AI実用化に必要なアプローチとIBM Watsonがもたらす真の価値

日本アイ・ビー・エム株式会社

IBMクラウド事業本部

IBM Data and AIテクニカルセールス部長

田中 孝

IBM Watson 国内採用事例

IBM Watsonは2016年2月の日本語版提供開始以降、国内で幅広い業界の多くのお客様に導入いただいています。

• 顧客コミュニケーションの高度化• 新サービス開発• 業務プロセス改善• 照会応答• 自動チャット、コンシェルジュ• 知識拡張、知識継承• 専門業務支援• 画像診断• マッチング 等

出典: https://www.ibm.com/watson/jp-ja/use-cases/

多くの企業がAIを戦略的に活用し、データに隠された洞察をビジネス価値につなげようとしている

3

Operational BI and DataWarehousing

Self-ServiceAnalytics

New Business Models

TRANSFORMATION

価値

MODERNIZATIONCOST REDUCTION INSIGHT-DRIVEN

Mostare here

その他の企業

高業績企業

未検討

21%

47%

18%

9%

4%1% 1%

7%

30%

19%16%

9%

14%

5%

AI導入ステップ

検討中 選定中 実証実験中 導入 本番稼働

IBMユーザー調査結果から

今や82%の企業がAIを導入、または検討中。高業績企業はより積極的にAIに取り組んでいる

導入効果

28 6vs.% %

AIの導入段階(高業績企業とその他の企業の比較)

高業績企業 その他企業

出典：“Shifting toward Enterprise-grade AI”

IBM Institute for Business Value, 2018

AI実用化に向けて超えなければいけないハードル

AIがビジネスへの組み込みにいたるまでには、 AI特有の課題に対応する仕組み・態勢を整える必要がある。

ビジネスへの組み込み（全社展開）

本番環境へのデプロイ（部門展開）

AI技術検証

• 期待した成果の達成

• 整備されたデータ

• 自社の目標との一致

• 事業部等各部門の協力

• 期待した成果の達成

• 規制要件への準拠

• AIのスキル強化

• AI管理（透明性・公平性確保）

AI展開の流れ

次ステップへの鍵（課題への対応）

ハードルハードル

まずは使ってみる活用し成果が出始める

AIで業務を変革する

多くのお客様のAI導入をサポートし見えてきた課題

AI予測結果の説明責任

AIのアウトプットにバイアスが含まれている可能性

AIの開発・運用できる人材の不足

どんなスキルセットが必要かわからない

アクセスできない、信頼できないデータ

データの管理(ローデー

タの整備、データ検索・探索、学習データ、ラベル付）

AI導入効果の測定

学習データの追加、継続的な学習

AIモデルの監視

AIの効果が限定的

The AI Ladder

COLLECT – シンプルにアクセス可能に

ORGANIZE – クレンジング・カタログ化し、データのライフサイクルを管理

ANALYSE – AIモデル構築、洞察の発見、説明性の担保、バイアス排除

あらゆるタイプのデータあらゆる場所で発生するデータ ハイブリッド/マルチクラウド

INFUSE – AIモデルの活用・管理

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AI

AI実用化に向けて、データとAIのライフサイクルを企業全体で活用・管理し、様々な環境でAIソリューションを構築できる仕組みが求められている。

IBM Data and AI プラットフォーム

WatsonStudio

Watson Machine Learning

Watson OpenScale

AIを作る AIを動かす AIを管理する

Watson APIサービス : 組み合わせて使えるAI部品(半製品)群

Any CloudIBM パブリッククラウド・オンプレミス ICP for Data

データを集める・貯める・管理するHybrid Data Management, Unified Governance & Integration

柔軟なAIアプリケーション開発が可能なAPI群

心理系

言語系

Watson Assistantアプリケーションに自然言語インターフェースを追加してエンドユーザとのやり取りを自動化

照会応答系

Text to Speechテキスト文章を音声に変換する

Speech to Text音声をテキスト文章に変換する

Visual Recognition画像コンテンツに含まれる意味を検出する

知識探索系

音声系

Discovery先進的な洞察エンジンを利用して、データの隠れた価値を解明し、回答やトレンドを発見する

Discovery NewsDiscovery上に実装され、エンリッチ情報も付加されたニュースに関する公開データセット

Personality Insightsテキストから筆者の性格を推定する

Language Translatorテキストを他言語へ翻訳を行う

Natural Language Understanding自然言語処理を通じてキーワード抽出、エンティティー抽出、概念タグ付け、関係抽出などを行う

Natural Language Classifierテキスト文章の分類を行う(質問の意図推定など)

