ノーツデータベースの特徴の１つである「カテゴリビュー」を IBM Watson に学習させて有効活用する、という紹介

1. ノーツ資産を活用した
自動分類システム

2. IBM Notes/Domino
拡張性の高い統合的なコラボレーションに特化したプラットフォームへと進化
コラボレーション
の基本機能
電子メール、カレンダー、
アドレス帳
状況に応じた
コラボレーション
シームレスなプロセス統合、
スピーディなワークフロー
次世代の
コラボレーション
機能
インスタント・メッ
セージング、個人用のコ
ンテンツ・ライブラリ、
オフィス・ツール
オープンな
アプリケーション
開発機能
標準テクノロジーベース、
高い拡張性
普遍的なアクセス
様々な状況下においても高い生産性を実現
実績のある、信頼性の高いインフラ
高いセキュリティ、安定した稼動、容易なアップグレード
リッチ
クライアント
Web ブラウザ
モバイル

3. 社内のノーツ資産
メール ワーク
フロー
掲示板
会議室
予約
ファイ
ル
サー
バー
ニュー
ス
・・ etc
社内のノウハウ／業務デー

4. カテゴリービュー／子文書／フォルダ分け
目的の文書や情報を
その文書が属しているであろうカテゴリから、
素早く見つけることができる
Q カテゴリを決めるのは？
A 利用者／ユーザー

5. 逆の視点で見ると・・・
「こういった内容の文書は○○のカテゴリ」
「ああいった内容のデータは ×× のカテゴリ」
という業務情報の宝庫
他社にはない情報

6. 「コグニティブ（ COGNITIVE ）エンジ
ン」
 “Cognition” = 「認知、認識」
 人工知能を実現するアプローチの１つで、与えられた情報を理解した上で
「何を問われているのか？」を正しく認識することを目的としている。
 普遍的な正解のある質問とは限らない中で、自分なりの根拠を元に回答を
導き出す。
 学習することで、より精度の高い回答が期待できるようになる

7. IBM BLUEMIX の NLC サービス
 NLC(Natural Language Classifier)
 https://console.ng.bluemix.net/catalog/natural-language-classifier/
- 自然言語を特定のカテゴリに分類するコグニティブエン
ジン

8. デモ
NLC
① データ提供
② 学習
③ 問い合わせ
RedHat だけじゃなくて
SuSE も勉強しないといけないな
あ
④ 学習内容をもとに返答
Linux の話ね
Body1,CategoryA
Body2,CategoryA
Body3,CategoryB
Body4,CategoryC
Body5,CategoryC
:
学習させた後は、本文を入力すればそれまでの業務データ
を元に最適なカテゴリを自動割当してくれるシステム

9. 社内の資産をベースとした
コグニティブエンジンを作るメリット
 社内資産の有効活用
 社内システム内の情報内には、他が持っていない知見が含まれている可能性が高
い
 コグニティブエンジンにフィードバックを返して再学習させることでより賢くな
り、社内システム利用を再活性化させることが可能
社内資産
コグニティブ
エンジン
フィードバック
コグニティブエンジンの利用
使っていくうちに
この精度が高くなる
学習
一般的ではない、
社内知見をベースに学習

10. 社内の資産をベースとした
コグニティブエンジンを作るメリット
 社内資産の有効活用
 社内システム内の情報内には、他が持っていない知見が含まれている可能性が高
い
 コグニティブエンジンにフィードバックを返して再学習させることでより賢くな
り、社内システム利用を再活性化させることが可能
社内資産
コグニティブ
エンジン
フィードバック
コグニティブエンジンの利用
使っていくうちに
この精度が高くなる
学習
一般的ではない、
社内知見をベースに学習