【神崎洋治のロボットの衝撃 vol.7】 ビジネスを大きく変える「IBM Watson」の特長とその凄さ(2)

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ソフトバンクに聞く(2) WatsonとPepperの連携、SoftBank BRAIN、エコシステムプログラムとは



IBM Watsonは人間の会話を解釈し、大規模に学習、目的を持って推論し、人と自然にかかわり合うコグニティブ・システムのひとつです。ソフトバンクと日本IBMが提携し、IBM Watson日本語版をまもなく発表する予定です。

このコラムの第5回(前回と表記します)「【神崎洋治のロボットの衝撃】 ビジネスを大きく変える「IBM Watson」の特長とその凄さ(1)」に続き、今回もソフトバンク株式会社 ICTイノベーション本部 Watson事業推進室 ビジネス推進部 部長 立田雅人氏にIBM Watson(以下、Watsonと表記)導入のメリット、ウェブ検索との違い、開発中の「SoftBank BRAIN」の詳細、Watsonエコシステムプログラムの狙い、そしてPepperとWatsonとの連携について聞きます。


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ソフトバンクの立田雅人氏にWatsonとPepperとの連携予定などを聞く。




Watsonの特長と凄いところ

前回の記事でも触れましたが、Watsonは2011年の2月に米国のクイズ番組「ジョパディ!(Jeopardy!)」で歴代チャンピオンと対戦し、最も多くの賞金を獲得したことで一躍有名になりました。当初からIBMではWatsonを「コグニティブ・コンピューティング」と呼んでいますが、当時日本語では「質疑応答システム」と表していました。

今回はまず、Watsonの特長として押さえておきたいこと、Watsonの凄いところを振り返ってまとめてみます。


・人と対話して最適な回答を返す
システムとしての「Watson」は、クイズ王にも勝つことができる物知りデータベース(百科事典コンピュータ)ではなく、人間の話し言葉に対して最適な答えを素早く返す「高性能な質疑応答システム」です。自然言語で人間と対話できるコンピュータはビジネスのシーンで今、最も注目されている分野です。というのも対話はビジネスの基本であり、重要なコミュニケーション手段なので、高度な技術であれば多くの分野で必要とされるからです。また、キーボードや文字入力ではなく発話で会話するこれからのスマートロボットにとって、人間との正確な会話や素早い反応(回答)はロボットの普及を左右する要となる技術です。


・考え得る最良の回答を見つける
Watsonは問題を解決するための最適解を見つけ出す機能を持っています。
一般的にクイズの正解はひとつです。話し言葉である質問を理解して正解の糸口を瞬時に探すには想像を絶するような超高速なコンピュータと膨大な量のデータが必要です。しかし、それだけではありません。正解を導き出す思考力と判断力が必要です。Watsonではここにディープラーニングという人工知能で注目されている技術が導入されていて、膨大なデータから短時間で最適な解を見つけ出す技術があります。


・人間の判断を助けるアドバイザー
クイズには明確な正解がありますが、人はビジネスや生活において正しいかどうかがわからない、様々な判断や決断に日々迫られています。判断するためにはいろいろな情報を得たり、詳しい人にアドバイスを求めたりするでしょう。そこにWatsonに対するニーズがあります。人々が判断するために有効な数値や情報を教えてくれれば強力なアドバイザーになると期待されています。


・ビッグデータを分析して学習していく
ITが発達して膨大なデータを蓄積できるようになり、ここ数年「ビッグデータ」がトレンドになってきました。Watsonは蓄積されたビッグデータを解析することができ、学習していくことができます。更にWatsonは設問に対する回答だけでなく、その根拠となった情報を明示したり、その情報が正しいものか裏付けをとったりすることができます。また、正しいとは断定できなくても「ここひと月でTwitterに投稿されている件数は・・それに対する反応は・・・」などのクチコミやバズ情報等を提示するシステムとして開発することもできるでしょう。人間にとっては膨大すぎて効率的に処理することが難しいビッグデータをWatsonなら瞬時にこなしてくれそうです。

これがWatsonの特長であり、すごいところ、注目されている点の一部です。

これらを踏まえたうえで、前回は最初に導入を提案する具体的なビジネスシーンをソフトバンクの立田氏に挙げて頂きましたが、引き続きWatsonについて立田氏のインタビューを続けます。



自ら学習することで運営コストを削減

神崎(編集部)

Watsonは人間と自然言語で会話して貴重な情報を提供することができるのに、人工知能とは呼ばないのですか?

