IBM WatsonでInnovationを
- 1. For Innovation, Coordinate Collaboration Up-front 合同会社 井上研一事務所 Innovation Leaders Summit 2017 IBM WatsonでInnovationを ITCA認定ITコーディネータ 井上 研一
- 2. プロフィール ITコーディネータ （経済産業省推進資格）・ITエンジニア 合同会社井上研一事務所 代表社員 ※アルティザンエッジ合同会社より2017年4月に商号変更 ITコーディネータ協会 つなぐIT推進委員会 IoT分科会 委員 一般社団法人ITC-Pro東京 IoT/AIチームリーダー Tech Garden School 講師（CakePHP / Monaca / Watson etc…） IBM BlueHubインキュベーションプログラム（第3期） メンター ICTCO（中野区産業振興推進機構）会員 https://inoccu.com Twitter: @inoccu | Facebook: kenichi.inoue © Kenichi Inoue 2017 2
- 3. © Kenichi Inoue 2017 3 2017/7 北九州（高校生に） 2017/5, 10 東京 2017/8 名古屋 2017/8 大阪 いろいろなところでWatsonでAI
- 4. WatsonはAI的機能を、 アプリに組み込むためのパーツ © Kenichi Inoue 2017 4 Watsonというパーツで、あなたのビジネスに何を付け足すか、 あなたの持っているどんなデータを学習させるかは、あなた次第･･･
- 5. パーツをどう組み合わせるか？ © Kenichi Inoue 2017 5 この人は何を 言っているのだろう？ ↓ NLC / NLU この音は どんな言葉だろう？ ↓ Speech To Text いま見えているものは 何だろう ↓ Visual Recognition いままでのコンピュータは 「処理」はできた。 でも「理解」はできなかった 理解できれば、自動化できる
- 6. Watsonは何を学ぶか （例）Visual Recognitionの機械学習 © Kenichi Inoue 2017 訓練 データ 学習器 (アルゴリズム) 学習モデル （分類器） データ 分類・予測 結果 6 訓練データを準備すること で、独自の分類器を作成す ることもできる この学習モデルは 自分だけのもの dog cat dog dog cat cat 教師あり
- 7. Watson、最近のトピック Watson Machine Learning • いままでのWatsonになかった、回帰予 測系のサービス • モデルの自動作成と手動作成に対応 Watson Discovery • コグニティブ検索が日本語対応して、 ついに登場！ • Retrieve and Rank、Document Conversionは非推奨に © Kenichi Inoue 2017 7
- 8. Watson Discovery © Kenichi Inoue 2017 8 文書データ （PDFなど） 学習器 (アルゴリズム) コレクション 問い合わせ 回答 クローラー Ingestion 変換・エンリッチ・正規化 WKS カスタム エンリッチメント 訓練データ （自然言語照会） 自然言語照会 Discovery QL DoC R&R Solr R&R Ranker
- 9. 最近、ちょっと思うこと • クラウドサービスなのでサービス廃止の可能性は常に気にしておく • Retrieve and Rank／Document Conversion → Discovery • 移行期間や移行パスは準備されている（基本的には移行先の方が機能向上はしている） • Watsonで提供されるサービスの粒度が少し大きくなっているような･･･ • Conversation • Discovery • とはいっても、Conversationだけでできるチャットボットは基本的なものだけだし、Discovery もそれだけではアプリというわけではない • やはり、アプリのパーツとして、何にどう使うかは考える必要がある • やっぱり訓練データを準備して、機械学習して、独自の学習モデルを作るという流れ があるのがWatson • だからこそ、同じWatsonを使っていても、他社との差別化ができる可能性がある © Kenichi Inoue 2017 9
- 10. © Kenichi Inoue 2017 Q&A 10