」2017/12/18加速するAIイノベーションに翻弄されないために。時には人間のクイズ王を打ち負かし、時には医者として新たな治療を提案、時にはシェフとしてレシピも考案する。Watson」は、日々のニュースに登場。実際のビジネスにおける課題解決のソリューションや、新たな事業創出を実現するツールとして、Watsonは活躍の場を広げています。共催する「水曜ワトソンカフェ」は、そんなWatsonのリアルな活用法を共有し合い、現状の課題や今後の可能性について議論し合うサロンイベント。shibuyaで開催されました。通常では、登壇者の方が短いプレゼンを行いますが、今回はこれまで水曜ワトソンカフェに参加してくださった登壇者の方を集めて座談会を実施。2つのパネルディスカッションを通して、WatsonやAI活用のこれまでと未来について複数の視点から意見を交わしました。APIの現在と膨らむ来年への期待(左から順に井上さん、江澤さん、富田さん)一つ目のパネルディスカッションの登壇者は、ITエンジニア兼ITコンサルタントとしてWatson導入支援やセミナーを行う井上研一さん、Watson含む先端技術の法人営業を行う江澤美保さん、Watsonを用いたシステムやアプリ開発に携わるソフトウェアエンジニアの富田篤さんです。井上さんは第1回目と第4回目に、江澤さんは第3回目のワトソンカフェに登壇されています。APIをテーマに議論を交わします。APIのラインナップについて。APIが提供されています。このラインアップは、APIの追加や終了によって常に変化するため、「Watsonを利用する上ではAPIの変化を想定しておく」必要があるそうです。Rank(R&R)』もサービス停止が発表されました。江澤さん「『Dialog』も『R&R』もお客様に導入いただいていたので焦りましたが、いずれも移行まで猶予期間があり、代替となるAPIが提供されていたので問題ありませんでした。Cloud」では「ほとんどの場合、終了するAPIに代わる高機能なAPIが提供される」と説明してくださいました。井上さん「例えば『Dialog』の提供が終了した後、より簡単にチャットBOTを開発できる『Conversation』が提供されました。APIの機能を強化し、より高性能なシステムの開発を可能にしているようです。Search』の終了に言及。「また別の形で同じ機能を復活させてほしい」と熱く語りました。Search』は、画像検索をすると事前に登録した画像データの一覧から、最も類似した画像を返すAPI。同APIをアプリの開発に用いた経験のある富田さんは、強みについてこう語ります。APIの強みですよね。Recognition』はTensorFlowなどを使う場合に比べて学習時間も短いですし、画像の枚数が少なくても何かしら結果が返ってくる。Recognition』を使って勉強会で寿司ネタのトロの種類を判別するアプリを作ったのですが、ほぼ5分でデータの処理が完了し、速度に驚きました。環境にもよりますが、同じ機能を持つ他社サービスに比べて、圧倒的に使うハードルは低いと思います」(富田さんがハッカソンで開発されたアプリ)さらに井上さんはWatsonならではの特徴として「自身が格納したデータを元に学習させられる」点を強調しました。井上さん「他社のサービスでは自社のデータを使った学習ができないものが多い。製造業のような企業が自社の製品に異常があるかといった認識を画像から行いたい場合は、Watsonのように独自のデータで学習できるサービスでないと実現できないのだそうです。Discovery』を挙げました。Discovery』では意味を読み取って検索を実施します。江澤さんは同APIに次のような機能を期待しているそうです。江澤さん「テキストデータを取り込む『クローラー』や、入力した文書から意味を読み取り、メタデータとして保存する『エンリッチ』などの機能を試すのが今から楽しみですね。「得られたメタデータからニュースや問い合わせ文など、テキストデータの傾向分析を行うのも面白そうですよね」と語る江澤さん。Learning』を選びました。これは、株価や業績など多様な“予測”を行う機械学習モデルを作成し、アプリに組み込むことのできるプラットフォームです。富田さん「現状では、要因から導ける結果を樹木状に分類する『決定木』と、『選択』の二種類のモデルしか選択できませんが、来年以降の機能が強化されていくはずです。Learning』と併せて利用できます。お二人は第2回目の水曜ワトソンカフェに登壇し、羽山さんは第4回目にもプレゼンを披露してくださいました。Analizer」を用いて、事業の軸となるストーリー解析システムの開発を行う川合さんと、奥様との相性診断や推しアイドルを認識させるなど、Watsonをユニークに使いこなす羽山さん。日頃からWatsonを駆使しているお二人から、WatsonやAIを活用する上で必要な心構えについてお話を伺っていきます。話題になったのは「楽にWatsonを使い始めるには?」というテーマです。川合さんは、Watsonありきではなく自分の課題ありきで、必要なシステムを構築していくことが重要だと語ります。川合さんがストーリー解析システムを開発した際には、ストーリーの骨組みを表したテキストの解析や単語の分解など、各機能ごとに他社のAPIを比較検討をしていました。川合さん「私が開発しているストーリー解析システムは複数のクラウドサービスで構築されています。『すべて一社で揃えよう』とするよりも、『そもそも自分はどのような課題を解決したいのか』を明らかにした上で、最適な機能を撰び取る意識。川合さんの開発する側からの意見を受け、羽山さんはユーザーが楽に使い始めるために考慮すべき課題点を指摘します。AI分野では、どうしても技術先行で開発が進む機会が多くなるため、Watsonを用いた業務アプリケーションは、現場のユーザーにとって使いづらくなってしまうケースも多いそうです。羽山さん「例えば、『Watsonを用いたアプリケーションを導入したがオペレーターが使ってくれない』という相談を受けました。