AI 성능을 평가할 때 벤치마크는 핵심적인 기준이 된다. 모델의 신뢰성, 정확도, 활용 범위 등 다양한 측면에서 장단점을 파악할 수 있는 수단이기 때문이다. 하지만 메타가 새로운 생성형AI 모델인 라마4(Llama 4)의 성능을 부풀렸다는 의혹이 제기되면서, 최근 AI 벤치마크 결과의 정확성과 타당성에 대한 경각심이 커지고 있다. 특히 모델 개발자가 특정 벤치마크에 유리하도록 알고리즘을 조정하는 경우가 많아, 그 신뢰성에…
위험은 피할 수 없다. 주변을 둘러보면 CIO가 단순히 처리해야 할 뿐만 아니라 극복해야 하는 기술적, 경제적, 경쟁적 걸림돌이 있음을 알 수 있다. PwC의 글로벌 리스크 설문조사에 따르면, 리스크 관리자의 75%가 재정적 압박으로 인해 리스크를 평가하고 모니터링하는 데 필요한 첨단 기술에 투자가 제한되고 있다고 밝혔다. 그러나 효과적인 리스크 관리 프로그램으로 이를 해결하지 못하면 심각한 문제를 초래할…
IT 직종 구인 공고가 코로나19 팬데믹 정점에 비해 상당히 감소한 것으로 나타났다. 더 우려되는 점은 IT 전문가의 서비스에 대한 수요가 10년 만에 최저 수준에 이를 수 있다는 것이다. 다이스(Dice)의 최근 연구에 따르면 2024년 미국에서는 총 224만 개의 IT 직종 공고가 게시됐다. 이는 2022년의 408만 개에서 크게 감소한 수치이며, 220만 개가 공고된 2014년 이후 가장 낮은…
IBM은 데이터 집약적인 애플리케이션을 위한 차세대 메인프레임 z17을 6월 출시할 예정이라고 밝혔다. z17은 AI 기능을 중심으로 설계됐으며, 5.5GHz 속도의 IBM 텔럼 II(Telum II) 프로세서를 기반으로 한다. 이 칩에는 AI 가속기가 내장돼 있어 하루 4,500억 건 이상의 추론 작업을 1밀리초 이내 응답 속도로 수행할 수 있다는 설명이다. 칩당 8개 CPU 코어, 시스템당 32코어, L2 캐시는 36MB이며,…
관세 전쟁이 격화되면서 앞으로 몇 달 동안 전 세계 CIO들의 IT 투자 계획이 뒤바뀌고 IT 산업의 모든 부문에 큰 영향을 미칠 것으로 예상된다. AI 도입이 둔화되고 오랫동안 구축된 공급망이 손상될 수도 있다는 전망이 제기된다. IDC는 현재의(아직은 유동적) 관세 일정에 근거하여 2025년 IT 지출 성장률 전망치를 10%에서 5%로 절반으로 하향 조정했다. 이 리서치 회사는 현재 세계…
생성형 AI가 헤드라인을 계속 장악하는 가운데 AI PC에 대한 담론도 늘고 있다. 생성형 AI 처리 작업을 처리할 수 있을 만큼 강력한 개인용 컴퓨터의 매력을 강조하는 메시지를 흔하게 찾아볼 수 있다. 주요 PC 제조사 모두가 공급하는 AI PC에는 AI 워크로드 처리를 가속화하도록 설계된 일련의 하드웨어와 소프트웨어가 포함되어 있다. AI는 주로 서버 측에서 담당하지만, AI PC에서는 적어도…
깃허브에 따르면 보안 캠페인 기능은 보안 전문가와 개발자 간 협업을 통해, 보안 취약점 수정 프로세스를 개발자 워크플로우 내에서 간소화하면서도 대규모로 적용할 수 있도록 지원한다. 특히 코파일럿 오토픽스는 한 번에 최대 1,000건에 달하는 코드 스캐닝 경고에 대한 코드 수정 제안을 자동으로 생성한다. 깃허브 시니어 프로덕트 매니저 제임스 플레처는 “보안 부채는 고객이 해결하지 못한 가장 큰 리스크…
마켓앤마켓이 ‘2029년까지 휴머노이드 로봇 시장 전망(Humanoid Robot Market – Forecast to 2029)’을 통해 미국에서의 휴머노이드 로봇 시장의 성장 가능성을 강조했다. 미국은 로봇 기술을 선도하고 있는 기업, AI의 빠르고 광범위한 확산과 발전, 투자 및 자금 조달 증가가 시장 성장을 견인하고 있다. 이번 전망은 2025년 1월에 발표한 ‘휴머노이드 로봇 시장 규모, 점유율 및 성장(Humanoid Robot Market Size,…
ハイブリッドクラウドとAIの融合で未来のIT基盤を築く デジタルトランスフォーメーション（以下DX）が加速する中、企業のITインフラはかつてない変革期を迎えています。特にメインフレームとクラウドの共存は、企業が直面する大きな課題の一つです。そこでIBMは、「ハイブリッド・バイ・デザイン」というコンセプトを提唱し、ハイブリッドクラウドとAIの活用を軸に、ビジネスの競争力向上とそのための基幹システムをはじめとした全社システムの最適化を支援しています。 本記事の読者であるCIOやITリーダーは、現存する基幹システムの進化に戦略的な視点を求められています。この記事では、日本IBM コンサルティング事業本部CTO IBMフェローの二上哲也氏、および同事業本部 技術理事の 久波健二氏、テクノロジー事業本部テクニカル・リーダーシップ事業を統括する大久保そのみ氏へのインタビューを基に、CIOの視点で2027年を見据えたIT戦略を探ります（写真は左より、二上氏、久波氏、大久保氏：日本IBM公式サイトおよびブログより抜粋）。 