IBM TechXchange 2026 参加＆登壇レポート ― 「エージェントを作る年」から「スケールさせる年」へ

Last updated at 2026-11-09Posted at 2026-11-09

IBM TechXchange 2026 参加＆登壇レポート ― 「エージェントを作る年」から「スケールさせる年」へ

この記事は、2026年10月26日〜29日に米国アトランタで開催された IBM TechXchange 2026 の参加レポートです。IBM Champion として参加し、2本のセッションに登壇しました。

はじめに

株式会社クレスコの江澤です。IBM Champion として、今年も IBM TechXchange に参加してきました。2023年のラスベガスから数えて、今年で4年連続の皆勤賞です。

この記事では、次の3つを共有します。

TechXchange 2026 の全体像（今年のテーマと主な発表）
私のセッション2本の内容
日本の Champion 仲間のセッション紹介

1. TechXchange 2026 の全体像

今年のテーマは「AI operating model」

IBM の公式発表によると、今年の参加者は約6,500人（85か国）、セッションは1,000本以上、ハンズオンラボは180本でした。会場はアトランタの Georgia World Congress Center です。

初日の基調講演で IBM Software SVP の Dinesh Nirmal 氏が掲げたキーワードは「AI operating model」でした。エージェントをビジネスのデータ、アプリケーション、インフラにつなぎ、基幹システムと同じ規律で動かす仕組み、という考え方です。

講演の中でも印象的だったのが、次のメッセージです。

昨年は「エージェントを作る」年だった。今年は「スケールさせる」年だ。

Gartner は、企業あたりのAIエージェント数が2025年の15から2028年には15万に増えると予測しています。一方で、適切なエージェントのガバナンスがあると考えている組織は13%だけ、という数字も示されました。「作れる」から「本番で、安全に、たくさん動かせる」へ。今年の発表はこの課題に集中していた印象です。

基調講演の3本柱：データ・デプロイ・ランタイム

初日の基調講演は、エージェントを企業で動かすための3つの要素で構成されていました。

柱	主な内容
データ	Confluent（IBMが2026年3月に買収）による「Streamhouse」。エージェントに「今の状態」と「変化」をリアルタイムに渡す
デプロイ	IBM Bob でエージェントを作り、watsonx Orchestrate のコントロールプレーンで管理・評価・統制する
ランタイム	HashiCorp と連携した、エージェント自身のID管理とセキュリティ

データのパートで IBM Data and Confluent GM の Shaun Clowes 氏が話した、コンテキストの定義が印象に残りました。

Context is the information required to complete a piece of work.
（コンテキストとは、仕事を完了するのに必要な情報のこと。多ければよいわけではない）

IBM Bob の進化

昨年の TechXchange で発表された IBM Bob は、基調講演によると、IBM 社内の利用者が当時の約6,000人から17万人以上に増えたそうです。そのうち約11万人は開発者以外のビジネス職とのことでした。

今回、Bob まわりで紹介された主な内容は次のとおりです。

Bob 2.0：中核に「Bob Harness」を置き、IDE やシェルに限らずさまざまな環境で動くエージェント基盤へ
Bob Desktop：開発者以外の知識労働者向け
Bob Bazaar：スキルやツール、プラグインを組織内で共有するマーケットプレイス
Bob on-prem：オンプレミス版
Premium Package：Java、IBM i、IBM Z 向け

2日目のデモでは、Java 8 のアプリケーションを Java 21 にモダナイズする流れが紹介されていました。

Bob の機能名や数字は基調講演の内容をもとにしています。正式な情報は IBM の公式ドキュメントでご確認ください。

エージェントの「ID」と「統制」

もう一つの大きなテーマが、エージェントのセキュリティです。IBM は会期中に、AIエージェントのアイデンティティと統制に関する新製品をまとめて発表しました（IBMニュースルーム）。

Agent Identity：エージェントごとに検証可能なIDを付与し、所有者や権限を記録する（一般提供）
HashiCorp Vault 2.2：エージェント用の認証情報を動的に発行・失効させる（一般提供）
watsonx Orchestrate の新機能：他社基盤で作られたエージェントやMCPサーバーを見つける Discover、サンドボックスで隔離して動かす Contain、デプロイ前にテストする Evaluate
IBM Z Atlas：z/OS のシステム間の関係を可視化し、変更の影響を事前に検証する（パブリックプレビュー）

基調講演のデモでは、エージェントが他人の予約を変更しようとすると「認可範囲外」として拒否され、その場でセッションが失効する様子が実演されていました。許可された操作にも「このタスクに限り許可、5分で失効」と表示されていて、仕組みがよくわかるデモでした。

2日目に IBM AI and Automation GM の Neel Sundaresan 氏が話した、次の言葉が今年の方向性をよく表していると思います。

「ヒューマン・イン・ザ・ループ」では足りない。人間がAIの能力を管理し、統制し続けることが必要だ。

2. 私のセッション

今年は2本のセッションに登壇しました。

TEC-3393：Scaling Career Mentorship with Agentic AI: Bob × watsonx Orchestrate Playbook (with Live Demo)

