IBMは、グローバルイベント「TechXchange」において、実稼働環境に特化したAIおよびインフラストラクチャのイノベーションを発表しました。これにより、企業はAIの実験段階から、開発速度、運用のレジリエンス、ビジネスワークフローの自動化といった目に見える成果へと移行できるようになります。これらのアップデートは、エージェント型AIオーケストレーション、ハイブリッド／マルチクラウドの可観測性、メインフレーム運用、AIファーストの開発ツールなど多岐にわたり、それぞれが、断片化された環境、データ品質の問題、大規模環境で起こりがちなガバナンスの課題によって生じる導入ギャップを埋めるように設計されています。
IBM Generative AI SDLCソリューションアーキテクチャ
業界予測では、生成型AIは今後数年間で4兆ドル以上の経済価値を生み出す可能性があると推定されています。しかしながら、多くの組織は、サイロ化されたツール、一貫性のないポリシー管理、ハイブリッド環境全体にわたる脆弱な統合パターンのために、AIの運用化に苦労しています。IBMの最新のポートフォリオアップデートは、本番環境への即応性、リアルタイムガバナンス、そしてクラウド、オンプレミス、メインフレームシステムを統合する統一されたコントロールプレーンに重点を置いています。
IBMソフトウェア製品担当シニアバイスプレジデントのディネシュ・ニルマル氏は、AIの生産性がビジネスの俊敏性を高める力となり、テクノロジーライフサイクル全体のボトルネックを解消していると強調しました。ニルマル氏は、IBMの機能強化により、開発者の生産性が向上し、エージェントによるオーケストレーションが強化され、インフラストラクチャ・インテリジェンスが深化することで、エンタープライズ規模の成果に必要な技術基盤が進化すると述べました。
エージェントオーケストレーションにおける信頼性とパフォーマンスの向上
IBMのエージェントAI戦略の中核を成すのは、Watsonx Orchestrateです。これは現在、IBMとパートナー企業が提供する500以上のツールとカスタマイズ可能なドメイン固有エージェントを統合しています。Orchestrateはツールや環境に依存しない設計で、異機種混在スタック全体にわたって一貫した導入、ポリシー適用、ライフサイクルガバナンスを実現します。
注目すべき今後の機能は、エージェントシステム向けの組み込み型可観測性およびガバナンスレイヤーであるAgentOpsです。これにより、ライフサイクル全体の透明性が確保されます。リアルタイム監視とポリシーベースの制御を備えたAgentOpsは、エージェントがトリガーから結果に至るまで、監査可能な動作で、信頼性とセキュリティを確保して動作するように設計されています。一般的な人事オンボーディングワークフローを考えてみましょう。AgentOpsがなければ、チームはポリシーやデータ処理の問題を事後的に発見することがよくあります。AgentOpsがあれば、すべてのアクションがポリシーに照らして監視され、異常はリアルタイムでフラグ付けされるため、迅速な是正措置が可能になり、最初から最後までコンプライアンスに準拠した予測可能なオンボーディングを実現できます。
開発者とビジネス チームの両方の摩擦を軽減するために、IBM はエージェントのセットアップと調整も簡素化しています。
- エージェント型ワークフロー：スケールや変更によって機能不全に陥る脆弱なスクリプトの代わりに、複数のエージェントとツールを一貫性と耐久性をもってオーケストレーションする、標準化された再利用可能なプロセスを導入できます。これにより、メンテナンスのオーバーヘッドが削減され、エンドツーエンドの自動化の信頼性が向上します。
- Langflow の統合: 専門家でないチームでも、Langflow のドラッグ アンド ドロップ ビルダーを使用してエージェント フローを迅速に設計、接続、展開できます。これにより、ビルド時間が数時間から数分に短縮され、自動化設計に安全に参加できる範囲が広がります。
IBMは、Watsonx Assistant for Zにより、エージェント機能をメインフレームに拡張します。これらのIBM Zエージェントは、運用を事後対応型のトラブルシューティングから、プロアクティブでインテントドリブンな管理へと移行させます。会話のコンテキストを維持し、運用手順書を自動化し、Z環境に固有のセキュリティ/コンプライアンスのガードレールを尊重します。最新のIBM z17プラットフォームと組み合わせることで、この刷新されたエクスペリエンスは、高いレベルの保証が求められるコアシステムの運用ワークフローを合理化し、オペレーターの生産性を向上させることを目指しています。
