メインフレームでもAI活用を効率化 watson.xで IBM

IBMは、IBM Z向けの新たなAI機能を提供すると発表した。同時に、IBM Machine Learning for z／OSや、最新のIBM z／OSによる高度なインテリジェンスと運用の改善についても発表した。

[山口哲弘，ITmedia]

　IBMは2023年9月28日、「IBM Z」向けの新たなAI（人工知能）機能を提供すると発表した。同時に、「IBM Machine Learning for z/OS」や、最新の「IBM z/OS」による高度なインテリジェンスと運用の改善についても発表した。一般的なAIフレームワークやツールの適用を推進し、保険契約の推奨精度の向上や、マネーロンダリング対策の精度と適時性の向上、金融サービス会社のリスクエクスポージャーの削減といった新たなユースケースにAIを導入するとしている。

　新たに発表した新機能は、IBM Z向けの大規模言語モデル（LLM）「watsonx.ai」を使ったツール「AI Toolkit for IBM Z and LinuxONE」と、Pythonソフトウェアのライブラリ「Python AI Toolkit for IBM z/OS」の2つだ。

メインフレームでもOSSのAIライブラリ群を簡単に扱えるように

　AI Toolkit for IBM Z and LinuxONEは「IBM Z Accelerated for TensorFlow」や「IBM Z Accelerated for TensorFlow Serving」「IBM Z Accelerated for Snap ML」といったオープンソースのフレームワークに対応する。一般提供は、2023年第4四半期に開始する予定だ。

　Python AI Toolkit for IBM z/OSもIBM Z向けのwatsonx.aiツールで、AIとML（機械学習）ワークロードに対応し、「IBM Security and Privacy by Designプラクティス」に準拠する。

　Python AI Toolkit for IBM z/OSとIBM Open Enterprise SDK for Python 3.11で提供される「zIIP」に適格なパッケージを活用することでアプリケーションにAIを組み込める。

　これら2つのツールは、IBM Z向けに最適化したフレームワークとライブラリを含み、開発者はz/OS上で信頼できるAI機能を実装できるという。

　IBM Machine Learning for z/OSは、z/OS上で機械学習モデルやディープラーニングモデルを構築、導入、管理、運用できる「フルライフサイクルプラットフォーム」だ。watsonx.aiのz/OS向け拡張機能として開発者とデータサイエンティスト向けに構築されており、機械学習モデルの迅速な開発や、展開、監視に対応する。

　IBMはAIモデルをどのように学習し、その学習ではどのようなデータが使用され、AIモデルの推奨に何が含まれるのかを明確にする必要があるとしている。データとAIのプラットフォーム「IBM Cloud Pak for Data」を利用することで、AIモデルとワークフローの透明性を確保し、説明可能であることを確かなものにできるという。

　また「Cloud Pak for Data 4.7」では、機械学習モデルの構築プロセスを自動化するためのAuto AIツールを強化した。ユーザーはデータをアップロードし、問題の種類を選択して条件を指定し、一連の自動化されたエクスペリメントを実行して、さまざまな高性能パイプラインを生成できる。