IBM WatsonX: AIを企業の生産性の中核に

「象は踊れるの？」もちろん踊れますよ！かつての人々の考え方では、伝統的な大企業は、組織の肥大化や閉鎖的な文化などの要因により、急速に変化する競争に適応できず、市場機会を逃してしまうことが多かったと考えられていました。今回、AIGCの出現により、「象」IBMが再び踊らされることになった。

ChatGPTの出現は、大規模言語モデルがAIの未来への道であることを証明しています。数十年にわたる量的蓄積を経て、AI技術の「質的変化の瞬間」が到来しました。

IBM大中華圏会長兼ゼネラルマネージャーの陳旭東氏はIBM WatsonX大中華圏カンファレンスで次のように述べた。「『質的変化の瞬間』の到来を歓迎するため、IBMは5月にエンタープライズレベルのAIとデータプラットフォームWatsonXをリリースしました。7月にはさまざまなモジュールが次々とリリースされ、今年末か来年初めまでにすべてリリースされ、顧客に利用される予定です。IBMは前例のないスピードでWatsonXをリリースし、『質的変化の瞬間』を迎えました。 人工知能 生産性の中核となることは、ビジネスリーダーにとって緊急のニーズとなっています。同時に、この市場機会は IBM 存在する 人工知能 この分野での数十年にわたる蓄積は、一生に一度あるかないかの機会をもたらします。 ”

人工知能の深い蓄積

IBM は科学技術分野において常に先駆者であり、開拓者であり続けています。機械式計算機から商用コンピュータやパーソナルコンピュータ、量子コンピューティングや新素材技術に至るまで、IBM は数多くの輝かしい成果を生み出してきました。 IBMは人工知能の分野でも長年にわたり計画を立てており、豊富な経験を積み重ねてきました。

1950 年代から 1960 年代にかけて、IBM は人工知能の初期の探究を開始し、人間とコンピューターのチェッカー ゲームでコンピューターにチェッカーの遊び方を教えるアルゴリズムを使用しました。

1990年代、人間と機械のチェスの戦いで、IBMのディープブルーコンピューターが人間のチェスマスターに勝利しました。当時の人工知能は、ルール学習に重点を置いていました。

2011年、人工知能は「Jeopardy!」という人間と機械の知識を競うコンテストで人間の出場者に勝利しました。このとき、人工知能は人間の知識を習得し始め、人間の自然言語を理解できるようになりました。

2019年には、人工知能ディベーター（Project Debater）が人間と討論できるようになります。この時点で、人工知能は業界知識を理解するだけでなく、一定の推論も実行できます。

2023年には、ChatGPTの人気が続くにつれて、企業は生成AIと大規模言語モデルにさらに注目し、競争力を向上させるために新しいAIテクノロジーを適用しようと熱心になります。

そこでIBMは、顧客のニーズに応えるため、エンタープライズレベルのAI分野で長年にわたり蓄積してきた技術と経験、そして過去5年間の基礎モデル研究の進歩を組み合わせ、エンタープライズレベルのAIおよびデータ・プラットフォーム「WatsonX」を立ち上げました。

エンタープライズAIの未来は基本モデルを採用すること

ChatGPTの登場以降、国内各社は大型機種の追撃に明け暮れ、現在、国内市場は「百機種争奪戦」の状況となっている。独自の汎用大規模モデル製品を発表する他の企業とは異なり、IBM は、エンタープライズ レベルの AI の将来は、企業が生成 AI を加速および拡張できるようにする基本モデルを採用することであると考えています。

基礎となるモデルは、Transformer アーキテクチャと呼ばれる特定のタイプのニューラル ネットワーク アーキテクチャに基づいて構築されており、関連するデータ要素 (文など) のシーケンスを生成するように設計されています。 Transformer アーキテクチャは、基本モデルがラベルのないデータを理解し、入力を出力に変換して新しいコンテンツを生成するのに役立ちます。これが生成型人工知能の源です (ChatGPT は Transformer アーキテクチャに基づいています)。基本モデルは大量のラベルなしデータでトレーニングされており、新しいシナリオやユースケースに適応できます。ベースモデルにも多額の先行投資が必要ですが、ベースモデルの上に構築された他のモデルを微調整するためのデータ要件はゼロから構築する場合よりもはるかに低いため、使用するたびに AI モデルを構築する初期作業が償却されます。これにより、投資収益率 (ROI) が大幅に向上し、市場投入までの時間が大幅に短縮されます。

IBM は、これらの基礎モデルの柔軟性と拡張性により、企業における AI の導入が大幅に加速されると考えています。企業は AI を戦術的な「追加機能」として捉えるのをやめ、ビジネスの戦略的中核に AI を据えるべき時が来ています。そのため、企業はデータファーストの「+AI」時代からAIファーストの「AI+」時代へと移行する必要があります。

IBMグレーターチャイナの最高技術責任者でR&Dセンターのゼネラルマネージャーである謝東氏は、企業レベルの生成AIには3つの要素が必要だと語った。1つ目は信頼できるAIだ。AIは説明可能で、公平で、堅牢で、透明性がなければならない。信頼を築くには、消費者のプライバシーとデータの権利を優先し、保護することが不可欠だ。 2 つ目は、エンタープライズ対応 AI です。エンタープライズ レベルの AI 差別化を実現する鍵は、顧客の特定のニーズと優先順位に応じてテクノロジーをカスタマイズし、調整することです。基盤となるモデルの適応性により、エンタープライズ対応の AI が加速され、拡張されます。 3 つ目は、オープンでスケーラブルな AI です。企業の AI 環境は、ガバナンスと柔軟性を重視し、信頼できる機能でソリューションを拡張および拡大できる必要があります。