昨年の TechXchange 2025 で発表した「Career Mentor AI」（日本の Women in Tech コミュニティ向けのキャリアメンタリング）の続編です。

構成

watsonx Orchestrate 上で、4つのエージェントが連携するマルチエージェント構成にしました。

Supervisor：ユーザーの相談を受け、適切なエージェントに振り分ける
Skill Assessment Agent：スキルの棚卸し
Career Roadmap Agent：キャリアのロードマップを作る
Resource Recommendation Agent：学習リソースを推薦する

設計のポイント：Knowledge と Context Store を分ける

一番伝えたかったのは、この設計判断です。

Knowledge＝みんなで共有するアセット。watsonx Orchestrate がネイティブに提供しているので、ADK で取り込む
Context Store＝ユーザーごとの記憶。wxO の外に、IBM Cloud Code Engine＋ Cloudant で置いた

奇しくも、基調講演で語られた「コンテキストとは、仕事を完了するのに必要な情報」という考え方と同じ問題意識です。エージェントに何を覚えさせ、どこに置くかは、スケールさせるときに必ずぶつかる論点だと感じています。

Bob と Claude Code の使い分け

開発には IBM Bob を使いましたが、途中で Bob の利用枠（Bobcoin）を使い切ってしまい、一時的に Claude Code で代替しました。その際、CLAUDE.md から @AGENTS.md を読み込む構成にして、Bob に戻るときに設定を移し替えなくて済むようにしています。どのツールで作業したかもビルドログに記録しました。

ライブデモと、その失敗から学んだこと

デモでは、Resource Recommendation Agent に get_job_market_trends というツールをその場で追加する予定でした。ネットワークや外部APIのトラブルを避けるため、データは事前に用意した静的なJSONにして、ライブで生成するのはツールのコードだけにする、という設計にしていました。

……が、本番では、会話を続けたまま見せなければいけない場面で画面をリフレッシュしてしまい、デモが失敗。あんなに練習したのに悔しい。泣きたい気持ちでいっぱいでした。

それでも、聴講してくれた方に「デモに失敗してごめんね」と話しかけたら、「デモは失敗するもの。気にしないで。次は動画を用意しておくといいわよ」とすごく励ましてもらい。面識のない海外のChampion 仲間からも「その経験をしていなければ、エキスパートとは言えない」とコメント貰い、この時はうれし泣きでした。

次回エージェントのライブデモをする自分への教訓。

会話の画面のタブは絶対に動かさない。他の画面を見せるときは、別タブか別ウィンドウで開いておく
バックアップの動画を用意しておく

TLK-3656：Extending QA4AI's LLM Quality Framework to Agentic AI in the watsonx Era

20分の Tech Talk です。私が参加している QA4AI（AIプロダクト品質保証コンソーシアム）の LLM 品質評価の考え方を、エージェント型AIに広げる話をしました。

Sandbox の中のオープンな会場だったので人の出入りは多かったのですが、通りがかった方がふらっと座って聴いてくれて、立ち見も出ました。1本目の悔しさを吹っ切って、元気に話し切れました。

今回、IBM が watsonx Orchestrate に Evaluate（デプロイ前のテスト）を加えたように、エージェントの品質評価はプラットフォーム側でも重要なテーマになっています。現場の品質保証の知見と、製品の機能をどうつなぐかは、引き続き取り組んでいきたいテーマです。

3. 日本の仲間のセッション

日本からも、Champion や IBM の仲間がたくさん登壇していました。並べてみると、基調講演のテーマとよく重なる3つの流れが見えてきます。

IBM Bob の実践

昨年発表された IBM Bob を、実際の開発や運用で使い込んだ事例が日本から続々と出てきました。基幹システムの開発、プロトタイピング、医療現場の運用と、使い方の幅広さが印象的です。

登壇者	セッション	内容	リンク
藤沼さん（IGUAZU）	Our Real-World Cases of AI-Driven Development in IBM i + RPG	社内の基幹システムを IBM Bob で開発した Client 0 事例。Python と RPG が連携してWebサイトで顧客に情報を届けるサービスを、開発の全工程で Bob を相棒にして立ち上げた記録（Tech Talk）	TLK-1431
田中誠吾さん（1ft-seabass）	Practical IBM Bob Prototyping Development! - 3D + IoT + Frontend Collaboration Patterns	IBM Bob と一緒に 3D（Babylon.js）、IoT、フロントエンドのプロトタイプを作るパターンをライブデモで紹介。IBM Cloud Code Engine への環境構築・デプロイの手軽さや、開発の経緯を Bob に残させて継続開発につなげる工夫など（Tech Talk）	TLK-1757
毛利さん（システムリサーチ）	From Error Codes to First Response: AI-Assisted Healthcare Operations with DigiQuery, Instana and IBM Bob at a Japanese University Hospital	日本の大学病院で稼働中の事例。医療機器のエラー発生時に、watsonx.ai を使ったRAG検索サービス DigiQuery でマニュアルや過去事例を根拠付きで探し、IBM Instana でシステム側の原因を特定、IBM Bob で改善案やランブック、テスト観点を下書き。判断と本番変更は人間が承認する	TEC-3364

