コグニティブ・コンピューティング

安全な空の旅を約束する、AIの360°航空機メンテナンス

海外旅行が身近になり、グローバル規模のビジネスも増えた今、1日に数万便もの航空機が世界中を飛び回っているといわれます。

ひとたびトラブルが発生すれば大惨事になりかねないため、慎重に慎重を期して当たる必要のある航空機メンテナンスですが、この作業を人工知能の力でサポートしようという動きが活発化しつつあります。

Watsonがエンジニアの診断をサポート

国際航空会社の大韓航空は、航空機のメンテナンスの効率化を図るためにIBM Watsonを活用しています。

大韓航空では長期にわたって機体のメンテナンス記録を蓄積してきましたが、つい最近まで、その大量のデータを実質的に業務に生かせていませんでした。このため、技術者は航空機にトラブルが発生するたび自力で原因を突き止め、修理に当たっていましたが、そんな状況がWatsonの導入により劇的に変化しました。

Watsonは、自然言語で記述された航空機のメンテナンス記録やテクニカルガイドライン、技術者のメモ、IoTセンサーから送られてくるデータなどを読み込み、機体のメンテナンスに役立つ情報を収集・分析します。分析結果はキャビン・クルーや管制塔、メンテナンス・スタッフに送り届けられ、スタッフはレポートを参考に機体のトラブルや故障を特定して対応に当たることができるようになりました。

欠陥履歴の分析にかかる時間を90%短縮

大韓航空のケースでは、Watson ExplorerやNLU(Natural Language Understanding/自然言語理解)などをはじめとした最新のコンテンツ解析技術が、膨大な非構造化データの分析に活用されています。

故障原因の特定や適切な対応方針の提案を行うことで、欠陥履歴の分析にかかる時間が従来の90%も短縮されたとか。不測の事故によるフライトの遅延が削減されれば、年間2500万人に及ぶ同社の乗客に、より快適な空の旅を提供することが可能となるでしょう。

大韓航空のメンテナンス・クルーを支えるWatsonの雄姿を、下記の360°動画でぜひご覧ください。

photo:Getty Images

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高層ビルで1日10億人を移動させるエレベーターの管理を、AIがサポート

21世紀に生きる私たちにとって、街の至るところにあるエレベーターやエスカレーターはありふれた風景の一部です。しかし、私たちが安心してエレベーターやエスカレーターを利用できているのは、点検や整備を担当するフィールド・エンジニアをはじめ、多くの人の苦労の賜物でもあるのです。

IoTとコグニティブ技術で「摩天楼の回廊」を監視

オフィスや住宅として利用される超高層ビルでは、一度に何百、何千という人が建物の中を目まぐるしく動き回ります。人々がストレスなく移動できる環境づくりのため、エレベーターやエスカレーターが果たす役割は決して小さくありません。

例えば、機械トラブルで突然それらが停止すれば、多くの人の移動に影響を与えるだけでなく、利用者の身に危険が及ぶような大事故が起きる可能性もあります。

そうした事態を未然に回避するため、KONE社(以下、コネ)では、IBM Watson IoTとコグニティブ技術をエレベーター等の監視やメンテナンスに役立てる試みに着手しています。

Watson IoTで、エレベーターのメンテナンスが変わる!

コネはフィンランドに本部を置く企業で、エレベーターやエスカレーターなどの製造販売、およびそれらの機器のメンテナンスサービスを手掛けています。同社の製品は全世界で100万台以上が使用され、1日に10億人もの移動をサポートしているのだとか。

そのメンテナンスに活用されるのが、「IBM Watson IoT」です。エレベーターのセンサーから稼働状況等のデータを収集し、リアルタイムに機器の状態を把握する仕組みを実現。収集したデータはWatsonとそのコグニティブ技術で分析され、潜在する問題を検出して、高い精度で故障時期を予測します。

また、問題が検出された場合はメンテナンス担当のエンジニアへしかるべき情報(機器のスペックや、想定されるトラブルの原因など)が入るため、迅速に対応することができます。復旧への時間をなるべく短縮でき、事態の深刻化を防げるのは大きなメリットといえるでしょう。

コグニティブ技術を用いたloTのサポートで、エレベーターやエスカレーターのメンテナンスは大きく変わろうとしています。そんな変化の一端を、下記の360°動画でも体感してください。

photo:Getty Images

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AIとの会話で、お目当てのニュースが見つかる!?

