IBMは過去6年に渡り、社内バーチャル・アシスタント「AskHR」を継続的に改良。「給与明細はどこで見ることができますか？」「医療保険とは何ですか？」と好む言語でアクセスでき、パーソナライズされた会話型体験へと進化させています。

チーム間の可視性が充分でなく、的確な対応を妨げていました。そこでwatsonx AIとSlackを併用し「アカウント360」を開発。アクティビティを効率的に共有、追跡、記録し、個別化されたサポートを支援します。

広範なデータ収集とチェックが必要な仕訳処理について、一貫性のないデータ検証、サイクル遅延等の問題に対処し、AI、RPA、コストベースの自動化による優先順位付けを使用して、地域全体の仕訳を標準化しています。

世界的なソフトウェアエンジニア不足が予想される中、生成AI対応のペアプログラミングの検討に着手。IT運用自動化のためのプラットフォームであるAnsible Automation Platformをユースケースにしました。

AIイノベーションが加速する中、責任を持って機械学習（ML）モデルを構築、管理する、効果的なAIガバナンスが必要とされています。 IBMプライバシーオフィスは、効果的なガバナンスでビジネス価値を実現しました。

大規模言語モデルのトレーニングは、最も計算負荷の高いタスクの1つです。BAM部門は、GPUを最適化し、LLM Kubernetesインスタンスを管理するため、アプリケーション・リソース管理ツール IBM Turbonomicを導入。

今日ビジネスの成功には、強力なサポート・サービスが不可欠です。問題の解決から根本原因の特定、タスクの自動化、エスカレーションの予測まで、数多くのサポート・ユースケースを実現。上位3つをご紹介します。

世界中のIBM社員の能力開発支援を担当する人事部門は、watsonx Orchestrateを活用し、毎年何千名もの社員のスキルアップに役立つ学習イベントの企画、スケジュール設定、提供を最適化に取り組みました。

IBMには、500人以上の製品開発マネージャーがおり、1年間に3万件を超える機能リクエストと新しいアイデアがユーザーより寄せられます。これらに共通のテーマを探し優先順位が付けられるよう、分類する必要があります。

IBM人事部門は、人事担当者を支援するデジタル・ワーカーを構築し、従業員の昇進に関するデータ収集と入力の作業を自動化。昇進を公正かつタイムリーに配分し、選出されなかった従業員の昇進計画の策定を支援します。

使いやすくパーソナライズされた体験を従業員に提供するために、コンテナ化されたワークロードとCI/CDのパイプラインを採用し、古い仮想化インフラストラクチャーへの依存を排除して、イントラネットの刷新を決定。

2028 年には90%がAIコード・アシスタントを使用するようになるそうです。IBM開発チームは、watsonx Code Assistantを用い、コード説明にかかる時間を90%、コード文書化にかかる平均時間の59%を節約しました。

30万件を超えるサポート・チケットの分析から得られた知識に基づいて、AIと自然言語処理（NLP）機能を活用し、トピックに対処するための解決策を提示。28万人以上のユーザーをサポートします。