日本IBMは2019年3月26日、説明会を開き、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で提供しているクラウド型データベースを、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拡大画像表示
日本IBMのRDBMS「Db2」では、以前よりAIの活用に注力してきた。メンテナンスの自動化といった運用負担軽減のほか、自然言語による問い合わせなど、データ分析業務のAI化を後押しする機能に注力している。
「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。
説明会では、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）拡大画像表示
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、マシンラーニング（機械学習）を用いてSQLを書き換えることによって、ユーザーが気づ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でき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などを備えている。
説明会では、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。最初の製品として、2019年3月末にAWS上で「IBM Db2 Warehouse Flex on AWS」を提供開始する。
