情報など何でも共有できるものでもありません。その辺りのルール整備も必要です。従業員が迷った時の指針となるものがあると安心して行動ができると思います。これも IBM を例に取りますが、IBM では BCG (ビジネス・コンダクト・ガイドライン=行動基準)を定めています。

内容は非常にシンプルでごくアタリマエのことが記述されていますが、IBM 従業員としての基本的な行動基準ですので、行動の拠り所として利用することができ、このようなものが有るというだけでも安心感があります。IBM 従業員は毎年この内容を学習して(クイズなどにも答えます(苦笑))同意し、サインをして働いています。こちらの BCG は外向けにも公開されていますので、参考にしてもらえればと思います。

『IBMビジネス・コンダクト・ガイドライン』(IBM企業行動基準)

最後に・・・

以上、IBM Watson が支援する「働き方改革」と題して身近な「働き方改革」をどのように実現できるかを例を交えて連載してまいりましたが何かヒントになるものはありましたでしょうか? 身近な「働き方改革」で最も重要なことは行動を起こすことかもしれません。みなさまのまわりでできることを何か少しでも実践してみませんか?

 

その他の記事

2025年12月24日

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

公開日:2025-12-24 こんにちは。てくさぽBLOGメンバーの和田です。 2025年11月26日に「Automation テクニカルワークショップ」第一回を開催しました。 本ワークショップは、2025年7月および9月に実施した「watsonx Orchestrate ハンズオンセミナー」に続く取り組みとして、IBM Automation製品群の中で弊社が注力しているAIOpsソリューションを中心に企画検討し、利用イメージがつきやすいInstanaのハンズオンを実施しました。 ハンズオンだけでなくワークショップ形式でのセッションを通じて、ITシステム運用の現場で直面する課題をどのように解決できるのか、Instanaを活用した具体的な方法を参加者同士が議論しました。また、セッションの最後には各チームごとに成果を発表・共有する場を設け、Instanaに対する理解を深めるとともに、参加者間の交流を促進することを目的としました。 本ブログでは、このテクニカルワークショップの内容について簡単にご紹介いたします。 目次 ワークショップアジェンダ Instana概要 Instanaハンズオン グループワーク まとめ お問い合わせ ワークショップアジェンダ ワークショップのアジェンダについては以下の通り実施いたしました。 IBM AIOpsソリューション概要 Instana 座学 Instana ハンズオン Instana最新情報 グループワーク IBM AIOpsソリューション概要では、IBMが取り揃えているAIOpsソリューションのラインナップと利用シーンをご紹介し、その中でもお客様のROIが高いお勧めのソリューションをピックアップしてご紹介しました。 また、Instana最新情報ではIBM様にご登壇いただき、DBMarlinとの連携やAIでの監視支援、LLMのトークン数を収集できる機能など最新アップデート情報をご紹介いただきました。 Instana概要 Instanaについては過去にこちらの記事でご説明しております。 今回はInstanaのAgentを導入することからハンズオンで実施しますので、Instana Agentがどのようにデータを収集するかについてご説明します。 InstanaはAgentのセンサー機能が監視対象を自動検出してデータ収集します。 Agent自体がセンサー機能を持っているわけではなく、Agentインストール後にセンサー機能をインストールし、そのセンサー機能で各コンポーネントを検出しデータを収集しています。 Instana Agentは収集したデータをInstana バックエンド(SaaSもしくは自己ホスト)に送信します。   Instanaハンズオン Instana Agentの導入からInstanaでの情報確認、障害発生時のエラー発生箇所確認をハンズオンで体験頂きました。 実施内容 環境の説明/ログイン Instana Agentのインストール インフラストラクチャー情報確認 アプリケーション設定/アプリケーション情報確認 アラートチャネル作成/アラート設定 障害注入/エラー発生箇所確認   今回のハンズオンではサンプルアプリケーションを導入してあるサーバーを参加人数分ご用意したので、参加者の方々全員がInstana Agentの導入を体験いただけました。 ハンズオンではInstana Agentの導入を行うためCLIでサーバーにログインいただきました。 普段CLIを利用されないかたもいらっしゃったのでログインに苦戦された方もいましたが、AgentのインストールはLinuxの場合ワンライナーで導入できるため、Agent導入はスムーズに行えてました。 実際にAgent導入したサーバの情報やアプリケーションの情報をみていただくことで、Instanaではどういった情報が表示されるのか、どういった操作感なのかを体験していただけました。 また、サンプルアプリケーションにエラーを発生させるスクリプトもご用意しましたので、実際にエラーが起きた場合正常時と比較しどのように見えるか、アラート設定をした場合、どのような通知がくるのかを体験いただきました。 その他のハンズオンについて詳しく知りたい方は、ブログの最後に記載している「お問い合わせ」までお気軽にご連絡ください。 グループワーク 今回、ハンズオンだけでなくITシステム運用の現場における課題を洗い出し、それらの課題を解決する手段としてInstanaがどう使えるかという観点でチームに分かれてグループワークを行いました。 1チーム4,5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。 当日上がった課題及びInstanaを活用することで改善できることをいくつかピックアップします。 運用の属人化がおきている 障害原因の特定までをInstanaがガイドしてくれるためどんな人でも対応できる ログの分析に時間がかかる Instanaの画面上でログの確認・分析ができるため時間短縮できる ご参加して頂いたパートナー様が携わっていらっしゃる業務や、業務の経験年数が異なることより多様な意見が出ておりました。 アドバイザーで参加いただいたIBM様も含め、各チーム貴重な意見交換をできるグループワークとなりました。 グループワークの感想について、「他の会社の意見が聞けてよかった」や、「Instanaを利用するシーンがより理解できた」といったような意見をいただきました。 まとめ このたび、Automation製品に関する初めてのワークショップを無事に開催することができ、安堵しております。 ご参加いただいた皆様からのアンケートでは、「はじめてInstanaに触れましたが、実際に障害が発生した際の挙動を見ることができたうえ、他社の方々との交流や意見交換の機会もあり、大変有意義な時間となりました」とのご意見をいただきました。このようなお声をいただけたことで、準備を重ねてきた甲斐があったと感じ、心より嬉しく思っております。 今後も、製品を実際に体験いただけるハンズオンや、参加者同士が交流・情報共有を行えるワークショップを継続的に開催してまいります。ご興味ある方は是非ご参加いただけますと幸いです。 また、「こんなことをやってほしい」「この製品を使ったワークショップをお願いしたい」といったご要望がございましたら、ぜひお気軽にお聞かせください。 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); }

