網路研討會：『黑箱化IBM i，AI能否新增功能、修改程式碼？』

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黑箱化的IBM i，對生成式AI應用的期待日益高漲 IBM i 長年來一直支援著核心業務，擁有高度的可靠性和穩定性。然而，隨著負責人員的老齡化、文件不足以及反覆的修改累積，許多企業發現難以掌握其系統的全貌。 在這種情況下，生成式AI的發展迅速提高了人們的期望，例如：「黑箱化的IBM i能否被可視化？」以及「修改和維護能否更有效率？」 AI應用的潛力確實正在擴大，包括程式碼分析、規格文件生成、影響範圍分析和測試設計等。事實上，GxP集團本身也在其人資部門導入了IBM watsonx Orchestrate，從概念驗證（PoC）設計到投入運營約兩個月，成功將申請業務的作業時間縮減約83%。

在投身生成式AI之前 — 成功的關鍵在於「現狀掌握」和「目標設計」 然而，現實情況是，許多人表示「不知道從何下手」。 如果無法掌握資產全貌、程式之間的依存關係不明確、業務邏輯屬人化—在這種情況下，即使是強大的生成式AI也無法充分發揮作用。如果僅憑話題性和期待感就急於採用工具，可能無法獲得預期成果，甚至可能導致混亂。 例如： - 在不清楚哪些是現役、哪些是休眠資產的情況下，就讓AI進行分析。 - 因為修改的影響範圍沒有整理清楚，無法正確評估AI的輸出結果。 - 嘗試多個AI工具，但因為目的不明確，導致無法在現場落實。 現在需要的，是在應用AI之前，準確掌握系統的實際情況，然後明確目標，並根據用途區分使用AI工具，逐步擴大AI應用的「實踐路線圖」。

解說從資產現狀掌握到修改、運營落實的AI應用推進方式 本次網路研討會將從如何解決技術傳承、修改高級化、設計資訊完善和運營效率化等實際課題的角度，而非以AI導入本身為目的，來解說生成式AI應用的具體對策。 具體來說，它將黑箱化的IBM i環境整理為「理解」、「規劃、生成」和「執行、落實」三個階段，並闡明如何讓適合的工具在每個階段分工合作。 X-Analysis，用於可視化IBM i資產的結構、依存關係和影響範圍；IBM Bob，支援需求整理、設計輔助、修改計畫制定、規格文件生成和程式碼修改；以及watsonx Orchestrate，用於系統化申請、審批、查詢處理和資訊共享等業務。 對於這三個角色各異的基礎平台，我們將整理它們各自的優勢和負責階段的差異，並深入探討它們相互協作而非單獨使用的意義。 GxP作為X-Analysis的日本總代理商，憑藉其長期支援IBM i資產理解的知識和自身導入並穩定使用watsonx Orchestrate的經驗，今後將推動包含IBM Bob在內的三產品融合解決方案。本次網路研討會將清晰地介紹這一理念和實際的第一步。

推薦給以下人士： - 對IBM i黑箱化或技術傳承感到困擾的人。 - 在修改案件不斷增加的情況下，希望減輕影響分析和判斷負擔的人。 - 希望將生成式AI實際應用於業務中，而非僅止於概念驗證（PoC）的人。 - 希望將AI應用轉化為現場成果，例如修改、傳承和運營改善的人。 - 希望明確自家公司應從何著手，描繪具體第一步的資訊系統部門人員。

主辦、協辦 GxP株式會社 日本IBM株式會社 開源活用研究所株式會社 MajiSemin株式會社

MajiSemin將繼續舉辦「對參加者有益」的網路研討會。 過去的研討會資料和其他正在招募的研討會可以在此處查看。