IBM Greater China CTO Xie Dong: アーキテクチャはデジタル変革の第二章を最初に書き始める

今年2月、IBMの人工知能ディベートシステム「プロジェクト・ディベーター」が人間のディベーターと2度目の対戦を行った。人間とテクノロジーの対話は、その場にいた何百万人ものプロの観客に深い感銘を与えました。 Project Debater にはまだ開発の余地が大いにありますが、このツールが示す言語機能はすでに私たちに多くの想像力を与えています。

私たちが暮らすデジタル世界は、Project Debater のような多くのイノベーションによって「破壊」されています。企業にとって、今後 10 年間で最大の混乱はデジタル変革から生じるでしょう。世界の企業の 60% が AI 対応になるなど、人工知能が普遍的なアクセスの段階に向かっているという傾向が見られます。ハイブリッドマルチクラウドが注目されるようになる。オープン性とイノベーションが変革を推進する鍵となります。

エンタープライズレベルのAIアプリケーションの加速

企業がデジタル変革を実現するための第一歩は、人工知能を導入し、それを活用して企業を強化することです。

まず第一に、企業にとって人工知能は製品ではなく、一連の技術または機能です。それが商業価値に変換できるかどうかは、企業のコアアプリケーションシナリオと組み合わせて、既存の製品やサービスに組み込む必要があります。

IBM は、企業が日常業務で人工知能の可能性を実現できるよう、複数の業界向けにカスタマイズされた人工知能ソリューションを提供しています。たとえば、国内の空港では、PowerAI Vision のマシンビジョンにおけるコア機能を活用して、空港のデジタル変革を推進しています。空港では、人工知能の認識機能を活用して、乗客の流れや位置を分析し、航空機の離着陸を管理しています。このシナリオでは、人工知能は機能プラットフォームとしてシステムに組み込まれ、進化し続けます。

第二に、人工知能は使いにくいです。人工知能モデルを作成し、高品質のビジネス アプリケーション (APP) を構築するには、人工知能の専門家が必要です。したがって、企業ユーザーが人工知能を利用できるようになるまでの距離を短縮するには、より優れた人工知能技術が必要です。 IBMは「AI for AI」というコンセプトを提唱しており、人工知能をより身近なものにし、開発をより迅速、安全、そして人工知能の専門家でない人でも簡単に使えるようにすることを目標としています。

IBM はこの方法論に基づいて、さまざまな業界の顧客と協力して人工知能ソリューションを構築しています。例えば、当社は国内の医療企業と共同で、IBM Watson Machine Learning Acceleratorのディープラーニングにおけるプラットフォーム機能、Powerの安定性と効率性に優れたハードウェアコンピューティングリソース、および当社の人工知能分野における専門スキルを統合したワンストップ医療画像人工知能プラットフォームを開発しました。病院のニーズに応じて開発およびカスタマイズすることができ、最前線の医師に人工知能技術の力を与えることができます。現在、このプラットフォームは国内のいくつかの三次医療機関に導入されており、医師からも好評を得ています。

もちろん、人工知能を使用する場合、企業は人工知能アプリケーションシステムの信頼性にも注意を払う必要があります。まず、公平性です。企業の人工知能システムでは、偏りのないデータ セットとモデルを使用する必要があります。 2番目は堅牢性です。企業の人工知能システムは安全で信頼性が高く、改ざんされないものでなければなりません。 3番目は説明可能性です。提供される決定や提案は理解できます。 4番目はトレーサビリティです。開発と展開はライフサイクル中に監査できます。

IBM は、より高度な人工知能技術を研究するだけでなく、それをさらに使いやすくする取り組みも行っています。同時に、信頼できる人工知能の開発にも注力しています。当社は、リスクと違反を特定して軽減し、信頼関連の AI モデルの影響と課題を理解し、開発者とデータ サイエンティストが信頼性が高く、安全で、説明可能な AI システムを簡単に構築できるようにするためのツールとテクノロジーを提供します。

「ハイブリッドマルチクラウド」がメインテーマ

5 年後には、世界のトップ 1,000 組織のうち 90% がハイブリッド マルチクラウド管理戦略を導入すると予想されています。クラウドへの変革の第 2 章では、サプライ チェーンからコア バンキング システムに至るまで、企業の重要なワークロードがクラウドに移行され、最適化されます。ハイブリッドマルチクラウドが今後の主なテーマとなるでしょう。

