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最終更新日:2019/7/26

IBMが提供するAI文書検索システム「Watson Discovery」で何ができるの?


IBMが提供するAI文書検索システム「Watson Discovery」で何ができるの?|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

Watson Discovery とは HTML、PDFといった形式で作成された文書を IBMの人工知能「Watson」 によって、コンテンツを検索するシステムです。2018年6月より日本語がフルサポート されるようになったことで、今後国内でも利用が広がると見られます。

 

■AI文書検索システム「Watson Discovery」の主な3機能

Watson Discoveryの主な3つの機能として、文書取込(クローラ)機能、エンリッチ機能、クエリー機能があります。それぞれの機能の概要は次の通りです。

 

  • 文書取込機能(クローラ) (Crawler)

「管理UIからの取り込み」「 APIからの取り込み」「クローラからの取り込み」の3パターンが可能です。前者2パターンはPDF/WORD/HTML/JSONの各形式をサポートし、クローラからの取り込みに関しては、テキストファイル、HTML、DBデータなどを取り込むことが可能です。

 

  • エンリッチ機能 (Enrich)

エンリッチ機能では、対象の文書がどんな文書なのかを簡潔に表す「タグ」を付加できます。付加情報には、人名や場所、企業名、重要キーワード、コンセプト、分類などがあります。エンリッチされたメタ情報を検索条件として使うことで、通常の検索エンジンよりも高度かつ迅速な検索が可能になります。

 

  • クエリー機能 (Query)

利用目的に応じてさまざまな種類のクエリー(検索文)を発行することができます。クエリー機能で検索することで、ただの情報検索ではなくデータから知見を得ることが可能になります。例えば、大量のニュース記事を読み込んで傾向を分析する、経営情報をもとに企業分析を行う、なんらかの異常検知を行うといったこともできます。

また、通常のキーワード検索に加え、話し言葉のような自然文での検索も可能です。これによって、チャットボットのようなAIによる自動応答の仕組みとして活用することもできるでしょう。

(参照:IBM Watson Discovery オフィシャルサイトより)

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■AI文書検索システム「Watson Discovery」で何ができるの?

Watson Discoveryの適用領域として、IBMでは以下の例を挙げています。

 

  • 営業支援:企業情報の検索、クロス/アップセル、商品知識の共有
  • 研究開発:商品企画や新製品テスト、新素材開発
  • 製造品質:故障事象から原因を探り、不具合の早期対応をする
  • 経営:企業分析や買収・投資対象の決定、セキュリティ対策
  • マーケティング:コールセンターで顧客の声(VOC)を分析する。最新トレンドの分析、ブランド管理
  • 顧客サポート:会話ログからクレームの傾向を探る、データベースから商品の照会を迅速に行う
  • 調達購買:取引先の調査、企業ニュースの分析
  • 法務・知財:法規制の遵守、膨大な判例や特許情報の分析

 

Watson DiscoveryなどWatsonの導入で成果を出している企業として、JR東日本の事例があります。同社のコールセンターで1日に処理する問い合わせ数はおよそ数千~数万件になりますが、Watsonにより大幅に効率化しました。

まずWatsonの音声認識機能「IBM Watson Speech to Text」に顧客の声を入力し、テキスト化し、これをWatson Discoveryに引き渡し、質問に対する回答候補を探し出します。

一方のWatson Discoveryにはあらかじめ、よくある質問(FAQ)への回答やそしてオペレーターは、Watsonが選んだ回答候補を参照して、質問に答えます。Watsonの導入で、1件の電話応答に対して回答時間を3割減らしたオペレーターもいるといい、業務時間内で対応できる電話の件数は2割増えたそうです。

(参照:日経XTECH コールセンター応対時間を3割減、Watsonで成果出すJR東日本)

 

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■適切な情報を探し出す「検索力」をAIがサポート

デジタル技術の発達で膨大なデータが取り扱えるようになった現在、データの海から適切な情報を探し出す「検索力」が求められるようになっています。

IBMが提案するAI文書検索システム「Watson Discovery」は、大量のデータを素早く検索するだけでなく、AIのWatsonが質問内容をより深く洞察することによって、より正確な回答を導き出すことが可能です。さらに、データから知見を導き出すといった高度な使い方も想定することができます。

 

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