2025年12月24日

【てくさぽBLOG】IBM watsonx OrchestrateでAIエージェント開発してみた(Part1)

こんにちは。てくさぽBLOGメンバーの高村です。 8月は「【てくさぽBLOG】IBM watsonx OrchestrateのADKを使ってみた」でADKの操作感や感想をご紹介しました。今回は、2025年6月のアップデート後のwatsonx OrchestrateのUIからエージェントを開発し、操作感や感想を2回に分けてご紹介いたします。なお、Part2ではエージェントのデモ動画もご紹介する予定ですのでぜひご期待ください! 目次 はじめに サンプルエージェントのシナリオ サンプルエージェント開発 さいごに お問い合わせ はじめに 6月のアップデートで、watsonx Orchestrateはメニュー構成・操作方法・機能名称が変更されました。例えば、従来「Skill」と呼ばれていたものが「Tool」に変更されています。Toolとは、AIエージェントが呼び出して実行するアクションの部品と考えて頂ければと思います。ユーザーがチャットへ自然言語で問い合わせると、AIエージェントは内容に応じて適切なツールを選択して実行します。これにより、生成AIによる要約や抽出などのテキスト処理だけでなく、外部システムやサービスと連携した処理も行うことができます。 その他の変更点については、「【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」内でもご紹介していますのをご参照ください。 サンプルエージェントのシナリオ サンプルエージェントのシナリオは、企画担当者が在庫商品を参照し、在庫情報に基づいて顧客へキャンペーンメールを送信する作業を想定しています。 通常は、担当者が在庫情報を確認するためにデータベースへログインし、目視でキャンペーン対象商品を選定したうえでメールの文面を作成することが想定されます。キャンペーンメール送信対象はSFAなどのシステムで確認し、メールツールを利用して送信します。振り返ると、データベース・SFA・メールツールと複数のシステムを利用し、対象商品の選定やメール内容を人力で考える必要があるため、作業は煩雑で時間と労力を要します。 watsonx Orchestrateを導入すると、AIエージェントが在庫情報と顧客情報の取得し、在庫の多い商品のキャンペーンメール文面をAIが作成し、メールの作成・送信までを一気通貫で実行することが可能です。 サンプルエージェントの開発 それではサンプルエージェントを開発します。開発ではIBM Cloud 上の watsonx Orchestrate、メールツール(Brevoに弊社アカウントを紐づけて利用)、SFA の Salesforce(弊社 Sandbox 環境)を利用します。 本記事Part1では図のピンクで囲った部分「Salesforceから顧客情報を取得」と「在庫情報の取得」をご紹介いたします。 watsonx Orchestrateへログイン・環境のご紹介 watsonx Orchestrateへのログイン方法は「【てくさぽBLOG】IBM watsonx Orchestrateを使ってみた(Part1)」をご参照ください。ログインすると下記のチャット画面に入ります。作成したAIエージェントをデプロイすると、このチャット画面から問い合わせをすることができます。 左上のメニューバーをクリックします。一番上の「Chat」をクリックすると前述のチャットインターフェース画面に遷移します。「Discover」をクリックするとwatsonx Orchestrateに事前定義されたエージェントやツールのカタログをみることができます。 「Discover」内の事前定義エージェント、ツールを簡単にご紹介します。TypeをAgentsに絞ります。事前定義エージェントとは、特定のシステムとの接続が定義されたエージェントが提供されており、環境接続設定を行うとすぐ利用することが可能です。(watsonx Orchestrateのプランによっては追加費用がかかるエージェントがございます。) TypeをToolsに絞ると特定システムで利用できるツールが提供されています。下記画面はSalesforceで利用できる事前定義ツールの一覧です。今回はSalesforceから顧客情報を取得するため「List accounts in Salesforce」と「List contacts in Salesforce」のツールを使用します。ツールの機能は下記になります。 List accounts in Salesforce:ユーザーの入力に基づき、Salesforceからアカウント情報を表示 List contacts in Salesforce:ユーザーの入力に基づき、Salesforce からアカウントの連絡先を表示 Salesforceとの接続設定 Salesforceの事前定義ツールを用いてエージェントが顧客情報を取得できるようにするため、はじめにSalesforceとの接続設定を行います。 1. Salesforce側設定(コンシュマー鍵と秘密鍵の生成) Salesforceへログインし、設定>外部クライアントアプリケーション>外部クライアントアプリケーションマネージャーをクリックします。コールバックURLは「https://ご使用リージョン/mfe_connectors/api/v1/agentic/oauth/_callback」と設定します。OAuth範囲は下記画面の通りを設定します。 コンシュマー鍵と秘密鍵をクリックし、生成されたコンシュマー鍵と秘密鍵をメモをしておきます。Salesforceの設定は以上です。 2. watsonx Orchestrate側設定(接続設定と接続確認) watsonx OrchestrateのメニューからManage>Connectionsをクリックします。 接続設定の一覧が表示されるのでSalesforceを探し、鉛筆マークをクリックします。 下記画面が表示されます。Draft環境、Live環境と環境を分けて設定することができます。今回はDraftで設定します。各項目には以下を値を入力します。 Server URL:Salesforce環境のURL TokenURL:Salesforce環境のURL/services/oauth2/token Authorization URL:Salesforce環境のURL/services/oauth2/authorize ClientID:Salesforceで取得したコンシュマー鍵 Client Secret:Salesforceで取得した秘密鍵 下にスクロールし、Credential typeを選択します。Member credentialsにするとユーザーは個人の認証情報を使用してアプリケーションにアクセスできます。ここではTeam credentialsにし、チームメンバーが資格情報を使用してアプリケーションにアクセスできるようにします。最後にConnectをクリックします。 Webブラウザが開き、Salesforceのログイン画面が表示されます。