JIMUC's Ownd

IBM ミドルウェア・ユーザー研究会( 英文名称：Japan IBM Middleware User Community 略称 JIMUC )は、 Cloud Software 製品とそのソリューションの有効活用を志向して、ユーザー間および日本アイ・ビー・エム株式会社(以下 IBM )との情報交換を通して研鑚と交流を図り、会員相互の共通の利益を追求するために結成した非営利団体です。

Tivoli, ITSM (IT Service Management) 製品とそのソリューションを中心に活動していた Tivoli ユーザー研究会(Japan Tivoli User Group、略称JTUG)は、2001年に設立され活動を続けてきましたが、2016年7月に名称を IBM ミドルウェア・ユーザー研究会に変更し、活動範囲をミドルウェアに拡大しました。

JIMUC の年間活動は7月から翌年6月まで以下の活動を実施します。

・総会（7月）

・分科会：9月にキックオフ会議を開催し、その後、原則毎月分科会でテーマに沿って研究/討議

・新春オープン・セミナー（1月）

・JIMUC News （IBMからの情報や分科会の活動内容をメールで送付）

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JIMUC Home Pageサイト：http://jimuc.amebaownd.com/

JIMUC Community：https://ibm.biz/jimuc_home

JIMUC Facebook グループ：https://www.facebook.com/groups/jimuc/

JIMUC 事務局メールアドレス：cinami@globe.ocn.ne.jp

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[分科会]

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年間を通じて、特定の分野/製品を中心に研究/討議をする分科会を毎月開催しています。

分科会活動は9月にキックオフを開催し、10月から原則毎月分科会を開催します。

開催日時は、分科会メンバーと相談し、参加しやすい曜日・時間にしています。

分科会活動に興味を持ち、参加を希望される方は、事務局( cinami@globe.ocn.ne.jp )宛てに

1)氏名　2)会社名　3)所属　4)電話番号　5)e-mailアドレス、6)分科会名をご連絡ください。

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[2023 年度分科会]

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2023年度の分科会は

・先進IT運用管理分科会

・Watson 分科会

の二つを継続し、今までの研究成果を基にさらなる研究をしています。

[ 先進IT運用管理分科会 ]

先進IT運用管理分科会では、昨今のマルチクラウド/ハイブリッドクラウド需要に対して、運用管理の側面で今後必要になってくるサービスや技術の研究活動を行なっております。

2022年度までは IBM 社のサービス(Watson AIOps、Instanaなど)や k8s/OpenShift を中心に研究してきました。2023年度はメンバーの興味のあるテーマ（SevOne、Turbonomic、Flexera、Prometheusなど）を学習し、できるだけ短いスパンで発表して分科会全体の知識アップを図るとともに、年度の途中でも参加しやすいような進め方を目指しています。

また、DX推進のためには DevOps や SRE チームの必要性を技術以外の側面から議論し、「組織」や「文化」の観点からもアプローチしないと DX は実現できない、と言った提言も行っていきたいと考えます。

分科会は毎月第3木曜日 17:00-18:30 Web 会議で行います。(参加の皆様の都合の良い日時にしますので、変更の可能性があります。)

運用管理の側面から研究活動を皆様と一緒に行いたいと思いますので、多くの皆様のご参加をお待ちしています。

[ API & Watson Knowledgebase 分科会 ]

私達は、2018年からWatson Discoveryに焦点を当てて、研究開発をして来ました。

国土交通省の事故情報を使い、車の名前と、事故の内容から、類似性に着眼し、事故原因を取り出すことをテーマとしました。

この間、単に Discovery の Query 機能を使うだけではなく、Knowledge Studio、Natural Language Understanding との連携も行いました。

さらには、テキストからの Filter 自動抽出等、技術をより深く掘り下げ、客観的にKPIで評価することを実施して来ました。

さて、この間、いわゆる AI を取り巻く環境は昨年の ChatGPT の登場により激変しました。

Chatbot や QA システムの構築、アプリケーションの連携なども、大規模言語モデル(LLM)の登場に私たちは衝撃を受けました。

IBM からも2023年7月に watsonx がリリースされ、この動きに乗ろうとしています。

よって、私たちは、watsonx や従来型の Watson シリーズが、十分に LLM に対抗しうるものなのか、それとも、それに取って代わられてしまうものなのか、ここで客観的に見極める必要があります。