Watson」を見てみよう!」をレポートします。Watsonは、AIサービスの先駆け的存在として、日々進化を続けており、機械学習やディープラーニングを用いたアプリケーション開発で使う開発者も増えています。チャンピオンの肩書を持つ羽山祥樹さん、樋口文恵さん、江澤美保さんの3名が、デモなどを交えながら分かりやすく解説してくださいました。Watsonに携わる。専門はユーザーエクスペリエンス、情報アーキテクチャ、アクセシビリティー。デザイン戦略』『モバイルフロンティア──よりよいモバイルUXを生み出すためのデザインガイド』(いずれも丸善出版)がある。文恵さんSI企業に入社後、8年間をインフラエンジニア、ネットワークエンジニアとして、お客様先でのネットワーク構築、コンサル業務に従事。2017年1月にAI専任のエンジニアになりWatsonに携わる。リリースをサポートしたチャットボットは50本以上。AIサービスエバンジェリスト。Watsonに携わり、経営層へのWatson導入提案を多く経験。現在は企業のAI導入支援を手掛けるAIコンサルタント・エンジニアとして活動中。Watson日本語版ハッカソン」にてアイディア賞受賞。Watsonの基礎までを解説。「Watsonは、わかりやすく手軽に使えるAI。言葉で説明するより、まずはお見せします」とお話しされ、デモを見せてくださいました。デモは、Watsonに「只今Watsonテスト中、本日は晴天なり、本日は晴天なり」という音声ファイルを渡すと、自動的にテキスト化してくれるというもの。音声ファイルを指定し、わずか4行のコードをコピーして、Watsonに送るとテキストが返ってきます。これはWatsonが音声を認識し、文脈を解析してテキスト化してくれたことを示しています。このようにWatsonは、データをわたすと、あらかじめ与えておいた学習データをもとに、回答をしてくれます。Recognition)があるそうです。▲データ学習の結果から、写真に写っているタイヤがパンクしているかどうかを判定してくれるWatsonはクラウドサービスとして提供されています。実際には、単一のソフトウェアでなく、モジュールで構成されており、その集合体のブランド名が「Watson」とのこと。Cloud上から使うことができます。ライト・アカウントを選べば、クレジットカードの登録をしなくても利用でき、一部制約はあるものの無料で使えるそうです。Assistantでチャットボットをつくってみよう次に樋口さんが、Watsonがどれぐらい手軽に利用できるかを示すため、その場で簡単なチャットボットの作成デモを見せてくださいました。Assistant」と呼ばれる、Watsonのダッシュボードを利用します。Assistant」を選択。Assistantの画面では「Assistants」と「Skills」が選べますが、Assistantsは高度であるため、今回はSkillsを使いました。Skillを設定していく。このSkillひとつが、1つのチャットボットになるというイメージ。いくつも作れるまず、あいさつを覚えさせます。Value」をクリックして、「こんにちは」に類する言葉を続けて入力していきます。Matching」をONにしておくと、1文字程度のミスタイプは許容してくれるそうで、たとえば「Hello」を「Hallo」とタイプした場合も、正しく返事を返してくれるそうです。次にチャットボットが話す言葉を覚えさせます。bellow」を選び、ノードを追加し、返事を登録する。it」をクリックして試します。▲チャットボットの動作を、その場で確認できるなんと、あっと言う間に簡単なチャットボットが完成。イベントに参加されていた皆さんも、Watsonのスゴさを実感されていました。続いて、より複雑な、質問の意味を考えるチャットボットの作成に移りました。手順が複雑であるためここでは割愛しますが、先ほどの「Assistants」でなく、今度は「Intents」を使います。intent」を選び、質問を覚えさせる。ここでは「#予約する」と「#購入する」というキーワードを登録する▲返答として「予約する」では予約ページを、「購入する」では購入ページを、それぞれ案内するように設定する「Intents」を使うことで、登録した語句に完全一致しない質問でも、きちんと回答することができました。漢字でも、ひらがなでも問題はありません。「買い物がしたい」という質問にも、間違うことなく購入ページを案内していました。樋口さんによれば「類義語を20~30種類ぐらい登録して、トレーニングさせるといいかも」とお話しされました。このあと、あらかじめ用意された本格的な会議室予約のデモを披露してくださいました。Discoveryで分析と検索をしてみよう次に、大量の文書を検索したり分析したりする「Discovery」という機能について、江澤さんが解説してくださいました。Discoveryとは、文書内からエンティティ(単語と人名/場所/会社名などタイプのペア)やエンティティ同士のリレーション(関係性)、といったメタ情報を抜き出し、高度な情報検索を実現してくれるプラットフォームだそうです。▲文章から場所(カナダ・モントリオール)をエンティティとして抜き出し、リレーション(この場合located)も発見してくれるDiscoveryが作成してくれるメタ情報は、それだけではありません。キーワードやカテゴリ、そして、その文書の内容がポジティブかネガティブかというセンチメントなども判別して、それらもメタ情報として追加するそうです。▲特別なトレーニングをしなくても、このようなメタ情報を付加してくれるこうしたメタ情報や全文検索機能を活用して、質問に対する回答を、大量の文書の中から見つけ出したり、蓄積したデータを分析したりすることができます。先ほどのAssistantとDiscoveryの使い分けとしては、よくある質問には「Assistant」、たまに聞かれる質問は「Discovery」が担うということが、一般的な使い方だそうです。ちなみに、AssistantでカバーできないときDiscoveryに聞きに行く、という機能も実装されているとのことでした。Studio(WKS)という機能を使うと、カスタマイズすることもできるそうです。このあと、実際の文書を例に、キーワードの抽出、カテゴリの分類、センチメントをどう判断するのかなど、メタ情報がどのように付加されるのかをデモしてくださいました。▲実際の文書から、どのようなメタ情報が付加されるのかをデモ参加者の方からは「Watsonが、手軽にAIサービスを構築できるプラットフォームだということが良くわかりました」「取り掛かりの機会となったのが、ありがたい」などの声をいただきました。ライト・アカウントで手軽に試せるのも魅力ですね。株式会社リクルートスタッフィングが運営するITSTAFFINGでは、弊社に派遣登録いただいている皆さまのスキル向上を支援するこのようなイベントを、定期的に開催しています。皆さまのご参加をお待ちしております。登録しましょう!『ITスタッフィング』はリクルートスタッフィングが運営する派遣エンジニアのお仕事探しに特化したサイトです。オンライン登録と来社登録、2つの方法が選べます。Maker」として働き方そのものを生み出せる企業になることを目指しています。Ltd.お問い合わせプライバシーポリシーご利用にあたって引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。