IBM メインフレームとクラウドの共存が示す新たな潮流 DXが進む中、「2025年の崖」としても知られるように、ブラックボックス化したレガシーシステムやCOBOL人材の不足がかつて大きな問題とされていました。しかし、企業各社の取り組みやテクノロジーの進歩により、現状は変わりつつあります。 二上氏は「メインフレームのデータをクラウドで活用するハイブリッドクラウド戦略が主流になりつつある」と語ります。 IBMは、自社のメインフレームである「IBM Z」をいわゆるレガシーシステムではなく、AIを使用して優れた安全性、パフォーマンス、可用性を備えた画期的なテクノロジープラットフォームであると説明します。 例えば、金融機関では「金融次世代勘定系ソリューション戦略とロードマップ」を導入し、メインフレームとクラウドを統合したデータ基盤が整備されています。さらに、三菱UFJ銀行のような大手金融機関では、IBMとの協業によりメインフレーム基盤を地域金融機関専用の共同プラットフォームとして提供する動きがあります。 この動きを支えるのが「デジタル統合ハブ」です。IBMの技術により、メインフレームのデータ（Db2や情報管理システム：IMS）はリアルタイムでクラウドに供給され、クラウドネイティブなアプリケーションとスムーズなデータ連携が可能になります。 「単にクラウドへ移行するのではなく、メインフレームの強みを活かしながらクラウドを活用することが重要です。これにより、システムの柔軟性と拡張性が向上します」（二上氏）。 この方法は業務プロセスを最適化し、新たなビジネスチャンスを創出する基盤となります。 製造業においても同様の取り組みが進行中です。IoTやエッジ・コンピューティングと連携し、メインフレームの堅牢なデータ処理能力を活かしつつ、クラウド上でデータ分析や予測モデリングを実施しています。これにより、リアルタイムな意思決定が可能となり、サプライチェーンの最適化が実現されています。 IBMでは、メインフレームを活用しつつ、オンプレミスとクラウドが適材適所で役割を果たし、システム全体を最適化する「ハイブリッドクラウド戦略」を推進しています。このアプローチにより、データ活用の効率化やシステムの柔軟性を高め、メインフレームの良さを活かしながらDXを加速させられます。この戦略は、企業が持続可能な競争力を保つための鍵となり、ビジネス全体の変革を牽引します。 DX時代に求められる基幹システムとは：高い可用性と最新技術の融合 一方、銀行の勘定系取引、航空の座席予約、製造業の在庫管理や発注処理など、止めることができない企業の基幹業務システムをIBMは長年提供しています。60年にわたり社会システムを支えるメインフレームである「IBM Z」は、大量処理の同時実行と安定性を徹底的に追求しており、世界の主要銀行100社の約7割強が活用しています。また、IBM Zで処理している業務の量はこの10年で3倍に伸びています。 「IBMのメインフレームは、企業の経営基盤です。これがあるからこそ、新技術を柔軟に取り入れながらモダナイズできるのです。オンプレミス（自社所有）でも、クラウド・サービス（共同利用）でも稼働させることができます。お客様に適した形で提供できて、かつお客様の要件と新しいテクノロジーでモダナイズできることが、IBMのメインフレームの特徴です。」（大久保氏）。 システム、アプリケーションの維持に加えて、ブラックボックス（中身が把握できない状態）やスパゲッティーコード (処理の構造が把握しにくい状態) になっているアプリケーションをAIにより可視化、リファクタリングによるモダナイズ、そしてAI推論チップの搭載によるリアルタイム分析の強化など、着実に進化し続けています。 「IBM Z」は、レガシーシステムではなく、新たなビジネス価値を創出するための基盤です。クラウドとのシームレスな統合を実現し、変化するビジネス環境に適応しながらも、高い連続可用性を提供し、これからのDX時代においても不可欠な存在であり続けるでしょう。 AIと生成技術が変えるレガシーシステムの未来 IBM レガシー化の課題として特に注目されていたCOBOLプログラマー不足の問題も、近年の定年延長や人材育成努力によって徐々に解消されています。現在、企業のニーズが高まっているのは、JavaやPythonといった新技術に精通したエンジニアです。 こうした変化に対応すべく、IBMは「IT変革のためのAIソリューション」を提供しています。このソリューションは、生成AIによって日本語仕様書からCOBOLやJavaのコードを高精度で自動生成できます。これにより、既存システムの仕様書をAIが可視化することで、ブラックボックス化したと言われていた基幹システムの理解が飛躍的に進みます。 「生成AIは単なるコード生成のための処理ではなく、業務知識の蓄積と業務知見の可視化を促進します。これにより、メインフレームの価値を維持しながら、最新の技術と統合するための道が開かれます」（久波氏）。 一例として、トヨタシステムズとの協業では、生成AIを活用したCOBOL開発に若手エンジニアが積極的に参加しています。