2020年03月

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【てくさぽBLOG】IBM CloudでAI(機械学習)を体験してみた

こんにちは。
てくさぽBLOGメンバーの高村です。

いきなりですが、AIと聞いてどのようなイメージをお持ちでしょうか?

“人間と同じ様に意識や思考を持ったロボット”や”質問に対して答えてくれる製品”など、様々に思いつかれるのではないでしょうか。

AIの定義は定まっておりませんが、最近は大きく2つに分けることができると言われています。

1つ目は「強いAI」と言われ、前述に挙げた人間と同じ意識や思考をもつ人工知能です。現在のAI製品はこの「強いAI」に まだ至っていないと言われています。

2つ目は「弱いAI」です。「強いAI」に対して意識や思考を持たず、人間の知能の一部に特化した機能を実現します。視覚による画像処理や質問に対する回答、分類が該当します。昨年11月に掲載された「【てくさぽBLOG】H2O Driverless AIを使ってみた」のH2O Driverless AIは「弱いAI」になります。

今回のブログはこの「弱いAI」に分類される、機械学習(Machine Learning)をIBM Cloud上でデモを体験しましたのでリポートしたいと思います。

機械学習 -Machine Learning-

AIの話をしていると”ML”や”DL”という単語を耳にします。”ML”とはMachine Learningの略(以下ML)、”DL”はDeep Learningの略(以下DL)になります。どちらも冒頭で説明した「弱いAI」に分類されますが、簡単に説明します。

MLとは沢山のデータを基にアルゴリズムを使用してパターンや特徴を見つけ予測を行います。図1の様に、分析するデータの状況によってMLは大きく「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3種に分けられます。

図1:機械学習の分類

(出典:クラウドオンライン道場資料 Cloud Online dojo_WatsonStudio_20191209.pdf  P12)

「教師あり学習」「教師なし学習」は統計学に基づいた「統計的機械学習」が一般的です。よって回帰分析、分類分析、クラスター分析など統計の知識が必要になります。一方「強化学習」は入力されたデータから何らか行動し、それに対して報酬(評価)が与えられ試行錯誤し、より良い行動の選択をしていく学習方法になります。(参考資料:総務省 ICTスキル総合習得教材 [コース3]データ分析 3-5:人工知能と機械学習)

これから行うMLデモはIBM Cloud Watson Studioの機能の一つ「機械学習用GUI ツール(以下Auto AI)」を使用します。Auto AIは「教師あり学習」になり、「回帰」「分類」をプログラミング無しで実行することができます。

一方DLはMLと別のものと思われがちですが、MLで使用するアルゴリズムの1つを指します。人間の脳神経の仕組みを応用して作られたアルゴリズムにより非構造化データ(画像やスピーチなど)を処理するようコンピューターを訓練します。製品化の例を挙げると、公共施設での顔認証システムなどがDLを応用したシステムとなっています。図2はAI,ML,DLの関係を表したものです。DLはMLの一部であることがわかります。

図2:AI,ML,DLの関係図

IBM CloudでMLデモを体験してみた

 1.MLデモの概要

IBM Cloud Watson StudioのAuto AIを使用してデモを行います。Auto AIはデータの前処理、機械学習モデル(以下Auto AIモデル)の選定、特徴量の最適化などを自動的に行うことができます。

今回のデモは図3の流れで行います。まずWatson Studioでプロジェクト、サービスを作成します。次にcsvファイルのデータをアップロードします。サービスを実行するとAuto AIが自動でAuto AIモデルを作成します。最後に作成されたモデルをデプロイし、テストを行います。

図3:MLデモの流れ

2.IBM Cloudのアカウント取得

今回のデモはIBM Cloudのライトアカウント(無料)で行うことができます。まずライトアカウントを取得しましょう。ライトアカウントならクレジットカード不要で、期間無制限でWatson含めた多数のAPIとサービスが無料で使用できます。取得方法はこちらのIBM Cloudのライトアカウントを作成しよう- IBM Developer チャンネル-をご参照ください。

