IBMは、米国ボストンにて開催された年次イベント「Think」で、AI活用のためのデータ・スタックを根幹から簡素化する新たな取り組みを発表しました。

IBMは、watsonx.dataの大幅なアップデートをプレビュー版として発表しました。新しいwatsonx.dataにより、企業は自社のデータをAIに適した形に整えてオープンかつハイブリッドなデータ基盤を構築し、構造化および非構造化データをエンタープライズ・レベルで管理できるようになります。

これにより、IBM watsonx.dataを用いた内部検証では、従来のRAG（検索拡張生成）よりも40％精度が向上しました¹。6月にリリース予定の主な製品と機能は次の通りです。

• watsonx.data Integration：多様なデータの統合方法やデータ形式に対応する技術を、単一インターフェースでオーケストレーションする柔軟性と拡張性を提供
• watsonx.data Intelligence：AIの力を活用し、意味のあるデータのキュレーション、管理・活用方法を革新することでデータ・ガバナンスをシンプルに実現
• Meta社のLlama Stackとの連携：watsonxがMeta社のLlama StackのAPIプロバイダーとなり、スケーラブルかつオープンな生成AIの展開を実現

watsonx.data Integrationおよびwatsonx.data Intelligenceはスタンドアロン製品として提供され、さらに一部の機能はwatsonx.dataを通じても利用可能になります。これにより、お客様の選択肢とモジュール性を最大化します。

また、これらの製品を補完するため、IBMは本年2月にDataStax社の買収意向を発表しました。同社は非構造化データを生成AIに活用する分野に秀でており、お客様は追加のベクトル検索機能にアクセスできるようになります。

大きな進化の背景
企業は、正確で高性能な生成AI、特にエージェント型AIの導入において、大きな障壁に直面しています。しかしその障壁は、多くの経営者が思い描いているようなものではありません。

問題は、推論コストでもなければ、「完璧なモデル」が存在しないことでもありません。
 

真の課題はデータそのものにあります。
 

エージェント型AIが真に価値を創出するには、信頼できる、企業固有のデータが必要です。それは、メール、文書、プレゼンテーション、動画などに含まれる非構造化データです。2022年には、企業が生成したデータの90％が非構造化データであったと推定されていますが、IBMは、大規模言語モデル（LLM）で活用されている非構造化データはわずか1％しかないと見ています。

非構造化データの活用は非常に困難です。非構造化データは高度に分散されていて動的であり、形式が多様で、明確に分類されておらず、解釈には追加の文脈が必要な場合が多々あります。従来のRAGはその価値を引き出すには不十分であり、非構造化データと構造化データを適切に組み合わせることができません。

その一方で、多種多様で連携性のないツール群が、AI向けデータ・スタックを複雑で扱いにくいものにしています。たとえば、企業は、データ・ウェアハウス、データレイク、ガバナンス・ツール、統合ツールを使い分けなければならず、データ・スタックそのものが非構造化データと同様に混乱を引き起こす存在になっていることがあります。

多くの企業は、問題の本質に取り組めておらず、生成AIのアプリケーション層ばかりに注目し、その基盤となるデータ層を軽視しています。データ基盤を整備しない限り、AIエージェントや他の生成AIの取り組みが本来のポテンシャルを最大限に発揮することは困難です。

データをAI対応にするために
IBMの新機能により、企業は非構造化（および構造化）データの取り込み、ガバナンス、検索が可能となり、さらに高精度かつ高性能な生成AIをスケーラブルに展開できるようになります。

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1：IBM独自のデータセットと選定されたオープンソース推論・評価・埋め込みモデルを使用し、3つの共通ユースケースでwatsonx.data Premium Editionのリトリーバル・レイヤーとベクトルのみのRAGを比較した社内テストに基づく。結果は条件により異なる場合があります。

当報道資料は、2025年5月6日（現地時間）にIBM Corporationが発表したブログの抄訳をもとにしています。原文はこちらを参照ください。
 

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