Tone Analyzer(日本語未対応)テキストから筆者の感情、社交性、文体を解析

Knowledge Studioコーディングなしに、業務知識から生成した機械学習モデルで、非構造テキストデータから洞察を取得

画像系

Watson Anywhere - Watson on ICP for Data -

Watson Speech to TextCustomer Care

Watson Assistant Watson Assistant Discovery Extension

Watson OpenScale

ディープラーニングを利用して、音声からテキストを書き起こし

自然言語で対話可能なアプリケーションを、シンプルな開発ツールで迅速に構築

大量の非構造化データを検索し、パターンや傾向を導出

AIモデルを管理・監視し、信頼性と透明性の高いAIの運用をサポート

ICP for Data

オンプレミス、IaaS

あらゆるプラットフォームでWatsonが利用可能に

① ICP for Data上で稼働するコンテナ化されたWatsonのマイクロサービスによって実現② クラウド（パブリック/プライベート）、オンプレミス等、お客様にとって最適な環境でWatsonを利用す

ることが可能

実行（スコアリング）

カスタムAI開発を支えるオープン・プラットフォーム

カスタムAIモデルの開発のための統合開発環境として、また開発

したモデルの稼働や運用基盤として使えるオープン・プラットフォーム

データ・サイエンティスト 利用者 AI管理担当者

開発環境

開発（モデリング） 管理（モニタリング）

実行環境 管理基盤

AIモデルの構築・トレーニング・デプロイ・管理とデータ準備・分析する統合開発環境

AIモデル構築後の稼働およびフィードバックを行うランタイム環境

AIモデルの実行時の管理・運用支援を行うオープンプラットフォームツール

ユーザー

学習データ

Watson StudioWatson

Machine Learning

呼び出し元のアプリ

Watson

OpenScale

実行時データ保管

統計・フィード

バックデータ

実行時データ

Watson OpenScale – 企業のAIに信頼性と透明性を

• 実行時に、自動的にモデルの公平性を評価

• バイアスがあるモデルを知らせ、軽減のための取り組みを示唆

• 業務アプリケーションで使われるAIのパフォーマンスを監視

• AIによる出力やレコメンデーションをビジネス用語で説明

• AIによる予測に、トレーサビリティーとオーディタビリティ（監査性）を提供

複数のAIモデルを一元監視

Watson StudioにAutoAI登場

AIライフサイクル管理を自動化

エンドツーエンドでのAIパイプライン最適化 –データ準備、

特徴量エンジニアリング、ハイパーパラメータ最適化

試行やニューラルネットワークの最適化を容易に

説明性、信頼性の担保

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企業向けAIをシンプルかつスケール可能に

AIモデルの自動生成

• AIの学習データを準備するだけで、コーディングなしにGUI操作でAIモデルを自動生成

• 生成したモデルはシームレスに実行環境（Watson Machine Learning）にデプロイ可能

AutoAI構造化データを分析する機械学習モデルの自動生成

NeuNetS (Beta)

非構造化データ（画像もしくはテキストデータ）を分析するディープラーニングモデルの自動生成

マシンラーニングやAIなどデータを活用する前の障壁

データソース

利用者

2割8 割

データ準備分析ツール・手法が異なっても、データの準備に８割の工数がかかっている

利用できるデータ

データ可視化

AI/マシンラーニング

分析

利用者

利用者

利用できるデータ

利用できるデータ

データ加工蓄積

分析のためのデータ

準備・加工

データ接続収集

データ理解

データ探索

データ利用側

データ提供側 データ利用側

データ活用サイクルのTo-Beイメージデータをつなぎ、整え、活用する統合基盤によりデータ活用のスピードと生産性を向上

エンタープライズ・カタログ (メタデータや分析資産を共有し、だれもが使える状態に)

データソース

構造化

パブリック

オンプレミス

プライベート

非構造

データ加工/品質確認(プレパレーション)