3.デモの実行

3-1.データ準備

デモで使用する架空の電話会社の顧客データ「customer_churn.csv」をURLからダウンロードし、自分の 作業端末 に保存します。このデータは顧客の属性と契約を解約したかしないか(CHURN)があります。このデータから顧客の属性とCHURNを予測するモデルを作成します。

3-2.Watson Studioプロジェクト、サービス作成

それでは、デモをやってみます。

まずIBM Cloudにログインします。「カタログ」から地域をダラスにし、「Watson Studio Lite」を選択します。左上のダッシュボードのサービスからWatson Studioのサービスを選択、「Get Started」をクリックしてWatson Studioを起動します。

次にプロジェクトを作成します。「Create a Project」「Create an empty project」をクリックします。任意のプロジェクト名を入力します。「Select Storage Service」の「Add」をクリックし、Cloud Object Storageの画面に入ります。Liteが選択されていることを確認して「Create」をクリックします。これでプロジェクトが作成できました。

次にサービスを作成します。Settingから「+Add Services」をクリックしてWatsonを選択します。Machine Learningの「Add」をクリックし、Liteが選択されていることを確認、「Create」をクリックします。Confirm画面でダラスが選択されていることを確認して「Confirm」をクリックします。Settingの画面に戻り、追加したサービスのインスタンスが追加されていることを確認します。

3-3.Auto AIモデルの作成

いよいよAuto AIモデルを作成します。「Add to Project」をクリックし、「Auto AI experiment」をクリックします。Asset nameに”Churn Analysis”と入力し、自分のWatson Machine Learning Service Instance がセットされているのを確認して「Create」 をクリックします。

ダウンロードした「customer_churn.csv」をドラッグ&ドロップしてデータをアップロードします。「Select column to predict 」から予測したい項目で「CHURN 」を選択します。「Run experiment 」をクリックして、モデル作成を開始します。

モデルは複数のステップを経て4つのモデルを生成します。「Run Finished」が表示されるまで待ちます。1、2分でしょうか。下にスクロールするとモデルが作成されています。一番上のモデルが最もよいモデルとなっています。

このモデルの評価基準は変更でき画面は”ROC AUC”という基準で「1」に近いほど判別能が高いことを示しています。

一番上のモデル「Pipeline1」を保存します。「Save as model」をクリックし、Model name を “Churn Analysis Model “に変更して、「 Save 」ボタンをクリックします。

3-4.モデルのデプロイとテスト

最後に出来上がったモデルをデプロイして、テストを行います。先ほど保存したChurn Analysis Modelの画面から「Deployments」タブをクリック、「Add Deployment+」をクリックします。Name に”Churn model deployment ”と入力後、「 Save 」ボタンをクリックします。

STATUS が Initializing からready に変わったら「 Churn model deployment 」をクリックします。

「Test」タブをクリックします。今回のテストはJSONで入力します。テキストのマークをクリックして右画面のJSON構文を入力します。この構文は記された属性が契約を解約したかしないかをモデルに判別させます。入力後「Predict」をクリックします。

「Predict」をクリックすると右側に予測結果が表示されます。この場合はF(解約しない)と表示されました。

今回はJSON構文の入力で分析を試みましたがフォーム欄(ID,Genderなどの欄)に直接データを入れても分析できます。JSON構文の経験が無い方でも簡単に操作できますね。

MLデモを体験してみて

はじめてIBM CloudでMLを体験してみました。複雑な作業なんだろうな…と思っていたのですが、準備するものは作業端末と分析したいデータ(csvファイル)で難しいインストールや設定作業はありませんでした。任意のファイル名の入力と「Add」や「Start」を押すだけでAuto AIモデルが作れてしまいます。

作業もサクッと進みこんなに簡単でいいのかと思ってしまいましたが、この容易さがIBM Cloudサービスの良いところだと思います。オンプレミス製品ではH2O DriverlessAIやIBM製品のPowerAI Visionなどがありますが環境準備、インストール、設定作業が発生します。もちろんオンプレミス製品の良いところもありますが、作業工数に余裕が無い、技術者が不足しているなどの課題がございましたら是非IBM Cloud Watson Studioをお試しください。

