Summitのレポートなんじゃないだろうか......」なんて思いながらも、前回タイトルに『[1/3]』と入れてしまった以上、アレを「1月3日」とか「1÷3」とは読んでもらえるなんて都合のいい解釈はしていません。3回分掲載しますよ~、ってことで、第2回のレポートをお届けします。ようこそ、S&Iのブースへ。人がいっぱいで近寄れなくなってウレシイです今回はS&Iの出展内容のご紹介から。今年は昨年以上に力を入れ、Goldスポンサーでの出展です。API)を活用して、ヘルプデスク業務の自動化/支援を実現するソリューションをデモを交えてご紹介しました。S&Iお得意のコンタクトセンター向けソリューションのノウハウを基に、Watsonの最もWatsonらしい処理を組み込んで、実用可能なレベルのシステムを構築してみた、というわけで、スタッフ一同「イイんじゃない?これ」と、自信をもっての出展です。APIを活用した、「コンタクトセンター向け業務支援システム」や「コーパス生成」のデモ環境を展示ブース全景の写真が撮りたくて何度かアプローチするも、お客様がひっきりなしに訪れるため、なかなかシャッターチャンスが来ないWEXは、Webサイト、メール、CRM、DB、オフィススイート、リッチテキスト、CSV、PDF、プレーンテキスト等、さまざまな形式ファイルから直接データを収集できる「コンタクトセンター向け業務支援システム」のデモ。APIを活用したコンタクトセンター向けの業務支援システムの紹介です。これは、コンタクトセンターの窓口に寄せられる、お客様からの「PCが動かない」や「ネットワークにつながらない」などの声(自然言語)による質問を聞き取り、オペレーターが応対している間に、質問に最も適切と思われる回答の候補をオペレーターに提案する「FAQ支援システム」と、定型・一般的な質問にチャットボットが応対する「自動応答システム」の2つの機能を提供するものです。(STT:音声認識)を組み合わせ、オペレーターが回答を探すよりも早く回答の候補をピックアップ。自動応答では時間帯を問わずサービスを提供できるため、オペレーターの応対時間の短縮や負担を軽減するとともに、自動対応によるお客様への迅速なサービス提供と顧客満足度なども含めた、コンタクトセンター全体の品質向上につながります。会話フロー作成画面(拡大)。Cloud上で提供されているチャットボットの運用イメージ(サンプル)。あらゆる角度から分析もう一つはWEXの紹介です。APIを利用した「自動回答」や「FAQ支援」の処理には、その対応業務に即した学習データ(コーパス)が必要です。WEXは、一言で言い表すなら「大量のテキスト情報の分析サービス」ですが、具体的には、従来活用される機会のなかった、文書、メール、SNSのテキスト、コンタクトセンターの通話ログなどの大量のデータの中から、品詞や構文を理解して、顧客サービスの傾向やパターン、相関関係などをマイニング・分析・視覚化する環境でして、S&Iはこれを月額クラウドサービスとして提供しています。構造化/非構造化を問わず、さまざまなデータを効率的に収集して高速に解析することで、お客様の声をいち早くつかみ、製品やサービスの品質改善に生かすなど、ビッグデータを業務の可視化と効率化のために活用できます。APIに活用することで、自動回答やFAQ支援をスムーズに実現できる「欠かせないプラットフォーム」というわけです。これらの機能を実際にご覧いただきたくて、コンタクトセンター向けの「エージェント業務支援」、「チャットボット」、「学習コーパス生成」、および「分析・レポーティング」のデモ環境を展示したところ、ブースの全景写真が撮れないほど多くのお客様にお立ち寄りいただきました。ホントにもう、ひっきりなしにお客様がいらっしゃるので、ブースの写真を撮り損ねてしまいましたが(笑)、ご来場いただいた皆様には、この場を借りて厚く御礼申し上げます。開発陣が短期間で心血注いで仕上げたデモを多くのお客様に見ていただけたのは、何よりのごほうびです。展示ブースの写真は撮り損ねましたが、せっかくなので、ブースの大型モニターに繰り返し流していた紹介用のスライドを載せておきますね。Partner各社による取り組みやソリューションについてのミニセッションが催されました。APIによる顧客サービスの自動化の手法と、WEXによる業務データの可視化とAPI向けコーパス生成について、詳しい資料を交えて解説しました。