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日本IBM、「Db2」のAIを強化、複数DBを仮想統合し自律的に動作可能に

2019年3月26日(火)日川 佳三(IT Leaders編集部)

日本IBMは2019年3月26日、会見を開き、データベース管理システム「Db2」が備えるAI(人工知能)機能の最新動向を発表した。複数のデータソースからデータを集約することなく仮想的に統合してアクセスできるようにする機能や、自然言語によって問い合わせられるようにする機能などを順次提供する。提供形態も拡大し、現在IBM Cloud上で提供しているクラウド型のデータベースを、AWS(Amazon Web Services)など他社クラウドからも提供開始する。

写真1:日本IBMでクラウド事業部Data and AI事業部Products & Solutions統括部長を務める村角忠政氏写真1:日本IBMでクラウド事業部Data and AI事業部Products & Solutions統括部長を務める村角忠政氏
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 日本IBMでは昨今、リレーショナルデータベース管理システム(RDBMS)のDb2に対して、AI機能を搭載してきた。AIの使い方としては、メンテナンスの自動化といった運用負担を軽減する使い方のほか、自然言語による問い合わせなど、データ分析業務のAI化を後押しする使い方に注力している。「AIを生み出すためのデータベース機能に特に注力している」と、日本IBMでクラウド事業部Data and AI事業部Products & Solutions統括部長を務める村角忠政氏(写真1)はアピールする。

 会見では、業務のAI化を後押しする直近の機能を3つ紹介した。

 1つ目は、複数のデータソースを仮想的に統合するデータ仮想化(IBM Data Virtualization)である(図1)。他社のデータベースサーバーを含めた個々のデータソース(エッジノード)の処理結果を中央で集約することなく、複数のエッジノード全体が連携し合うことで、エッジノード全体で処理を完了できるようにする。

図1:複数のデータソースを仮想的に統合するデータ仮想化(IBM Data Virtualization)の概要(出典:日本IBM)図1:複数のデータソースを仮想的に統合するデータ仮想化(IBM Data Virtualization)の概要(出典:日本IBM)
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 IBM Data Virtualizationでは、個々のエッジノード側で専用のモジュールが動作する。モジュール同士がネットワークを形成し、モジュール間でデータや処理結果を自律的に伝え合う。AIが、モジュール間での最適な通信経路(ルート)を決める。エッジノード全体で、低負荷で高性能なデータベースアクセスができるようにする。

 2つ目は、機械学習を用いてSQLを書き換えることによって、ユーザーが気付いていない洞察やデータのトレンドを自動で導き出す機能「Cognitive Query」である。データソースをベースに教師なし学習によってモデルを作成し、このモデルを利用してSQLを書き換える。

 3つ目は、自然言語でデータにアクセスする機能である。Db2など各社のデータベースサーバーに自然言語で問い合わせらるデータ探索ツール「Db2 Augmented Data Explorer」を提供している。同ツールが自然言語による問い合わせをSQLに変換し、バックエンドのデータベースに問い合わせる。同機能をアプリケーションに組み込むためのREST APIなども用意した。

 会見では、クラウド型で提供するフルマネージド型のデータベース「Db2 on Cloud」および「Db2 Warehouse on Cloud」の最新動向として、IBM Cloud以外のクラウドでもサービスを提供すると発表した。第一弾として、2019年3月末にAWS上で「IBM Db2 Warehouse Flex on AWS」を提供開始する。

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