ユーザ名、パスワードを入力してログインします。 watsonx Orchestrateの画面に戻り、Connectedとなっていることを確認しSaveします。 下記の様にConnectされている状態で緑のチェックがついていることを確認します。 Salesforceとwatsonx Orchestrateの接続設定は完了です。 Salesforceの事前定義ツール構成 それではエージェントを作成し、Salesforceから顧客情報を呼び出すツールをエージェントに構成していきます。 メニューのBuildをクリックします。 Create agent +をクリックしてエージェント作成画面に入ります。 Nameには任意のエージェント名、Decriptionはエージェントの説明を入力します。最後にCreateをクリックします。 下記画面が表示されます。エージェントが使用するモデルを選択します。2025年12月時点はllama-3-2-90b-vision-instruct(Default)、llama-3-405b-instruct、GPT-OSS 120B-OpenAI(via Groq)が利用できます。Agent Development Kitからは外部のLLMを紐づけることも可能です。弊社環境はgpt-oss-120bを紐づけています。今回はGPT-OSS 120B-OpenAI(via Groq)を指定します。 下にスクロールします。Welcomeメッセージとクイックスタートプロンプトを設定することができます。今回はデフォルトのままにします。 Agent Styleを設定することができます。Agent styleとはユーザの要求に対してどのように理解、決定、タスクを完了するか定義するものです。現在は DefaultとReActの2種類から選択することができます。今回はDefaultを指定します。 なお、Voice modalityではユーザとのコミュニケーションに音声を利用することができますが、今回は利用しません。 KnowledgeはエージェントでRAGを実装することができます。後程設定します。 エージェントが使用するツールを設定します。Toolset欄のAdd tool+をクリックします。 以下画面が表示されるのでCatalogをクリックします。 Appsの中からSalesforceにチェックを入れます。右側にエージェントが使用できるSalesforceのツール一覧が表示されます。 List accounts in Salesforceを選択しAdd to agentをクリックします。同様にList contacts in Salesforceも追加します。 Toolsetの画面に戻ると以下の様にツールが登録されています。 Behaviorのセクションまで下にスクロールします。Behaviorではエージェントがユーザの要求に対してどのように反応し、応答するか振る舞いを定義します。以下のように振る舞いを定義します。 ここまで設定したところでエージェントの動きを確認します。検証ではデプロイはせず右画面のPreviewから確認したいと思います。 チャットに「アカウントリストを教えて」と入力します。しばらくするとエージェントが登録したList accounts in Salesforceを使用してSalesforceからアカウント情報を取得、回答してくれました。(企業名は検証用に疑似的に作成しています) 次に担当者の連絡先を知りたいので、チャットへ「D&Gソリューションのコンタクトリストを表示して」と問い合わせます。しばらくすると、エージェントが指定した企業名をキーに「List contacts in Salesforce」を実行し、担当者名と連絡先を回答してくれました。このように、ツール自体はSalesforceからアカウント情報やコンタクトリストを取得する機能ですが、チャットで指定した企業名をキーとして、エージェントが絞り込んで回答することができます。 Salesforceの事前定義ツールの構成は完了です。 Knowledgeの構成 エージェントが在庫データから情報検索できるようにKnowledgeを構成します。2025年12月時点、構成できるデータソースはwatsonx.dataのMilvus、Elasticserch、AstraDB、カスタムサービス、watsonx Orchestrateへ直接アップロードの6つです。ここではサンプルのCSVファイルを用意し、直接watsonx Orchestrateへアップロードします。 Knowledgeセクションまでスクロールし、Add source +をクリックします。 New knowledgeをクリックします。 Select sourceからUpload filesを選択してNextをクリックします。 CSVファイルをドラッグアンドドロップしてNextをクリックします。 NameにはKnowledgeの任意の名前を、Descriptionにはユーザーからどのような要求でKnowledgeを使用するかを入力します。最後にSaveをクリックします。 下記画面の通り、Knowledgeが作成されました。 PreviewからエージェントがKnowledgeを使用して回答できるか確認します。チャットから「在庫情報を表形式で回答して」と問い合わせると下記画面のようにKnowledgeのCSVファイルデータを参照して表形式で回答されました。 矢印をプルダウンすると参照先を確認することができます。 行数が多いため、「在庫の多い上位5件を表形式で回答して」と問い合わせます。しばらくすると数量の多い上位5件の商品を表形式で回答してくれました。在庫一覧の提示だけでなく、ユーザーの要求から、情報を絞り込んだ回答も可能であることが確認できました。 Knowledgeの構成は完了です。 さいごに Part1ではAIエージェントを作成し、Salesforce環境へ接続して事前定義ツールを用いて顧客情報を取得。さらに、在庫データをKnowledgeに構成してRAGを実装しました。 今回はSalesforceの事前定義ツールとして「List accounts in Salesforce」と「List contacts in Salesforce」を構成しました。各ツールはアカウントやコンタクト情報をリストする機能ですが、List accountsの結果をAIが受け取り、ユーザーが特定の企業を指定すると、その企業のコンタクト情報を回答できることが確認できました。また、Knowledgeでは在庫データを表形式で提示するだけでなく、在庫の多い上位5件の抽出などの絞り込みも可能で、エージェント的な振る舞いを確認できました。 Part 2では、在庫の多い商品を基にAIがキャンペーンメールを作成し、コンタクト宛に送信する機能をエージェントへ実装したいと思います! 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     .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); }