立田(敬称略)

Watsonが人工知能であるとは表現していません。たしかにディープラーニングなどの人工知能に近い最新技術を使っていますが、Watsonそのものを人工知能と呼ぶかどうかを議論するのはあまり意味がないと思っていて、大切なのは「これで何ができるか、どう役に立つか」ということだと思っています。

このスライドは人間の脳とWatsonの比較です。問題が起きたとき、または設問を出されたときの人間の脳が対応するプロセスが上に書かれています。理解する、記憶をたどる、情報を集める、回答を考えるという手順を踏みますね。Watsonはコンピュータの強みを活かして、その処理を同時に行って短時間で回答を導き出します。

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人間が意思決定するためのプロセスを同時併行処理することで時間短縮をはかる。また、大量の情報を基にして最適解と確信度を導き出す

なお、注目して欲しいことは、Watsonは出した回答を「実行する」ところまではしないということです。これがWatsonを人工知能(AI)と呼ばない理由のひとつでもありますが、あくまで人間が何かを判断し実行するためのサポートをする、情報を提供したりアドバイスをしたりすることが役割です。具体的には例えば「回答候補」と「確信度」を素早く導き出すことがWatsonの仕事です。

神崎

従来から一部のコールセンターでは質問応答システムとしてコンピュータが導入されてきました。Watsonではオペレータが質問を入力しなくても、回答を次々に提示する画期的なシステムが実現する可能性について前回お伺いしましたが、運用面でも利点はあるのでしょうか。

立田

システムが軌道に乗ればコストを抑えた運営が可能になると思います。

これまでの一般的な質疑応答システムを例にすると、質問と回答をそれぞれプログラミングしたり、データとして入力していったりする必要があります。更に質問か回答のどちらかが変わると関連した他の回答も変えていかなければならない…など、質疑応答のためのデータを整理したり、回答の精度を上げたりする作業のために、システム担当者は長い時間従事し、日々のメンテナンスを繰り返していると思います。

ECサイトを例にとると、顧客が入力した文字で検索できなかった場合、それが表示できるようにエラーを追いかけて、検索候補の文字やヒットする商品の登録パターンを増やすなどしてエラーがなくなる努力をしているのではないでしょうか。未知の質問についてはシステムが回答を出せません。

Watsonの場合はそれらを自ら学習していきます。文献データなどの知識を読み込ませることでどんな質問にも推察して回答候補を提示します。そのため、エンジニアが常駐してメンテナンスをする必要性は低く メンテナンス・コストの減少に繋がります。

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一般の質疑応答システムは質問と回答を紐付けるプログラミングを行なったり、データを登録したりしていく作業が必要で、未知の質問には回答できなかった。Watsonではプログラミングをするのではなく、学習させることで知識を得て、未知の質問に対しても推察して回答候補を返すしくみが導入されている

神崎

学習させる方法が簡単なら、システムはどんどんと賢くなっていきそうですね。




Watsonとウェブ検索との違い

神崎

質疑応答というとウェブ検索をイメージする方は多いと思いますが、ウェブ検索システムとWatsonの違いはなんでしょうか?

