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業態業種別-AIの導入活用事例-

最終更新日:2019/7/17

AIチャットボットの代名詞、IBMの「watson(ワトソン)」の最新活用事例


AIチャットボットの代名詞、IBMの「watson(ワトソン)」の最新活用事例|人工知能を搭載した製品・サービスの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるAIポータルメディア

昨今、AI・人工知能を組み込んだチャットボットの活用がさまざまな分野に広がっています。そんなAIチャットボットの代名詞といえば、米IBMの「watson(ワトソン)」です。今回は、ワトソンの最新活用事例についてまとめました。

 

■テニスのグランドスラムで活躍するワトソン

速報性と正確性を要求されるスポーツの試合中継でも、ワトソンが活躍しています。

全米テニス協会は過去25年以上にわたって、さまざまなテクノロジーでIBMと協業してきました。昨年からはその一環としてワトソンを全米オープンの試合分析に活用しています。

全米オープンに出場する選手とそのコーチは、試合映像をレビューします。ワトソンは自動的にキーポイントと統計情報を識別し、インデックスを付けることができます。コーチはこうしたデータを使って、選手の詳細なレポートを作成できるのです。従来は何時間もかかっていたデータ分析も、ワトソンの力を借りればものの数分で可能です。

選手やコーチでなく、ファンもワトソンの恩恵を受けることができます。特設サイトでは全ての試合のショットがほぼリアルタイムでアップされるほか、その日もっともエキサイティングな試合のハイライトをチェックできるので、SNSなどのデジタルメディアでも活用できます。

また、全米オープンのFacebookでは、ワトソン搭載のAIチャットボットが活躍しています。各試合の得点やスケジュール、会場までの交通機関、食事のオプションまで、さまざまな疑問・質問に答えてくれます。

そして、全米オープンと並ぶテニスのグランドスラム(4大大会)のウィンブルドン選手権でもワトソンは活躍しています。

特設サイトによると、たった20分で選手ごとにパーソナライズされたデータ分析がアップロードされるほか、1877年からのすべての試合データがアーカイブ化されており、最新の試合情報はリアルタイムでアップデートされます。3500社のメディアやジャーナリストたちがワトソンの収集した試合データにアクセス可能で、最新の試合情報は彼らのネットワークを通じて世界中に配信されます。

プロスポーツの世界はより緻密なデータや速報性が求められるようになっており、IBMのワトソンはその一助となっているのです。

(参照:TechRepublic IBM Watson is making AI an important player in the US Open)
(参照:IBM While the world watches, IBM and Wimbledon put smart to work)

 

■ワトソンがあなたにぴったりの下着を提案

ワトソンがあなたにぴったりの下着を提案|人工知能を搭載した製品・サービスの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるAIポータルメディア

下着メーカーのワコールは、2019年5月末に東京・原宿でまったく新しいタイプの店舗をオープンさせました。同店に導入する「3D smart & try」という新システムは、わずか5秒で全身の採寸が可能な3Dスキャナーです。センサーが四隅に取り付けられている専用マシンによって、ボディの約 150 万カ所を計測します。バストやウエストのサイズだけでなく、胴の形状といった体型の特徴も把握できるのです。

こうした計測データや個人の好みにもとづいて、ワトソンが顧客ごとにぴったりの下着を提案します。下着というフィット感が重視される商品ならではのAI活用といえるでしょう。

ワコールでは、2022年3月までに同様のシステムを約100台導入する計画です。

(参照:日経XTREND 5秒で全身を測定するワコール新型店舗 IBMワトソンが下着を提案)

 

■日本IBM、ワトソン活用支援サービスを拡充

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日本国内でAI人材の不足が懸念される中、日本IBMはワトソン活用支援サービスを拡充し、ユーザー企業の人材育成を進めています。

2019年7月から開始する「データ・サイエンス・エリート協業」では、ユーザー企業のAI人材がIBMのAI専門家からスキルやノウハウを学ぶことが可能とのことです。

経済産業省の試算によると、日本では2030年にAIや「IoT(モノのインターネット)」など先進的なIT技術を担う人材が55万人不足するといわれており、AI分野では12万人が不足するといわれています。

「ワトソン」によってAI活用を推進するIBMのこうした取り組みは、AI人材育成の一助となることが期待されています。

(参照:日本経済新聞 先端IT人材55万人不足の恐れ 2030年、経産省試算)

 

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