IBM Community Japan

B: 技術探求

すべて開く | すべて閉じる

AI&クラウド

• TB-01 : ビジネスのためのAIを構築し、継続的な発展を目指すためのOpenShift AI活用パターンの調査・開発  (注) New

  [ 参加対象 ]
  テーマに興味のある方

  [ 概要 ]
  あらゆるビジネスでAIの利用が進む中、AIを継続的に利用しビジネスを拡大することができている企業は多くはないのではないでしょうか。
  データ収集、AIモデルの作成評価・コンプライアンス管理、アプリケーションへの組み込み、運用からのフィードバックによる継続改善を行うMLOpsを導入することで、導入後も継続してAIを改良・発展しビジネスを拡大させることができる可能性があります。 OpenShiftAI/OpenShiftPipeline・GitOps/watsonxを題材に、MLOpsのアーキテクチャを検討しリファレンスとして展開します。

  [ 期待される成果 ]
  AI継続的利用によるビジネス拡大を支えるOpenShiftMLOpsリファレンスアーキテクチャ考察・提言

• TB-02 : AIはこころを持てるか  (＊)

  [ 参加対象 ]
  テーマに興味のある方

  [ 概要 ]
  近年のAI技術は、ビッグデータと結びつくことで膨大な情報を学習し、コンピュータならではの高速処理により膨大な数の経験を通じ、瞬時に意思決定を下すことができるようになりました。人間の感情を理解し適切な表現も行えると言われています。また脳科学の研究分野もAIに応用されようにもなって来ました。大規模言語モデルで、ある種の「知性」を手に入れたAIが、「意識」や「理性」を持ちうるのでしょうか。果たして「コンピュータは心を持てるのか」という疑問に答えは見出されるのでしょうか。我々にとって「心」とはなんでしょうか。何が実現できれば「心を持てた」と言えるでしょうか。AIが心を持つのにロボットの身体は必要でしょうか。心を持ったAIは社会に、私達にどう貢献していくのでしょうか？これらの課題に対し「技術的側面」から将来の可能性を探っていきます。

  [ 期待される成果 ]
  AIはこころを持てるか、に対する技術的アプローチによる考察

• TB-03 : 「生成AIを利用した業務アプリケーション」の有用性と課題  (＊＊) New

  [ 参加対象 ]
  生成AIの社内適用をご検討の方

  [ 概要 ]
  人工知能（AI）技術の中で現在もっとも注目を集めている生成AIの登場により、AIは、人間が作成する様な文書を生成できるようになり、チャットや検索、要約なども、人間と同じ様に実施できるようになりました。昨今ではこの生成AIを各種業務に適用する方法を多くの会社が模索しています。当研究では、生成AIを利用した業務アプリケーションの事例、問題・課題について考察します。生成AIとは、自然な文章生成を行うモデルや文章から画像を生成する様なモデルがあります。また、当研究では、モデルだけなくwatasonx.aiの様にモデルをチューニングする様な基盤も対象にします。
  ＊(生成AIだけでなく)「AI全般の業務システムへの適用」テーマをご希望の方は、テーマID:TB-04を選択してください。

  [ 期待される成果 ]
  業務アプリケーションの
  ・生成AIの利活用場面の想定案や実例
  ・「生成AIを活用した業務アプリケーション」の開発方法
  ・生成AIの課題および対策

• TB-04 : 業務システムにおけるAIの現実的な適用

  [ 参加対象 ]
  業務システムでAIを活用したいと考えている方

  [ 概要 ]
  IBMの"Watson"をはじめとしたAIはすでに多くの企業が業務システムへの組み込みを行なっています。ただし、イメージ先行で現実的に適用していくとなると膨大な予算が必要になったり、実際に何をすればよいかよく分からないという現状もあります。本研究では、AIを使った代表的な業務システムの事例（例：問合せ応答システムやマッチングサービス、異常データ検知や不正取引検出のようなプロセスなど）を題材に、AI技術を現実的に適用する際に必要となる手順や課題、適用した効果について考察します。
  ＊「生成AIの活用に特化した業務アプリケーション」のテーマをご希望の方はテーマID:TB-03を選択してください。

  [ 期待される成果 ]
  業務システムにAIを適用していく際の手順や効果検証、および課題を抽出しその対策などを提言

• TB-05 : 業務データに対するデータサイエンス（分析/機械学習）の現実的な適用

  [ 参加対象 ]
  テーマに興味のある方

  [ 概要 ]
  DXがさらに促進する社会においてデータ分析や機械学習の特性を理解し、大量かつ多様な業務データに対して様々な新しい技術を利用することはより重要性を増しています。業務データに対するデータサイエンスへの学びを深めることで、データ活用の成功を妨げる要因と現実的な課題解決方法を研究します。

  [ 期待される成果 ]
  DX社会における新たなデータ活用について提言

SWEngineering

• TB-07 : 最高の金融体験の追求?本当に欲しい金融サービスとは?