立田

Watsonは一般のウェブ検索システムとも大きく異なります。ウェブ検索はユーザが知りたい情報を入力すると、該当するウェブページを表示するしくみですね。まず、ユーザは検索対象となる言葉を入力しますが、たいていは単語を区切って入力するなど、検索システムが理解しやすいような工夫をユーザ自身が行っています。次に検索した結果として、その単語が多く含まれていたり、「関連度」が高いウェブページを表示してくれますが、それらが必ずしも聞き手が欲しい順番で表示されるとは限りません。もしかしたらSEOで最適化された(検索エンジンの上位に表示されるように対策された)ページの順番で表示されるかもしれませんね。

Watsonの場合は、単語を区切ったりしなくても、自然言語(話し言葉)で問い合わせることができます。検索結果として「信頼度」が高い回答を、確信度が高いスコア順に表示することができます。また、その根拠も表示できます。これが大きな相違点ですね。

神崎

Watsonは質問に応じて複数の回答候補に独自のスコアをつけることができて、高スコアの回答ほど正解である確率が高いというしくみですね。

立田

次のスライドのように、私達はWatsonの特長を「コグニティブ・テクノロジーを装用した人工知能型システム」としています。自然言語処理で人間の言葉を理解し、仮説の生成では膨大なデータから仮説を立てて検証、そして経験から学習していくシステムです。

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Watsonは人間の言葉を理解し、膨大なデータを処理して仮説を立て、更に経験から学習していくシステム

また、従来のコンピュータによる回答は「イエス」か「ノー」が基本でした。Watsonがスコアで表示できるということは、イエスかノーの中間も表示できるということです。これをユースケースに当てはめるとどうなるかわかりますか?

神崎

「選択肢を提案できる」ということでしょうか?

立田

その通りです。オンラインショッピングでは顧客が探している商品名に該当するものがなかったとき、「該当する商品はありません」という言わばエラーを返します。しかし、スコアが低くても推測した他の候補があれば「お求めのものはこの商品かもしれません」と提案や紹介、リコメンドすることができます。




Watsonを活用した「SoftBank BRAIN」を社内に導入予定

ソフトバンクは昨年7月末に開催したSoftbank World 2016の2日目の基調講演で、代表取締役社長 兼 CEOの宮内謙氏がWatsonについて触れています。宮内氏によれば、Watsonをベースにして自社内の業務を効率化する「SoftBank BRAIN」を開発していて、順次社内に導入していくとしています。Watsonと連携するプロジェクトについては、まず社内で使ってみて生産性が向上できると確信できたものから広めていきたい、という思いがあるからです。

今回の取材でもSoftBank BRAINの動画を見せてもらうことができました。それは今年の夏に実現を目指す自社の営業部門用に開発しているシステムの概要を、実在する社員らが演じたドラマで、次のような内容です。

営業担当者は、顧客先でデモやプレゼンテーションを行う前に顧客の売上げ、クチコミ、想定される問題点などについてSoftBank BRAINに情報を口頭で求めます。SoftBank BRAINはそれを受けてインターネット上に公開されている顧客の情報や市場の売上げ動向、SNSでのクチコミや評価、更に自社が独自に蓄積しているデータを元にして顧客を分析、営業担当に役立つ適切なアドバイスを具体的に行う様子が描かれています。また動画内では、営業以外でもバックヤード、人事、総務、サポートなど、あらゆる部門で究極のアドバイザーになるとしています。

神崎

SoftBank BRAINはサービスやシステムとして販売していく予定ですか?

立田

現時点では未定です。まずは社内の導入をしっかりと行い、検証を積み重ねて効果を見る計画です。既存のデータをもっと活用できるようにする、既存のシステムともっとコミュニケーションできるようにすることがWatson活用のポイントだと思っています。

神崎

SoftBank BRAIN以外に導入予定はありますか?

