IBMは現在、業務の一部をAIで効率化する「+AI(プラスAI)」から一歩進め、AIを前提にビジネス全体を再設計し変革させる「AI+(AIファースト)」への進化を提案しています[ 1 ][ 2 ][ 3 ]。本稿ではAI+の考え方をご紹介し、その実現に向けたステップやユースケース、そして今後の発展の可能性について説明します。 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 ...
前編 では主に二人のキャリアパスや本業以外の外部活動に積極的に参加した経験について語りました。後編では、IBMの技術・サービスのユニークな点や、自分の言葉で発信しセルフプロデュースすることの重要性についてお話しします。 藤田 一郎 Ichiroh Fujita 日本アイ・ビー・エム株式会社 テクノロジー事業本部 テクノロジー・エキスパート・ラボ・デリバリー バイスプレジデント兼技術理事 戸倉 彩 Aya Tokura 日本アイ・ビー・エム株式会社 テクノロジー事業本部...
様々な先進技術が次々に登場し、世の中が移り変わっていく中、所属する組織で粛々と日々の業務をこなしているだけでは技術者として生き残れない時代になってきました。本記事では、日本アイ・ビー・エム株式会社 テクノロジー事業部のバイスプレジデント兼技術理事である藤田一郎と第2カスタマーサクセス部 マネージャーの戸倉彩が、技術者として、本業だけでなく外部の活動に果敢に挑戦することでキャリアをセルフプロデュースすることの重要性や、IBMの文化やテクノロジーのユニークさ、そして技術者として今後世の中やビジネスをどう変えていきたいかについて語りました。 前編では、主に自身のキャリアについて...
極めて重要な業務を支えてきたメインフレームは、新しい機能の拡張や積極的なクラウド対応を行い、基幹業務に耐えうるハイブリッドクラウドの新しい姿を築こうとしています。本稿ではメインフレームの進化を通じて、ハイブリッドクラウドがどのように発展し、価値をもたらすのか技術面から解説します。 北村 圭 Kitamura Kei 日本アイ・ビー・エム株式会社 メインフレーム事業部 シニア・メインフレーム・スペシャリスト 2002年に日本IBM入社後、Linux、OSSを中心としたオープン技術を適用するプロジェクトを歴任...
創刊30周年を迎えるProVision。若手として、ProVisionの過去30年分に向き合うことで知ったのは、IBMの技術や精神の歴史と現在への繋がりでした。本稿では、IBMにおいて変わったこと、変わらずに守り続けてきたことをProvisionの歩みを通して振り返り、次の30年を見据えていま私たちが取り組むべきことをご紹介します。 飯原 絵美 Iihara Emi 日本アイ・ビー・エム株式会社 コンサルティング事業本部 ITスペシャリスト 小嶋 諒樹 ...
IT運用の現場では、問合せ対応やシステムの監視、障害対応などの多くのプロセスにおいて「人」が対応しています。またITシステムも複雑化しており、対応にも時間がかかる傾向があります。IT人材不足が深刻化する中、IT運用においてもより一層の効率化・高度化を行う必要性が高まっています。本稿では、AIを活用した自動化によってIT運用を支援するソリューションである「IT運用の高度化 - AI for ITOps 」について、事例とともにご紹介します。 小林 武彦 Takehiko Kobayashi 日本アイ・ビー・エム株式会社 ...
これまでのソフトウェア開発におけるコーディング(プログラミング)作業では、コンピューターを望み通りに動かすためのコーディング・スキルが必要不可欠でした。しかし近年の技術革新により専門的な知識が必要とされたコーディング作業をAIが代わりに行うことができるようになりました。ソフトウェアのアイディアを日本語でAIに与えるだけでコードが出来上がる未来が現実のものになりつつあります。膨大なプログラミング・コードを学習したAIを利用すると、従来の手動コーディングに比べて高速、効率的に作業を行うことができます。 本稿では、コード生成にAIを利用するためのポイント...
本稿ではProVision 30年の歩みを振り返り、どのような時代やITの変化が起き、その中でProVisionの伝えてきたことを概括して、根底に流れる変化の軸を掘り起こしてみたいと思います。 佐貫 俊幸 Toshiyuki Sanuki 日本アイ・ビー・エム株式会社 研究開発 名誉技術理事 日本IBMに入社し、東京基礎研究所および製品開発部門にてマルチメディア関係の研究・開発に従事。米国IBMで先進ソリューション開発のアーキテクトを務めた後...
「IT環境こそAIを活用し効率化したいが、なかなか思うように進まない」多くの企業からそのような意見を耳にします。大規模言語モデル(LLM)の活用が広がり、業務における報告書作成の効率が上がったり、議事録作成や要約などの負荷が軽減されています。しかしIT環境においては、例えば生成AIによるコード生成やIT運用自動化が期待されるもまだ大きな効果が得られないケースが多いようです。そこで本稿では、IT環境におけるAI適用の課題とそれを解決しIT変革を実現するためのヒントをまとめてお伝えします。 ...
生成AIの登場によりデータとAIの活用が加速度的に進んでいます。一方でAIのリスクへの対応も求められています。本記事では、データサイエンティストであり、日本IBMのAI倫理チーム(*)のメンバーでもある山田敦と河津宏美の二人が、この生成AI時代を技術者はどのように生きていくべきかについて対談しました。IBMの技術リーダーとして、これまでのキャリアパスや日々の活動、自身の専門技術について、IBMの技術のユニークさ、そして技術者として今後世の中やビジネスをどう変えていきたいかについて語りました。 * AI 倫理チーム: 2022 年に発足。多様な観点・経験から AI ...