それ以来、このワンダーシステムはビジネスの世界だけでなく、複数の分野にわたって大きな影響を与え続けています。
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しかし、多くの点で、ワトソンの物語はまだ始まったばかりです。 本日、ニューヨーク市の中心部にあるワトソン グループの新しい本社で行われたプレゼンテーションで、IBM は、最も有名なテクノロジーの驚異の次に何が起こるかを垣間見せてくれました。
IBM の幹部とパートナー企業の代表者は、人間の自然言語に対する Watson の理解を活用して、 彼らが開発に取り組んでいるサイトやサービスを大幅に強化し、近い将来、Watson がどのようにあなたの生活を楽にしてくれるかについて簡単に説明しました。 未来。
ここビッグアップルだけでも 3,300 の新興企業が IBM と連携して Watson を活用したアプリを開発していますが、 カスタマーサービス、旅行計画、 健康管理。 これらの取り組みは、Watson の素晴らしい力を活用して、より良いサービスを人々と企業の両方に提供することに取り組んでいます。
これらの Watson を活用したアプリが本質的に解決しようとしている問題は次のとおりです。 検索エンジンは非常に便利なツールであることに疑いの余地はありません。 しかし、検索エンジンに何かを入力して「Enter」を押すとすぐに、非常に役立つものからまったく役に立たないものまで、さまざまなデータの山を選別する必要があります。
Watson アプリ開発プラットフォームを使用して、何千もの企業が Watson の自然言語を理解する能力を組み合わせた Web アプリやサービスを構築しています。 人間の言語は、無限のデータを選別して、正確で関連性の高い情報を即座に提供する比類のない能力を備えています。 指。
これらの企業が作成しているアプリは開発のさまざまな段階にありますが、私たちが知っていることが 1 つあるとすれば、IBM は次のとおりです。 Watson を活用したアプリには、検索エンジンにしかできない方法で人々を情報と結びつける可能性があります。 のゆめを見ている。
これらは、本日 IBM が注目した服装の一部です。
ウェイブレイザー
Wayblazer は、Travelocity や Kayak などのオンライン旅行予約でよく知られている名前を設立したテリー ジョーンズによって指揮されています。 ジョーンズ氏は、Wayblazer を使用して、ワトソンの能力を利用してアプリと旅行者の関係を強化したいと考えています。 以前に採掘された情報と自然言語の理解により、旅行予定者に簡単に答えを提供できます。 時間。
Wayblazer の仕組みは次のとおりです。 Wayblazer に質問すると、バックグラウンドで動作する Watson が旅行サイト、ソーシャル ネットワーク、ブログなどを含む多数のソースからデータを抽出します。 これを訪問者の以前の Wayblazer 履歴と組み合わせて、アプリが特定のユーザーが好むと思われる質問に対する回答を提供します。
たとえば、あなたの履歴からバーベキューとライブ音楽が好きで、ライブのある場所を探すよう Wayblazer に依頼したとします。 音楽の場合、ワトソンは前述のすべての情報を利用して、両方の長所を生かした結果を提供します。 生演奏のある場所、 そして バーベキューを提供します。
Wayblazer は IBM および Watson と提携することで、欲しいものを見つけるために複数の旅行サイトやサービスを利用しなければならない時代に終止符を打ちたいと考えています。
「これまで、オンラインでの旅行計画は複雑で時間のかかる雑務であり、データを接続、整理、パーソナライズする方法がありませんでした」とジョーンズ氏は言います。 「WayBlazer は、情報過多を理解し、個人的な旅行コンシェルジュとして消費者に情報を提供します。 目的地やホテルから航空会社やレンタカーサイトまでの旅行サプライヤーは、WayBlazer を使用して次のようなサービスを提供できます。 パーソナライズされた推奨事項を備えたワンストップ ソリューションで、オンラインのペースと頻度を加速します。 予約。」
現在、テキサス州オースティン コンベンション & ビジターズ ビューローは、コンベンションの予約を改善し、ホテルの予約を増やすなどの目的で Wayblazer を使用しています。 当初、Wayblazer は企業間サービスになりますが、平均的な消費者がある時点で非常に簡単に休暇の計画を立てられるようにすることも計画されています。
アカアリ