  [ 参加対象 ]
  金融デジタルサービスに興味のあるすべての方（ビジネス・IT・その他）

  [ 概要 ]
  金融サービスにおいても優れたユーザー体験を提供することは、成功の重要な要素となっています。本研究会では貯金や支払、借入、運用、保険契約などの金融取引の切り口に加えて、買い物、旅行、エンタメなど消費活動の切り口を考慮してテーマを絞り込み、テーマにおける最高のユーザー体験を追求し、デザインする予定です。その上で、ユーザー体験の実現方式を研究し、デモアプリケーション開発などを目指します。ビジネス的・技術的制約の枠にとらわれず、自身が本当に欲しい・使ってみたいと思うサービスを一緒に追求していきましょう。

  [ 期待される成果 ]
  デザインシンキングなどユーザー中心の付加価値を創造する手法について実践を通じて身につけられるほか、プロダクトビジョンから体験やフィーチャーへの落とし込み、またそれらを実現するための具体的な技術の活用方法や開発手法について習得することを目指します。成果物としてはサービスデザインの企画書、アーキテクチャー設計書、デモアプリケーションなどを想定しています。

量子コンピューター

• TB-08 : 量子コンピューターの活用研究 －機械学習・量子化学計算・組合せ最適化への適用－

  [ 参加対象 ]
  量子コンピューターに関心のある方

  [ 概要 ]
  2021年日本初・アジア初となるゲート型商用量子コンピューター「IBMQuantumSystemOne」が稼働を開始しました。量子コンピューターは、ますます、様々な分野での活用が期待され、有用性を実証する時代に入りました。応用分野として期待されている領域が機械学習・量子化学計算・組合せ最適化です。これらの分野における量子コンピューターを使ったアルゴリズムの調査、実際のプログラミングを行い、社会問題への適用について研究します。エラー抑制・緩和、エラー訂正を活用した実機の量子コンピューターでの実行についての研究も歓迎します。

  [ 期待される成果 ]
  量子コンピューターの機械学習・量子化学計算・組合せ最適化への適用について、理論、実装について研究、提言、普及活動。
  参加者は、量子コンピューターの専門技術分野についての知識・スキルを習得します。

先進技術

• TB-09 : OpenShiftとOpenTelemetryを活用したコンテナアプリケーションの運用パターンの調査・開発  (注) New

  [ 参加対象 ]
  テーマに興味のある方

  [ 概要 ]
  OpenTelemetryはメトリクス、トレース、ログなどのテレメトリ情報をやり取りするインタフェース規定です。言語・環境などでどのような実装が可能か、ライブラリの準備状況などを把握し実際の実装を通して、どういった情報が取れるのかを調査します。クラウドサービスなども含めてしまうと範囲が広すぎてしまうため、ここではコンテナアプリケーションを対象とした調査を行います。

  [ 期待される成果 ]
  コンテナアプリケーションのオブザーバビリティ実現のためのOpenTelemetry適用パターン考察

• TB-10 : エッジやハイブリッドクラウドでコンテナを利活用、OpenShiftを使ったアプリの展開パターンの調査・開発  (注) New

  [ 参加対象 ]
  テーマに興味のある方

  [ 概要 ]
  k3s,microshiftなどのエッジコンピューティング向けコンテナオーケストレーションツールがIoT機器や産業用PCに展開され始めています。現在どういった分野で利用されているか、今後どういった分野に適用されていくか、これまでのマイコンとオーケストレーションツールの使い分けをどのように考えるか、通常のK8sとどのような考え方の違いがあるか、など取り巻く状況と今後の発展性について検討します。

  [ 期待される成果 ]
  コンテナ＋エッジコンピューティングの今後の展開先の考察と提言

・New : 2024年新設のテーマです。
・＊ : IBM OB/OGの方のみのワーキンググループも編成予定のテーマです。(TA-02・TB-02)
・＊＊ : 四国在勤・在住の方のみのワーキンググループも編成予定です。(TB-03・TC-02)
・注 : テーマ名を変更しました。研究内容の変更はありません。(TB-01・TB-09・TB-10)