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log house

日常のlogを書き残していきます。

IBM Cognitive Nightに行ってきた話。

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IBMの戦略について

登壇者:Cameron B. Artさん

どうしてこの会を開くことになったのか

ワトソンがどれくらい注目されているのかを知ってもらいたい。

ワトソンを利用すると今までにない素敵な体験ができるので、いろいろな方に使っていただき、 フィードバックを得てより多くのメリットを提供したいと考えている。 IBMの売り上げが目的ではなく、社会をよりよくしたいという思い。

Watson Healthなどでがん患者の特定なども。

IBMはビジネス的なゴールではなく、社会をよりよくしたいという理想を求め進んでいる。

コグニティブの今と未来に目指す世界

登壇者:中山 裕之さん

是非多くの人にコグニティブ、Watsonに触れてもらいたい。

World of Watsonについて

先日、World of Watsonが開催された。 会場ではWatsonを利用した自動運転のバスが走っていたり、コグニティブドレスが飾られていた。

Watson採用例

OnSter Go

GM(General Motors)の提供するドライバー向けサービス。 IBMのWatsonを採用することが明らかになった。

公式:https://www.onstar.com/us/en/home.html

OnSter Goを利用すると、実際に車内から近くのスタバでドリンクを注文、決済まで済ませてあとは取りに行くだけという体験もできる。

参考記事:http://car.watch.impress.co.jp/docs/news/1027235.html

Easy Button

Staples社が発表したいつでもどこでも商品を簡単に注文することができるボタン。 Watsonが採用されている。

コグニティブについて

ネットにつながる端末が増え得た現代。電気は届いていない地域でも携帯端末はネットワークに繋がっていたりもする。 2020年にはデータ量は44zettabyteになるといわれている。 データは21世紀の新たな天然資源である。そのデータの使い方によって企業価値が決まっていく。 その上で、必要とされるのが"コグニティブ"。

従来は構造データしか理解できなかったが、Watsonは非構造化データを理解・推論・学習することができる。

WatsonのAPIの紹介

Natural language classifier 自然言語を読み取りその意図を理解する。

Personal insight 自然言語からその人物の性格を読み取る。 構成要素:ビッグファイブ(個性)・欲求・価値

Visual Recognition 画像から人物や文字を理解する。

コグニティブプロジェクトのステップとポイント


所感

Watsonがどのような考えのもと生み出され、これからどういう進み方をしていくのか、一端が分かった気がする。 どこからデータを引っ張ってきてそれをどう使っていくかが課題になりそう。 会の最後にあったワークショップで、他の参加者とそれぞれのバックグラウンドを生かしたWatson活用法を考えることができて楽しかった。