まとめ

今回はIBM Cloud Watson Studioの機能の一つであるAuto AIを体験しました。上述しましたが操作の容易さ、便利さに驚きました。

ところでWatson StudioはAuto AIの他にも多くの機能が提供されています。Auto AIは「データ分析」のフェーズで使用する機能ですが、その前段階の「データベースアクセス、データ蓄積」、「データ加工」のフェーズにおいても複数の機能が提供されています。また「データ分析」の機能ではAuto AIの他、SPSS ModelerやCognos Serviceなどのラインナップがあり、目的にあったツールを使用することができます。

分析プロセスの「データベースアクセス、データ蓄積」「データ加工」「データ分析」は、少し前まではフェーズ毎に使用ツールが分かれ異なる環境で作業しなければいけませんでした。図4の通り、Watson Studioではこの3フェーズを1つの環境上で使用することができ、作業効率の向上が期待できます。

図4:Watson Studio 概念図

(出典:クラウドオンライン道場資料 Cloud Online dojo_WatsonStudio_20191209.pdf P17)

「時間が無い、技術者も不足している」「CloudでAIなんて難しい!」と思っている方がいらっしゃいましたら是非一度IBM CloudでAIを体験してみてください。「思った以上に簡単、便利!これならお客様の要件にマッチするかも」と感じて頂ければ幸いです。

 

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-Mailnicp_support@NIandC.co.jp

 

 