昔、アルバイト情報誌で、いわゆる「読み屋」の募集記事をよく見かけました。多忙な大学教授に代わって指定された本を読み、内容を要約するという仕事です。時給は当時の平均以下で、割に合わない仕事だったと記憶しています。

膨大な情報があふれるデジタル社会

インターネットの普及によって、私たちを取り巻く情報量は、20年前、30年前とは比べものにならないほどに増加しました。数あるニュースサイトやブログなどに大量の記事が投稿され、Webには膨大なコンテンツがあふれ返っています。

検索エンジンが日々進化を遂げているとはいうものの、単純なキーワード検索では不便も多いのが現状。文字通り「情報の海」と化したWebから欲しい情報を取り出すのは、まさに砂の一粒をつかむようなものです。

Watson Discovery Newsが「検索」を変える

幸いなことに私たちは、デジタル社会にあってAIという強力な武器を手にしつつあります。

IBM Watson Discovery News(以下、Discovery News)はWatsonの持つ多彩なAPIのうちのひとつで、コグニティブ技術を応用した高度な検索や解析の機能を提供します。この有能なAPIにはNLU(Natural Language Understanding/自然言語理解)が採用され、検索対象となるニュース・コンテンツの本質的な意味を踏まえた高度な検索を可能とします。

たとえばAIに関するニュースについて調べたい時、

「AIに関する最新のニュースを教えて」

「最近、AI関連の記事で最もよく名前が挙がっている人物は誰?」

といった具合に自然な言葉でWatsonに語りかけると、Watsonが質問者の意図を解釈し、最適と思われるコンテンツを即座に返してくれます。また、関連する情報を集約し、フィルター機能によって信頼できるソースからの情報だけを抽出し、「あなただけのニュースリスト」を生成することも可能です。

Watsonの力を借りれば、従来情報収集にかけていた手間と時間を大幅に削減できます。現代の大学教授は、もはや「読み屋」のアルバイトに頼る必要はないでしょう。

テクノロジーにより浮いた時間を、より創造的な仕事に振り向ける――。それが私たち人類とAIとの理想的な「共存関係」なのかもしれません。

Photo:Getty Images

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コグニティブ技術で人命救助! Watson Rescueという試み

2011年の東日本大震災、2016年の熊本地震などの大規模な災害を経て、中央省庁や自治体、民間事業者などは災害時の有効な対策についてさまざまな角度から検討を進めてきました。その一環として、災害時の救助活動にIT技術を活用する試みが活発化しつつあります。

初動対応における迅速な意思決定をITで支援

冒頭で述べた、近年発生した震災では、SNSや各種安否確認ツールが被災地域における情報収集に大きく貢献したのは、すでに多くの人が知るところです。

しかし、東日本大震災における犠牲者の60%は、高齢者をはじめ“自力での避難が困難な状況にある人”だったと報告されています。もし、助けを必要とする人の緊急性に応じて、適切な順序での救援活動をサポートする仕組みがITで整えば、今後「救える命」を増やせるのはないでしょうか。

Watson Rescueが要救援者と救援者をつなぐ

日本IBMは、IBM Watsonを活用した災害時の救出・救助活動における意思決定支援ツール「Watson Rescue」を開発し、プロトタイプ版をスタートさせました。

Watson Rescueは要救援者向けのスマホアプリ「チャットUI」と救援者向けの「レポートUI」で構成され、要救援者と救援者をリアルタイムにつなぐプラットフォームとして機能します。

要救援者は直感的でわかりやすい「チャットUI」を介してWatsonに語りかけ、自身の安否情報を登録します。登録された情報はBluemix上のデータベースに蓄積され、WatsonのAPIがそれを解釈・分類して、救援者向け「レポートUI」のマップ上に緊急度別に色分けされた要救援者の情報を表示するという仕組みです。

