エージェントによるトランスフォーメーションを追求する企業にとって、課題はもはや現実世界の成果を得ることではなく、次に何が起こるかを制御することです。

構造化され、スケーラブルなエンドツーエンドの方法論を使用して、エンタープライズAIエージェントを構築および管理する方法をご覧ください。

IBMの開発者が、AIツールによってデモ構築の初期作業の多くが処理されるようになり、実験にすぐ取り掛かれるようになったと語ります。

エージェント制御プレーンが、組織全体でAIエージェントをデプロイ、運用、監視、ガバナンスする方法をご覧ください。

世界をリードするブランドが、エージェント型AIを活用してよりスマートなビジネスを構築するための道筋をご覧ください。

クロスリンガルLLMとwatsonx Orchestrateを活用し、複数言語で顧客対応を行うAI搭載サポートエージェントを構築します。

エージェント時代を勝ち抜く組織は、クラウド、ベンダー、システムをまたいでエージェントワークフォースをガバナンス、オーケストレーション、およびスケーリングできます。

新しい調査では、ITOpsチームがどのAI施策を優先しているのか、また導入を促進している要因について詳しく解説しています。

エージェント型AIがすでに価値を提供している領域、テクノロジーがまだ進化している領域、および投資を優先する方法をご覧ください。

自動化の未来は、エージェント型アプローチと決定論的アプローチを意図的に組み合わせてバランスを取ることにあります。

AIエージェントはコードを記述できるだけでなく、コード品質を向上させ、ソフトウェア開発サイクルを最適化することもできます。

Mixture of Expertsパネルが、科学者によるClaude Codeの活用と、AdobeのCFOが財務チームをAIラボへ変革した方法について議論します。

解説記事とハンズオンチュートリアルを含む包括的なリソース

AIがエージェント型へ進化するにつれて、セキュリティーと可観測性はミッションクリティカルな要素になります。

「とてもパーソナルで、とても簡単です。そして、非常に実用的でありながら、とても気軽に使えます。」

AIの強さは、それを支えるシステムの強さに左右されます。そして現在、それらのシステムには大きな負荷がかかっています。統合アーキテクチャーのモダナイズが、AI対応力の真の基盤になります。

LLMの実行に必要な行列演算をハードウェア性能がどのように支えているのかを学び、AI活用の創造的な事例をご覧ください。

エンタープライズデータの大部分が存在するメインフレームは、統合AIに最適です。

AIスタックがAIソリューション構築のための構造をどのように提供するのかをご覧ください。

意図的なハイブリッドクラウドアプローチは、ビジネスの運用俊敏性とスケーラビリティーの向上に役立ちます。

電力制限とGPU不足によってAIの状況が変化する中、先進企業はデプロイから最適化へと重点を移しています。

AIで成功するためにエンタープライズインフラストラクチャーを再構築する場合、その効果はコストを上回るのでしょうか？

AI施策の成功は、要求の厳しいワークロードを効率的にサポートできる基盤インフラストラクチャーの能力に大きく左右されます。

データ、ワークフロー、インテリジェンスがビジネスに求められるスピードで動くことを妨げる摩擦を取り除きます。

これら2つのデプロイタイプが、AIモデルの実行方法やデータの保管・処理場所においてどのように異なるのかをご覧ください。

意図的なアーキテクチャー設計の意思決定は、ハイブリッドクラウドとAIの価値を最大限に高める鍵となります。

「攻撃者にゼロデイ攻撃は必要ありません。有効な認証情報と少しの忍耐力があれば十分なのです。」

IBMの専門家が、データスタックを一斉に再構築しつつあるいくつかの大きな変化について解説します。

17人の専門家が今後1年を予測します。

IBMは1,000人を超える経営幹部に対し、2026年の意思決定に経済、地政学、およびテクノロジー要因がどのような影響を与えるかを調査しました。

2026年には、AI導入の進展によって、組織はよりインテリジェントで、コスト効率が高く、オープンスタンダードと互換性のある可観測性戦略を構築する必要に迫られるでしょう。

Mixture of Expertsのパネリストが2025年を振り返り、2026年を予測しています。

2026年は企業AIの変曲点、つまりエージェントへの転換の年です。

自律型AIとAI支援型ソーシャルエンジニアリングによる新たなリスク

Gartnerによる2026年の9つの予測と、企業がどのように備えるべきかをご覧ください。

今後12か月は、発言前に考え、より少ないリソースでより多くを実現する、より賢いモデルの開発競争によって特徴付けられるでしょう。