IBMはワトソンで大きな賭けに出る

IBM Makes a Bold Bet on Watson (January 18, 2014 Timothy Green)
時は2011年、IBMはコンピュータ・システムの「ワトソン」をつかってクイズの試合に出、当時最高の勝者を相手に打ち勝ったことでニューズの見出しになった。ワトソンというシステムは、自然言語や生成過程から意味を諒解するため、膨大なデータを分析、そして結果から学習することで向上していく。ワトソンは現段階では限定された目的で商用化されているが、先日IBMは10億ドルの投資により、ワトソンの周囲に2,000人の従業員を抱える部門を新規作成した。ワトソンはビジネス分析やビッグ・データ産業の再編をおこし、オラクルなどの競合に脅威を与える可能性がある。
ワトソンなどのサーヴィスはクラウドにより提供され、IBMの将来となる。ワトソンは最近買収したソフトレイヤーのクラウド・インフラストラクチャを利用して提供できるよう最適化される見込みである。サーヴィスへのアクセスには特別のハードウェアを要しない。ワトソンは膨大な量のデータが取り扱われる産業ならどこでも利用の可能性があり、高速な分析ができるだけでなく、時間とともに賢くなっていく。IBMと共同でワトソンの組み入れに取り組んでいる企業は数社あり、なかにはアジアのDBS銀行、多数の病院がある。これらの早くからの顧客はIBMがワトソンの能力をほかの産業にも適用する価値があることを証明する機会になるだろう。
ビッグ・データは巨大なビジネスとなった。2013年にビッグ・データにつぎ込まれたIT予算は推定で340億ドルに達した。企業が直面する試練はたんにデータ量でなく、構造化がされていないという点にある。読みやすく、コンピュータにも理解でき、構造化が進んだデータは分析はさほど困難ではない。それが大量のものであっても。問題はそれ以外のもの--書籍、定期刊行物、ウェブ・ページ、健康状態履歴--が真の問題となる。これはワトソンがこれから解決すべく期待される問題である。
今後数年でDBSは数百億ドルをIBMのテクノロジに投資し、ワトソンを活用してパーソナライズされた金融アドヴァイスを富裕顧客に提供できることをめざす。ヘルスケア事業では、ワトソンは診断をよりよいものにするため、患者の健康状態履歴、既往症、家族の履歴、対応可能な処方、最新の医療研究を照会する。データが大量であることは、合衆国内で診断された結果のうち20％もが誤診であることの理由のひとつである。そしてワトソンはこの数字を改善する能力があるはずだ。
コール・センターもワトソンが大きな影響をもたらす可能性がある領域だ。数千人もの従業員を雇って電話応対や顧客対応をさせるかわりに、企業はワトソンに依頼し、仕事の下請けをしてもらうのだ。ワトソンは顧客からの質問を分析し、関連するプロダクトやサーヴィスについて利用可能なデータをすべて発掘する。そしてより正確な回答を提供するのにワトソンが利用される。
ワトソンの最大の問題は、特定の用途にあわせて調整が必要であることで、もちろん大量の重要なデータをつぎ込むことも要する。これはつなげばつかえる、みたいな問題解決ではない。そしてワトソンを特定の仕事に訓練していく困難さは、普及が緩慢であることの理由である。IBMは10億ドルの投資のうち1億ドルをスタートアップに出資し、ワトソンの周辺プロダクトを開発させている。そして750以上の事業がIBMと連絡をとり、システムの利用を打診している。このヴェンチャー・ファンドはワトソンがより広い普及を得るうえで寄与するだろう。しかしこのシステムは、より多くの企業に思い切って採用されるために、その利用価値を証明しなければならない。

Back in 2011, IBM made headlines by using a computer system called Watson to win a game of Jeopardy against two of the most successful contestants of all time. Watson is a system which can discern meaning from natural language and generate hypotheses by analyzing a vast quantity of data, learning from the results and getting better with time. While Watson has been commercialized to a limited extent up to this point, a recent $1 billion investment from IBM has created a new 2,000-employee division centered around Watson. Watson has the potential to shake up the business-analytics and big-data industries, pressuring competitors like Oracle in the process.

The potential of Watson
Services like Watson, delivered over the cloud, are the future of IBM. Watson will be adapted to be delivered over recently acquired SoftLayer's cloud infrastructure, offering access to the service without specialized hardware. Watson could potentially be used in any industry where huge amounts of data are involved, providing fast analysis while getting smarter with time. There are currently a few companies working with IBM to implement Watson, including Asian bank DBS and various hospitals. These early customers will allow IBM to prove Watson's worth to other industries.

Big data has become big business, with IT spending on big data estimated to have reached $34 billion in 2013. The challenge facing companies is not simply the amount of data, but its unstructured nature. Neat, machine-readable, structured data isn't too difficult to analyze, even if there's a large amount. It's everything else -- books, journals, web pages, and health records -- that pose the real problem. This is the problem that Watson sets out to solve.

DBS is investing millions of dollars over the next few years on IBM's technology, hoping to use Watson to deliver personalized financial advice to wealthy clients. In the health-care business, Watson can help make better diagnoses based on a patient's health record, symptoms, family history, and current medications, along with the latest medical research. The vast amount of data involved is one of the reasons why as many as 20% of diagnoses in the United States turn out of be incorrect, and Watson should be able to improve upon this number.

Call centers are another good example of an area where Watson could make a big impact. Instead of having to employ thousands of people to receive calls and help customers, companies could rely on Watson to do the bulk of the work. Watson can analyze questions asked by customers, mine all of the available data about the product or service involved, and provide an answer which will get more accurate the more Watson is used.

Not without challenges
The main problem with Watson is that it needs to be tuned for each specific application, along with being fed an enormous amount of relevant data. It's not a simple plug-and-play solution, and the difficulty of training Watson for a specific task is one reason why adoption so far has been slow. IBM has put $100 million of its $1 billion investment toward funding start-ups that are building products around Watson, and more than 750 businesses have contacted IBM so far about using the system. This venture fund should help Watson gain more widespread adoption, but the system still needs to prove that it's useful before more businesses take the plunge.

(From the "Motley Fool" blog post. Thanks to Timothy Green.)