また、マップは救急車や消防車などがどの地点へ向かうのが適切であるかを判断する意思決定を支援するツールも兼ね備え、スピーディーな救助活動をサポートします。

世界でも有数の自然災害大国として知られる日本では、ITを活用した災害対策は今後も重要な取り組みのひとつとなっていくでしょう。Watsonのようなコグニティブ・コンピューティングが、そうした取り組みを支える強力なツールとして活躍する日は、そう遠くないうちに訪れるはずです。

■参考資料: レジリテック(Resili-Tech) – 最新ITテクノロジーが変革する事業継続の近未来ー第2回 Watsonが災害時の人命救助を支援する

photo:Getty Images

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NYの高齢化問題を解決する「健康プラットフォーム」とは?

現在、医療・ヘルスケア分野のイノベーション創出に、AIの活用が模索されています。がんや白血病などの早期発見、適切な治療法や処方箋を提案、または患者の状態をモニタリングするなど、枚挙に暇がありません。

コグニティブ技術によって、医療と健康に関わるあらゆるアプローチが今、さらに劇的な変化を遂げようとしています。

Watson Healthがヘルスケア領域にもたらすメリット

IBMは2015年4月にIBM Watson Health(以下、Watson Health)を立ち上げました。

Watson Healthは、IBM Watsonのコグニティブ技術をヘルスケア領域に応用することを目的とした専門の事業部門で、1億に及ぶ電子カルテや300億もの症例画像データ、その他の研究に関わる文書など、大量のデータを有しています。

それらを活用し、医療情報発信の中心的役割、医療プログラムの評価や改善、階層別人口におけるリスク分析など、さまざまな角度から医療活動・臨床研究を支援しています。

Watsonを利用した住民向けヘルスケアプラットフォームを構築

Central New York Care Collaborative(以下、CNYCC)との共同プロジェクトも、Watson Healthの取り組みのひとつです。

ニューヨークは、全米の中でも高齢者が特に多く居住する地域です。CNYCCはセントラル・ニューヨークの住民にサービスを提供する2000以上の医療・ヘルスケア提供業者による共同体で、2017年2月に、アメリカ初のIBM Watsonを利用した住民向けの「健康プラットフォーム」の開発に着手することを発表しました。

CYNCCが打ち出すこのプラットフォームは、地域のエコシステムを統合してヘルスケア提供者やコミュニティー支援組織を結びつけ、住民の健康維持や生活の改善に貢献します。同システムにより住民の健康状態を改善し、これにより不要な来院を削減するなどして、医療システムにかかるコストの削減を目指す計画です。

より生産的で、利用者一人ひとりの役に立ち、安全で無駄の少ないヘルスケアシステムの実現のために――。この取り組みが、広範な医療・ヘルスケアのエコシステムの試金石となれるかどうかに注目です。

Watson Healthとその取り組みについて詳しく知りたい方は、下記のページでご覧ください。

IBM Watson Health

photo: Getty Images

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ナノメートル級のものづくりに挑む、最新のコグニティブ技術

ナノメートル(10億分の1メートル)の世界で作業する半導体チップ製造では、設備に生じる小さな「狂い」が命取りになりかねません。欠陥が生じる原因は生産プロセスの至るところにひそみ、製品の生産や品質・信頼に多大な悪影響を及ぼします。

製造現場では、半導体の製造装置にセンサーを設置して稼働状況をモニタリングし、欠陥をなくすように努めています。しかし、製品の欠陥を完全に取り除くのは簡単ではありません。

コグニティブ・コンピューティングで欠陥の発生を予測

IBMと半導体の製造装置メーカーである東京エレクトロン株式会社(以下、TEL)は、この問題の解決にコグニティブ・コンピューティングを活用しようと、欠陥予測の新たなアプローチに関する共同研究に過去18年間にわたって取り組んできました。

今回のプロジェクトはTELの製造装置にコグニティブ技術を適用し、センサーから送られてくる膨大な非構造化データ(機械のメンテナンス・ログや商品の写真など)の中から異常の発生に先駆けて起こる特定のパターンを読み取り、欠陥を事前予測する試みです。

