Japan

野村　幸平 Nomura Kohhei	日本アイ・ビー・エム株式会社 テクノロジー事業本部 クライアントエンジニアリング プリンシパルソリューションアーキテクト	中山 章弘 Nakayama Akihiro	日本アイ・ビー・エム株式会社 東京ラボラトリー　開発ユニット シニアソフトウェアデベロッパー	大見 充俊 Omi Mitsutoshi	日本アイ・ビー・エム株式会社 IBMコンサルティング事業本部 ビジネストランスフォーメーションサービス データサービス担当 シニアマネージングコンサルタント
1999年日本IBM入社。以来、製造業、金融業のお客様を中心に大規模Webシステムの設計および構築を幅広く経験。現在は、クラウド、マイクロサービス、AIなどの先進テクノロジーを中心に、講演活動、企業での活用におけるプロジェクトに多く携わる。		2001年、日本IBM入社。ソフトウェア開発チームで多言語をサポートする自然言語処理技術の開発とそのエンタープライズ領域での活用に従事。現在は開発チームのテックリードを務める。		2010年日本IBM入社。コンサルタントとして、データ戦略の立案、データ利活用支援、データマネジメントの推進に従事。現在は生成AIとデータ分析基盤を組みあわせたビジネス価値創出を支援するプロジェクトに多く携わる。
亀山 裕樹 Kameyama Hiroki	日本アイ・ビー・エム デジタルサービス株式会社 デジタル事業部 クラウドデベロップメント本部 シニアアドバイザリーアプリケーションアーキテクト	石井 旬 Ishii Jun	日本アイ・ビー・エム株式会社 IBMコンサルティング事業本部 金融サービス事業部 技術理事 エンタープライズAI CTO
2001年入社。流通業、製造業のお客様を中心としたアプリケーション開発に従事。現在はクラウド技術とモバイル技術に強みをもつフルスタックエンジニア集団組織のリードを努めている。		エンジニアとしてIBMに入社し、多数の開発プロジェクトでの経験を経てアーキテクトとなる。近年は先進技術分野の技術者として、AIを中心とする先進テクノロジー活用に関わる。エバンジェリストとして、講演・執筆活動、大学非常勤講師なども務める。2023年4月 技術理事（Distinguished Engineer）に就任。

AIプラットフォーム・サービスを支えるテクノロジー

AIエージェント

AIエージェントとは、自然言語処理や機械学習などのAI技術を活用して人間の知的作業を模倣し、ユーザーとの対話やデータ分析、意思決定支援などのタスクを自律的に遂行するシステムを指します。具体的には、チャットボットやバーチャル・アシスタタント、予測分析システムなどです。
IBMでは、AIエージェント技術を活用した製品、ソリューションとして、watsonx Orchestrate[1]、watsonx.ai Agent Lab[2]、そしてBeeAI agent framework[3]などを提供しています。
watsonx Orchestrateは、企業向けのAIアシスタント構築プラットフォームであり、生成AI、機械学習、チャットボット、ワークフロー、既存のビジネス・システムなどを組み合わせて、ビジネス・プロセスの自動化と効率化を支援します。
watsonx.ai Agent Labは、開発者が視覚的なインターフェースを通じてエージェントを構築、デプロイ、監視できるローコードまたはノーコードのツールです。このツールは、事前構築されたフローを活用し、エージェントの設計とツールの設定を容易にします。
BeeAI agent frameworkは、IBM Researchが開発したオープンソースのエージェント・フレームワークであり、開発者がそれぞれのユースケースに合わせて強力なエージェント・ベースのワークフローをスケーラブルに構築、デプロイ、提供することを可能にします。このフレームワークは、IBMのGraniteモデルやLlama 3.xモデルなど広く使われている大規模言語モデル（LLM）を利用できます。
IBMは、より高度な自律性、洗練された推論、多段階の問題解決が可能なAIエージェント技術の開発に注力しています。2025年には、特定のドメインやユースケース向けの事前構築エージェントなど、ポートフォリオ全体にわたってエージェント機能を構築し続けていく予定です。