1つ目はハイブリッドです。企業が独自の IT アーキテクチャを構築する場合、パブリック クラウドとプライベート クラウドを考慮し、従来の IT アーキテクチャと組み合わせてハイブリッド展開を実行します。企業は、あらゆるアプリケーションやワークロードをどこにでも構築して展開したいと考えています。

2つ目はマルチクラウドです。企業は、さまざまなアプリケーションのニーズと展開要件に基づいて、さまざまなプライベート クラウドとパブリック クラウドを採用することを選択します。 IDC の統計によると、クラウド サービスを使用する場合、各企業の背後には平均 10 ～ 15 のパブリック クラウドまたはプライベート クラウド サービス プロバイダーが存在します。

したがって、企業は、パブリック クラウド、プライベート クラウド、またはさまざまなクラウド プラットフォームにまたがるすべての IT インフラストラクチャを、シンプルで一貫性のある統合された方法で管理する必要があります。

IBM はこれまで以上に多くの選択肢を提供し、クライアントがより高い信頼性、柔軟性、俊敏性を得て、複雑なプラットフォームにかかる高額なコストをかけずにビジネスを思い通りに運営し、クラウド プラットフォーム上でワークロードをシームレスに統合できるよう支援します。

IBM は Red Hat を買収したことで、企業のイノベーションを加速する次世代のハイブリッド マルチクラウド プラットフォームを提供できるようになります。このプラットフォームは、Linux や Kubernetes などのオープンソース テクノロジーをベースとしており、企業はデータとアプリケーションをローカル、プライベート クラウド、複数のパブリック クラウド プラットフォームに展開、実行、管理できます。

企業はクラウドへの移行を進め、ハイブリッド マルチクラウド環境を構築しています。これにより、コア アプリケーション、データ、ワークロードを自由かつ安全に移行できるようになり、真のビジネス価値が生まれます。

アーキテクチャはまずデジタル変革を支援する

人工知能の商用利用であれ、重要な負荷のクラウドへの移行であれ、企業のデジタル変革は最新のアーキテクチャと切り離すことはできません。建築技術は技術進歩の歴史を刻みます。

ハードウェアやソフトウェアを含む企業の IT インフラストラクチャは、人工知能、ビッグデータ、ブロックチェーンなどの要求の厳しいワークロードに合わせて最適化する必要があります。同時に、企業はパフォーマンス、セキュリティ、コストの要件のバランスを取りながら、新規および既存のワークロード、サービス、データを必要な場所に展開および移行する俊敏性も備えている必要があります。

IBM の最新インフラストラクチャーは、負荷中心性、アジャイルなマルチクラウド、セキュリティを中心としており、顧客が人工知能とハイブリッド マルチクラウド環境のニーズを満たすインフラストラクチャーを構築できるようにします。

人工知能システムにおいて非常に重要なトピックは加速であり、IBM は人工知能コンピューティングの加速に関する包括的な研究を行っています。 IBM Researchは人工知能ハードウェアセンターの設立を主導しています。科学研究と産業界との連携を通じて、将来的には人工知能のパフォーマンス効率を1000倍に高めたいと考えています。そのため、IBM は多くのパートナーと協力して、チップ、材料、アーキテクチャーなどのハードウェアにおけるイノベーションを推進しています。

たとえば、デジタル人工知能チップは、計算能力を 10 倍、あるいは 50 倍に向上させることができます。例えば、アナログ人工知能チップは、アナログ回路アーキテクチャをより効率的に使用して機械学習を加速することができ、パフォーマンスは5,000～10,000倍向上すると予想されます。

セキュリティに関しては、IBM は企業のニーズに合わせて拡張し、新しいデータ ルールに備える独自の多層セキュリティ機能を提供します。たとえば、ユニバーサル暗号化やセキュア コンテナーなどのテクノロジです。また、完全準同型暗号化技術、汎用暗号化拡張、ブロックチェーンチップ技術、ポスト量子暗号化技術の開発も行っています。これらの将来の暗号化テクノロジーは、間違いなく「より安全な」エンタープライズ クラウド アーキテクチャを提供します。

テクノロジーはビジネスの世界を変えます。 IBM は、企業のデジタル変革の過程において、企業顧客がデジタル変革 2.0 時代をマスターし、人工知能、クラウド コンピューティング、ブロックチェーンなどのテクノロジーを活用した最新アーキテクチャに基づくデジタル変革の新たな章を刻むことを支援したいと考えています。