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【AI】IBM Watsonが描く「コグニティブ」な職場が見えてきた

1 :ののの ★:2017/05/20(土) 22:34:50.09 ID:CAP_USER.net
Watsonで何ができるのか
海老原昭
[2017/05/20]

IBMは同社のコグニティブコンピューティングプラットフォーム「IBM Watson」の利用事例や活用法などを紹介する「IBM Watson Summit 2017」を4月末に開催した。
基調講演などから見えてきた、Watsonがもたらすコグニティブコンピューティングのあるビジネス環境を改めて捉え直してみよう。


コグニティブが変える仕事の質とありかた

コグニティブコンピューティングとは、IBMがAIを使って仕事をする際のスタイルとして提唱している用語だ。
単純に単語を直訳すれば「認知コンピューティング」とでも訳せるだろうか。単純なAIと何が違うのかというと、IBMによれば「ある事柄についてコンピュータが自ら考え、
学習し、自ら答えを導き出すシステム」だという。


IBMはコグニティブを中心に「データ」と「クラウド」をつなぐ流れを描いている

ますますわかりにくくなっている感じだが、要素技術としては「自然言語認識」「傾向分析」「学習能力・意思決定」という3つの大きな柱を持っている。
つまり、人間とは自然な会話で条件の入力が行え、データやユーザーの好みなどを学習しながら、
与えられたデータをもとに「これが正解ではないか」とコンピュータが判断した回答を提示してみせる、というものだ。

概念だけ聞くと、昔のSFアニメなどが描いていたコンピュータそのものだという感じがする。パソコンが普及する前の「コンピュータ」のSF的なイメージは、
人間が疑問を投げかけたり、データを入力して質問すると、正解とその確率を提示してくれるものだった。

実際にパソコンが普及してみると、それらがあまりに遠い夢物語だったと気づかされることになったのだが、
パソコンの本格的な普及からおよそ四半世紀以上も経って、ようやく現実世界がSFに追いつき始めたともいえるだろう。

では、実際にコグニティブコンピューティングを導入した仕事とはどのような変革をもたらすのか。Watsonを導入したという企業は多いのだが、
ライバルに真似されては困るということなのか、実際の事例はなかなか見ることができない。正直な話、Watson関連の取材をしていても、
「Watsonがあるとどうなるの?」と聞かれても、即座に相手を納得させる具体的な答えは難しかった。

そんな筆者にとって、IBM Watson Summit 2017の基調講演で目を引いたのは、三井住友銀行のコールセンターで実際に導入されているシステムの紹介だ。
同行ではコールセンターのオペレーターにWatsonベースのシステムを採用。顧客からの電話を音声解析して質問内容を把握し、
顧客が求めている解決方法に最も近いと思われるデータをWatsonが表示してくれるのだ。この紹介の中で、珍しく画面付きでシステムが紹介された。

※本記事は掲載時点の情報であり、最新のものとは異なる場合があります。予めご了承ください。

http://news.mynavi.jp/articles/2017/05/20/watson/?rt=top

2 :名刺は切らしておりまして:2017/05/20(土) 22:36:05.33 ID:KVATLZHp.net
コグニティブってかれこれ五年以上連呼してるのに全然流行らないよな

3 :名刺は切らしておりまして:2017/05/20(土) 23:08:33.84 ID:BxS58g7X.net
ジニーがCEOやってから20期連続売上減なんで、ジニーをワトソンに置き換えて欲しい
バフェットにも愛想つかされて、株売却されて慌てて電話して釈明したジニーはもう要らんw

4 :名刺は切らしておりまして:2017/05/20(土) 23:10:15.45 ID:f2NjvD+L.net
>>2
 commitもそうだけれど、
 連呼して多用する単語なんだろうか?
 何か名詞とくっつかないと分かりにくい固い単語。
 

5 :名刺は切らしておりまして:2017/05/21(日) 00:28:05.67 ID:BcZqgqTk.net
またバズワードか!

6 :名刺は切らしておりまして:2017/05/21(日) 02:18:09.95 ID:4ZnPzt66.net
Cloud コンピューティングだって、コンセプトが発表された当時は、
ピンと来にくい概念だった。
身近で使われ出して始めて、あぁそういう事か、と気付く。

7 :名刺は切らしておりまして:2017/05/21(日) 09:56:53.82 ID:ZDzXgEDo.net
一時もてはやされたデータサイエンティストも斜陽かな↓

AIの研究者養成に限定するなら大学・大学院での教育は有効だが
肝心のソフトウェア実装ができ無ければ高度な知識を持つ助言屋・分析屋(データサイエンティスト)になる

ソフトウェア開発力は属人的なスキルなため教育機関での育成は難しいが、科学的な知見をいかす統計分析力は
教育機関で育成(工場のように大量生産可能)することができる

現状足りている助言屋・分析屋(データサイエンティスト)を増やして
労働市場を飽和させれば、助言屋が底辺に追いやられるだけで悪貨が良貨を駆逐して終わるだけ

今も続々と助言屋・分析屋の養成校が生まれているが、応募資格が博士から修士、さらに大卒、はては高卒まで落ちてきている

Data Scientist
http://cls33.bullhornstaffing.com/JobBoard/Standard/BHContent_JobDetail.cfm?jobPostingID=8625&privateLabelID=1819&originalsource=indeed.com&CFID=186605698&CFTOKEN=96283b58374c142a-286C3D6F-D863-B39C-605E1A5A90D7343D

Minimum Education Requirement: High School Diploma/GED or applicable certification

現状は既存のライブラリーを使って統計処理・分析・助言をする人材の需要は上がっているが報酬は下がる傾向にある
短期の専門教育プログラムが充実しつつある証左だ

8 :名刺は切らしておりまして:2017/05/22(月) 02:02:24.23 ID:USHhm2Cj.net
神とも悪魔ともつかないが明らかに人知を上回るものに
眼を開かせる過程

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