日本IBM、「IT変革のためのAI」を体系化--システム開発/運用に生成AIを活用

藤本和彦 (編集部)

2024-03-07 12:47

 日本IBMは3月7日、システム開発や運用に生成AIを活用する「IT変革のためのAIソリューション」を体系化し、同日から提供を始めると発表した。「IBM watsonx」をはじめとした最新のAI技術を活用し、戦略策定からシステム開発、運用、プロジェクト管理までを包括的に支援する。

 執行役員 IBMフェロー IBMコンサルティング事業本部 最高技術責任者(CTO)の二上哲也氏は会見で、「人材不足や人材流動化の中で、工数や有識者に依存したIT業務の運営体制を見直す時期に来ている」とIT業界の置かれている現状と変革の必要性を強調。その上で、生成AIをITの開発・運用業務に取り込み、IT業務工程をエンドツーエンドで変えていく必要があると語った。

 具体的には、生成AIをIT業務に横断して活用することにより、有識者の依存を下げ、開発スピードの向上と工数削減を目指す。また、それによって創出される余力をもって、今後増える需要や新たな価値への対応を可能にする。

 IT変革のためのAIソリューションでは、システム開発や運用などにAIを活用することで、省力化や生産性向上、有識者の知見の大規模言語モデル(LLM)への取り込みが可能となり、情報システムに携わる人々の働き方を変革する。既に複数企業で実証実験を行っており、AIを活用したシステム構築のモダナイゼーションとIT運用の自動化で、生産性の向上が確認されたとのこと。

 ソリューション構成は、(1)AI戦略策定とガバナンス、(2)コード生成のためのAI、(3)テスト自動化のためのAI、(4)IT運用高度化のためのAI、(5)プロジェクト管理のためのAI――となっている。

IT変革のためのAIソリューションの構成図
IT変革のためのAIソリューションの構成図

 AI戦略策定とガバナンスは、ITライフサイクルにおける生成AI活用の戦略策定とガバナンスを提供する。さまざまな事例に基づいた最適なAIユースケースやコード生成のためのAIなどを活用した生成AIプロトタイプによる生成AI活用シナリオの早期確立と、生成AIを組み込んだ開発プロセス・標準策定によるガバナンスと適用対象を拡大する。将来的にはベストプラクティスを学習した生成AIによる新たな価値提供も実現するとしている。

AI戦略策定とガバナンス
AI戦略策定とガバナンス

 コード生成のためのAIでは、生成AIやローコード開発などの技術を融合・最適化し、基幹システムをはじめとするシステム構築を効率化する。基盤モデル「watsonx.ai」と、IBM共通の追加学習、ユーザー標準コード/仕様書の個別学習を組み合わせることで、ユーザー環境に最適化されたコード/仕様書の生成に対応する。

コード生成のためのAI
コード生成のためのAI

 例えば、仕様書から「Java」「COBOL」「PL/I」のコードを生成したり、コードから仕様書を作成したりできるほか、COBOLやPL/Iの既存システム分析、テスト自動化、基盤コード生成も可能。ハイブリッド/マルチクラウド環境にも対応する。

 テスト自動化のためのAIは、従来のテスト自動化の仕組みに生成AIを組み込み、テスト効率化と仕様変更に対する柔軟性を向上させる。ユースケース記述が画面仕様などの情報からテストデータが自動生成され、テストスクリプトの生成からテストの実行/検証まで、画面打鍵テストのプロセスをシームレスに自動化する。これまで自動化が難しかった単発の機能テストや、仕様変更が多いアジャイル開発でも柔軟に自動化を適用することで効率化できるという。

テスト自動化のためのAI
テスト自動化のためのAI

 IT運用高度化のためのAIは、生成AIや自動化技術を活用し、IT運用を高度化するものになる。問い合わせに対するチャットボットでの自動応答によってオペレーターの負担を軽減し、定型作業やインシデント検知/対応を自動化し、複数イベントの集約によって復旧時間を最小化する。

IT運用高度化のためのAI
IT運用高度化のためのAI

 また、生成AIがインシデント要約を作成し、過去の対応実績から障害の根本原因や解決策候補を、関連する設計書や手順書を検索して提示する。定型作業や復旧作業を自動化し、自動化スクリプトの生成など、インシデント・定型作業対応を高度化する。

 プロジェクト管理のためのAIは、AIテクノロジーでプロジェクトマネジメントオフィス(PMO)の作業を支援し、プロジェクト品質を確保するというもの。社内プロセスや規定、プロジェクト管理関連の質問にチャットシステムが自動回答するほか、レポート自動生成とプロジェクト評価情報の提供によるPMO作業の効率化と品質確保、過去実績データに基づくプロジェクト品質の確保や評価・予測などを提供する。

プロジェクト管理のためのAI
プロジェクト管理のためのAI

 日本IBMでは今後、2027年には、分析、要件定義、設計/開発、テスト、運用における仕様書作成やテストを中心に効率化し、有識者によるレビューを含めても30%以上の効率の向上を目指す。さらに、2030年には自動化に加え、有識者の知見をLLMに取り込んだAIによるレビューの仕組みを構築することで、開発と運用全体で50%のスピード向上と抜本的な効率化を実現し、IT変革を加速していくとしている。

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