ナノメートルレベルの異常を特定

個々の機械に取り付けられたセンサーが、単にアラームで異常検出を知らせる従来の仕組みとは異なり、コグニティブ技術による欠陥予測は、はるかに敏感で洗練されています。

たとえば、過去の製造履歴やウェハー(半導体に使用される材料)の形状などの非構造化データを分析することで、装置に生じるナノメートルレベルのズレを検知します。その上で、最適な稼働コントロールが可能となるのです。

コグニティブ技術により認知能力を持った機械が、ナノメートルの世界を制御する。人間とコグニティブ・コンピューターがタッグを組めば、半導体製造の常識が大きく変わるでしょう。

photo:Getty Images

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タグ付け名人Watsonと始める、超効率的マーケティング

デジタルマーケティングを効率よく進めていく上で、コンテンツ管理は非常に重要な作業です。しかし、重要な作業ほど難易度も高いというのが世の常で、手のかかるコンテンツ管理に頭を悩ませるマーケティング担当者は少なくありません。

厄介なタグ付けはAIにお任せ

代表的なコンテンツ管理に「タグ付け」というタスクがあります。

検索ワードとなる「タグ」をコンテンツに付与するには、内容をきちんと理解し、適切なキーワードを選ぶ必要があります。コンテンツを読み込むには労力がかかる上、豊かな語彙力や言葉選びのセンスといったスキルも求められるため、誰にでも簡単にできる作業ではないのです。

マーケティング担当者やウェブサイト管理者が日々こうした作業にばかり追われていると、他の重要な仕事に時間を割けなくなってしまいます。

そんな課題を解決する新たなコンテンツ管理のソリューションが、IBMからリリースされました。

Watsonがコンテンツ管理をサポート

「IBM Watson Content Hub」は、IBM Watsonの技術を活用したコンテンツの管理ツールです。このツールを使うと「タグ付け」のような作業負荷を大幅に軽減できます。

たとえば、IBM Watson APIの1つである「Visual Recognition」により、コンテンツに含まれる画像の意味を検出し、場面、対象物、顔などを分析して、精度の高いタグを提案します。コンテンツはすぐさまセキュリティーで保護されたネットワーク上に配置され、URLを指定するだけでユーザーは自分のWebサイトやモバイルアプリなどから手軽に利用することが可能です。

IBM Watson Content Hubはクラウド・ベースで提供され、IBMのWebサイト上のマーケットプレイスでトライアル版がリリースされています。あなたもIBM Watsonと二人三脚で、コンテンツ管理を始めてみませんか?

参考リンク:IBM Watson Content Hub

photo:Getty Images

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2017年、IoT進化のカギを握る5つのトレンド

Googleトレンドによれば「Internet of Things(以下、IoT)」というキーワードが急激に広まり始めたのは、2014年頃のこと。日本のIoT元年は2015年だといわれていますが、昨年はIoTの普及がさらに進んだ1年だったといえるでしょう。

IoTが新たなビジネスモデルを切り拓く

IoTと聞くと、家電製品や自動車、ウェアラブル端末といった一般消費者向けの製品が思い浮かぶかもしれません。しかし、IoTはBtoC領域に限定されたテクノロジーではありません。あるリサーチ会社は、2020年までに行われるIoT投資の約8割がBtoB関連で占められると予測しています。

インターネットやモバイル端末、人工知能やバーチャル・リアリティーなど、世界の在り方を大きく変えるテクノロジーが登場していますが、IoTも間違いなくその一つです。今後、IoTテクノロジーにより、見たことのないような全く新しいビジネスモデルが次々に登場することでしょう。

IoTをめぐる5つのトレンド

IBMのクリス・オコナー氏は、2017年に注目すべきIoTの5つのトレンドについて以下のように述べています。

1つ目は「コグニティブ・システム」。コグニティブ・システムであれば、ネットワークに接続されたIoT機器から得られる複雑で多種多様なデータを、人の手を介さずに革新的なアイデアや技術に変えることができます。

2つ目は「セキュリティー」。ネットワークに接続される機器が増えるほど、多層的なセキュリティーが必要となります。IoTの可能性を最大限に引き出すため、より先を見越した高度なセキュリティーが求められます。

