IBMが「Granite」で挑むAI市場【後編】
“後発組”IBMのオープンソースAI「Granite」が苦戦しそうな理由とは?
企業向けAIモデル群としてIBMが打ち出している「Granite」には複数のメリットがある一方で、課題も存在すると専門家は指摘する。どのような壁にぶつかっているのか。
IBMは2024年10月に企業向け大規模言語モデル(LLM)ファミリー「Granite」の新版「Granite 3.0」を発表した。オープンソースライセンス「Apache License 2.0」の下で提供されており、企業はバイアス(偏見)やヘイト(憎悪)といったリスクに対処できるAIモデルなど、複数の目的に応じてAIモデルを選択できる。同社はGraniteを用いてAI技術関連サービス群「watsonx」の強化に取り組み、AI市場での存在感を示そうとしている。ただし一部の専門家は、同社のAI分野におけるある課題を指摘する。
AI市場でIBMが苦戦しそうな理由
併せて読みたいお薦め記事
連載:IBMが「Granite」で挑むAI市場
IBMの戦略
「動きが速いAI市場において、IBMは『先行者利益』がないという弱みを抱えている」。調査会社Constellation Researchでアナリストを務めるアンディー・トゥライ氏はそう指摘する。ユーザー企業をIBMのAI関連サービスに移行させるのは簡単ではないというのだ。
IBMがAI分野で重点を置いているのは、ソースコード生成とそれに関連する用途だ。「Graniteはレシピ作成、休暇の計画、ニュースの要約といった一般消費者向けの使い方もできることをIBMは示さなければならない」と、アナリスト企業Moor Insights & Strategyのストラテジーアナリスト、パトリック・ムーアヘッド氏は語る。ムーアヘッド氏の考えでは、IBMは生成AIへの継続的な投資とイノベーションが可能であることを、企業に納得してもらう必要がある。
調査会社Gartnerでアナリストを務めるアルン・チャンドラセカラン氏は、Graniteがさまざまな用途に使えることをIBMは示したものの、ユーザー企業は自然言語での問い合わせに対する性能を知りたがっていると話す。「要約、コンテンツ生成、質疑応答といった自然言語処理における用例に関して、IBMはまだ十分な実績を確立できていない」とチャンドラセカラン氏は指摘する。
IBMのAI技術関連サービス群「watsonx」では、Graniteとサードパーティー製AIモデルの両方を利用可能だ。「どのような場合にサードパーティー製AIモデルではなくGraniteを利用すべきなのかを企業に知ってもらうことが不可欠だ」と、チャンドラセカラン氏は言う。
「IBMはもっと分かりやすくしなければならない。用途に適したAIモデルを選択し、評価できる手段を提供する必要がある」(チャンドラセカラン氏)
TechTarget発 先取りITトレンド
米国Informa TechTargetの豊富な記事の中から、最新技術解説や注目分野の製品比較、海外企業のIT製品導入事例などを厳選してお届けします。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
TechTarget発 先取りITトレンド
米国TechTargetの豊富な記事の中から、最新技術解説や注目分野の製品比較、海外企業のIT製品導入事例などを厳選してお届けします。
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
[株式会社MatrixFlow] 「物流リソース最適化」ガイド:人員・配車・傭車を出庫依頼の確定前に決めきる -
製品資料
[株式会社キーエンス] なぜRPA導入は頓挫する? シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは -
製品資料
[株式会社セールスフォース・ジャパン] 「CRMは設計と無関係」は本当か? PLMとの融合で実現する高速開発 -
事例
[日本ヒューレット・パッカード合同会社] AIエージェントの時代にどう備える? 「新たな働き手」を支える3要素とは -
製品資料
[日本ヒューレット・パッカード合同会社] “横並びの自動化”から脱却、AI活用で生産性と競争力を高める秘訣
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
ChatGPTは“検索しまくり”でGeminiは“淡泊”? データが明かすAIの裏側
-
2
なぜ「全社配布Copilot」は使われないのか? 失敗に学ぶAI定着
-
3
法務と開発者で「言葉が通じない」問題 トヨタやソニーが語るOSS管理の真実
-
4
「IBM iはDXのボトルネック」は誤解 意外と知らない今風モダナイズの効果
-
5
損保ジャパンはなぜ「COBOL」を捨てなかったのか? 脱メインフレームの真相
-
6
「朝8時にバッチが終わらない」データ爆発の危機をJPX総研はどう乗り越えたか
-
7
なぜ「Gemini 4 Argon」は出遅れたのか? Googleが狙う“逆転のシナリオ”
-
8
「中堅・中小企業のネットワーク・セキュリティ運用実態」に関するアンケート
-
9
IT製品の導入に関するアンケート「PC&デバイス」編
-
10
AI導入後に発覚する「社内文書を読めない」問題 情シスは何を直せばいい?
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
不審メールの経路や見せ方に変化? 2026年夏の3事例から見えた動向と対処方法
-
2
家庭用Wi-Fiルーターの業務利用は危険? 避けるべき理由と具体的な対策
-
3
Microsoft 365を安全に運用 うっかりミスやサイバー攻撃に備えるデータ保護術
-
4
プログラミング不要で誰でも実現できる、ネットワーク運用管理の自動化とは
-
5
財務部門がAIを最大限に活用する方法 無駄のない戦略的リーダーシップへの道
-
6
LLMが兵器化? 元FBI高官が鳴らす警鐘とセキュリティツール統合のポイント
-
7
なぜRPA導入は頓挫する? シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは
-
8
HDDを使わない「SSDオンリー」が無謀なのはなぜ?
-
9
「オンプレミス回帰」せざるを得ない“合理的な理由”
-
10
“あのファイル転送”で暗躍するノーウェアランサム
TechTargetジャパン SNS
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー