Innovation Leaders Summit 2017

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
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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
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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？
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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
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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
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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
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8. Watson Discovery
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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
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10. © Kenichi Inoue 2017
Q&A
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