3つ目は「ブロックチェーン」。ブロックチェーンは動作処理を自動化かつ暗号化し、プライバシーとセキュリティーを保持します。IBM Watson IoTもブロックチェーン機能を備え、IoT機器から得られる情報処理を可能にします。

4つ目は「API」。これなしにIoT機器は意味を成しません。APIはインターネットとモノの間にあるインターフェースで、IoT機器から得られる大量のデータを取り込んで処理する際に欠かせず、今後、ますます重要になるでしょう。

5つ目が「プラットフォーム」。土台となるプラットフォームにコグニティブ・システムや高度なセキュリティーなどを加えることで、一層その価値を高めることができます。そんなIoTプラットフォームが、企業ビジネスの変革を促すはずです。

IoTは、いまだ進化の途中。来年の今頃は、私たちが想像もしなかったような新しい世界が目の前に広がっているかもしれません。

photo:Getty Images

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AIがたぐり寄せる、人と気象とビジネスの融合

昔から、気象予測は我々人間にとって重要な関心事の一つでした。現代においても、この状況は変わりません。農業や漁業はもちろん、小売業、運輸業、旅行業、金融業、製造業など、あらゆるビジネスが気象により少なからぬ影響を受けており、正確な気象予測の手段が求められています。

IBMが気象予報センターを開設

こうした状況を受け、2017年3月、日本IBMは気象庁の定める気象予測業務の許可を取得し、本社内に気象予報センター(アジア・太平洋気象予報センター/APFC: Asia Pacific Forecast Center)を設立しました。この気象予報センターには自社の気象予報士が配置され、24時間365日、リアルタイムにアジア・太平洋地域の気象予報を行います。

IBMは2016年1月にThe Weather Company(以下、TWC)を買収し、同年6月にはTWCのグローバルな予測モデルとIBMが開発したハイパーローカル気象予測を組み合わせた新しい気象予測モデル「Deep Thunder」を発表しています。

今回提供を開始するサービスでは、気象予報士がこのDeep Thunderによる予測やレーダー、アメダスなどの実況資料をもとに予報を行い、1時間ごとに気象予報データを作成して企業向けに提供する計画です。

具体的には、現在の気象や将来の気象予報などをはじめとした広範な気象データを、クラウド経由で簡単に利用できるTWCデータ・パッケージが企業向けに提供されます。また、気象予報データを生かしたソリューション構築を支援するサービスも用意されています。

コグニティブ技術で高精度な気象予測を実現

Deep Thunderは機械学習を活用して気象データの実績を学習し、気象がビジネスに与える影響を予測します。ここに最先端のコグニティブ技術を組み合わせることで、従来と比べて高い精度を誇る気象予報や、新たなコンサルティングサービスが提供可能になりました。

新たな次元での自然との共存。コグニティブ・システム「IBM Watson」がもたらす新たなサービスから、今後も目が離せません。

photo:Getty Images

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IBMが気象予報センターを開設

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IBMは2016年1月にThe Weather Company(以下、TWC)を買収し、同年6月にはTWCのグローバルな予測モデルとIBMが開発したハイパーローカル気象予測を組み合わせた新しい気象予測モデル「Deep Thunder」を発表しています。

今回提供を開始するサービスでは、気象予報士がこのDeep Thunderによる予測やレーダー、アメダスなどの実況資料をもとに予報を行い、1時間ごとに気象予報データを作成して企業向けに提供する計画です。

具体的には、現在の気象や将来の気象予報などをはじめとした広範な気象データを、クラウド経由で簡単に利用できるTWCデータ・パッケージが企業向けに提供されます。また、気象予報データを生かしたソリューション構築を支援するサービスも用意されています。

コグニティブ技術で高精度な気象予測を実現

Deep Thunderは機械学習を活用して気象データの実績を学習し、気象がビジネスに与える影響を予測します。ここに最先端のコグニティブ技術を組み合わせることで、従来と比べて高い精度を誇る気象予報や、新たなコンサルティングサービスが提供可能になりました。

新たな次元での自然との共存。コグニティブ・システム「IBM Watson」がもたらす新たなサービスから、今後も目が離せません。

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