IBM watsonx.aiとは
「企業のAI活用を、もっと簡単に。もっと強力に。」IBMのwatsonx.aiは、誰でも直感的に使える“エンタープライズ向け”生成AI開発スタジオ。プロンプトの実験や、ファインチューニングによるカスタマイズを通して様々な基盤モデルをあなた好みに。育てたモデルをAPI連携で自社のアプリに組み込むことで企業のAI活用を加速し、業務効率を飛躍的に向上させます。信頼性と柔軟性を兼ね備えたwatsonx.aiは、ビジネスの未来を切り拓く強力なパートナーです。
利用可能なモデル
IBM独自開発：Graniteシリーズ
IBM Researchが開発した企業向けのLLMシリーズ。軽量かつ高精度。法務・金融・教育など信頼性の高いデータで学習され、コンプライアンスを重視した設計で企業利用に最適。
サードパーティ製モデル
MetaのLlamaやMistralのMistral Large 2など、Hugging Face経由で提供されるサードパーティ製モデルを利用可能。ユースケースに応じた柔軟なAI開発を支援。
自社開発モデルのホスティング
watsonx.aiは、企業独自の基盤モデルを安全・スケーラブルなクラウド上でホスティングし、専用インフラ上での実行や業界固有要件への対応を実現。
モデル一覧選択画面
- 気になるLLMの 「ライセンス」や「対応言語」が簡単にわかる！
- 実務的なタスクに沿って直感的にモデルを選択できる！
モデル別ベンチマーク比較画面
モデルごと × タスク別のベンチマーク のスコアが 表やグラフ で可視化され、目的に応じて最適な基盤モデルを選びやすい！
主な機能
基盤モデルに対しての、プロンプトの実験やファインチューニングのための機能をGUIツールとして提供。また、API連携やガバナンス機能も備わっているので、選択した基盤モデルの業務ユースケースへの適応を、一気通貫で効率的に支援します。
①プロンプト実験ができる「Prompt Lab」
「Prompt Lab」は、基盤モデルに対して効果的なプロンプト（指示文）を設計・試行・最適化するためのツール。タスクに合ったプロンプトや基盤モデルを調査、実験が可能で、モデルの性能を最大限に引き出すための重要な機能を提供します。
- 編集モード
チャット・構造化・フリーフォームの3方式でプロンプト設計可能。 - モデル選択・パラメータ設定
基盤モデルやトークン数などを柔軟に調整できます。 - プロンプトの保存・共有
作成したプロンプトはアセットとして保存し、チームと共有可能。 - サンプルプロンプト活用
分類・抽出・要約など各種サンプルを参考にできます。 - 文書や画像を使ったチャット
文書や画像をアップロードして、チャットできます。 - コード表示
プロンプトをcURL形式で表示、外部アプリ連携にも対応。
②モデルのチューニングができる「Tuning Studio」
「Tuning Studio」は、基盤モデルに自社独自のデータを使ってファインチューニング（微調整）を行うためのツールです。データセットの準備からトレーニング、モデル活用までをシームレスにサポートし、業務特化型のAI開発を加速します。
③AIエージェント構築ができる「Agent Lab」（β版）
「Agent Lab」はローコードの“エージェント開発スタジオ” 。GUI で基盤モデルを呼び出し、外部ツールを組み合わせた推論フローを設計・テスト・デプロイできるため、エンジニアはもちろんビジネス部門でも実運用レベルの AIエージェントを構築できます。
実務での活用方法
社内システム API連携
watsonx.aiでは、社内システムにAI機能を組み込むための豊富なAPIが用意されています。このAPIを使えば、現行のワークフローや業務アプリに、簡単かつスピーディーにAIを追加でき、PoC（概念実証）から本番導入までスムーズに進められます。準備もシンプルで、watsonx.aiの「APIキー」と「リージョンURL」を用意し、Pythonなどで数行コードを書くだけ。IBM Graniteなどの生成AIモデルをすぐに社内システムから利用できるようになります。
- API連携クイックスタート
watsonx.ai のDeveloper Accessで APIキー ・プロジェクトID・エンドポイント URL を簡単に発行可能。IAM トークン経由で REST／Python SDK からすぐに呼び出せます。 - Python SDKリファレンス
ibm-watsonx-ai ライブラリーの全 API、認証方法・モデル推論・チューニング・デプロイ操作などを網羅。
MLOps
watsonx.ai の Orchestration Pipelines は、データ整形（Data Refinery）→ 自動モデル作成（AutoAI）→ ノートブック検証 → デプロイ → 監視（OpenScale）までを ドラッグ＆ドロップで一本化。「作って終わり」になりがちな AI を、精度低下やバイアスを自動検知しながら継続運用。専門エンジニアが少なくても安心して本番運用可能。
LangChain連携
watsonx.aiのAPIに加え、LangChain-IBMを使うことで 検索拡張（RAG）やツール連携エージェントなど、より高度なAIアプリをテンプレートベースで素早く開発可能。Graniteなどの基盤モデルをそのままLangChain標準インターフェースに対応させ、会話履歴管理・検索連携・外部API呼び出しなどを簡単に構築可能。
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