【AI】第1回「IBM watsonx Dayでの５つの主要な話題」

2023年6月20日　クリストファー・ガリッティ

IBM watsonx Dayで新たに公開された情報及びデモについて、あなたが知る必要のあるすべてのことをお伝えします。

6月21日、IBMはwatsonx Dayという仮想イベントを開催しました。このイベントで、最近発表されたwatsonxの詳細な機構と機能が公表されました。watsonxは、プラットフォームであり、ビジネス全般に跨ってAIの影響を何倍にもするように設計された開発管理ツール一式です。このイベントでは26の異なる目玉となるパネル形式の説明が行われ、40人以上の専門家がwatsonxの能力についてその注目点を説明しました。この大きなイベントにおける5つの主要な話題を以下に述べます。

Watsonxのユースケース

IBMで製品管理及び普及の上級副社長を務めるカリーン・ユスフ博士が、watsonx Dayのキーノートスピーチを行いました。ユスフ博士はwatsonxの中核的なユースケース、とりわけビジネス成長に関するものについて、才能溢れる人材、顧客のケア、アプリケーションモダナイゼーションという3つの例を挙げました。

企業はwatsonx AIプラットフォームを使って才能溢れる人材の獲得を合理化し、従業員と業績を管理することで、人事管理の生産性が40%改善される可能性がある、と彼は報告しました。例えば、コールセンターの仕事を実行し、対話型AIを使うことで従業員の時間を開放して価値の高い仕事をすることにより、顧客のケアも向上できるでしょう。最終的に、コード生成、計画の生成、モデルチューニングを自動化するといった機構は、アプリケーションモダナイゼーションや運用生産性を30%向上させる可能性があります。

IBMによれば、ビジネスリーダーの80%が、AI駆動による判断の説明可能性の課題、あるいは定着した偏見がAIによって強化されることなど、AIに関して倫理的な懸念を抱いています。これらの懸念を和らげるために、ユスフ博士は「真のビジネス価値を創るために、生成AIは企業に合うように調整されなければならない」と語りました。watsonxは、ガバナンスが整った信頼できる環境で、ユーザーが行う必要があること、あるいは行わないことを正確に実践するためにカスタマイズできます。

Watsonxの機能デモ

IBMはまた、watsonxの能力を示す3つのデモを見せました。最初のデモは、watsonxが6000語の会話を製品のリスト、主要な話題、副次的な話題そしてその他を含む150語の段落に要約するためにデプロイされ、その結果生産性が向上するというものでした。

2つ目のデモでは、仮想対話アシスタントを強化するのにwatsonxがどのように使えるかが示されました。このデモで、watsonxはデータを抽出するためにWatson Discoveryを使い、Watson Assistant用に構成されたQ&A APIを使いました。watsonxは知識リポジトリ内の既存文書にアクセスし、回答を探し、それを関連する文書と一緒に会話インターフェース内のユーザーに出力することで、ユーザーの質問に答えを返しました。

3つ目のデモでは、watsonxが生成検索をどのように改善できるかが示されました。ユーザーは質問欄に質問を打鍵することができます。例えば、IBMが持つ企業顧客向けの支援オプションにどのようなものがあるかを質問するなどです。検索の結果、回答と関連するIBMのWebページ一覧、関連する製品とサービスのサイドバーが返されます。watsonxの生成AIの能力は、必要な情報にユーザーがより早く辿りつけるようにするために詳細なデータソースを使用することで、キーボードベースの文書検索を超えて企業の検索能力を拡張します。

生成AIのパラダイムシフト

別のセッションでは、watsonxが使用している生成AIがどのようにビジネスの拡張性を高め、信頼を構築するのに役立つかについて、IBMリサーチAIの副社長を務めるスリラム・ラガヴァン氏が語りました。「私達は実際AIの第4世代にいます」とラガヴァン氏は述べました。このAIの時代は、大量のデータから学び、多くのタスクに素早く適応し、企業への導入を加速し、大規模な自己監視を行うための基盤モデルの能力を中心に置いています。

ラガヴァン氏によれば、IBMは「以前の深層学習の時代と共に可能になったことを遥かに超えて、企業への導入を加速する能力」を軸としてwatsonxを構築しています。現代では、基盤モデルは大規模な自己監視が可能です。これは、AIが生のラベル無しデータを取り込み、データそれ自身のためにラベルを生成できる能力をもっていることを意味します。この合理化されたプロセスは、大量のデータの処理を遥かに効率的にし、企業への導入を大規模に促します。

Watsonx.dataの詳細

IBMで製品マネージャーを務めるジョシュア・キム氏は、彼のセッションの中で、watsonx.dataの能力とそれがどのようにユーザーにAIワークロードの拡大を可能にするかについて語りました。彼は蓄積されたデータが向こう5年間で250%以上増大することになると明らかにしました。しかし、企業の82%は未だにデータサイロを使用しており、これは企業組織を跨ってデータにアクセスする必要がある場合に非効率です。

データレイクハウスは、多くの現代的組織で好まれるソリューションです。データレイクの低パフォーマンスで柔軟なストレージオプションとデータウェアハウスの高パフォーマンスで構造化されたストレージオプションを組み合わせ、目的に適ったパフォーマンスレベルで構造化または非構造化データをサポートします。

watson.dataは、データ使用の容易性のような様々な用途で、データレイクハウス・アーキテクチャに基づいて構築されています。ユーザーは自分の組織のデータにアクセスでき、レイクハウスは仮想アシスタントを使って質問を理解し、データストアを検索して答えを提供します。

Watsonx用のオープンソース基盤

オープンソース技術はwatsonxの基盤です。例えば、watsonx.dataはIBMのプロプラエタリーな照会エンジンを構築、デプロイ、維持する代わりに、PrestoというオープンソースのSQL照会エンジンを活用しています。またIBMは、自動化され単純化された方法でモデルを開発するオープンソースの手法として、CodeFlareを使用しています。RayおよびPyTorchのような追加のオープンソース技術がCodeFlareと共にデプロイされ、複数のオープンソース技術がwatsonxの能力を支えるためにどのように調和して動作するかを示しています。

watsonxは基盤モデルを調整、提供するために、いくつかのオープンソース技術を使用しています。Faceの取り込みはその一例です。Faceには、watsonxのお客様が無制限にアクセスできる膨大な数のオープンソースモデルとオープンデータセットが含まれています。IBMのDE（技術理事）であり、オープンテクノロジーの取締役で開発者アドボケイト（別名、開発者エバンジェリスト）長であるブラッド・トポル氏曰く、IBMは「お客様にオープンエコシステムアプローチを提供し、お客様が自分達のビジネスに最適なモデルを選択、使用できるようにすることを約束しています」とのことです。

これらは、単にIBM watsonx Dayのハイライトに過ぎません。watsonx一式についてはこちらで学習し、オンデマンドセッションはこちらで視聴してください。