エージェントとオペレーションのための信頼できるコンテキスト層の構築
IBMはHashiCorpの買収後、ハイブリッドクラウドやマルチクラウド環境で一般的に見られる断片化されたツールチェーンや、スプレッドシートをベースとした手動のプロセスを置き換えることを目的とした、可観測性のためのインテリジェントな統合コントロールプレーンであるProject infragraphを発表しました。資産が拡大するにつれて、ツールの無秩序な拡散によって情報のサイロ化が生じ、対応が遅れ、リスク管理が複雑化します。
Infragraphを利用することで、組織はHashiCorp Cloud Platform (HCP)内だけでなく、それ以外の管理対象にも及ぶインフラストラクチャリソースとセキュリティ体制を、統合されたほぼリアルタイムのビューで把握できるようになります。具体的には、重大なCVEが発生した場合、チームは大量のメールスレッドや手作業で管理するCSVトラッカーを管理する必要がなくなります。Infragraphは、影響を受けるコンポーネントを特定し、修復を検証し、リソースクラスター（VPC内のコンテナなど）全体のリスクを可視化するための信頼できる唯一の情報源を提供することで、リスクの評価と解決にかかる平均時間を短縮します。
IBMは今後、Infragraphを通じてHCPをRed Hat Ansible、OpenShift、watsonx Orchestrate、Concert、Turbonomic、Cloudabilityといった幅広いIBMソフトウェアと連携させる計画です。そのビジョンは、インフラストラクチャ、セキュリティ、アプリケーションを統合した一貫性のあるデータとポリシーのモデルを構築し、エージェントとオペレーターに信頼性の高いコンテキストベースのテレメトリを提供することで、より迅速かつ確実に対応できるようにすることです。
AIファーストのSDLCで開発者の生産性を加速
IBMは、ソフトウェア開発ライフサイクル全体にわたるコラボレーションを実現するAIファーストの開発システム「Project Bob」をプレビューしました。現在のコーディング・アシスタントは主にコード補完ツールですが、Project Bobは、大規模で進化するコードベース全体にわたってソフトウェアの作成、テスト、アップグレード、そしてセキュリティ確保を支援する、タスク生成型のエージェント型コラボレーターとして位置付けられています。
Project Bobは、Anthropic Claude、Mistral、Llama、IBM Graniteなどの主要なLLM（法学修士課程）を連携させ、セッション間の継続性を維持しながら、タスクのコンテキストに適した機能を選択します。主な機能は以下のとおりです。
- 多言語サポート： Java、JavaScript/TypeScript、Python向けに最適化されており、RPG、Go、C#、Rust、PHP、Kotlinなどにも拡張されています。この幅広いサポート範囲は、エンタープライズポートフォリオに典型的な異種スタックを対象としています。
- エンドツーエンドの Java モダナイゼーション: モノリスと分散サービス全体にわたる、自動化されたアップグレード、フレームワークの移行、そして複数段階のリファクタリング。目標は、回帰リスクを低減し、変更期間を短縮しながら、大規模な永続的なモダナイゼーションを実現することです。
- エージェントによるコンテキスト認識型実行: 調整されたコーディング、テスト、修復フローにより、タスク全体の状態と意図が維持され、配信を遅らせるコンテキストの切り替えとハンドオフが削減されます。
- エンタープライズ グレードのセキュリティとスケール: 統合された「シフトレフト」脆弱性スキャン、FedRAMP 強化の加速のサポート、耐量子暗号移行のガイダンス、セキュリティとコンプライアンスのパターンを日常のワークフローに組み込みます。
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