IBMの最高情報責任者組織は、watsonxを活用してAIモデルを最適化します
IBMハイブリッドクラウド・プラットフォームは、IBMのビジネス・オペレーションを構成する約2,000の既存の社内ワークロードと並行して、新しい人工知能（AI）アプリケーションをホストするという複雑な課題に直面しています。1ハイブリッドクラウド・プラットフォームでAIアプリケーションをホストする場合は、次の要件を考慮する必要があります。
- AIアプリケーションは、会社の知的財産（IP）要件に準拠しなければなりません。
- 生成AIコンテンツを活用するアプリケーションを開発する場合、開発者ツールは使いやすく、生産性を促進するものでなければなろいません。
- 機密データは、取り込みから使用まで安全に管理する必要があります。
- ホスティング環境は、ハードウェア・リソース、開発、運用にかかるコストの面で効率性に優れている必要があります。
- 一部のAIワークロードはオンプレミスでホストする必要があり、ローカル・ハードウェア上の同じAI環境のサポートが必要です。
当初、IBM最高情報責任者（CIO）組織は、プロビジョニングされた高コストの画像処理装置（GPU）を使用するベクトル・データベースと生成AIモデルをホストしていました。このオプションは効果的でしたが、最適ではありませんでした。ピーク時には、開発チームと本番チームの間でリソースをめぐって争奪戦が起きるため、追加のGPUが取得され、オフピーク時にはアイドル状態のままになりました。
また、この複雑な環境では、運用チームがAIクラスターの管理に余分な時間を費やす必要がありました。これには、リソースの調達、パッチの適用、回復力の管理が含まれます。
1IBMハイブリッドクラウド・アプリケーションのデータは、2024年9月30日にスーパーセットIBMアプリケーション・ポートフォリオ管理（APM）ServiceNowダッシュボードから取得されました。
CIO組織を取り巻く環境を簡素化する必要性は明らかでした。そこで、AIモデルとデータ管理、開発、および実稼働ワークロードは、IBM® Cloud上のIBM watsonx as a Serviceに移行されました。
現在、AI モデルの開発とトレーニングをサポートするためにアプリケーション・チームに必要なツールとリソースは、watsonxによってサポートされています。アプリケーション推論用のAIモデルのデプロイメントも、watsonx統合環境によって処理されます。
IBM Cloud上のIBM® watsonx.dataおよび IBM watsonx.aiとの統合により、CIO組織はドメイン固有のデータとAIサービスを効率的に管理できるようになります。
また、ビジネスにとって重要な一連のメリットも提供します。
- 消費ベースの価格設定モデルは、使用されるリソースに基づいています。
- GPU使用量の急増は、IBM Cloud上のwatsonx as a Serviceの柔軟性によって処理されるため、運用チームはGPUリソースを管理する必要がなくなりました。
- 開発に必要なツール。
- モデルの安全なデプロイメント。
- watsonx環境はRed Hat OpenShiftで利用可能で、オンプレミスでのワークロード配置などの柔軟性を実現します。
- watsonx.governanceと組み合わせることで、いくつかのシナリオでは、IBMは、IBMが開発したモデルや、watsonx.aiから入手できる一部のサード・パーティーの基盤モデル など、対象モデルによって生成される出力に対して知的財産権の補償を提供しています。
AIアプリケーションは、IBMのシステムとプロセスにAIを統合することで、IBMの業務運営方法に革命をもたらしています。日常業務を自動化するAI搭載のバーチャル・アシスタントである AskIBMなどのアプリケーションが実稼働中です。IBM Cloudプラットフォーム・オファリングを活用することで、CIO組織は特定のニーズに応じてソリューションを拡張できるようになります。
IBMの最高情報責任者（CIO）組織は、IBMの社内IT戦略を主導し、IBM従業員が日々の業務に使用するITソリューションの提供・保護・モダナイズ・サポートを担当します。CIO組織のストラテジーには、企業全体でITツールやアプリケーション、システムへのアクセスを容易にし、問題解決を加速し、IBMのイノベーション・エンジンとして機能してビジネスの成長を促す適応型ITプラットフォームの構築が含まれます。
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引用または説明されているすべての事例は、一部のクライアントがIBMの製品を使用し、達成した結果の例として提示されています。他の運用環境における実際のパフォーマンス、コスト、節約、またはその他の成果は異なる場合があります。