2025年12月24日

【てくさぽBLOG】IBM BobでRPG解析!複雑なロジックを一瞬で整理し、実務の即戦力に

こんにちは。てくさぽBLOGメンバー村上です。 今年の10月にIBM Teh Xchange 2025 Orlandoにて電撃発表された話題のIBM Bob はご存じですか? 今回は、IBM Bob をTech Preview版で検証している状況をタイムリーにお伝えいたします! 目次 IBM Bobってどんな製品? Explain機能を試してみた Explain機能の他社製品との比較 さいごに お問い合わせ IBM Bob ってどんな製品? IBM Bob は、2025年10月の IBM TechXchange 2025 Orlando で発表された AIエージェント型のIDE(統合開発環境)です。 単なるAIアシスタント開発を超え、ソフトウェア開発ライフサイクル全体を自律的に動かし、生産性と品質を大幅に向上させることができる製品です。 IBM Bobが得意なこと ソフトウェア開発とモダナイゼーションを変革 • 複数のモード (プラン、コード、質問、アドバンスド) を装備 • アプリケーション設計、コード説明、コード生成、テスト生成、ドキュメント作成 • 開発者の作業に応じて最適なLLMを選択 幅広い言語に対応 • RPG, COBOL, CL, SQL, DDS • Java, Python, JavaScript, TypeScript, Node.js, bash など IBM Bobを利用するメリット 「システムの理解」にかかるコストを戦略的投資へ転換 ・開発スピードが劇的に向上 ・エンジニアの業務時間の多くを占める「既存コードの解析」という非生産的な時間を、AIによって極小化 ・解析に費やしていた膨大な工数を、新しいビジネスモデルの構築や機能拡張へ再配置 プロジェクト内の知識共有(可視化) ・プロジェクトメンバー全員が常に「今、正しく動いている仕様」を共有できる ・新メンバーへの引継ぎが容易で立ち上がりが早くなる AIによる標準化でガバナンスの聞いた開発体制を実現 ・品質のばらつきを抑えエンタープライズレベルのガバナンスを維持し構築を支援   定型的な解析はBobに委ね、エンジニアはより高次元な創造性に知力を注ぐ。 そんな、互いの強みを活かし合える知的な相棒になってくれそうです! Explain機能を試してみた 検証の背景 今回、IBM i(AS400) で利用する言語、RPGにフォーカスして検証を行いました。 現在、多くの企業で課題となっているのが、IBM i(AS400)上で長年稼働し続けているRPGプログラムの保守・継承です。 IBM i はその堅牢性ゆえに、10年以上前に書かれたコードが一度も改修されずに現役で動き続けているケースも珍しくありません。 しかし、その代償として「詳細設計書が消失している」「担当SEが高齢化し仕様がブラックボックス化してしまいそう」という深刻な問題が浮上しています。 後継者不足も重なり、このままではシステムの維持そのものが危ぶまれる未来がすぐそこまで来ています。 そこで期待されるのが、AIの力による「リバースエンジニアリング」です。人力では途方もない時間と労力がかかる既存コードからの仕様解読をAIが肩代わりし、さらに「現役エンジニアがそのまま実務に使えるレベルの、精度の高い設計書」を書き出すことができれば、属人化の解消へ向けた大きな一歩となります。 IBM Bobには、主に以下の4つの強力な機能が備わっています。  - Explain(説明):プログラムを解析、説明  - Transform(変換):プログラミング言語のバージョンアップ、モダナイズ  - Refactor(リファクタリング):コードの構造を最適化、保守性の向上  - Generate(生成):プログラム・アプリケーションの作成 今回の検証は、上記の背景より「Explain(説明)」機能に主眼を置いています。 IBM Bobが複雑なRPGの構造をどこまで正しく理解し、実務に耐えうる高精度な詳細設計書を再現できるのかを検証しました。   検証内容 検証では、ローカルPCに保管した既存のRPGプログラムを対象に、IBM Bob がどこまで実務に即したアウトプットを出せるかを試しました。 