データ・プラットフォーム

企業が生成AIの価値を最大化するには、取引データや顧客情報といった構造化データとメール、音声、画像といった非構造化データを統合して管理することが欠かせません。これらのデータをAIが横断的に扱えることで、ビジネスの状況や顧客の感情まで捉えた精度の高い分析が可能になります。
しかし、これらのデータは通常、別々のシステムで管理されているため、統合には多くの課題があります。構造化データは主にリレーショナル・データベースで管理され、非構造化データはファイル・サーバーやクラウド・ストレージなど異なる環境で保管されています。このシステム間の違いは、データ形式の不一致、管理方法の違い、部門間のデータ共有の難しさなどの障壁を生み出し、データ活用を妨げています。
従来は、テキスト・データをリレーショナル・データベースに格納しても効果的な検索や分析が難しく、画像や音声は別システムで管理するしかありませんでした。しかし近年、生成AIの進化により、ベクトル・データベースが実用化され、非構造化データの扱い方が変わってきています。テキストや画像を数値ベクトルに変換し、意味的な類似性で検索・分析できるようになり、異なる種類のデータを連携させる技術的な基盤が整ってきました。
watsonx.dataは、こうした最新技術を活用した統合プラットフォームです。データレイクハウス構造により、従来の構造化データと、ドキュメントや画像などの非構造化データを一元管理します。これによりシステム間のデータの壁を解消し、全社横断的な分析が可能になります。
さらに、ベクトル・データベースとの連携により、非構造化データの高度な検索・分析が可能です。例えば、顧客の購買データとサポート記録やSNS投稿を組み合わせて、顧客の感情や行動変化を考慮したマーケティングが実現できます。
このように、watsonx.dataは、様々なデータを統合的に管理し、生成AIの活用を加速するプラットフォームとして、企業のデータ活用レベルを大きく引き上げます。

AIゲートウェイ

AIゲートウェイはアプリケーションとLLMのAPI通信を一元的に管理・制御するテクノロジーです。企業レベルでのAI利用の標準化、可視化、セキュリティやコンプライアンスへの対応、利用状況やコストの管理、アプリケーションとLLMの疎結合化などの機能を提供し、企業におけるLLM利用の統合的な管理を可能にします。
IBMは、 IBM API ConnectのAI ゲートウェイ[4]を通じてAIゲートウェイ機能を提供しています。 このAI ゲートウェイは、企業が公開されたAPIを介してLLMにアクセスするための単一の制御ポイントを提供し、内外の様々なアプリケーションとサード・パーティーや自社のAIとのAPIによる安全な接続を実現します。
ガイド付きウィザードにより、開発者はセルフサービスで自社向けの標準や推奨のAI APIに容易にアクセス可能です。 また、リクエスト数の制限や応答のキャッシュ機能を通じて、予期しない過剰なAI利用コストを防止します。組み込みのダッシュボードと分析機能により企業全体のAI API使用状況を可視化します。 さらに、ポリシー適用、データ暗号化、機密データのマスキング、アクセス制御、監査証跡などを通じて、LLMの利用とセキュリティとコンプライアンスを一元的に管理します。
また、IBMは企業向けのDXを加速するソリューションである「デジタルサービス・プラットフォーム（DSP）」[5]に生成AIを組み込んだ「DSP生成AI拡張機能」を提供[6]しており、 このソリューションにもAIゲートウェイが含まれています。DSPを既にご利用のお客様など、お客様の状況や環境、要件により適した製品やソリューションを提供します。
IBMは、企業や組織のAI利用を更に加速・拡大しながらも、そのAI利用を企業レベルで意図を持って制御し、かつテクノロジーとビジネスの両方の変化に強いアーキテクチャーを実現することに注力しています。AIゲートウェイはそれを実現するための重要なテクノロジーのひとつになります。
近年、企業内でのAI基盤モデルの無秩序な利用、いわゆる「野良AI化」が問題視されています。 この状況を是正するために、AIゲートウェイ上に企業として利用可能・推奨するAIモデルをAPI化し、社内で統制された形で提供できるようにしています。 また、これによりどのモデルがどの部門や業務で使用されているかを可視化し、分析することで生成AIモデルの選択と集中を進めることが可能となります。 アプリケーションとLLM間のAPI通信を一元化し、かつ疎結合化することで、利用するLLMを容易に変更することが可能になり、進化の激しい生成AIに対して変化に強いアーキテクチャーを実現することが可能です。