立田

社員サポートセンターにも導入する予定です。社員サポートセンターは社員からの問い合わせに対応する部署で、「社員証を紛失した」「慶弔の届け出はどうすればいいか」「コピー機が壊れたようだ」などの問合わせがあります。ソフトバンクにはたくさんの部署があり、文化が異なる場合もあるので、その対応を含めてありとあらゆる質問を社員サポートセンターで受け付けるようにしています。しかし、これが大変な作業量で、受付、確認、回答に1件あたり5分かかったとすると、月に8,000件あれば約667時間、膨大な時間と人件費がかかっています。

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ソフトバンクは社員からの問合わせに対して、社員サポートセンターがワンストップで対応をしている。よろず相談窓口としての役割を担うが作業量は膨大だ

神崎

経営側としてはできるだけコストを削減したいところですね

立田

このシステムをまもなく導入して検証を開始します。社員はみんなスマートフォン等の情報端末を持っているので、問合わせは端末からまずチャットで聞けるようにして、まずWatsonが一次対応します。Watsonが回答できない複雑な質問の場合は、担当部署のヒトに繋いで問題を解決するという流れです。

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一次対応はチャット形式で、Watsonが質問に回答する。回答できないものについてはWatsonからヒトに取り次ぐことで解決をはかる。こうして社員サポートセンターの効率化をすすめる



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Watsonの導入により、ヒトが応対する問合わせ件数を90%削減して効率を上げることを目標としている



取材では開発中のシステムを見せてもらいましたが、チャット画面に「携帯電話を落としてなくしちゃったんだけど」と入力すると、Watsonがすぐに顛末書類を記入して提出する必要があることを伝え、書類をダウンロードする方法を返答しました。



PepperとWatsonの具体的な連携

神崎

Pepperが企業からも大変注目されていて、導入事例も増えています。現時点でPepperとWatsonを連携させる予定や、そのしくみを教えてください。

立田

先ほど、Watsonはイエスかノーの他に中間の回答も推察して出すことができると説明しましたが、これはロボットでも有効活用できます。それを説明します。

現在、Pepperには2種類あります。ひとつが一般販売用のPepperで、感情機能が搭載され、自身でAIのように感情を持ち、自律的に行動します。もうひとつが法人向けのPepper for Bizですが、こちらは感情機能をOFFにしてあります。法人利用では感情によって行動することより、シナリオ通りに行動して受け応えすることが重視されるからです。しかしその場合、シナリオにない質問が来ると答えられない可能性があります。ロボットが回答できない質問だったとき、言わばエラーとなった場合に思考を停止してしまうかもしれません。停止しないまでも、ある程度ごまかしたお決まりのセリフをしゃべって対応するでしょう。

Watsonと連携した場合は、Pepperが回答できない質問や想定外の質問を受けた場合、PepperがWatsonに問い合わせて回答を得るしくみを考えています。

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通常のPepper for Bizはシナリオに沿った会話ができる。Watsonと連携したPepper for Bizは、想定外の質問を受けた場合、Watsonに問い合わせてシナリオ外の会話にも対応できる(ソフトバンクによる参考イメージ)

神崎

Pepperが回答を持っていないとわかったとき、Watsonに切り替えて、もう一回ユーザに質問をし直してもらう、という手順でしょうか?

立田

質問をし直してもらう必要はありません。質問に対する回答がPepper自身のクラウドにないと判断したら、その瞬間にPepperのアプリケーションがWatsonに切り替えて受けた質問をそのまま問い合わせて回答を得るというしくみです。

Watsonが仮に信頼度の高い回答を持っていなかった場合、スコアは低くてもほかの答えがあるとすればPepperはそれを活かした対応をとることができます。Watsonのスコアが確信度60点の回答があったとしたら「自信はないけれど〜、もしかしたら○×ではないでしょうか♪」と返すことができるようになります。もし回答のスコアが20点だとしたら「すみませんが、もう少し詳しい情報を教えてもらえませんか」と聞き返し、回答を導き出すために更に別の情報を求めることができるかもしれません。それはすなわち、会話が継続できるというメリットも生み出します。

このほかにもPepperを企業で導入していただくときは、いろいろと複雑な機能や要求が出てくると思います。そのときにWatsonと連携すれば、より複雑なシステムを開発して対応できると思っています。




Watsonエコシステムプログラムでパートナーを募る

神崎

Watsonを利用したアプリケーションやサービスの開発は、具体的に準備されているのでしょうか? また、どのように開発するのでしょうか?