【検証のステップ】 事前準備: RPGのプログラムが保管されているローカルフォルダを参照先として指定 基本操作: Bobのチャット画面にて、解析対象のRPGプログラムを指定し「プログラム詳細設計書」を作成するように日本語(自然言語)で指示 環境拡張: Bob内のメニュー「Extensions」から「Mermaid Chart」のPluginを導入。出力された構成図(Mermaid形式)をより視覚的に確認できる環境を準備。 【検証の結果】 検証を通じて驚かされたのは、Bobの解読の速さと正確さです。 RPG特有の複雑な指標や深いネスト構造であっても、ロジックの骨組みが明瞭に描き出されており、要点が紐解かれるような丁寧さと平易さを兼ね備えたアウトプットとして提示されました。そして、文章による解説に加え、Mermaid図によって視覚的に補完されたフローは非常に分かりやすく、文字だけでは追い切れない処理の全体像を一目で把握することが可能となりました。 Bobで作成したプログラム詳細設計書は、これまで他社のAIツールを試しては『実務で使うにはまだ早い』と限界を感じてきた熟練の技術者さえも、思わず目を見張るほどの解析精度でした。 そして、Bobのチャット画面で指示を出す際の「Enhance Prompt(プロンプト強化)」ボタンは非常に便利でした。 「Enhance Prompt」ボタンは、指示内容をAIが解釈し、より精度の高い回答を引き出すために最適なプロンプトへと補ってくれます。 これにより、AIへの指示出しに慣れていない技術者でも、簡単に質の高い設計書を作成することができそうです。 今後の検証 現在、プログラム設計書作成の次のステップとして、作成したプログラム詳細設計書を利用してコード生成(Generate)やコード改修(Refactor)を行う検証を実施しています。 これにより、コードに直接手を入れなくても、詳細設計書の一部分を人間の言葉で直すだけでコード側に修正が及ぶようにできると考えております。 また、人間が気付かない関連している他のプログラムコードの修正箇所も気付いてくれるかもしれません。 また、Bobのチャット画面で、回答の精度を最大化するために、チャットモード(※)を切り替えた検証も行っており、Bobと対話しながら特定箇所を修正・作成することも試行しています。 ※「チャットモード」のおススメ利用シーン(Bob自身に聞いてみました)  - Code: コード作成・修正時  - Plan: 設計・計画立案時  - Ask: 質問・説明が欲しい時  - Advanced: 複雑なコード実装時 Explain機能の他社製品との比較 さて、チーム内では他社製品も交えた横並びの比較検証を進めています。 同じ指示(プロンプト)を出し、コード解説の深さや図解の分かりやすさをプログラム詳細設計書(Explain機能)作成の観点で比較しましたのでご紹介します。 項目 IBM Bob A社製品 B社製品 解析制度と網羅性 ◎ 高度な構造解析と高精度な図解 〇 基本情報の列挙と標準的な図解 〇基本値の抽出がメイン 可読性・理解しやすさ ◎ 豊富な図解量と手順レベルの解説 〇 簡潔な説明(Bobに比べ情報不足) △ パラメータの羅列に近い 柔軟性・拡張性 ◎ 任意フォルダ参照・MCP連携に対応 〇 MCP連携対応 〇 MCP連携対応 総合判定 ◎ 〇 〇 ※入力するプロンプトの内容によって得られる結果が異なる場合があります 今後、Generate機能やTransform機能でも比較検証を続けてみたいと思います。 さいごに 私自身、Bobに出会ってその賢さに驚かされましたが、今では複雑なコードを健気に読み解いてくれるBobが、どこか可愛らしい相棒のようにも感じています。 今回の検証を通じて、あまりに古すぎて誰も手を付けたがらなかったRPGプログラムも、決して攻略不可能なものではないと確信しました。 Bobという頼れる相棒がいれば、眠っていた過去の遺産は必ず未来の資産へと変えられます。 皆様もぜひ、この新しい開発の形を体感してみてください。 Tech Preview版 申し込みURL: https://ibm.biz/Try-Bob 末筆ながら、本年も「てくさぽBLOG」を見てくださりありがとうございました。 新しい年が、皆様にとってさらなる飛躍の年となりますよう心よりお祈り申し上げます。 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; 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); }