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2025年07月11日

【参加レポート】Domino Hub 2025

公開日:2025-07-11 みなさまこんにちは。ソリューション企画部 松田です。 2025年6月19日・20日と2日間に渡って開催された「Domino Hub 2025」に参加しました。これは HCL Ambassador有志が企画・実行する Dominoコミュニティイベントです。去年に続き、今回が3回目の開催となります。 昨年同様、今回もエヌアイシー・パートナーズはスポンサーとしてご支援させていただき、両日参加いたしました。そのレポートをお送りします。 目次 イベント概要 セッション内容 - Domino 14.5 リリース 特徴的機能とライセンス改定 -ロードマップ -お客様事例:曽根田工業様 最後に 関連情報 お問い合わせ イベント概要 「Domino Hub」は、HCL Ambassadorが主宰となり、Dominoの利用者、開発者、ソリューションベンダーが一堂に会するコミュニティイベントです。今回は1日目がオンライン、2日目はオンサイトのみの開催でした。 特に2日目は参加率が非常に高かったとのことで、会場も大変盛況でした。結婚式場としても使われている今回の会場は、中庭から陽の光が差し込み、解放感があるラグジュアリーな空間で、一般的なビジネスミーティングよりも上質な雰囲気が感じられました。 併せて展示ブースも設置され、Dominoアプリケーションがスマートフォンやブラウザで使えるようになる「HCL Nomad」などのHCL製品とともに、様々なビジネスパートナー様の多彩な関連製品が数多く展示・紹介されていました。 セッション内容 2日間で全22セッションが行われました。セッションはHCLをはじめ、HCL Ambassadorから、様々な開発ベンダー、製品ベンダー、エンドユーザーからの事例紹介などのセッション、そしてパネルディスカッションがありました。まずHCLからのセッション内でのトピックをお伝えします。機能のみならずライセンスまわりで大きなニュースもありました。 Domino 14.5 リリース 特徴的機能とライセンス改定 Domino Hubの2日前、2025年6月17日にリリースされました。 Domino IQ 特徴的な機能で最も注目すべき、今回もご説明に時間を割かれていたのが「Domino IQ」です。 一言で言えば「Domino内にローカルでLLMを持たせ、蓄積されてきたDominoアプリ内の情報も取り込み、セキュアな環境で生成AIを用いた業務を実現する」ものです。 企業内業務で生成AIをどのように実装し利用していくかは今、皆様の大きな関心事項であられると思います。自社のDomino環境内で、Dominoアプリケーションを用い、Notesクライアントからそれが実現できることになります。 (画像クリックで拡大) Nomad for Web COM対応 またNomad for WebがCOMに対応したことにより、これまではNotesクライアントだけでしかできなかったExcelやPowerPointを埋め込んだDiminoアプリもブラウザから利用できるようになりました。 ライセンスダッシュボード:DLAUの統合 これまでGitHubからダウンロードしてセットアップしていたDomino License Analysis Utility (DLAU)がDomino内にデフォルトで統合され、The Domino License Administration (DLA) となりました。 (画像クリックで拡大) ライセンス改定 そしてライセンスにも大きなベネフィットが付加されました。CCB Termライセンスにはこれまで「Domino Leapで5アプリケーションまで開発・利用が可能」という権利が含まれていましたが、2025年7月1日からその制限がなくなりました。すなわち「2025年7月1日以後有効なCCB Termライセンスをお持ちのお客様は、Domino Leapのフル機能が利用できる」となります。 同時に、Domino Leapライセンスの利用範囲であるHCL Enterprise Integrator(HEI)の利用権利も含まれます。これでCCB Termライセンスのみで、追加費用なく「ブラウザによるノーコード/ローコード開発」「基幹業務とDominoアプリケーションの連携」が可能になります。 さらにCCB Termで利用できるSametime Chatで添付ファイルと画像添付も可能になりました。 ロードマップ Domino、Notes、Verse、Nomadなど各ソリューションについてのロードマップも紹介されました。先々の計画は出てこないものですが、このようにHCLから明確に提示されることにより、Dominoをお使いのお客様はこれからも安心して利用を継続していただけると思います。 Dominoのロードマップ(画像クリックで拡大) Notesのロードマップ(画像クリックで拡大) Nomad, VerseといったエンドユーザーのUI部分が短期間でバージョンアップされていく。(画像クリックで拡大) お客様事例:曽根田工業 様 Dominoユーザーの有限会社曽根田工業 代表取締役 曽根田 直樹 様より、Domino事例のご講演がありました。曽根田様は2001年に静岡県磐田市で個人で企業され、切削機械の刃物を製造されています。曽根田様のお話で非常に興味深かった部分を抜粋致します。 "独立・起業するにあたり、前職で使っていたNotes/Dominoを自社でも使うことにした。現在は大手メーカーからの発注依頼や過去に作った品番の再発注など数多く受けており、当時のCAD/CAMのデータや販売管理データなどをDominoに入れて運用している。 オンプレミス環境のリスクやセキュリティ、IT技術のトレンドに合わせてクラウド化を検討した場合、Dominoからは離れたほうがいいのではないか?と思い、他社SaaS製品も検討しトライアルで利用登録をした。 しばらく触れずにいたところ、アカウント情報に登録していた支払い口座から利用料の引き落としがされていなかったためアカウントが凍結、さらに保存していたデータも突然消去されてしまっていた。支払いが滞っただけで中身まで削除されてしまうようなシステムには会社の大事な資産であるデータを載せられないので、「Dominoを『やめることを止める』判断」をした。" Dominoから他製品への移行を検討され断念されるお客様は多く、その理由は「Dominoの業務アプリケーションを、サービス内容を落とさずに別プラットフォームに移行することがはなはだ困難である」ということをよくお聞きしますが、この点にも意外な理由が潜んでいました。 最後に 初の2年連続開催となった今年のDominoHubは、コミュニティの力を象徴するかのような盛り上がりを見せました。14.5のリリース、生成AIの実装、ライセンス強化など、今後のDominoの発展を確信させる要素が数多く披露されたほか、実際のユーザー事例も非常に示唆に富むものでした。加えてロードマップの提示による未来への安心感も得られました。 DominoHubは単なる情報共有の場に留まらず、技術、コミュニティ、そしてビジネスの未来を交差させる特別な場となっています。これからもこのような取り組みが継続していき、多くのDominoユーザー、デベロッパー、そして販売パートナーが更なる価値を引き出していけることを楽しみにしています。これからもDominoと私たちの未来を築いていきましょう。 関連情報 「Domino Hub」大阪開催 Domino Hubは、2025年9月18日に大阪でのオンサイト開催が決定致しました。詳細およびお申し込みについては、こちらのリンクからご確認ください。 お問い合わせ エヌアイシー・パートナーズ株式会社E-mail:voice_partners@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; } figcaption { color: #7c7f78; font-size: smaller; }

