製造業の生成AI活用を実現する IBM watsonx

アルゴグラフィックス ホワイトペーパー 製造業で生成AIが注目される理由と導入課題 いま、もっとも注目度の高いテクノロジー、生成AI。ChatGPTの登場により、A（I 人工知能）による高精度のコンテンツ生成が実用段階 に入ったことが広く認知された。 その衝撃は産業界にもおよび、製造業においても、「大規模言語モデル（LLM）」や「画像生成AI」などの業務適用を検討する企業が増 えてきており、ある調査によれば約６割の企業が活用の意向を示している。 現時点では、その多くが業務の一部での試験的な導入や検証段階だが、生成AIは組織や業務プロセス、働き方そのものを大きく変え 得る可能性を秘めている。 AI活用では大量データの準備が高いハードルに 生成AI 活用の最大のメリットは、従来のAI 活用に比べ、 生成 AIを活用することで、社内に散在するデータやノウハウ、ナレッ ジを集約。 ● 学習のためのデータの蓄積や基盤の構築時間を短縮できる ● 自然言語の会話形式で、目的のデータを迅速に検索できる ● 過去の現場カイゼンや事故などの事例を基に作業者に注意を促す 仕組み ことが挙げられる。 ● 製造現場の作業・操作の疑問点に回答する業務ヘルプ ● 社内業務を支援するQ＆Aシステム などを通じて、製造業 DX の起点となり、人手不足への対応、業務 の属人化解消、ナレッジ・技術の継承が実現する。 製造業で生成AIを活用する上での課題 製造業での生成AI 活用にあたっての懸念は、大きく以下の 3点。 企業が活用するにあたり、生成 AI が不正確・出所が不明な回答を 返したり、業務上の機密情報が外部の再学習に活用されることは避 ● どのサービスを利用すればよいか分からない けたい。 ● 回答の精度向上や回答内容の正当性を担保する仕組みをいかにし て実現するか 回答の精度や正確性を高めるには、信頼性の高い自社の業務データ ● 情報漏えい・セキュリティとプライバシーが不安 を与えて学習内容を向上させる必要がある。 これらは、生成 AI の企業活用において、「信頼性」が最重要な課題 しかし、情報漏えい・セキュリティやプライバシーの問題が解決でき であることを示している。 なければ、多くの機密情報を含む自社業務データを学習に活用でき ないというジレンマに陥る。 また、継続して利用し続けられるプラットフォームをどのサービスを 利用して構築すべきかに悩む企業は多いだろう。

アルゴグラフィックス ホワイトペーパー IBM watsonx　 IBM watsonx 前述の課題を払しょくし、製造業における「生成AI」活用に 最適なAI/データプラットフォームが、IBM watsonx だ。 ビジネスに特化したAIサービス製品群として2006年の登場以来、 製造業でも利用企業の多いIBM watsonの進化版である。 以下、その特長と主な機能をご紹介する。 IBM AI倫理への透明性 マルチクラウド＋オンプレミスでも稼働可 IBM は AI 倫理 に関して、以下の原則を基に、信頼と透明性を IBM watsonx は、クラウドまたはオンプレミス環境に導入できる単一の統 高める取り組みを続けている。 合プラットフォームである。 IBM Cloud はもちろん、AWS や Azure、Google Cloud などのクラウ ● AI の目的は人間の知性の補強 ド環境に加えて、オンプレミス環境でも活用可能だ。 ● データと洞察の所有権はそれを生み出した企業に帰属 ● 透明性があり説明可能でなければならない クラウド オンプレミス 説明可能性 公平性 堅牢性 透明性 プライバシー ビジネスにおける生成AI活用を加速するツール群 IBM watsonx は、以下 3つのツール群で構成される。 ● AI モデルのトレーニング・検証・チューニング・構築のためのスタジオ watsonx.ai ● さまざまなデータを管理しAI 活用できる形に加工を行う watsonx.data ● AI モデルやデータのライフサイクル管理を行う watsonx.governance 基礎モデルを活用して、watsonx.dataでの検索、 ディスカバリー、およびリンクを自動化 AIモデルのトレーニング・検証・ さまざまなデータを管理し AIモデルやデータの チューニング・構築のためのスタジオ AI活用できる形に加工を行う ライフサイクル管理を行う　 IBM watsonx.ai IBM watsonx.data IBM watsonx.governance watsonx.data で管理された企業データを活用して、 基盤モデルをシームレスに学習・調整 市場をリードするガバナンス機能とライフサイクル管理機能により、watsonx.aiで調整されたモデルを管理 クラウドでもオンプレミスでもエッジでも これらにより、ビジネスにおける生成AI 活用を加速させる。 