2025年12月23日

ポストVMwareに有力な選択肢
OpenShiftと IBM Fusionで実現する次世代インフラ基盤

公開日:2025-12-23 ブロードコムによる買収以降、ライセンスモデルの変更で大きなコスト増が懸念されるVMwareライセンス再編。多くの企業が対応に頭を悩ませています。そうした中、ポストVMwareとして注目したいのは、Red Hat OpenShift Virtualization Engineを軸にした新しい仮想化基盤です。 仮想マシンがそのまま移行できるだけでなく、コンテナ環境へとモダナイズもでき、IBM Fusion Softwareと合わせて利用することで、コンテナ・VM・データをスマートに統合管理できます。加えて、ビジネスへの集中度を高めたいのであれば、ハードウェア一体型のIBM Fusion HCIも強力な選択肢です。 今回は、日本アイ・ビー・エム(以下、IBM)倉橋 氏をお迎えし、これからのインフラ基盤が実現すべき方向性についてお話を伺いました。 出席者 ゲスト 日本アイ・ビー・エム株式会社テクノロジー事業本部ストレージ・テクニカル・セールス 第二部長 倉橋 輝彦 氏 インタビュアー エヌアイシー・パートナーズ株式会社技術企画本部テクニカル・サポート部部長 広橋 稔 多くの企業を悩ませているVMwareライセンス再編 広橋: ブロードコムのVMware買収によってライセンス体系が変更になり、その結果インフラコストが高くなるVMwareライセンス再編が大きな話題となっています。コスト負担を軽減したいVMwareユーザー企業は、さまざまな角度から移行先を模索されています。 倉橋氏: ここ最近のシステムインフラのテーマというのは、大きく二つあると思います。一つはインフラをどのようにモダンなものにしていくか、アップデートしていくかというものです。“攻めのインフラ”といえるもので、たとえばコンテナ化がそれにあたり、これはある意味時流だと思います。 もう一つが、外的な要因で再考を余儀なくされることになったVMwareライセンス再編で、このインフラを持つお客様の中では、喫緊に解決したい課題ランキングに必ず入るものになっています。 お客様にとって、より強い動機となるのは後者です。VMwareをそのまま残すのか、それとも他のものに移るのか、今後の方向性を考える中、様々ある選択肢の中の一つにRed Hat OpenShiftがあります。 広橋: Red Hat OpenShiftというと、コンテナというイメージがあります。仮想マシンを動かしているお客様にとって、一足飛びにコンテナへ移るのは敷居が高くないでしょうか。 倉橋氏: あまり知られていないのですが、Red Hat OpenShiftは仮想マシンも動かせるんですよ。Red Hat OpenShift Virtualization Engine(以下、OVE)という新エディションが2025年の初めにリリースされており、これが仮想マシン運用に特化したソフトウェアになります。仮想マシン (VM) のデプロイ、管理、スケーリングに必要な、Red Hat OpenShift の実績ある仮想化機能を提供します。VM ワークロードに特化し最適化されたソリューションにより、必要な機能だけを購入していただけます。VMware環境からの仮想マシンの移行ツールも提供しています。OVEは仮想化基盤としてコスト最適化を狙える選択肢と言えます。 広橋: それなら、「コストを下げながら、そのままの形でどこかへ移れないか」と考えておられるお客様に向いたインフラ環境といえますね。 倉橋氏: その通りです。しかも、OVEは、Red Hat OpenShift Container Platform(以下、OCP)などの上位のエディションへアップグレードすることも可能です。とりあえず仮想化基盤のまま移行するけれども、ひと段落したらモダンな環境にアップデートさせていきたい、つまり“攻めのインフラ”に転じたいという意向をお持ちの場合も多いかと思います。OpenShiftであればハードウェア構成変更、および上位エディションへ変更するためのソフトウェア・インストールの必要がなく、OCPのコアベースのサブスクリプションを追加購入するだけで、コンテナが利用できるようになります。しかも、仮想マシンも、コンテナも、同一コンソール上で管理を行えます。