ブース内の特設ステージですので着席できるスペースはほとんどない状態でしたが、皆さん本当に熱心に聴講いただき手応えを感じるとともに感謝カンゲキです。ソフトバンクブース内で、1日2回のミニセッションを担当。タイトルが長すぎて覚えにくいが、ブースに展示しているデモについて、詳しい資料とともにご紹介スペースの都合上、ほぼ「立ち見」になってしまったが、セッションが始まると徐々に聴講者が集まり始めたステージ後方から撮影。聴講者がバラバラに立っているのは、ところどころに丸テーブルが置いてあるせい。ちなみにスピーカー(話者)は矢印の位置にいるが、ここからだと見えにくいステージの袖に移動してみた(矢印は話者)。こんな感じで、お客様に20分間も立ち見してもらって心苦しかったが、毎回多くのお客様が足を止めて聴講してくださった話者の後ろからも撮影。通り抜けしにくくなるほど多くのお客様に見て・聞いていただき、感謝の極みセッションが始まると、数人しかいなかったお客様が徐々に増えていき、あっという間に数十人に!ステージを撮影しようと、いろいろな角度から見て気付いたのですが、お客様が丸テーブルの間に立って聴講されるので一帯が通り抜けしづらくなり、さらに人が増えるという良い流れに。前のカウンターではコーヒーやクッキーを配っていたので、一服がてらに聴講いただく人も。聴講いただきました皆さま、本当にありがとうございました!当日の会場のレイアウト。聴講客が立ち止まっていたので、特設ステージ前は通り抜けしにくくなっていた。大盛況のセッション会場で、いい汗かけましたさて、前回も少し触れたのですが、セッション会場の方ではWatsonに関する全部で10個のテーマに沿った、計90以上ものセッションが催されました。セッション数が多いせいでプログラムもけっこうタイトに組まれていて、45分間のセッションが終わると、次のセッション開始まで15分間しかありません。その間にお目当てのセッションの会場へ足を運ばなければならないので、会場内は45分おきに大勢の聴講者が通路や階段に列を成して移動開始。上の階を目指す者、下の階を目指す者、展示会場へ歩を進める者などさまざまでしたが、まるで45分間隔で民族大移動が始まったかのような賑わいっぷりは、それだけWatsonの情報に誰もが興味津々だという証拠でしょう。ちなみに記者は、展示会場内の取材もあったので、頻繁に両会場を行き来したのですが......これが遠いんですよっ!!2,3分じゃ着かない!足早に歩いても4,5分かかる距離で、しかもセッション会場の方が階段で上の階へ行かなければならないので、まだ八十八夜にならないのに汗だくになって歩き回りまして、夕方近くになると足がパンパンに腫れ上がってしまいました。セッション会場内の様子。Finder」というサイトが紹介されました。このサイトは、ニューヨーク市内の400を超える高校の生徒らが書いた論文を「学習済み」。InsightsというAPIが使われています。Finder」のサイト。入力したテキストを読んで、ニューヨーク市内の400校以上の高校の中から、最適な進学先をオススメしてくれるテキストボックスにテキストを貼り付けて、[Analyse]ボタンをクリックするだけ。数秒で分析結果が出る。こんな風に、テキスト内容から書いた人の性格・性向を分析して表示する。青が書いた人の性格、赤がその下に並ぶ進学先「候補」のうち、クリックした高校の生徒の傾向ちょっと拡大して日本語訳を追記。1番の「レパートリーカンパニー高校」は周囲との適合度が高そうだが、のんきすぎるので周囲に置いていかれるかもしれない性格・性向だけでなく、各校のSAT(米国版センター試験)の成績などもマッチング条件に含まれている。Insightsは以前からデモが公開されていたそうなので、試したことがある方もいらっしゃるかもしれませんが、そこにアナリティクスを組み合わせることで、「ニューヨーク市内の高校」という限定的な範囲ではあるものの、わずか数秒でかなり的確なマッチング結果を出すシステムに仕上がっています。試しに記者が書いた文章を英訳してインプットしてみたところ、性格は『開放性:好奇心旺盛/勤勉さ:のんき/外向性:控え目/協調性:低い/感情の起伏:ニュートラル』という結果が出ました。記者は、よく妥協したり丸め込まれたりしますので、協調性に欠けるというのはハズレだと思いますが、外向性が控え目というのが「内向的」や「引きこもり」を指すのなら、これはズバリ当たっています(笑)。