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「Azure OpenAI Service OpenAI o1」や「GitHub Copilot」などの生成AIをマイグレーションに活用する「マイグレーションAIエージェント サービス」を開始

株式会社ヘッドウォータース

「Azure OpenAI Service OpenAI o1」や「GitHub Copil


 AIソリューション事業を手掛ける株式会社ヘッドウォータース(本社:東京都新宿区、代表取締役:篠田 庸介、以下「ヘッドウォータース」)とAIソリューション開発を手掛けるDATA IMPACT JOINT STOCK COMPANY(本社:ベトナム ハノイ市、代表者:Dang Quang Duy、以下「DATA IMPACT」)は、「Azure OpenAI Service OpenAI o1」(※1)や「GitHub Copilot」(※2)などの生成AIをマイグレーションに活用する「マイグレーション AIエージェント サービス」を開始いたします。
[画像: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/18045/192/18045-192-81e9a7db3e66ac83bc9aca1ac8fcb1e5-1446x708.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]


■背景
 日本は現在、少子高齢化による労働力人口の減少やIT業界における人材不足といった深刻な課題に直面しています。団塊世代が75歳以上の後期高齢者となる2025年からは人材不足がさらに深刻化するため、企業には最新技術を活用した効率的なシステム運用や業務の自動化を推進していくことが求められています。

 経済産業省は、こうした課題を克服できない場合、2025年以降年間最大12兆円の経済損失の可能性があると試算しており、このような状況を「2025年の崖」と表現し問題提起をしています(※3)。

 この「2025年の崖」を乗り越えるためには、レガシーシステムから最新のクラウド環境へと移行するマイグレーションが企業にとっては不可欠と言われています。しかし、多くの企業がマイグレーションを思うように推進することができず、その主な要因として以下のものが挙げられています。

 ・IT人材の不足: 特にCOBOLなどの古いプログラミング言語に精通したエンジニアが2025年までに  
  数多く引退することが予測されており、結果として対応できるIT人材の不足がさらに深刻化するこ
  とでブラックボックス化したシステムの保守や運用が困難になっていきます。

 ・コストとリスクの懸念: マイグレーションやモダナイゼーションには多大なコストとリスクが伴う
  ため、企業が積極的に取り組むことを躊躇する要因となっています。

 ヘッドウォータースとDATA IMPACTは、多くの顧客企業から「プログラマーが担っている業務の一部を生成AIで代替できないか?」と相談を受けていることから、強みである生成AIに関する技術力を生かし、生成AIをマイグレーションに活用する「マイグレーション AIエージェント サービス」を開発しました。

■サービス概要
 「マイグレーション AIエージェント サービス」は、マイグレーションプロセスの自動化に生成AIを活用することによって、効率化の低下やIT人材不足といった課題を解決し、マイグレーション推進を加速化するサービスです。

 具体的には、Azure OpenAI ServiceのOpenAI o1によって設計書作成やコード変換を行い、生成AIに精通した当社スタッフがGitHub Copilotを使って品質チェックしながらマイグレーションプロセスを進めていきます。
 さらにマイグレーションプロセスの各フェーズにおいて、Autogen(※4)、Graph RAG(※5)、ファインチューニング(※6)、AOAI グローバルバッチ機能(※7)といった先端技術も活用し、レガシーシステムやオンプレミス環境からMicrosoft Azureクラウド環境へのマイグレーションを効率的かつ迅速に推進していきます。

「マイグレーション AIエージェント サービス」の特徴は以下の通りとなります。
 1.Code to Doc:ソースコードから自動ドキュメント化
  生成AIがブラックボックス化されたシステムコードや仕様に関する業務知識を理解し、詳細設計書
  を自動生成します。Graph RAGを活用することでレガシーシステム内の大規模データに対する情報  
  検索やナレッジグラフによる可視化機能を強化します。

 2.Code to Code:コードから自動コード変換、Doc to Code:設計書から自動コード変換
  Code to Code(COBOL⇒Javaなどのコードに変換)、Doc to Code(設計書など自然言語を入力
  して、ソースコードを出力)の自動変換を行います。これにより、手動で行う変換作業を大幅に削
  減し、エラーのリスクを最小限に抑えます。

 3.パフォーマンス向上を目的とした生成AIの徹底活用
  マイクロソフトが提供するマルチエージェント向けフレームワーク「AutoGen」を活用し、コード
  ベースで仕様を理解するAIエージェントやドキュメントベースで仕様を理解するAIエージェント、
  品質チェックを行うAIエージェントなど、複数のエージェントを用意し、多角的な観点で齟齬がな
  いかを議論させてテストを行います。
  さらにGitHub Copilot を活用した「Copilot型テストラボ」で人による品質チェックを行い、
  Azure OpenAI Serviceグローバルバッチ機能の活用による余剰な生成AIコストを低減します。

■マイクロソフト株式会社 業務執行役員 
 パートナー事業本部 エンタープライズパートナー統括本部 統括本部長 木村 靖様のコメント
 この度は、Azure OpenAI Service OpenAI O1とGitHub Copilotを活用したマイグレーションサービスをご提供いただけることに心から御礼申し上げます。
 生成AIを活用したマイグレーションプロセスの自動化には、マイクロソフトが提供するAIと機械学習に関連するサービスでの高い実績とそれに裏付けられた確かな技術力が不可欠です。マイクロソフトの上位パートナー認定資格「Microsoft Azure のAIおよび Machine Learning」Specializationを取得しているヘッドウォータースの独創性・技術力と弊社製品を組み合わせることで、エンタープライズ企業のマイグレーションを加速できると確信しております。