2025年06月26日

次世代型のインフラ構築を実現するIBM Fusion HCIがクラウドシフトを加速

公開日:2025-06-26 クラウドファースト時代となり、企業のインフラ構築においてもクラウドネイティブなアーキテクチャをめざす潮流が高まりつつあります。なかでも重要な技術とされるのが、コンテナベースの基盤づくりで、アプリケーションをコンテナ化できれば、その移植性や効率性、スケーラビリティなどが大きく高まり、ビジネスの展開を高速化できると期待が集まっています。 しかし、基盤のコンテナ化は、これまでのシステム構築のあり方と大きく“作法”が異なり、専門のナレッジやスキルが求められます。ただでさえ IT人材が不足している今日、一朝一夕に移行するのは難しく、この点が多くの企業にとって大きなジレンマとなっています。 貴社においても、 「クラウド移行は進めたものの、残るオンプレミスシステムとどう連携させればいいのか」 「自社で腰を据えてAI活用に取り組みたいが、社内リソースが足りない」 などのお悩みはないでしょうか。 今回は、企業が課題を抱えがちな次世代型のインフラ構築をあっさり実現するソリューションIBM Fusion HCIを紹介します。 目次 インフラ基盤が抱える課題 IBM Fusion HCIの概要 インフラ基盤が抱える課題への最適策 IBM Fusion HCIを利用したユースケース 次世代のインフラ基盤への鍵を握るIBM Fusion HCI お問い合わせ インフラ基盤が抱える課題 今日、企業情報システムのインフラ基盤は様々な意味で岐路に立っているといえます。これまで同様の手法では、刻一刻と変化し続けるビジネス環境を受けとめきれず企業競争力を低下させる恐れもあります。 例えば、具体的な危惧の内容として次のようなものがあります。 1. クラウドネイティブなアーキテクチャ導入の高い難易度 クラウドネイティブなアーキテクチャは柔軟性やスケーラビリティを重視した設計手法で、ビジネススピードの向上にも貢献します。しかしその導入には既存のシステムとは手法が異なるため、互換性確保や高度な専門知識を持つ人材の確保といった点に障壁があります。また、従来型の開発手法から移行する際には、文化的変革や技術的理解のギャップが課題になっています。結果、プロジェクトを立ち上げたものの頓挫してしまった、というケースも発生しています。 2. マルチクラウド戦略を推進する上での壁 マルチクラウド戦略とは複数のクラウドサービスを使い分けることで、効率的なリソース管理やリスク分散を実現することを指します。多くの企業が「オンプレとクラウドを統合」または「複数のクラウド環境を最適化」したいと考えています。 しかし、相互接続性やデータ移動に大きな課題があります。また、異なるプロバイダ間での運用調整やコスト管理の複雑化も実践の妨げになりがちです。特に、各クラウド特有の設計要件への対応やパブリッククラウドとプライベートクラウド間のデータ連携には多くのリソースとノウハウが必要です。 3. 自社AIワークロードの拡大 AIワークロードの拡大は、迅速なデータ処理や大量データ解析を可能にします。しかし、これに伴って高性能なインフラ整備が求められます。既存のインフラでは計算負荷が高く、パフォーマンスが著しく制限されるためです。慎重に選定を進めなければ計算資源の増加による費用の急増が発生するリスクがあります。 エッジ環境でのデータ処理や通信コストの抑制に対応できる基盤という観点も重視しなければなりません。開発プロセスの最適化や適切な AIモデルの選定なども大きな課題です。 4. VMware基盤のコスト問題 すべての企業に当てはまるわけではありませんが、仮想化基盤として VMware を採用するのは普遍的なソリューションであり、信頼性の高い仮想化テクノロジーを提供します。 しかし、近年そのコスト問題が大きく取り沙汰されており、ライセンス料や運用費用の高さが企業にとって大きな負担となっています。長期的な予算圧迫を招く可能性があり、特に運用規模が拡大していくビジネス環境の場合、コスト管理が難航するリスクがあります。さらに、技術的な側面では仮想マシン単位でしか運用管理できないという点があり、リソースの効率的な活用に限界があります。 IBM Fusion HCIの概要 IBM Fusion HCI は、上記のようなインフラ課題を解決するために登場したハイパーコンバージドインフラ(HCI)ソリューションです。