あらゆるAIモデル構築に対応 1 構築済みの 2 構築済みの 基盤モデルを AIサービスを AIサービスを 3 4 基盤モデルから AIガバナンスを 利用して独自の スクラッチで 確保し、資産を 製品に組み込む 利用する AIサービスを創る AIサービスを創る 追跡・保護する AI モデル構築のアプローチには、大きく以下の４パターンがある。 1 構築済みのAIサービスを製品に組み込む watsonx.Assistant 自社製品 watsonx.Code Assistant watsonx.Orchestrate 2 構築済みのAIサービスを利用する watsonx.governance 3 基盤モデルを利用して独自のAIサービスを作る AIサービス AIサービス AIサービス AIサービス AIガバナンス 4 基盤モデルからスクラッチでAIサービスを作る watsonx.ai 追加学習 追加学習 追加学習 追加学習 watsonx.data IBM watsonxは、これらのどのパターンでも活用できることに加え 基礎モデル 基礎モデル 基礎モデル 基礎モデル 競争優位につながる て、AIガバナンスを確保し資産を追跡・保護する機能なども加える （事前学習） （事前学習） （事前学習） （事前学習） 企業データを活用し 追加学習する ことができるため、幅広い業務で、 大量データ 大量データ 大量データ 大量データ さまざまな形でのAI 活用が可能だ。 創造・差別化 利用

アルゴグラフィックス ホワイトペーパー IBM watsonx　 マルチな基盤モデルが利用できる　watsonx.ai watsonx.ai は、IBM独自の基盤モデルに加えて、オープンソースや他社製も含めた、マルチな基盤モデルが選択可能。 「スレート（Slate）モデル」「グラナイト（Granite）モデル」「サンドストーン（Sandstone）モデル」という独自基盤モデルを利用できるほか、 「Gpt-NeoX」などのオープンソース基盤モデルや、「Llama 2-Chat」などの他社製基盤モデルの利用も可能だ。 IBM独自の基盤モデル オープンソース基盤モデル 他社製基盤モデル Slate Granite Sandstone flan-ul2 Gpt-NeoX mt0-xxl flan-t5-xxl mpt-instruct2 Llama2-chat StarCoder スレートモデル グラナイトモデル サンドストーンモデル 153百万 80億 パラメータ 130億 30億 200億 200億 130億 110億 70億 700億 155億 質疑応答 質疑応答 質疑応答 質疑応答 質疑応答 質疑応答 質疑応答 質疑応答 生成 生成 生成 生成 生成 生成 生成 抽出 抽出 抽出 抽出 抽出 要約 要約 要約 要約 要約 要約 分類 分類 分類 分類 分類 分類 分類 コード生成 提供可能 提供可能 開発中 提供可能 提供可能 提供可能 提供可能 提供可能 提供可能 提供可能 AIライフサイクルを見える化　watsonx.governance watsonx.governance は、AIライフサイクル全体にわたってツールとプロセスを自動化。 人的ミスを削減して、正確性、公平性、説明可能性を高める責任ある安全な方法で、AI の開発を推進する。企業が生成AIを安心・安全に運用 するためのガードレール機能を提供すると共に、他社プラットフォームのAIモデルも監視可能だ。 モデル・インベントリ AIモデルの状態と モデル・リスクガバナンス AIライフサイクルを通して メタデータ (データ情報) を同期 ワークフロー、ダッシュボード、 モデルの実態 (ファクト) を把握 インシデント管理 トレーニング用の 展開 (デプロイ) 用の メタデータを取得 メタデータを取得 構築 (ビルド) 展開 (デプロイ) IBM、AWS、マイクロソフト等 承認されたAIモデルを展開 IBM、AWS、マイクロソフト等 watsonx.ai watsonx.governance watsonx.ai AIモデルの性能に関するメタデータを取得 評価とモニタリング モデル精度、ドリフト (性能劣化) 展開 (デプロイ) 前のAIモデル評価 バイアス、説明可能性を確保 展開 (デプロイ) 後のAIモデル評価 AIモデル開発検証に最適なデータ管理基盤　watsonx.data watsonx.data は、すべてのデータ・分析・AI ワークロードを拡張、最適化された、オープン・ハイブリッドなデータ管理基盤である。 ● ワークロードの最適化：複数のクエリーエンジン (Db2,Netezza,Presto,Spark) からデータ分析や AI ワークロード向けに最適なものを選択し てクエリー実行ができる。 ● オンプレ・マルチクラウド対応コストの最適化：ベンダーに依存しないオープンフォーマットのため、異なるエンジンが同時に同じデータにアク セスし共有できる。 ● ガバナンス：ガバナンス、セキュリティ、自動化が組み込まれたデータ・ストアが、わずか数分で利用可能になる。 watsonx.data コンポーネント コアのレイクハウスの機能性 エコシステム・インフラ 既存システム データウェアハウス データレイク 特徴1 クエリエンジン、カタログ、 データの分離 クエリー（DB） エンジン 特徴2 メタデータ・ストア マルチ・クエリエンジン ガバナンスと メタデータ アクセス制御マネジメント データ形式 特徴3 メタデータ層でのアクセス制御管理 ストレージ 特徴4 インフラ 様々なデータ形式に対応 ストラクチャー

アルゴグラフィックス ホワイトペーパー IBM watsonx　 生成AI活用を支える IBM インフラストラクチャ AI向けに構築されたIBM Powerサーバ IBMは、AI 向けに構築された IBM Powerサーバを提供している。 IBM Power が AI 環境に最適な理由は、以下の通り。 AIワークロードとモデルのため ダウンタイムを最小限に IBM PowerはAI向けに のフルスタックセキュリティー 抑えた信頼性の高い動作 ・透過的なメモリ暗号化 ・99.999999% の信頼性(または年間 構築されています ・オンチップ暗号化アクセラレーター 315 ミリ秒の計画外のダウンタイム) AIワーク ・代替手段よりもCVEが少ない ・リアルタイム更新 ・事前構築済みのコンプライアンス 42 フローの保護 プロファイル % 大規模言語モデルを使用する場合のx86 サーバーと比較して推論スループットが向上 最適化されたハードウェア 最適化されたソフトウェア ・オンチップ・アクセラレーション ・ベスト・オブ・ブリードのエンター < 1 ・大容量メモリ プライズおよびオープンソース・ソ 秒 効率的な ・高い並列処理とデータ帯域幅 フトウェア・オプション ・独自のハードウェア機能に調整 大規模言語モデル使用時のIBM AIの加速 ・大規模なモデル・デプロイメントの 管理 Power10 での推論待ち時間 51 ミッションクリティカルなアプリ、データ、トランザクションに % AIを統合 ・アーキテクチャを簡素化し、オンプレミスまたはクラウドに展開 安価、Power S1022 上のCloudPak for ・保存データと転送中のデータのためのAIワークフローを作成 Data で高度に並列推論を実行する3 年間の データへ ・コストとレイテンシーを削減、大規模な展開 TCOをx86サーバーと比較した場合 AIを統合 ・モデルの重み、ソースコード、その他の機密情報を制御する ＊watsonxとの連携は検証中です。詳しくはお問い合わせください。 コンテナ基盤に必要なコンポーネントをオール・イン・ワンで提供する IBM Storage Fusion HCI オンプレミス環境でAIを活用する際、OpenShift の構築・運用に多大な負荷が発生する。 IBM Fusion HCIであれば、コンテナ基盤の立ち上げから運用までをスピーディ・シンプルに実現可能。 コンテナ基盤を迅速に コンテナ環境に対応したストレージなどのHWや Openshift、必要なソフトウェアがインストール 立ち上げ 済みであり、納品後すぐに利用可能 コンテナ管理の面倒な ソフトウェア更新は全てのコンポーネントをまとめて 運用を簡素化 実施可能で運用を簡素化 基幹業務を支える堅牢な データのバックアップやセキュリティ対策、包括的 な保守サポートなど、エンタープライズシステムと システム基盤を提供 しての要件を満たす堅牢なシステム基盤を提供 ＊HCIとは･･･1台でサーバー・ストレージ・ネットワーク・ソフトウェアすべての機能を担う、事前検証済みのアプライアンス IBM製品ならアルゴグラフィックス アルゴグラフィックスは ● 創立まもない 1985年からIBM製品の取り扱いを開始以降、約40年にわたる協業関係 ● サーバー、ワークステーション、CADソフトウエアなどの IBM製品販売において国内トップクラスの実績 ● 培ってきた強力なパートナーシップのもと、自動車メーカー・サプライヤー、半導体メーカーなどの製造業、大学・研究機関などのお客様への 豊富な導入経験 製造業での生成AI 活用、IBM watsonx の導入、マルチクラウドからオンプレミス対応なら アルゴグラフィックスへお気軽にお問い合わせください。 株式会社アルゴグラフィックス 商品詳細・価格などにつきましては、下記までお問い合わせください。 各種ご相談窓口 03-5641-2007 www.argo-graph.co.jp e-mail marketing@argo-graph.co.jp 202406