AIガバナンス

AIガバナンスとは、AIの開発、導入、運用において、倫理性、透明性、安全性、法令遵守を確保するための枠組みやプロセスを指します。AIはこれまでにない効率化や差別化などの新たな価値をもたらすだけでなく、AIそのものが公平で信頼性が高く、社会的責任を果たすことが求められます。これに対して企業や組織においては、AIの活用が広まるにつれ、AIガバナンスの仕組みを確立し継続的に推進することが必要になります。AIガバナンスは、攻めと守りの視点から、多くの要素から構成されます。AI活用戦略の立案、AIリスク統制の仕組みの整備、AIによる事業領域別の変革の取り組み推進、AI共通機能の整備、AI推進体制の確立などです。
IBMは、AIガバナンスのソリューションとして、AIリスク統制の観点からAIのライフサイクル全体を管理するためのIBM watsonx.governanceを提供しています。IBM watsonx.governanceは、企業や組織のモデル管理の基礎となるモデル・インベントリー、リアルタイムのモデル監視、自動化されたリスク管理ワークフロー、バイアスの検出と低減などのAIガバナンスを実現する様々な機能を提供します。
IBMは、企業や組織のAIガバナンスの実現に注力しています。IBMが提供するAIガバナンス・アセスメントは、AIガバナンスの多くの要素について企業や組織が今どの段階にあって、網羅的でかつ効果的なAIガバナンスの実現のために何が必要かを可視化し実現のステップやアクションを定義します。また、このアセスメントによりグローバルを含む他の企業や業界全体とのベンチマークも可能になり、EU AI ActやAI事業者ガイドラインなどの主要なAI法規制やガイドラインの遵守状況も可視化され、AIガバナンス・オペレーションの試作による実現性を高めることが可能です。
また、多くのAIを戦略的に活用する企業や組織においては、AIガバナンス実現のためにはテクノロジーの活用が避けて通れない道となります。例えば、AIリスク管理は、活用するAIの数が少ないうちは、Excelのリストを使って人手でガバナンス・プロセスを回しますが、AIの数が多くなるにつれリスク管理の対象は累積となり、しかもリスクは変化するので人手で回すには限界がやってくるのは容易に想像されます。そうなるとAI活用を増やしたいがリスクを管理できないという、企業のトップラインを伸ばす経営上のブロッカーとなってしまう可能性があります。これを避けるにはテクノロジーによる自動化が必要です。IBMは、企業や組織における網羅的で実践的なAIガバナンスの実現を、AIガバナンスのテクノロジーの革新により強力にサポートします。

IBMが描くビジネス変革に向けたAIの展望

本稿では、ビジネス変革を実現するためのテクノロジーについて、IBMが提供するフレームワークと主要な技術コンポーネントを解説しました。
まず、「デジタル変革のためのAIソリューション」を紹介し、AIの活用領域を体系的に整理しました。これにより、企業がAIの導入・拡張を進める際の全体像を理解し、どの領域に注力すべきかを明確にできることを示しました。また、これを支える基盤として「AIプラットフォーム・サービス」を取り上げ、エンタープライズ環境におけるAIの実行基盤の重要性を説明しました。
次に、具体的なテクノロジーとして、IBM独自のLLMであるIBM Granite、ユーザーが自らAIモデルを最適化できるInstructLab、ビジネス・システムの最適化を支援するICA（IBM Consulting Advantage）、業務プロセスの自動化を推進するAIエージェント、データの統合管理を可能にするデータ・プラットフォーム、AI基盤モデルの利用を統制するAIゲートウェイ、そしてAIの透明性とコンプライアンスを支えるAIガバナンス（IBM watsonx.governance）を取り上げました。これらの技術は、それぞれ異なる課題を解決しながら、AIの実用化を加速するために不可欠な要素となっています。
加えて、IBMの「テクノロジーアトラス」（IBM Technology Atlas）[7]が示すように、AI、ハイブリッドクラウド、量子コンピューティング、セキュリティなどの分野における技術革新が、今後のビジネス変革を牽引していきます。AIの本格活用を進めるうえでは、個々の技術だけでなく、これらを統合的に活用し、企業の戦略と連動させることが重要です。IBMは、AIを含む最先端技術のロードマップを描きながら、それらを実用化しやすい形で提供することで、企業のデジタル変革を支援しています。
本稿を通じて、企業がAIを「プラスAI」の視点から「AIファースト」へと進化させ、ビジネス変革を実現するための道筋を示しました。AIは単なる技術ではなく、戦略的な資産として経営の根幹に組み込むべきものであり、そのためには適切なテクノロジーの選定と実装が不可欠です。
IBMは、これらのテクノロジーを統合的に提供することで、企業のAI活用を強力に支援します。これからも、お客さまとともにAIを活用したビジネス変革の可能性を探求し、最先端の技術と実践的なアプローチを提供し続けます。Let's create.

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