AI/マシン

ラーニング

アプリ適用

API / バッチ生成

データ可視化ダッシュボード

収集・蓄積・仮想化

整える 活用するつなぐ

業務

エンドユーザーアプリ

ビジネスプロセス

スコアリング結果

提供者の視点 利用者の視点

✓ WEBブラウザの統合ユーザーインターフェースを通じて、あらゆるデータソースに接続

✓ 誰もが、欲しいデータがすぐに見つかる・すぐに作れる✓ 試したい分析がクイックにそのまま実行可能なデータプラットフォームの理想形が予め最適化さ

れた状態で提供されるAll in Oneソフトウェア

IBM Cloud Private for Data (ICP for Data)

データ収集・蓄積データ整備

ETL・ガバナンスデータ分析

機械学習, ダッシュボード,

モデルデプロイ

データ・カタログ

WEBブラウザの統合ユーザーインターフェース

お客様管理のシステム基盤 IBM Z

他社クラウド

コンテナ / Kubernetes (ICP)

OPENSHIFT

監視アクセス

制御運用管理

vmware openstack

ICP for Data の特長エンタープライズ・カタログ

Add-on 機能 マルチ・クラウド対応

シングル・アプリケーション データ仮想化とサンドボックス1 2 3

4 5 6クラウド・ネイティブ

データ活用に必要な機能をマイクロサービス化Docker・Kubernetesによりリソース最適化

ニーズに合わせて必要なツール、環境等を追加可能

データ資産のコンテナ化によるプラットフォームフリーな実装

データ提供者とデータ利用者、データ活用のフルサイクルを効率化

ビジネス用語、データベースだけでなく、Data Scienceプロジェクトまでカタログ可能

仮想的データ統合で物理的に集めることなくデータ照会や演算処理を高速化

マイクロサービス

サンドボックス

Queryplex service node

NoSQL

CSV

Hadoop

RDB

クラウドでもオンプレでも様々なデータソースに対応

データ仮想化

+カタログ

複数のデータソースに対してシングルアクセスを実現

必要なデータだけサンドボックスへ

Data steward Data engineer Data scientist Business analyst App administrator

収集 編成 分析

データをつなぐ

データ仮想化データ蓄積

データを整える

データディ スカバリーETL

ガバナンス

エンタープライズ・ カタログデータ ・ ジョ ブ・ 分析アセッ ト などのメ タデータをト ータルに管理

データを活⽤する

ダッシュボードモデル作成

モデルデプロイ

AWS、Azureなど他社クラウド

OPENSHIFT

VMware

Watson Anywhere - Watson on ICP for Data -

Watson Speech to TextCustomer Care

Watson Assistant Watson Assistant Discovery Extension

Watson OpenScale

ディープラーニングを利用して、音声からテキストを書き起こし

自然言語で対話可能なアプリケーションを、シンプルな開発ツールで迅速に構築

大量の非構造化データを検索し、パターンや傾向を導出

AIモデルを管理・監視し、信頼性と透明性の高いAIの運用をサポート

ICP for Data

オンプレミス、IaaS

あらゆるプラットフォームでWatsonが利用可能になります！

① ICP for Data上で稼働するコンテナ化されたWatsonのマイクロサービスによって実現② クラウド（パブリック/プライベート）、オンプレミス等、お客様にとって最適な環境でWatsonを利用す