コンテナ開発・運用が習熟してきて、もっとコンテナ展開を進めたいということであれば、OCPベアメタル・ライセンスを購入することで、単一OCPクラスターを構成することもできます(図1) 図1 ”仮想マシンのみ”からコンテナ利用環境へのモダナイゼーション 広橋: インフラの段階的な成長が見込めるというのは良いアイデアですね。 IBM Fusion SoftwareがOVE利用をスマート化 倉橋氏: また、OVEの利用においては、好相性といえる統合ストレージ/データサービスに、IBM Fusion Software があります。OpenShiftに統合されたストレージが利用でき、優れたバックアップ及びリストア機能を有しています。最近、またランサムウェア攻撃が激化していますが、ランサムウェア対策ではデータバックアップが非常に重要な要素です。きちんとバックアップを取って、いざというときはそれを迅速にリストアしてシステム復旧するというアクションが求められる中、Fusionであればバックアップを簡単に取得・リストアできます。特に、IBM Fusion Softwareの管理画面はOpenShiftの中に統合されており、仮想マシンは仮想マシン、ストレージはストレージと、運用が分かれることはなく、一体化した中でオペレーションできるというのが大きなメリットの一つです。 もう少し詳しく説明すると、OpenShift専用ストレージとして働く仕組みとして、Fusion Data Foundation(以下、FDF)というものを持っています。これが内蔵ディスクを使ってストレージを作り出します。冗長化機能に優れており、1台のサーバーに何か障害が発生しても、データは常に複製されているため、問題なくデータを使い続けられます。 また、サーバー内蔵ディスクではなく、外付けのストレージ装置を接続する 3Tier 構成も可能です(Fusion Access)。 IBM Fusion Software はストレージ容量だけを拡張したい、サーバー資源とストレージは分離したい、といったご要望にも応えられます。 広橋: IBM Fusion Softwareを“合わせ使い”すると、OVEでストレージ周りが運用管理しやすくなるのですね。 ビジネスに集中したいならIBM Fusion HCI 広橋: 先ほどお話がありましたが、お客様が将来的にコンテナ環境へのモダナイゼーションを考えておられるとします。お客様自身でコンテナ技術を習得されるのはなかなか難しいのではないでしょうか。 倉橋氏: 確かにそうかもしれません。目指しているのはビジネスのDXであって、別にコンテナ技術が習得したいわけではないと考えるお客様もおられると思います。IBMでは、そういうニーズを酌んでソフトウェアだけで提供するのではなく、ハードウェア一体型のIBM Fusion HCIというソリューションも用意しています。 これは、ストレージ・コンピュート・ネットワークを一体化し、コンテナ環境をオンプレミスで素早く、かつ本番運用レベルで立ち上げられるよう設計されたHCIで、OpenShiftとFusionが同梱されており、ワンパッケージでお客様先にラックマウント、動作検証済みの状態で提供されます。お客様のメリットとしては、設計・構築に時間をかけることなくすぐに使い出せること、ハードウェア、ソフトウェアどちらの問い合わせにおいてもIBMがワンストップの窓口となります。また、IBM Fusion HCI はGPUを搭載するサーバーも選択可能であり、日本国内でAI基盤としての活用事例が増えつつあります。AIとデータのプラットフォームIBM watsonx を動かすために最適化された統合基盤としても位置づけられており、AIモデル実行、データクエリ、AI開発などをオンプレミスで、なおかつ高性能/可用性を持って運用したいという場合に、非常に有力な候補となります。すでにリファレンスモデルがいくつも誕生しており、「こういう使い方をすると有効」ということもどんどんわかってきています。 広橋: すぐさまAIに取り組めるというのは魅力的です。OVE+IBM Fusion Softwareで展開する場合、HCIとして手に入れる場合、それぞれメリット、デメリットはどうなりますか。 倉橋氏: ソフトウェアだけの場合のメリットは、それが稼働する場所を自由に選択できることが一番大きいと思います。