COBOLの技術がスムーズに若手へ継承され、企業のIT人材の確保にも好影響を与えています。 加えて、AIによるシステム監視や自動テストの分野でも進化を遂げています。AIがリアルタイムでシステムの異常を検知し、適切に修正を自動適用することで、メンテナンスコストを削減しながらシステムの安定性を向上させる取り組みも拡大中です。 このように、AIを合理的に活用することで、企業は人材不足を補いレガシーシステムをモダナイズしながら、技術革新を進めることが可能になります。 AIエージェントの進化とハイブリッドクラウドの融合 特に注目すべきは、「ハイブリッド・バイ・デザイン」のアプローチです。これまでの「ハイブリッド・バイ・デフォルト」（単にクラウドとオンプレミスを併用するだけ）とは異なり、設計段階から最適なIT基盤を考慮することが求められます。 IBMが提唱するこのアプローチは、単なるクラウド導入にとどまらず、企業のビジネスモデルに最適化したシステム設計を重視しています。これにより、既存のシステムとクラウドがシームレスに連携し、データ活用やAI活用がより効果的に行える環境を構築しています。 これを実現するために、IBMはAIを共通プラットフォームとして活用することが重要と考えており、将来のシステム像として「AI時代のアーキテクチャー」を発表しました。企業ごとのデータ管理やAIの品質基準を統一し、生成AIのハルシネーションや著作権リスクにも対応できるよう、ガバナンスの強化が進められています。 IBM また、サプライチェーンや顧客管理といった業務領域にもAIエージェントを導入し、組織全体の最適化を進める動きが加速しています。久波氏は、AIの進化について「AIアシスタントからマルチエージェントの時代に移行している」と語ります。従来の業務支援ツールとしてのAIではなく、複数のAIエージェントが連携し、オーケストレーター機能により高度な業務プロセスを担う未来が見えてきています。 AI技術の進化は次の大きなステージに入ってきており、特に「生成AI」や「AIエージェント」の高度化が進み、「AIコワーカー」がビジネスの多様な場面で活用されるようになっていきます。 生成AIは、データを基に新しいコンテンツを生成する技術で、マーケティング、クリエイティブ業務、さらにはシステム開発支援にも活用が広がっています。AIエージェントは、ユーザーとのインタラクションを通じて複数のタスクを自動化し、より効率的な業務遂行を実現します。 そしてAIエージェントがマルチ化することで、人とAIが共創（コワーク）しながら、それぞれの強みを生かし、これまで達成し得なかった目的に向かって行動できるようになります。AIアシスタントからマルチエージェントの時代への移行は、企業の業務プロセスをより高度で複雑なものにしています。この変化には、IBMのAI共通プラットフォームが重要な役割を果たしています。 IBM AIの導入には、データ品質や透明性を確保するガバナンスが欠かせません。IBMはAIのハルシネーション（誤情報の生成）や著作権リスクを低減する「AIガードレール」を提供し、安全なAI利用をサポートしています。このように、AIガバナンスを整えることでリスクを最小限にし、企業全体の信頼性を向上させることが求められます。 これらのAI技術をどのように活用し、業務効率を向上させるかが鍵となります。 IBM幹部が語る「AI導入の鍵」 二上氏は、企業がAIを効果的に活用するためには「AIファースト」の取り組みが重要性だと強調しました。多くの企業がAIを導入する意思はあるものの、現場での導入が進んでいない状況があります。これに対し同氏は「課題ベースにアプローチし、具体的なユースケースを設定することでAIの導入が効果的になる」と述べています。 久波氏は、AIを業務で活用する際に生じるリスクについて触れ、特に「AIガードレール」を設置する重要性を強調しました。また、AIは導入後すぐに成果が見えにくいことから、「長期的に成長させる態勢が重要」と説明しています。 大久保氏は、自社でまずAI技術を活用して、その経験と知識、ノウハウを基に顧客に提供するという、「クライアント・ゼロ」戦略について語りました。これにより、企業は効率的なAI導入が可能となります。 CIOやITリーダーに向けた具体的な提言としてIBMの幹部たちが共通して強調するのは、「AI導入は長期視点で計画し、ユースケースを軸にする」ということです。 「AIを導入しても現場で活用されなければ意味がありません。具体的な業務課題に焦点を当て、解決策としてAIを設計すべきです」（二上氏）。…
Una gran mayoría de consejeros delegados cree que la IA ha avanzado lo suficiente como para empezar a asumir algunas de las responsabilidades que desempeñan otros miembros de la alta dirección y del consejo de administración. El 94% de los CEO encuestados por Dataiku, proveedor de plataformas de IA, cree que un agente de IA…