ることが可能

Watsonとデータプラットフォームの連携

対話型AIのログの共有や他システムとのデータ連携

対話型AIのパーソナライズ

AIログからの新しい洞察

log DB

• さまざまなチャネルのログ

（コールセンターの問い合わせ、

Webサイトアクセス履歴等）か

らAIを定期的にトレーニングす

る

• 注文情報など外部のデータソー

スと連携する

• 顧客情報や購入履歴情報から商

品をリコメンドするマシンラー

ニング・モデルのメンテナンス

• NPSと会話内容や属性情報等の

相関分析

• 急激な変化（ホットワード等）

の可視化

• 優秀なオペレーターや営業の会

話内容から特徴を可視化

AI推進のための組織・スキル

AIプラットフォーム、データプラットフォームを活用し、全社AI活用を推進する組織の立ち上げを支援

視点

AI推進組織

◼ ビジネス◼ テクノロジー◼ オペレーション

AIアーキテクチャーデザイン

AI推進態勢の整備と実践

AI人材育成個別

ユースケース検討

AI品質＆ナレッジ

モニタリングコーパス管理

個別ユースケース

全社AI戦略の策定・実行DATA & AI

統合基盤の整備

AI推進組織による全社AI活用の推進

個別ユースケースの技術検証・構築

© 2018 IBM Corporation

データ＆AI人材スキル育成支援プログラム

https://www.ibm.com/community/datascience/ai-certification/

AI Accelerator プログラム

データ・サイエンス・エリート協業

AI認定プログラム（オープンソース対応）

コグニティブ・テクノロジー・アカデミー

Data and AIガレージ

IBM自身のAIを使ったプロセス変革の経験を提供IBMのCDO (Chief Data Officer)チームのノウハウを活用し、お客様のコグ二ティブ・エンタープライズ化をご支援

国内外のデータ、AI専門家、セッション・リーダーとのディスカッションを通じて、AIと業務の価値を実現するイメージ、方向性を共有するプログラム。

海外のAI専門家チームのスキルやノウハウを活用。各国AIプロジェクトの知見、お客様のデータ・サイエンス・スキル育成を協議。AI活用の全社展開をご支援。

AI人材の早期育成のための教育支援プログラム。IBMが講師となり、AI の基礎から応用力に至るまで AI スキルを、講義、ハンズオン、ワークショッ プを通じて短期間で効率的にご提供

業種別のAIプロジェクト経験、世界最大のオープンソース貢献を活かした世界共通のAI認定プログラム。（英語）

IBM AI Differentiators

ハイブリッド/マルチ・クラウド対応のAIプラットフォーム

AIのためのデータプラットフォーム

AI推進のための組織・スキル

AI実用化に必要な3つのアプローチ

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ワークショップ、セッション、および資料は、IBMまたはセッション発表者によって準備され、それぞれ独自の見解を反映したものです。それらは情報提供の目的のみで提供されており、いかなる参加者に対しても法律的またはその他の指導や助言を意図したものではなく、またそのような結果を生むものでもありません。本講演資料に含まれている情報については、完全性と正確性を期するよう努力しましたが、「現状のまま」提供され、明示または暗示にかかわらずいかなる保証も伴わないものとします。本講演資料またはその他の資料の使用によって、あるいはその他の関連によって、いかなる損害が生じた場合も、IBMは責任を負わないものとします。 本講演資料に含まれている内容は、IBMまたはそのサプライヤーやライセンス交付者からいかなる保証または表明を引きだすことを意図したものでも、IBMソフトウェアの使用を規定する適用ライセンス契約の条項を変更することを意図したものでもなく、またそのような結果を生むものでもありません。

本講演資料でIBM製品、プログラム、またはサービスに言及していても、IBMが営業活動を行っているすべての国でそれらが使用可能であることを暗示するものではありません。本講演資料で言及している製品リリース日付や製品機能は、市場機会またはその他の要因に基づいてIBM独自の決定権をもっていつでも変更できるものとし、いかなる方法においても将来の製品または機能が使用可能になると確約することを意図したものではありません。本講演資料に含まれている内容は、参加者が開始する活動によって特定の販売、売上高の向上、またはその他の結果が生じると述べる、または暗示することを意図したものでも、またそのような結果を生むものでもありません。 パフォーマンスは、管理された環境において標準的なIBMベンチマークを使用した測定と予測に基づいています。ユーザーが経験する実際のスループットやパフォーマンスは、ユーザーのジョブ・ストリームにおけるマルチプログラミングの量、入出力構成、ストレージ構成、および処理されるワークロードなどの考慮事項を含む、数多くの要因に応じて変化します。したがって、個々のユーザーがここで述べられているものと同様の結果を得られると確約するものではありません。

記述されているすべてのお客様事例は、それらのお客様がどのようにIBM製品を使用したか、またそれらのお客様が達成した結果の実例として示されたものです。実際の環境コストおよびパフォーマンス特性は、お客様ごとに異なる場合があります。

IBM、IBM ロゴ、ibm.com、IBM Cloud、IBM Z、IBM Watson、Watson Anywhere、Watson Openscaleは、 世界の多くの国で登録されたInternational Business Machines

Corporationの商標です。他の製品名およびサービス名等は、それぞれIBMまたは各社の商標である場合があります。現時点での IBM の商標リストについては、www.ibm.com/legal/copytrade.shtmlをご覧ください。

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