何度カスタマーサービスに電話をかけたり、商品についてさらに詳しい情報を得ようとしたことはありますか? 販売員から製品について質問を受けても、そのやりとりから離れたまま質問が続くだけです 未回答ですか？ 英国に本拠を置く企業 Red Ant は、この種の体験をあまり一般的ではなくなることを期待して、Watson を利用したアプリを開発しています。
Red Ant の Sell Smart アプリは、顧客一人ひとりの購入の好みを記録するように設計されています。 ユーザーが Sell Smart に質問すると、ワトソンはバックグラウンドで動作し、購入履歴や購入に関する情報を利用します。 最適なショッピングとサービスを提供するために、ウィッシュリスト、購入者層、製品情報、顧客レビューなどを収集します。 経験。
Sell Smart は、入力または音声を使用して質問できるシンプルなインターフェイスを備えています。 Red Ant は、Watson を活用したアプリを開発することで、販売担当者やカスタマー サービス担当者との無駄な出会いがいつか過去のものになることを望んでいます。
ライフラーン
ペットの何が問題なのかを理解する際に最も難しいことの 1 つは、かわいそうな動物は自分の何が問題なのかを言語化できないという事実です。 彼らを苦しめているものが外から見ても明らかでない場合は、獣医に何度も行く必要があるかもしれません。 大量の時間とお金とともに、誰があなたの友人に働きかけて、正確に何が取引かを理解する前に は。
LifeLearn は、獣医師が患者の異常をより迅速かつ効率的に診断できるように設計されたアプリ Sofie でその問題を解決したいと考えています。 Watson を活用した Sofie は、教科書、教育病院、獣医師の専門家からデータをマイニングし、シンプルなテキストベースのインターフェイスを使用して医師の質問に答えます。
ライフラーンは、Sofie を使用することで、獣医師の経験が「3 番目または 4 番目」の専門家の意見を活用するのと同等になることを期待しています。 現時点では、Sofie アプリは犬や猫の問題を解決することに限定されていますが、LifeLearn 馬、鳥など、他の種類の動物も名簿に追加する予定です。 生き物たち。
Watson と連携してアプリを開発することで生じる課題
上記のアイデアはどれも机上ではうまく聞こえますが、これらのサービスの強みは、これらのアプリの開発者が望む範囲でしか発揮されません。
2011 年のジェパディの試合で見られたものとは対照的に、ワトソンは自動的にそれを認識するわけではありません。 これは、この種のアプリケーションで優れた能力を発揮することにも当てはまります。 良い。 Red Ant、LifeLearn、および Wayblazer の場合、これらのアプリを開発する際、Watson は基本的に次のことを行う必要があります。 非常に鋭い情報を提供しながら、使用者の質問に答える方法を教えてください。 情報。
たとえば、上で述べたように、獣医師がソフィーに質問をすると、ワトソンは山ほどの情報を精査して質問に適切に答える必要があります。 LifeLearn の代表者と話したとき、アプリ (ひいてはワトソン) に入力されるすべての情報は精査する必要があると言われました (冗談ではありません)。
ソフィーの場合、ワトソンが描画するテキストと情報はすべて、アプリのハンドラーによってアップロードされます。 したがって、Watson がアクセスできる情報の強さが、これらの Watson を利用したアプリがユーザーの質問に答える際にどれだけ効果的であるかを決定する上で大きな役割を果たします。
さらに、これらのアプリを使用して質問すると、関連性、可能性、正確性の評価が得られることがよくあります。 自然言語を使用してクエリを発行し、評価が低い場合、アプリのハンドラーはアプリのパフォーマンス履歴データを確認することでそのことを記録できます。 アプリがまったく低い評価を吐き出した場合、Watson が問題を解決したり、苦手な質問に答えたりできるように支援するのは開発者の責任になります。
言い換えれば、これはすべて教育プロセスの一部です。 やっぱりワトソンさん は 学習型コンピューター、という言葉がまさにその通りです。
ワトソンから得られるものはさらにたくさんあります
IBMのワトソン・グループ副社長スティーブン・ゴールド氏が述べているように、ワトソンは人々が「自分の職業をより良く実行できる」よう支援するように設計されている。 Watson を活用したこれらのアプリはその約束を果たしますか? 時間だけが教えてくれます。
それまでのところ、IBMが本日強調したアプリとサービスは、Watsonが次に取り組む予定のほんの一部にすぎません。
ワトソンが数人のジェパディマスターと床を拭いたように、ヘルスケア、旅行計画、顧客サービスなどの業界を支配できるかどうかを見るのは興味深いでしょう。