そこでアプリケーション画面を見たら、ボタンの名前や説明文がエンジニア用語で溢れていて...。それらをすべてわかりやすい日本語に置き換えただけで、みんなが楽に使えるようになったんです。ユーザー視点に立つだけで、一見複雑そうなWatsonの活用がグッと身近になる可能性もあります」AIという言葉に引きずられずに“ちゃんと”改善する相手にとって使いやすいシステムを設計する必要があるという羽山さんの意見に、川合さんも深く頷きます。川合さんはWatsonのようにAIを用いたシステム設計も、「通常のコンピューティング設計と変わらない」と指摘し、基本に立ち戻る必要性を語ります。川合さん「『AI』や『ディープラーニング』となると、何でもできると期待する人も多いと思うのですが、『情報をインプットして、その結果アウトプットが得られる』というコンピューティングの基礎的な部分は変わりません。羽山さんも、AIのシステムだからといって、AIが課題とは限らない。システムを使うユーザーの体験全体を見渡して、本当の課題がどこにあるのか探るべきだと、事例をもとに説明してくださいました。APIの『R&R』を用いた業務用の検索システムに、現場のユーザーから『使いにくい』という声が多く上がっている、という相談がありました。AIのシステム、という先入観から入ると、AIの学習精度がダメなのではと考えてしまいがちです。自分が現場に入って、ユーザー観察をしてみると、まず根本的に、検索結果の画面の文字サイズが小さい。頻繁に検索をする業務において、これでは使いづらくて当然です。そこで、まず文字サイズを直したら、すぐに苦情がなくなりました。根本的な課題は、AIとは関係なかった。R&Rの精度改善を行うこともあります。そればかりが課題とは限らない。『AI』という便利な部品が増えたと捉え、業務全体を冷静に観察しなければいけない。忘れてはいけないのは、AIを導入することが目的ではない、ということです。目的は業務を改善することです。“スモールデータ”で検証を重ね、適切な手法を見極める『AI』や『ディープラーニング』といった言葉に惑わされず、冷静に最適なシステムを構築するために、川合さんは「スモールデータ」から始めることを推奨しています。それはWatsonの強みでもあるといいます。川合さん「ディープラーニングでは最低でも数百万件のデータが必要になりますが、Watsonでは比較的少ないデータでも結果が返ってきます。これはWatsonの大変優れた点です。AIやディープラーニングに興味がある場合、まずはWatsonで手元にあるデータをいじってみる。そこで何が返って来るかを確認した上で、どのように開発を進めるかを検討できますから。「まずはちゃんとデータがあるかを確かめてからですよね」と羽山さんが付け加えると、川合さんが、改めてデータについて検討する必要性を述べ、ディスカッションを締めくくりました。川合さん「このイベントでも繰り返し言われてきましたが、まずは手元にどのようなデータがどれくらいあるのか、どのような結果を得たいのか整理しなければいけませんよね。そのために、Watsonを使って安価に小規模な検証を始めてみるのは有効な手段だと考えています。実際に使ってみると、どのようなデータが必要かをより具体的に把握できますから」パネルディスカッションの前半では新たなAPIやプラットフォームへの期待が語られ、後半では基礎に立ち戻る重要性が語られていました。来年も進化を続けるWatsonを活用するには、変化を追うだけではなく、解決したい課題やユーザーと真摯に向き合い、改善を重ねる姿勢が求められるのではないでしょうか。inoccu)東京都中野区に住むITCA認定ITコーディネータ、ITエンジニア。現在も開発の現場に立ち続けるほか、執筆・セミナー・研修など行っています。APIの用例と実践プログラミング」、2017年7月に「ワトソンで体感する人工知能」を刊行。中野を中心としてIoT+AIもくもく会も主催。Watsonの提案に明け暮れる日々を送っている。Watson日本語版ハッカソン」に出場し、アイディア賞受賞。2005年にプロトコーポレーションへ入社。社内システム開発とWeb制作およびシステム開発部門の立ち上げに参画。2010年には、広告業界ではいち早くスマートフォン・タブレットアプリの開発を手がけ多くの商品を創出。ウェアラブル端末やIoTなどの取り組みの一環としてコミュニケーションロボットを活用したソリューションの開発を推進する。Learningの活用などに取り組む。開発技術WGサブリーダー。iOSに限らず、AI、AR/VR、ロボット、IoT、ウェアラブルなど広い分野の技術活用・ビジネス活用を推進する。SI事業を担当後、2008年にソフトバンクにて転職。モバイルとsaasにて、モバイルインターネットの世界を実現に貢献。現在は、2013年に立ち上げたクロスリバ株式会社にて、宇宙時代のエンタメカンパニーを目指し、次世代のストーリーテラーをサポートする、ストーリーテック領域にチャレンジ中。祥樹氏(インフォメーションアーキテクト)使いやすいウェブサイトを作る専門家。担当したウェブサイトが、雑誌のユーザビリティランキングで国内トップクラスの評価を受ける。専門は人間中心設計(HCD)、ユーザーエクスペリエンス(UX)、情報アーキテクチャ(IA)、アクセシビリティ。大規模CMSや人工知能のエバンジェリストも努める。BlueHub」×「co-ba」で共催するサロンイベントです。毎回、第一線で活躍する2名の登壇者をお呼びし、Watsonの活用方法や事例についてのプレゼンを行います。その後、参加者も加わったディスカッションの時間も設け、Watsonへの理解と多様な活用方法を共有していきます。Watsonについてまだ深く知らない人、すでに使っているユーザー、これから事業に活用していきたいCEO、CTOなどのスタートアップを率いるリーダーにとっても、Watsonの使い方や活用事例、新しいアイデアのためのヒントを得るができるイベントになっています。/ebisuの運営体制についてInterview常識にとらわれない「おもしろさ」を形に。