好きなハードウェアを選んでいただけますし、クラウドへ移行するというパターンもあると思います。ただし、Openshift の導入、動作検証は、お客様またはIBMビジネス・パートナー様の作業範疇となり(*1)、Openshift のスキルが前提となります。(*1).選択肢としてIBMビジネス・パートナー様やIBMの有償サービスもあります それに対して、IBM Fusion HCIはワンパッケージでお届けでき、ハードウェアもIBMが責任を持ってサポートできるため、お客様は利用することに集中していただけます。他のHCIでコンテナ環境を構築するのに比べ、コストメリットも高いと思います。オンプレミスであるため、パフォーマンスやセキュリティの観点から、クラウドには持っていけないAI/分析用途にも向いています。その一方で、IBM Fusion HCIとして提供しているHWから選択する必要があります。なお、IBM Fusion HCIはGPUの搭載が可能であり、サーバーの選択肢を増やしています。 図2 OVE+IBM Fusion Software VS IBM Fusion HCI 広橋: IBM Fusion HCIは、以前は最小構成がIAサーバー6台だったのが3台になり、PoCプロジェクトなどが行いやすくなり、お勧めしやすくなりました。 インフラの未来に思いを馳せて、動き出しましょう 広橋: こうして見ると、「まずは仮想化基盤を移せれば良い」「VMwareからの移行でインフラコストの最適化を図りたい」というお客様には、OVE+IBM Fusion Softwareでの提案が、「すでにコンテナ移行を見据えている」「AIを積極的に使っていきたい」というお客様には、IBM Fusion HCIでの提案が適しているようですね。日本のお客様の現状を考えると、前者の方がより当社の貢献機会が多そうです。IBM公式のラボ環境であるIBM Technology Zoneを有効活用して、提案活動を進めていきたいと思います。 図3 モダナイゼーションに最適な次世代プラットフォームIBM Fusion 倉橋氏: 情報提供という観点では、日本IBMのストレージチームが立ち上げたCommunityサイト IBM TechXchange Japan Storage User Communityというものもあります。そこには、IBM Fusion SoftwareやOpenShift Virtualizationのデモ動画を豊富に掲載しており、例えば、仮想マシンの作成方法や、OpenShiftを購入すると無償で同梱されるマイグレーションツールを使ったデータ移行方法など、パートナー企業様やユーザー企業様で便利に活用いただけるtipsを提供していますので、こちらもご活用いただければと思います。 広橋: 最後に、VMwareライセンス再編に立ち向かわれているお客様にメッセージをお願いします。 倉橋氏: 続けるか、辞めるのか。辞めるとしたら次をどうするのか。選択肢はたくさんあると思います。ここで一度、インフラの未来に思いを馳せて、じっくり考えていただくことが一つの起点になるのではなると思います。 そうしていただくと、現状を維持するだけではない、例えば、もう少しスマートな環境が欲しい、AI強者になりたいなど、“攻めのインフラ”についてお考えが浮かぶのではないかと思います。その“攻め”の部分に、OpenShiftやIBM Fusionは最適な仕組みであると確信しています。ぜひそうした取り組みをパートナー企業さまとともにご一緒させていただきたく、ご質問、議論の場など、何なりとお申し付けいただければと思います。 広橋: ありがとうございました。 .recommend-list{ margin-top: 0px; } ol.recommend-list li { color: #9b9b9b; } #recommend{ font-family: "Noto Sans Japanese"; font-size: 16px; font-weight: 700; color: #9b9b9b; border: none; padding: 0; margin-bottom: 10px; } .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%; 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