「生成AIとIBM watsonxは最大の賭け」 - IBMソフトウェア総責任者のニルマル氏

IBMのAI&データプラットフォーム「IBM watsonx」が昨年の「Think 2023」で発表されてから、ちょうど1年が経過しようとしている。本稿では、IBMにおいてソフトウェアの製品開発総責任者を務める、IBM Senior Vice President, Products, IBM SoftwareのDinesh Nirmal(ディネシュ・ニルマル)氏にインタビューを紹介する。
Dinesh Nirmal(ディネシュ・ニルマル)
IBM Senior Vice President, Products, IBM Software
IBMソフトウェアの製品開発総責任者。新製品とイノベーション、ソフトウェア製品とテクノロジーの方向性、戦略、サポート、エコシステムの開発を担当。AI、インテリジェント・オートメーション、機械学習、デジタルレイバー、データおよびAIガバナンス、データ・サイエンスに関する深い専門知識を駆使し、顧客のデジタルトランスフォーメーション・ジャーニーを支援し、最も差し迫った課題に取り組むことで知られている。
IBMに25年以上在籍し、それ以前はIBMのデータ・AI・オートメーション担当ゼネラル・マネージャーとして、ソフトウェア・ポートフォリオの事業戦略、技術開発、オペレーション、セールス・マーケティング、財務全般の推進を担当。
「IBM watsonx」を軸としたAIにおける3つの戦略
○--まずは、最近のIBMにおけるソフトウェア関連の動向について教えてください。
ニルマル氏(以下、敬称略)：IBMのコアストラテジーはハイブリッドクラウドとAIです。ハイブリッドクラウドは、どのようなクラウドであってもファイアウォールの裏側でサービスが提供できるクラウドという意味において、それを成功させるものがRed Hat OpenShiftをはじめとしたRed Hatのオファリングです。これにより、一度開発すればどこでも実行できる状況を担保できるようになります。
一方、AIは生成AIのソリューションをハイブリッドクラウド上で利用できるようにすることが他社との差別化要因になります。生成AIは「IBM watsonx」を軸に「プラットフォーム」「データ」「ガバナンス」の3つを戦略の柱として位置づけています。
生成AIをエンドツーエンドで活用できるIBM watsonxでは3つのコンポーネントで構成されています。まずは「watsonx.ai」です。当社の独自モデルは、責任を持って用意したデータセットで学習したものであり、AIを利用して訴訟の憂き目にあったとしてもデータの出自がハッキリとしています。
データに関しては「watsonx.data」があります。モデルの学習のためには膨大な非構造化データが用いられます。これにより、例えばベクトルDBやRAG(Retrieval Augmented Generation：検索拡張生成)、Q&Aといった、さまざまな機能がサポートされます。
ガバナンスについては「watsonx.governance」です。これは、モデルをデプロイする際に、セキュアであることやリスク、コンプライアンスを担保します。お客さまが生成AIを使う際、ないしはデプロイするときには常にリスクが付きまといます。
モデルが劣化するかもしれない、バイアスを持っているかもしれないといった不安要素や、ヘイトなどへの対応が必要なりますが、watsonx.governanceでカバーできます。また、国別や地域別の規制にも対応できます。
これらの戦略のクリティカルパスはAIモデルとなります。IBM独自のモデルに加え、Hugging FaceやMetaなどとパートナーシップを締結しており、モデルのエコシステムを構築していくことを重視しています。
また、昨年12月にはMetaと「AI Alliance」を立ち上げ、生成AIに関して単一の観点・理解により、さまざま業界でどのように利用されているのかを網羅的に把握するためのアライアンスとなります。
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