■今後について
 ヘッドウォータースとDATA IMPACTでは、「マイグレーション AIエージェント サービス」の提供を通じて、「2025年の崖」問題に向けてAzureモダナイゼーションによる対応へ取り組む顧客企業の支援を強化してまいります。

 さらに、SIerなどのオンプレミスに強いパートナー企業や、内製化開発を推進する大手法人顧客とも連携し、生成AIを活用したマイグレーションAIエージェントソリューションの開発およびAI駆動開発によって、日本における労働力不足やIT人材・DX人材不足といった課題解決に貢献してまいります。

 なお、本件による当社の当期業績に与える影響は軽微であります。今後、開示すべき事項が発生した場合には速やかにお知らせいたします。

以上

※1:Azure OpenAI Serviceとは
OpenAI 社とマイクロソフト社のパートナーシップから生まれた「Azure OpenAI Service」は、様々
なユースケースに応じて特定のニーズに合わせた最適化が可能となる業界をリードするコーディング
および言語 AIモデルを提供するサービスです。セキュリティー、信頼性、データプライバシー、ID
認証、有害コンテンツのフィルタなどエンタープライズ企業がOpenAI Serviceを利用するための
Azure マネージドサービスです。
https://azure.microsoft.com/ja-jp/products/ai-services/openai-service/

OpenAI o1とは
OpenAI o1は、OpenAIが開発した最新のAIモデルシリーズで、複雑な推論を行うために設計されています。従来のGPT-4oと比較して、より高度なタスクを処理する能力を持ち、特に物理学や数学、コーディングなどの分野で優れたパフォーマンスを発揮します。応答を生成する前により多くの時間をかけて思考するように設計されており、複雑な問題解決に特化しています。

※2:GitHub Copilotとは
GitHub, Inc.の運営するソフトウェア開発者向けプラットフォーム「GitHub」は、オープンソースプロジェクトからビジネスユースまで、世界中で約1億人のソフトウェア開発者が利用する開発プラットフォームです。GitHubは、プログラムコードやデザインデータなどのソースコード管理、リリース管理、CI/CDといった機能をオンライン上で操作でき、特にオープンソースプロジェクトのホスティングや複数のエンジニアが共同でプロジェクトを進める際に重要な役割を果たしています。生成AIがプログラムコードの記述をサポートする「GitHub Copilot」やソフトウェア開発を自動化する「GitHub Copilot Workspace」など、現代のソフトウェア開発において欠かせないツールとなっています。
https://github.co.jp/

※3:経済産業省 DXレポート ~ITシステム「2025年の崖」克服とDXの本格的な展開~
https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/digital_transformation/20180907_report.html

※4:AutoGenとは
AutoGenは、AIエージェントを構築し、複数のエージェントが協力してタスクを解決するためのオープンソースのプログラミングフレームワークです。AutoGenは、複雑な大規模言語モデル(LLM)ベースのワークフローのオーケストレーション、最適化、自動化を簡素化します。エージェントはカスタマイズ可能で、会話を通じてタスクを解決することができます。これにより、開発者はより効率的に高度なLLMアプリケーションを構築できるようになります。
https://microsoft.github.io/autogen/

※5:Graph RAGとは
Graph RAG(Retrieval-Augmented Generation)は、知識グラフと大規模言語モデル(LLM)を組み合わせて情報検索と生成を強化する技術です。Microsoft Researchが開発したこの技術は、LLMが未学習のデータセットに対しても高精度な質問応答を実現します。具体的には、LLMが生成した知識グラフを用いて、複雑な情報の質問応答性能を向上させます。これにより、企業のプロプライエタリデータや大規模な文書解析において、従来のRAG手法を上回る成果を上げています。
https://www.microsoft.com/en-us/research/project/graphrag/

※6:ファインチューニング
ファインチューニングとは、事前に学習されたAIモデルを特定のタスクやデータセットに最適化するプロセスです。これによりモデルのパフォーマンスが向上し、より正確な予測や分析が可能になります。特に生成AIの分野では、テキスト生成や画像認識など様々なタスクにおいてモデルの精度を高めるために使用されます。

※7: AOAI グローバルバッチ機能とは
Azure OpenAI グローバルバッチ機能は、大規模なデータ処理タスクを効率的に実行するための機能です。これにより複数のリクエストを一度に処理し、24時間以内のターンアラウンドを目指します。個別のクォータを持ち、オンラインワークロードの中断を避けることができます。主なユースケースには、大規模データの分析、コンテンツ生成、ドキュメントの要約などが含まれます。
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/how-to/batch?tabs=standard-input&pivots=programming-language-ai-studio

■参考情報
・マイクロソフト ジャパン パートナー オブ ザ イヤー 2024において 「AI イノベーション パートナー オブ ザ イヤー アワード」を受賞
https://www.headwaters.co.jp/news/microsoft_Japan_partner_year_award_2024.html

・Azure OpenAI Service リファレンスアーキテクチャの Advancedパートナー認定について
https://www.headwaters.co.jp/news/azure_openai_service_advanced_partner.html

・GitHubテクノロジーパートナーとして認定
https://www.headwaters.co.jp/news/github_technology_partner.html

■商標について
 Microsoft、Azureは、米国 Microsoft Corporationの米国およびその他の国における登録商標または商標です。

■会社情報
 会社名:株式会社ヘッドウォータース
 所在地:〒163-1304 東京都新宿区西新宿6-5-1 新宿アイランドタワー4階
 代表者:代表取締役 篠田 庸介
 設 立:2005年11月
 URL :https://www.headwaters.co.jp

 会社名:DATA IMPACT JOINT STOCK COMPANY
 所在地:ベトナム ハノイ市
 代表者:Dang Quang Duy
 設 立:2023年7月1日
 URL :https://dataimpact.vn

プレスリリース提供:PR TIMES

記事提供:PRTimes

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