AI のガバナンスとセキュリティ

基調講演で大きく扱われた「エージェントのID」と「統制」を、現場ですでに形にしている事例です。会期中に発表された HashiCorp Vault や Terraform を、ユーザー企業が大規模に使っている話も聞けました。

登壇者	セッション	内容	リンク
佐々木志門さん（IBM）	Securing AI Agents with Non-Human Identity	HashiCorp Vault と IBM Verify で、AIエージェントの動的なアクセス制御を実現した日本の大企業との PoC	TEC-2151
高橋さん、花村さん（SMS DataTech）	Practical Lessons: Embedding watsonx into Our AI Governance Platform – Tech Deep Dive and Live Demo	自社のAIガバナンス基盤に watsonx を組み込んだ実践知。AIの利用を監視して、個人情報、機密情報、認証情報、不適切なコンテンツを検知する仕組みをライブデモで紹介。既存システムへの組み込み方や、使いやすさとガバナンスの両立なども	TEC-4253
清水さん（セブン‐イレブン・ジャパン）	Leveraging the Cloud for DX at Seven-Eleven Japan with HCP Terraform and Vault	約22,000店舗を持つセブン‐イレブン・ジャパンが、オンプレミスからクラウドネイティブへ移行する中で、HCP Terraform でガバナンスとポリシーを一元化し、Vault Enterprise と HCP Vault Radar で機密情報を守る事例。「Platform as a Product」の考え方で Google Cloud 全体の標準化を目指す（Tech Talk）	TLK-1342

基幹システムとインフラ

AI の話題が中心のイベントの中で、止められないシステムを支える堅実な事例も充実していました。基調講演で紹介された IBM Spyre を実際に使った生成AI基盤の話もあります。

登壇者	セッション	内容	リンク
留田さん（IGUAZU）、Eddie Linさん（IBM）	Enhancing FlashSystem.ai from a User Perspective: A Proposal for Custom Vocabulary Capabilities	FlashSystem.ai のチャット機能を実際に使うユーザーの立場から、カスタム用語集機能を提案	TEC-2833
留田さん（IGUAZU）	Implementation of a Redundant Architecture for IBM Storage Archive Library Edition Servers	国内大手メディア企業の映像アーカイブ基盤で、テープアーカイブのサーバーを冗長化した事例	TEC-2493
加藤さん、沖中さん（SOMPOシステムズ）	Bridging the Observability Gap: AI-Enhanced Insights into Sysplex Lock Contention and JPA Thrashing	保険の基幹システム（IBM Z Parallel Sysplex＋WebSphere Liberty）で起きた障害の分析。Sysplex全体のロック競合からLibertyの接続プールが枯渇し自己回復できなくなった原因と、自律回復のための対策	TEC-1758
境川さん（Getworks）、平岡さん（IBM）	GPU to Carbon in 30 Seconds — AI Factory Sustainability Observability with IBM Instana & Envizi	日本のGPUデータセンター事業者 Getworks が、IBM Instana でGPUサーバーと設備全体の可観測性を統合し、pPUE・炭素強度・冷却効率を30秒ごとに可視化した事例。IBM Envizi でESGの説明責任につなげ、運用には IBM Bob も活用	TEC-2171
中西さん（NTTインテグレーション）	Lessons Learned from Building Enterprise GenAI Infrastructure with IBM Spyre	IBM Spyre を使って企業向けの生成AI基盤を構築した実践知。構築の進め方、技術的な課題、性能や電力効率などの評価の観点（Tech Talk）	TLK-2234

分野はばらばらでも、「AI をどう現場で安全に使い、止めずに動かすか」という問いは共通していて、日本勢の層の厚さを感じました。

おわりに

今回改めて感じたのは、Champion のつながりの心強さです。Z やストレージ、セキュリティなど、自分が興味を持った分野について、すぐに聞けるトップクラスの仲間が周りにいるというのはすごいことだなと。デモで失敗した日に励ましてくれたのも、同じ Champion の仲間でした。

私も「この分野なら江澤に聞こう」と思ってもらえるように、エージェントの品質評価と、watsonx Orchestrate や IBM Bob を使った実践の領域で頑張っていきます。

最後に、聴講してくださった皆さん、支えてくれた IBM Champions の仲間、IBM の皆さん、何より月末に快く送り出してくれた社内関係者各位に心から感謝します。

IBM Bob 関連の発信や資格取得をするともらえるBobワッペンをみんなで背中につけました

参考