この目的のために、IBM は、基本モデルと生成 AI 向けの新世代のエンタープライズ レベルの AI およびデータ プラットフォームである WatsonX をリリースしました。これは、AI 開発プラットフォーム、レイク ウェアハウス統合ソリューション、AI ガバナンスを含むツールキットを提供し、企業による信頼できるデータの使用を加速し、責任を持って AI を大規模に適用できるようにします。

テクノロジーの推進者となり、AIを企業の生産性の中核にしましょう

WatsonはIBMの創設者の名前であるだけでなく、IBMの人工知能の同義語でもあります。IBM Watsonは徐々にIBMのエンタープライズレベルのAIの同義語になってきました。 IBMグレーターチャイナ技術部門ゼネラルマネージャー兼中国総経理のミャオ・キーアン氏は、WatsonXはWaston + Xで構成されていると紹介した。一方ではIBMリサーチの革新的な技術とIBMの先進的なソフトウェア・ハードウェア技術およびコンサルティングの専門知識から生まれ、他方ではエンタープライズレベルのオープンテクノロジー（OpenShift）とオープンコミュニティ（Hugging Face）の協力に基づいている。Xは未知の無限の可能性を表し、Xファクターは奇跡を生み出す鍵となる。 X ファクターには、オープンで優れたテクノロジー、先見性のあるリーダーシップ、協力的なエコシステムが必要です。

今日の企業は、信頼できるデータ、スピード、ガバナンスを備え、基盤となるモデルを含む AI を組織全体に 1 つのプラットフォームとあらゆるクラウド環境でトレーニング、適応、展開できる完全なテクノロジー スタックにアクセスする必要があります。まさにそれが、IBM が WatsonX を立ち上げた理由です。

IBM WatsonX には 3 つのモジュールが含まれていることがわかっています。 watsonx.ai は、AI ビルダー (データ サイエンティスト、エンジニアなど) に AI モデルのトレーニング、検証、調整、展開の機能を提供します。watsonx.data は、レイク ウェアハウス統合データ ストレージ ソリューションを通じて、企業がデータの課題に対応できるよう支援します。watsonx.governance は、企業の AI ライフサイクルにおける信頼を構築できる、エンタープライズ レベルの AI ガバナンスおよび規制ツールキットです。

IBM watsonx.ai 基本モデル ライブラリでは、さまざまな種類のモデルを構築できます。企業は、独自の IBM 基本モデルと Hugging Face のオープン ソース モデルを選択できます。同時に、企業は IBM Research との協力を通じて、独自のモデルを追加したり、独自の基本モデルを事前トレーニングしたりすることもできます。 IBM は、Meta の 700 億パラメータの Llama 2 チャット モデルを watsonx.ai に組み込む予定であると理解されており、このモデルは現在、一部の顧客に早期体験として提供されています。

さらに、IBM は、検索拡張生成と呼ばれる AI 幻覚のリスクを軽減する方法を積極的に研究しており、これによりモデルは回答を生成する前に知識ベースから関連データを検索できるようになります。さらに、ユーザーは既存のモデルを適応させて特定のタスクを実行できるため、幻視のリスクも軽減されます。

IBM コンサルティングは、プラットフォーム製品の提供に加えて、データ、AI、自動化を専門とする 21,000 人のコンサルタントと、ジェネレーティブ AI の専門知識を持つ 1,000 人を超えるコンサルタントで構成されるジェネレーティブ AI センター オブ エクセレンスを擁しています。これらの専門家は、顧客と協力して、特定のビジネス ニーズを満たすターゲット ユース ケース モデルの適応と運用化を支援し、企業における生成 AI の実装を加速します。

ミャオ・キーアン氏は、「IBMはあらゆる面で爆発的に成長することを期待しているわけではありません。なぜなら、当社は長年にわたり、特定の技術によって成功した企業ではないからです。包括性、技術的リーダーシップ、顧客サービスにおける信頼性、そして基礎事業の発展がIBMの総合的な競争優位性を構成しています」と述べた。

この目的のために、IBM はテクノロジー イネーブラーとして自らを位置づけ、基本的なコンピューティング能力、ストレージ能力、アルゴリズムからエンタープライズ レベルの AI アプリケーションやコンサルティング サービスに至るまで、コア機能のフル スタックを企業に提供しています。IBM は、オープンで最先端のエンタープライズ レベルのテクノロジー プラットフォームを通じて強力なエコシステムを構築し、現在の企業の人工知能実装の負担を軽減し、企業がエンタープライズ対応で信頼性の高い AI をより簡単に大規模に開発、調整、展開できるようにすることで、AI を企業の生産性の中核にしています。

今後も IBM WatsonX は進化を続け、IBM は自然言語処理 (NLP) を超えてエンタープライズ レベルの基本モデルのユース ケースを拡大し、エンタープライズ ビジネス ターゲット ユース ケースに合わせてカスタマイズされた 1000 億以上のパラメーターを持つモデルを実装して、より広範なエンタープライズ導入への扉を開くことに注力します。さらに、IBM は、より包括的な AI ガバナンスとオールラウンドなマルチモーダル AI の提供に向けた取り組みをさらに深め、企業が本番環境に AI を幅広く適用できるよう支援していきます。