IBM、企業のAI活用を多様化へ：大規模言語モデルの最適な組み合わせとガバナンスを重視

IBMが MULTI-LLM 戦略とエージェント通信プロトコルの重要性を強調 6月25日、IBMのAIプラットフォーム担当副社長アーマンド・ルイスは、VB Transform 2025において企業ユーザーがAIをどのように活用しているかについて説明しました。ルイスは、多様な大規模言語モデル（LLM）を個別のユースケースに最適化して使用することで、単一のベンダーやモデルに依存するのではなく、より効果的なAIソリューションを実現できるという見解を提示しました。 多様なLLMへの対応 IBMは自社のオープンソースAIモデルであるGrainiteファミリーを提供していますが、その modelos を唯一の選択肢とは位置付けていません。企業は、コーディングにはAnthropic、推論にはo3、カスタマイズにはGrainite やMistral、Llamaなど、異なるユースケースに最適なモデルを選んでいます。AIは単にチャットボットを導入するものではなく、ワークフロー全体を変革するツールとして活用すべきだとルイスは述べています。 新しい MODEL GATEWAY の導入 この市場の現実に対応するために、IBMは新しく「multi-LLM gateway」をリリースしました。このゲートウェイは、単一のAPIを通じてさまざまなLLM間を切り替え可能にするとともに、全ての実装における監視と管理を確保します。これは、お客様が高機密性が必要なユースケースでは自社の推論スタック上でオープンソースモデルを稼働させ、他のユースケースではAWS BedrockやGoogle CloudのGeminiのような公開APIを使用する柔軟性を提供します。 この戦略は、一般に見られる独自エコシステムに顧客を縛り付けるベンダー戦術とは異なります。過去数ヶ月で、モデルルーティングのための複数のツールが登場し、ワークロードを適切なモデルに振り分ける取り組みが進んでいます。 エージェント通信プロトコルの重要性 また、IBMはエージェント間の疎通を円滑化するためのエージェント通信プロトコル（ACP）を開発し、Linux Foundationに寄贈しました。ACPはGoogleの Agent2Agent（A2A）プロトコルと競合するものです。両プロトコルとも、エージェント間の通信を標準化し、カスタム開発を削減することを目指しています。ルイスは、長期的にはこれらのアプローチが統合されると予測しています。 企業でのAI活用の現状 ルイスは、企業でのAI活用は単なる対人支援工具にとどまるべきではなく、ワークフロー全体の自動化を実現すべきだと主張します。IBM内でのHR部門の事例では、従業員がHR情報をチャットボットに問い合わせるのではなく、専門的なエージェントが常規的なクエリを自動的に処理し、必要に応じて適切なシステムにルーティングしたり、人間にエスカレーションしたりしています。 ルイスによると、AIの実装から変革への転換点は、AIがビジネスプロセスを端から端まで完全に実行できることです。単一のAPI統合やプロンプトエンジニアリングを越え、深層プロセスの計測によりAIエージェントが多段階ワークフローを自主的に遂行できるようになることが求められます。 企業AI投資の戦略的含意 IBMの実際のデータに基づく企業AI戦略の重要な転換点は以下の通りです。 チャットボット中心の思考から脱却: 企業は、会話型インターフェースの追加だけでなく、完全なワークフローの変革を追求すべきです。目標は、人的介入を省略することです。 マルチモデルの柔軟性への設計: 単一のAIプロバイダーにコミットするのではなく、ユースケースに応じてモデルを切り替え可能な統合プラットフォームの導入が重要です。 通信規格への投資: 固有の統合方法に依存せず、MCP、ACP、A2Aなど、開放的な規格をサポートするAIツールへの投資を優先すべきです。 企業はAIに精通したリーダーを育成し、ビジネスプロセスを根本的に変革するアプローチを取るべきだとルイスは結論づけました。 業界関係者の反応 この動きは、AIの企業間利用が急速に進んでいることを示しています。専門家たちは、IBMの多様なモデルサポートとエージェント間通信の標準化は、企業が効率的にAIを採用するうえで大きな進歩と評価しています。IBMは長年にわたるテクノロジートレンドへの対応と経験から、今後も業界の先頭に立って革新を続けていくことが期待されています。