「レパートリーカンパニー高校」のほか、「サイエンススキルセンター高校」などがオススメらしいのですが、NYCに住んだことありませんので、記者にぴったりの高校なのかどうかは不明です。ところで、Watsonもアナリティクスも、膨大な情報の中から知見を提示するという点ではよく似ています。両者が異なるものだということは、なんとなく分かっているものの、うまく説明しづらいもの。セッションでは、初心者が見てもハッキリと違いが分かる資料で説明してくれました。講演資料にまとめられていたWatsonとアナリティクスの比較ここまで単純明快にされたら、もはや説明の必要がなさそうですね。要は、Watsonは膨大な非構造データの中から質問への回答となる「候補」をいくつか探し出し、それらに確度を付けて提示しますが、最終的に判断するのはあくまで人間。アナリティクスは、膨大な構造データの中から未来を予測するためのモデルを作り、それに沿って導き出した答えで業務を最適化する、という違いです。Finder」のような活用ができると主張しました。Intelligence"(拡張知能)である」と強調。人間がAIに職を奪われるのではないかという「AIの自動化の脅威」に対しては、トーマス・ダベンポートが寄稿した雑誌記事の中の一文を紹介し、AIが人間の知能を代替するものではなく、人間の知能を拡張・増強するものであると説明しました。winners.「拡張」を進めることで、AIの自動化の脅威を取り除き、コンピュータとのレースをリレーに変えられる。コンピュータからのバトンを円滑に受け取れる人たちこそが、AI時代の真の勝者である。安田忍氏】もう一つ、クラウド関連のセッションをご紹介。InfrastructureとVMwareの強力タッグの魅力について、静かに、そして時折熱く語ってくれました。Cloudを支えるIaaSクラウドインフラサービスです。Infrastructureはベアメタルによる物理サーバーをサポートしているので、例えば「Web:共有仮想サーバー、アプリ:占有仮想サーバー、DB:物理サーバー」のような、仮想環境と物理環境が混ざったシステムでも、そのままクラウド環境上に移せるという特徴があります。安田氏は、物理サーバーのベアメタル化ができない場合でも、東京のデータセンター内のコロケーションエリアに物理装置を持ち込んで、センター内で直結できることを説明。従来どおりの機器構成での「そのまま移行」が可能なことも強調しました。データセンター間のプライベートネットワークをジャンボフレーム利用できて、しかも無料。信頼性もパフォーマンスもコスト面でもメリットがあると付け加えました。仮想環境も物理環境もひっくるめて設計変更や設定変更なしでVMware製品が難なく動くというメリットは大きいはずです。Virtualizationなど、VMware製品向けのさまざまなポートフォリオが紹介されました。CloudならWatsonも使える」という大きな特徴についても触れてきました。Cloudなら、VMware環境だけでなく、コグニティブ、AI、IoT、ディープラーニング等も同じデータセンター内でアクセスできるので、「例えば、最初はクラウドの部分はVMware上にワークロードを乗せて、Watsonで通信させるような導入も可能」と、いきなり全部クラウド化して苦労するのではなく、最初はVMwareと組み合わて使っちゃえと、Watsonも忘れずに持ち上げて講演は終了しました。Bluemixを提供しています。ぶっちゃけ、サポートがIBMからS&Iに変わるだけで、Bluemixのベアメタルサーバー機能はもちろん、vCenter間で論理スイッチを構成するユニバーサルスイッチ機能、オンプレミスークラウド間、さらにグローバルクラウド間でもvMotionでライブマイグレーションできる機能などもサポートしています。初期費用90万円/月額48万円から始められて、しかも日本円で決済できますので、VMware環境のクラウド化をお考えでしたら、ぜひS&Iにご相談ください。レポート」......って、タイトル変えちゃったけど、第2回はこの辺で。次回は最後のレポート。展示会場内の様子をご紹介します。目立ってたり気になったりしたブースがあって、とても全部紹介しきれないのですが、なるべくたくさん並べてみようと思います。SANDIWatsonのカギを握るのは学習データの作成。