IBMは自社開発の基盤モデルとして「Granite」を持っており、2025年3月12日には次世代モデルとなる「Granite 3.2」が国内発表された（米国では2025年2月26日に発表済み）。

日本アイ・ビー・エムの村田将輝氏

　村田氏はGraniteを「オープンで小規模な基盤モデル」と紹介し、オープンソースソフトウェアのライセンス「Apache License 2.0」で公開されることに加え、パラメーター数が80億個と基盤モデルとしては小規模な点を強調した。

　2020年にOpenAIがスケーリング則（学習に使われるデータの規模や計算量、パラメーター数が増えるほどAIモデルの性能が強化されるという法則）を発表して以来、AIモデルを大規模化して性能向上を目指す動きが続いてきた。だが、大規模なAIモデルを開発したり学習させたりするのには膨大な演算リソースが必要となり、多額のコストを要する。

　IBMはGraniteについて、同等規模の他のAIモデルとの比較では性能面で上回っており、これをファインチューニングして「目的に適したモデル（Fit for Purpose）」として活用することで、性能と経済効率の両立を目指すとしている。同社が目指す「ビジネス価値への転換」を実現するためには、AIが生み出す価値を高めることに加え、AIを運用するためのコストを下げていくことも必要であり、Graniteはこの点に貢献するものと期待される。

Graniteと他オープンソースモデル（提供：日本アイ・ビー・エム）《クリックで拡大》

　さらに村田氏は、同社のコンサルティングの分野での高い専門性およびITベンダー各社との戦略的パートナーシップを踏まえ、「AIサービスをインテグレート（統合）し、AIの能力をお客さまが迅速に、生産的に、安全に、ビジネス価値に転換する架け橋となりたい」と語り、「AIサービス・インテグレーター」としての役割を果たしていくとした。

日本アイ・ビー・エムの二上哲也氏

　IBMフェローの二上哲也氏（執行役員 コンサルティング事業本部 最高技術責任者＜CTO＞）は「IT変革のためのAI」に関する取り組みについて説明した。二上氏はIT業界が直面する「エンジニア人材不足」といった課題感に関しては現在も変わっていないと指摘し、「生成AIを使って開発や運用に適用することで、スピード向上と工数削減・適正化を実現していく」と説明した。AI技術を活用した支援としては、具体的には以下の5つの領域で取り組んできた。

• コード生成のためのAI（AI for Code）
• テスト自働化のためのAI（AI for Testing）
• IT運用高度化のためのAI（AI for ITOps）
• プロジェクト管理のためのAI（AI for PMO）
• AI戦略策定とガバナンス（AI Strategy & Governance）

AI技術を活用した5つの支援策（提供：日本アイ・ビー・エム）《クリックで拡大》

　これらの領域の中で特に引き合いが多かったのは「コード生成のためのAI」だったという。この領域では、「コードを追加学習した『IBM共通コード基盤モデル』を作成することで、IBMが思うコードやお客さまが通常使っていらっしゃるようなコードが出るようになる」といった取り組みにより、実績として「90％以上のコード生成を実現」できるようになったという。この意味は、「生成AIが出力したコードのうち、修正なしでそのまま使えたコードの比率が90％以上だった」ということだと同氏は説明している。

　最後に二上氏は、2025年の取り組みとしてIT／ビジネスの両方の変革をAIで実現していくことを今年も変わらずにやっていくとした上で、中でも「AIのツールやエージェントを提供することにより、お客さまが現場で使いやすいAI環境を構築していくという点に着目して進めていきたい」と語った。