コンテナ(Red Hat OpenShift、以下 OpenShift)ベースのシステムを構築するために必要な機能をあらかじめすべてパッケージ化しており、コンテナ専用のオール・イン・ワンソリューションといえます。 具体的に必要な機能とは、統合運用管理ダッシュボード、ストレージファイルシステム、バックアップリストア、コンテナ、仮想マシンを指しており、オプションでデータ連携カタログも選択できます。納品後最短4時間で構築が完了し、すぐに使用を開始することができます。 図1:IBM Fusion HCI概念図 これにより、企業において統合データ管理やクラウドとの透過的アクセス、アプリケーションの高速化といった次世代志向のインフラ構築が実現します。また、IBM Fusion HCI はサーバー/スイッチも統合管理でき、サポートを IBM に統一できるという点においても企業の運用管理負荷を大きく軽減することが可能です。AI を含む負荷の高いワークロードにも対応できます。 このプラットフォームで、データ管理、計算リソース、ストレージを効率的に統合できるため、AIアプリケーションの実行に必要な環境がシームレスに整います。例えば、AIモデルのトレーニングや推論処理を高速化するために計算資源にスケーラビリティをもたせるといったことも可能です。さらに、セキュリティ面でも信頼性の高い機能が提供されており、企業の重要なデータを安全に保護します。 インフラ基盤が抱える課題への最適策 IBM Fusion HCI は 導入しやすく柔軟でパフォーマンスに優れたインフラ基盤 です。コンテナベースのシステム構築を進めたい企業にとって最適の選択肢といえ、そのメリットとしては次のようなものがあります。 1. クラウドネイティブへのスムーズな移行を実現 Red Hat OpenShift を基盤とし、これをあらかじめパッケージした HCI であるため、ユーザーはクラウドネイティブなコンテナ基盤を導入する際に設計を始めとした複雑な調整を省けます。また、専用インストーラーを搭載しており導入をスムーズに進めることができるため、製品が到着したその日からデジタルトランスフォーメーションに着手することが可能です。 2. マルチクラウド/エッジ環境への移行 IBM Fusion HCI は、オンプレミス、パブリッククラウド、エッジ環境のどこでも稼働することができます。特に、ハイブリッドクラウドのアプローチを強化するために設計された新しいサービス「IBM Cloud Satellite」を活用すれば、IBM Cloud サービスのメリットを IBM Fusion HCI の環境にも容易に拡張できます。 例えば、データが特定の地域に留まる必要がある法規制に従う際に、IBM Cloud Satellite はその地域でのデプロイメントをサポートしつつ IBM Cloud が提供する最新の AI、セキュリティ、ストレージ機能をオンプレミス環境で利用できます。 この透過的なデータ連携能力は、マルチクラウド環境のデータ制御に大きな力を発揮します。 3. AIワークロードに対する優れた対応力 セルフ型オンプレミスクラウドの提供 IBM Fusion HCI は AIワークロードに特化した柔軟で高度なインフラ基盤を提供します。強みは、watsonx との連携によるセルフ型オンプレミスクラウドの構築が可能 である点です。この連携により、クラウドの利便性をオンプレミス環境に取り入れ、AIモデルのトレーニングやインファレンス(推論)作業をシームレスかつ効率的に進められます。 AI処理に最適化された設計 IBM Fusion HCI には高速な AI処理を実現する設計が施されています。NVIDIA GPU の活用を可能とし、AIモデルのトレーニングや推論の速度を飛躍的に向上させます。また、watsonx.data と組み合わせることでデータクエリのパフォーマンスを従来インフラの最大90倍まで高速化 することが可能です。 エンタープライズグレードのデータ基盤 IBM Fusion HCI はデータレイクハウスとしての機能を提供し、AIワークロードに必要なデータ収集・分析基盤の構築を支援します。エンタープライズ規模の大容量データ管理に対応し高い柔軟性と拡張性を持つため、DX を推進する企業にとって理想的な選択肢と言えます。 4. コスト削減と効率性の向上 VMwareのライセンス費用をカット IBM Fusion HCI は、VMware を利用した仮想化基盤の代替として大幅なコスト削減の可能性とします。物理サーバー上に Red Hat OpenShift環境を直接構築する仕組みによって VMwareライセンス費用や運用コストを削減すると同時に、OpenShift利用における費用も最適化できます。 効率的なリソース管理 コンテナ単位での精細なリソース管理を実現する IBM Fusion HCI は、従来の仮想マシン管理よりも大きな効率性を発揮します。これにより、仮想化環境の課題(例:仮想マシン単位でしかリソースを扱えない問題)を解消し、リソースの使用効率を最大化します。 運用負荷とコストの削減 IBM Fusion HCI は設計・導入・運用にかかる負担を軽減し、運用管理の効率化を達成します。IBM による一元的なサポートが可能なため、トラブル発生時の対応が迅速かつスムーズです。また、watsonx を活用した次世代ワークロードに最適化されており、最新技術を活用しながら長期的なライセンスコストの抑制を実現します。 5. 障害時の運用負荷負担削減 IBM Fusion HCI は、システムの信頼性を高めるために設計された自動監視および報告機能である CallHome機能を搭載しています。そのため、障害発生時に IBM に自動通知でき、運用負担を軽減することができます。統合管理コンソールによりシステムの状態を一元的に確認できるため、トラブルシューティングも容易に行うことができます。 IBM Fusion HCIを利用したユースケース 1. IoTサービスでの利用 製造業で IoTサービスを開始したいという場合、製品や生産機械から IoTデータを収集し、このデータをクラウドなど IoTサービスの拠点に送る必要があります。しかし、生産拠点によってはセキュリティやネットワーク要件が厳しくデータをクラウドに出せないということもあります。 そこで、条件の厳しい工場には IBM Fusion HCI を設置しクラウド同様の IoTサービスを展開することで、エンドユーザーにデータから得られる知見を提供できます。 2. マルチクラウドでの利用 すでに進んでいるクラウド移行を統一管理したい場合にも IBM Fusion HCI は活躍します。例えば、複数クラウドの OpenShift環境に統一したセキュリティポリシーを適用するとした場合、お客様サイトの IBM Fusion HCI を起点として IBM Cloud を介して様々なロケーションの OpenShiftサービスを一元化できます。ポリシーをアップデートする際も変更が自動的に反映されるため、運用管理の負荷が大きく軽減できます。 3. AIワークロードでの利用 AIデータ処理を IBM Fusion HCI上の NVIDIA A100 GPU で実行することができます。これにより、大規模な AIシステムを構成するコアシステムやクラウド上の AIアプリケーションのデータへライブストリーミングすることができます。また、エッジで処理を終えてから、コアシステムやクラウド上のデータレイクやデータウェアハウスに送信するといったことも可能です。 図2:エッジのIBM Fusion HCIでAIデータ処理を実行 次世代のインフラ基盤への鍵を握るIBM Fusion HCI 未来志向のインフラ基盤に求められるのは「柔軟性」「効率性」「スピード」「安全性」です。IBM Fusion HCI は、これらすべてを備えた次世代型のソリューションとして、顧客提案の新しい切り札になると考えられます。 エヌアイシー・パートナーズは、IBM ソフトウェア/ハードウェアの認定ディストリビューターとして、IBM Fusion HCI のお客様への提案をサポートします。また、IBM のソフトウェア製品およびハードウェア製品を組み合わせた最適な提案を提供するとともに、製品の特長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をサポートしています。 「お客様のニーズや要件に合わせて総合的なIBMソリューションを提案したい」 「IBM製品の機能や適用方法についての問い合わせに適切に対応したい」 「IBM製品の特長や利点を活かしてお客様ビジネスに最適なプランを提示したい」 といったご要望をお持ちの際は、お気軽にエヌアイシー・パートナーズへご相談ください。 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: 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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