立田

Pepperの開発パートナーは随時募集していますが、Watsonにも別に開発パートナー制度を設けていて、そこに参加して頂く開発会社を募集しています。「Watsonエコシステムプログラム」という名称です。実際にPepperとWatsonの連携を試作しているエコシステム・パートナーも既に出て来ましたし、PepperとWatsonを組み合わせた案件も実際に出てきましたので、是非ご参加頂ければと思います。

PepperにしてもWatsonにしてもアプリケーションの作り込みがポイントになると考えています。ソフトバンクは通信事業者であり、Pepperはプラットフォームですから、アプリケーションの作り込みはパートナーの皆さんにお願いすると、われわれが想定しないアイディアが生まれてくると思います。

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「Watsonエコシステムプログラムにはたくさんの開発者の方々に参加して欲しい」と立田氏

神崎

Watsonエコシステムプログラムに参加するとどのようなメリットがあるんですか?
仕事の案件を紹介してもらえたりもするのでしょうか。

立田

エコシステムパートナーには「ビジネスパートナー」と「テクノロジーパートナー」の2種類があります(有料:180万円/年)。パートナーとして認定するには審査がありますが、ベンチャー企業も含めてたくさんの開発者の方に参加して頂きたいと考えています。

ビジネスパートナーは、Watsonを活用したアプリケーションやサービスを提供するなど、ASPのようなビジネス形態が可能です。例えば、ヘルスケアのFiNC社の場合、Watsonが健康に対する様々なアドバイスを行うサービスを提供する予定です。
テクノロジーパートナーになると、Watsonの検証環境が提供されます。すなわちWatsonを活用したアプリケーションを開発する環境が割り当てられます。そこである程度実績を上げて私達がアドバンストに認定させて頂いた後に、具体的な案件をご紹介させて頂く、という流れです。

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Watsonエコシステムプログラムに参加するには事業計画や技術的なバックグラウンドなどについて審査があり、審査を通過した場合に年会費を納めてエコシステムパートナーになる(ソフトバンク公式ホームページより)



▽ IBM Watsonについて(エコシステムパートナー含む:ソフトバンク公式ページ)
http://tm.softbank.jp/watson/

▽エコシステムパートナーのお申し込みページ
http://tm.softbank.jp/watson/faq/

神崎

Watsonの導入を検討したいと思ったら、ソフトバンクと日本IBMのどちらに相談すれば良いのでしょうか。違いはありますか?

立田

基盤としてのWatsonは機能も設備も全く同じです。Watsonの導入にはシステム開発を伴いますので、開発会社などの関係で選んで頂ければ良いと思っています。

神崎

それはソフトバンクに依頼をすると、複数の開発会社と組んでPepperやWatsonを使ったシステムを開発して導入できるということですか?

立田

そのような可能性もあります。Watsonについても、エコシステムパートナーの中からお客様がパートナーを選んでアプリケーションを作り込んでいったり、マルチベンダーのパートナーで組んでシステムを構築したりすることができると考えています。



聞けば聞くほど興味深いWatson。少しずつその全貌が明らかになってきました。

次回からはWatsonの技術的なしくみ等についても触れていきます。日本IBMのインタビュー記事も予定していますのでお楽しみに。

About the author / 

神崎 洋治
神崎 洋治

神崎洋治(こうざきようじ) TRISEC International,Inc.代表 「Pepperの衝撃! パーソナルロボットが変える社会とビジネス」(日経BP社)や「人工知能がよ~くわかる本」(秀和システム)の著者。 デジタルカメラ、ロボット、AI、インターネット、セキュリティなどに詳しいテクニカルライター兼コンサルタント。教員免許所有。PC周辺機器メーカーで商品企画、広告、販促、イベント等の責任者を担当。インターネット黎明期に独立してシリコンバレーに渡米。アスキー特派員として海外のベンチャー企業や新製品、各種イベントを取材。日経パソコンや日経ベストPC、月刊アスキー等で連載を執筆したほか、新聞等にも数多く寄稿。IT関連の著書多数(アマゾンの著者ページ)。

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