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AIモデルの構築とライフサイクル管理のための統合基盤 IBM Watson Studio
データ活用の動向「Watson」と聞くと、何を思い浮かべるでしょうか。チャットボットやテキスト分析といった「⾮構造化データ」を対象にしたWatson APIの代表的なサービスがありますが、数値データである「構造化データ」も扱っています。その代表的なサービスが、Watson Studioです。
部門データの全社的な活用に関しては、ETLに代表される「効率化」から始まって、そこからデータレイクやデー
IBM Watson Assistant最新情報〜戦略がどのように展開されているか〜
序章Gartner Magic Quadrant エンタープライズ会話型AIプラットフォーム調査において、2021年1月、IBMは明確なビジョンを持ってリードしていると述べられています。
また、IDC MarketScape カスタマーサービス2021会話型人工知能ソフトウェアプラットフォーム調査によると、IBMは事実上最大の市場シェアを持ったリーダーであると述べられています。
ダイアログスキル
Watson Discovery Review 〜その差別化要素とは〜
Datamation（Technology Advice社）から、Watson Discovery Reviewが出稿されています。
IBM Watson Discoveryの差別化要素は、ブランドと製品の評判、柔軟なデプロイ、自然言語理解能力、Watsonファミリーの統合力ということです。
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そして、サマリー版です。
AI市場規模ソフトウェアとサービスの両方が含まれるAI市
自然文探索に登場したイライラを解消する新たな能力
カーナビはもっと評価されてもよいと思います。
カーナビがなかったあの時代、大きな地図帳をクルマに持ち込んで助手が必死になってナビすることが常識でした。しかし、その時代は比較的道がシンプルでした。一番左の車線にいたかと思えばいつの間にか一番右の車線にいるような現代の大都会では、地図帳に頼っている時間もその能力もまったくありません。
私たちの企業に目を転じると、社内のドキュメントは都会の道のように
新人のチャットボットを支える有人エージェント
一人の社員ともいえるチャットボットを最前線に配置する。
これは実は勇気のいることです。十分なトレーニングを行ってきても、いざとなると不安になるものです。しかし、顧客が新入社員には温かく見守ってくれるように、チャットボットの周辺には温かい空気感があります。理由の1つには、チャットボットを温かく見守るだけのメリットがあるからです。聞きたいことを完璧に整理してからでなくても気軽に問い合わせできますし、
例えば、ピザのテイクアウト、誰に注文しますか？
ピザ、迷いますよね。常連ならまだしも、常連になるほど食べていないし。トッピングはもちろん、大きさまで悩みに悩みます。そんな状況で注文する時、次の4つの選択肢があった場合、あなたならどれを選びますか。
A. ピザ屋の新人店員への電話
B. ピザ屋のベテラン店員への電話
C. ピザ屋のテイクアウト用チャットボット
D. ピザ屋のテイクアウト用チャットボット（IBM Watsonインサイド）
例えば、南武線の開通日を調べるときに負荷を軽減すべき作業は？
南武線の開通日を知りたい、しかもググるのではなくて、図書館でそれを明らかにしたい。そういう衝動に駆られることはよくありますが、調査ステップは通常次のようになるかと思います。
①図書館の情報検索端末で、「南武線」とキーワード検索する
②ヒットした図書リストを印刷して、書架を探す
③図書を一冊開き、目次から「歴史」に関する章を特定する
④該当の章を読んで「開通日」関連の記述があるか確認する（「
「そうだ、温泉行こう！」とひらめき、検索した結末
「そうだ、温泉行こう！」
そうひらめいたとき、温泉地あるいはホテル・旅館を探しますが、探すにあたってはイメージをだんだんと固めていきますね。非日常感を重視される方は、温泉地の雰囲気や景色を調べたり、食べ歩き、浴衣を着て散策したいなどと思い巡らしたりします。癒しを求める方は、温泉の泉質と効用、ホテル・旅館のおもてなし・料理などを探索されるでしょう。最近では、ワーケーションを目的にされる方もいらっし