IBMが、2025年第3四半期のThe Forrester Wave™: AI Governance Solutionsでリーダーに選出

私たちはこの評価を誇りに思っています。そのランキングだけではなく、これまでAIの安全性と透明性を高め、より説明責任のあるものにするために、お客様と協力してきた取り組みが反映されているからです。

過去10年間、私たちは多くの業界の組織、特に規制の厳しい業種・業務の組織と協力して、責任あるAIの実践とはどのようなものかを理解を進めてきました。その経験により、watsonx.governanceはAIリスク管理やコンプライアンスだけでなく、AIシステムの評価、オブザーバビリティー、ガードレール、ライフサイクル・ガバナンスもサポートするソリューションへと形成されてきました。

組織が拡大するAIリスクと規制の増大や、AIから価値を引き出すというプレッシャーに直面する中、私たちのソリューションは、テクノロジー、ビジネス、保証、セキュリティーの各チームが、原則を実践に変える一貫したガバナンス・フレームワークに沿って連携できるようサポートします。

Forrester社は、多くの役割と責任にわたる複雑なAIガバナンスを管理できる能力について、IBMを高く評価しました。私たちのストラテジーには、複雑で規制の厳しい業種・業務のお客様との長年にわたるコラボレーションが反映されており、その経験がwatsonx.governanceに組み込まれています。

watsonx.governanceは、ポリシー管理、監査可能性、オブザーバビリティーなどの主要なガバナンスのニーズをサポートします。また、エージェント型AI向けの新機能も含まれており、チームがエージェントとツールのインベントリーを管理し、エージェントの行動を監視し、意思決定を評価し、ハルシネーションなどのリスクを検知することを支援します。

Forrester社は、当社の確固たるビジョン、ロードマップ、および柔軟なパッケージングについても述べました。この評価は、急速に進化するAIテクノロジーに対する実用的でスケーラブルなガバナンスに対する私たちのフォーカスを反映していると捉えています。

AIガバナンスは、1つの部門だけにとっての課題ではありません。エンジニアリング、法務、コンプライアンス、リスク、セキュリティー、データ、およびビジネスチーム全体のコラボレーションが必要です。watsonx.governanceを活用する私たちの目標は、AIのライフサイクル全体を通して、ポリシー管理、監査可能性、透明性をサポートするツールを提供することにより、その連携を強化することです。

IBMやその他の組織がAIガバナンスへの投資を増やすにつれて、これらのソリューションに対する認識は変化しています。これらはもはや単なるコンプライアンス・ツールやビジネス・コストとしての存在ではなく、AIを拡張し、データから価値を解き放つために不可欠な要素と見なされています。以下の事実をご覧ください。

• フォーチュン500企業の27%が年次報告書の中でAI規制をリスクとして挙げています（WSJ/2024）。

• IBMから調査を受けたCEOの68%は、生成AIのガバナンスを設計段階に組み込む必要があると述べています（IBV/2025）。

• 最近のGartner社のカンファレンスでは、データ・リーダーの65%が、2024年の最重要課題としてデータ・ガバナンスを挙げました（IBV/2025）。

またIBMは、新たなリスクへの備えと管理にも注力してきました。AIシステムがより自律的に進化するにつれて、エージェントが意思決定を行い、ツールと対話し、独立してアクションを実行するようになるため、ガバナンスは進化し、これらのエージェントがビジネス目標、ポリシー基準、安全性に対する前提に従うようにする必要があります。

これらのエージェントをより効果的に管理するため、次の3つの新機能を追加しました。

チームが使用するツールとエージェントの一元的なインベントリー。所有権、説明、使用履歴などのガバナンス・メタデータが含まれます。ユーザーは、品質、コスト、レイテンシー、パフォーマンスなどのメトリクスを使用して資産を比較することで、再利用や導入についてより適切な意思決定を行うことができるため、未確認の機能や重複した機能のリスクを軽減できます。

評価器は、開発中にエージェント型アプリケーションのパフォーマンスを測定する際にサポートします。私たちのSDKは、忠実度、コンテキストの関連性、回答の関連性など、すぐに使えるメトリクスを提供します。これらは、ループ内（エージェントのフロー中、ロジックを制御するため、または決定点として）またはオフライン（エージェントのフロー後に、全体的なエージェントの品質を評価するため）に使用できます。これは、単一行を使用したシンプルなデコレータ・ベースのアプローチを使用して利用可能で、エージェントの各ノードに評価器を追加できるため、評価を簡単に実装できます。これにより開発者は、より回復力が高く、信頼性が高く、検証や実稼働に対応した高品質のアプリケーションを構築できます。

Experimentation Trackingは、開発からデプロイメントまでの時間の経過とともに、エージェントとツールがどのようにパフォーマンスを発揮するのか全面的に可視化します。チームは、カスタムされたビジネス、安全性、品質のメトリクスを使用して実行をログに記録し、結果を比較し、構成をランク付けできるため、メトリクスのデータに基づいて最もパフォーマンスの高いアプローチを選択しやすくなります。

お客様は、watsonx.governanceが自信を持ってAIを拡張するのに役立つと一貫して述べています。以下に例を挙げます。

• 全米テニス協会（USTA）は、watsonxを使用して、全米オープンのMatch ReportやAI Commentaryなどの生成AI機能を構築しました。さらに、ガバナンス・ツールがモデルのパフォーマンスやコンプライアンス、編集目標との整合性を確保する上でどのように役立ったかを強調しました。

• Deloitte社は、watsonx.governanceが責任あるAIの導入をサポートし、クライアントがAIワークフローに信頼性と透明性を組み込む際に役立つ実態について強調しました。

Forrester社のレポートでは、IBMの顧客が「ポリシーと承認に関してテクノロジー、ビジネス、リスクおよび法務チームを連携させる機能」を高く評価していると指摘しています。このケイパビリティーは、AIが組織全体に拡大するにつれてますます重要になっています。

こうした顧客は、AIの取り組みを拡大する中でより深いモデルのリスクアセスメントを求めています。これは、製品ロードマップや将来の機能をアクティブに形成するフィードバックとなります。

組織がエージェント開発に一貫性、制御、可視性をもたらす実用的な方法を模索する中、当社のGoverned Agentic Catalogの需要は拡大し続けています。これにより、チームはプロジェクト全体でツールの使用状況、リネージュ、再利用を管理できるため、監視を維持しながら責任を持って拡張することが容易になります。エージェント型AIの本番監視とガードレールにも需要があり、これらの分野に取り組むための新しい機能がロードマップに含まれています。

ガバナンスとは、単にコンプライアンスを確保するだけではなく、人工知能などのテクノロジーを効率的かつ安全に信頼できる状態で利用することを意味します。Forrester社がIBMをリーダーに選出したことに見られる通り、複雑で規制の厳しい業種・業務のお客様と協力してきた経験が、今日のAIガバナンスの課題を解決し、将来の課題に備えるソリューションを形成しました。

AIが進化を続ける中、私たちはこれらのテクノロジーの価値を解き放つことで、お客様がリスクにいち早く対処できるよう支援することに、全力で取り組んでいます。watsonx.governanceは、現実世界の複雑さを念頭に置いて構築され、自動化による拡張と、責任あるAIを実装する組織の実際的なニーズに基づいたロードマップを備えています。

watsonx.governanceが組織をサポートする実態については、当社のチームに連絡の上、ライブデモをご覧ください。

レポートの入手はこちら