IBM Bobが示すエンタープライズAIの実装条件

IBMのAIコーディングアシスタント「IBM Bob」が、企業の開発現場で利用されています。
IBM Bobは、既存システムの保守やマイグレーション、モダナイゼーションを支援します。
約16万人が利用するなか、コストや品質を成果ベースで管理する仕組みも備えています。
開発および事業責任者のNeel Sundaresan氏が、企業向けAIの課題と設計思想を説明しました。

記事の概要

Sundaresan氏は、生成AIを企業へ導入する最大の課題は、確率的に誤るAIへの信頼を担保することだと説明しました。
エンタープライズソフトウェア業務の60%以上は、メンテナンスやマイグレーション、モダナイゼーションが占めるといいます。
新しいコードを書く業務は全体の7分の1程度で、既存の複雑なシステムを扱う能力が重要になります。
IBM Bobは、COBOLやJavaでの長年の経験を生かし、オンプレミス環境やハイブリッド環境での利用に対応します。
開発初期から脆弱性を検知して警告する「シフトレフト」の考え方も組み込んでいます。
IBMでは約16万人がIBM Bobを利用しており、エンジニアリングのほか、オペレーション、財務、人事でも使われています。
タスクの複雑さに応じてシステムがモデルを自動選択し、コストと性能の最適化を図ります。
評価ではコード生成量だけでなく、プルリクエストの質、バグ、差し戻し数などを測定しています。

記事のポイント

1. 既存システムを重視： 企業向けAIでは新規コードの生成だけでなく、保守や移行など既存システムを安全に更新する力が重要です。
2. モデルを自動選択： IBM Bobはタスクの複雑さに応じてモデルを選び、利用者任せにせずAIのコストと性能を管理します。
3. 成果の品質を測定： コード量ではなく、プルリクエストの質やバグ、差し戻し数からAI活用の成果を評価します。

このニュースがもたらす影響

• 導入検討企業： 新規コードの生成量だけで導入効果を測るのではなく、既存システムの保守・移行に適用できるか、脆弱性対応や運用環境まで含めて評価する必要がありそうです。
• 競合サービス： 利用者に高性能モデルを選ばせる機能だけでは差別化しにくくなり、タスクに応じたコスト制御や、PRの質・バグなど成果指標まで提供できるかが問われる可能性があります。
• 人材育成担当： AIを人員削減の道具として扱うだけでなく、経験の浅い社員が質問しながら複雑な業務を学ぶ仕組みとして設計できるかが、導入後の定着に影響すると考えられます。

このニュースの背景

生成AIは確率的に誤るため、従来の決定的なソフトウェア開発と同じ方法では信頼性を担保しにくい状況です。
エンタープライズソフトウェア業務の60%以上を保守・移行・モダナイゼーションが占め、新規コード作成は全体の7分の1程度とされます。
オンプレミスやハイブリッド環境への対応、開発初期からの脆弱性検知など、企業固有の制約を踏まえたAI活用が求められています。
AIの利用拡大に伴い、モデルの選択によるコスト増や、コード生成量だけでは成果を測れない問題も生じています。

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詳しい記事の内容はこちらから（引用元）

ZDNET Japan

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