IBM Watson API最新動向とWorld of Watsonフィードバック

「HWAUG & GPU-Accelerated VDI Community Meetup in 札幌」発表資料。

Transcript

1. Copyright © 2016 DIGC Co., Ltd. All Rights Reserved. IBM Watson API最新動向と World of Watsonフィードバック 株式会社DIGC/株式会社アイク・ラボ 佐藤 一成
2. Copyright © 2016 DIGC Co., Ltd. All Rights Reserved. 今日のハッシュタグ #hwaug-gavc-sapporo
3. Copyright © 2016 DIGC Co., Ltd. All Rights Reserved. 個人：@IsseiEL 会社：@DigcSapporo 個人： /sato.issei 会社： /digccoltd http://www.digc.co.jp/ ・株式会社DIGC CEO 兼 株式会社アイク・ラボ CEO Full stack engineer IBM Cloud Community Core Member （主担当：IBM Watson領域） Japan Blumix User Community Core Member （主担当：IBM Watson領域）
4. Copyright © 2016 DIGC Co., Ltd. All Rights Reserved. 【お知らせ】 IaaS PaaS ハッシュタグ#hwaug-gavc-sapporo
5. Copyright © 2016 DIGC Co., Ltd. All Rights Reserved. ハッシュタグ#hwaug-gavc-sapporo
6. Copyright © 2016 DIGC Co., Ltd. All Rights Reserved. ハッシュタグ#hwaug-gavc-sapporo
7. Copyright © 2016 DIGC Co., Ltd. All Rights Reserved. @watsonhubotdev ハッシュタグ#hwaug-gavc-sapporo
8. Copyright © 2016 DIGC Co., Ltd. All Rights Reserved. IBM Watson APIとは
9. Copyright © 2016 DIGC Co., Ltd. All Rights Reserved. ・16個のAPIのうち、日本語化 されている物は7個 ・日本語化はIBM社とSoftbank 社が共同で行っている ※2016年11月現在 ハッシュタグ#hwaug-gavc-sapporo
10. Copyright © 2016 DIGC Co., Ltd. All Rights Reserved. ハッシュタグ#hwaug-gavc-sapporo
11. Copyright © 2016 DIGC Co., Ltd. All Rights Reserved. ハッシュタグ#hwaug-gavc-sapporo
12. Copyright © 2016 DIGC Co., Ltd. All Rights Reserved. World of Watson 2016からのフィードバック ・IBM Watson Machine Learning Serviceの提供 機械学習を簡単に実行できる点が大きな特徴。Watson Machine Learningは、 Apache Spark上に構築されており、データをもとに、モデルを自動構築。ニー ズに合った提案が行われ、そのモデルをビジネス業務へと展開できる。 Blumixから実行可能。サービス→データ＆分析カテゴリにある ※Watsonカテゴリじゃないので注意！ 米IBMのPicciano シニアバイスプレジデントは、「データ専門家は、機械学習を ビジネスに活用する技能と、データセット上で効率よく連携させる能力に欠けて いる。最大の課題は、データに対して機械学習を有効化できるかどうかという 点。Watson Machine Learning Serviceは、機械学習の民主化が進むものであ り、データをビジネスユーザーの手に届けることができ、様々な用途で利用でき る」と述べた。 ハッシュタグ#hwaug-gavc-sapporo
13. Copyright © 2016 DIGC Co., Ltd. All Rights Reserved. ハッシュタグ#hwaug-gavc-sapporo 2-1 システム構成図（仮） 自然言語でチャット チャットボットシステ ム コールセン ター別システ ム等 チャットインターフェース 第一層 正規表現or形態素解 析 第二層IBM Watson連携 第一層回答集 （回答DB） お客様 NLC API R&R API 単純な質問は１層で回答 複雑な質問は2層で回答 第二層 学習データ 2層で回答できない質問はDBに格納 チャット LOG システムとは連携 クラウドサー ビス
14. Copyright © 2016 DIGC Co., Ltd. All Rights Reserved. ハッシュタグ#hwaug-gavc-sapporo 11,925 26,645 NLC利用料予測 R&R利用料予測 チャット利用者数、会話数の仮定 ・1日に約850件の問い合わせ、そこからチャットに 流れる人数を半分の425名と仮定 ・1名当たり10トーク単位でチャットが終了と仮定 ・その中で、IBM Watson APIの呼び出しは 1件につき2回程度と仮定（1層で判別できない物） ・425 x 2 x 31 = 26,350回/API/日 ・それに、ずっとチャットで遊ぶ人の可能性を考慮 26,350回/API/日 + 5000回/API/日 =31,350回/API/日 5-1 IBM Watson API利用料の予測 事前に頂戴したCSのデータ ・現行の1日当たりのCS平均コール数 509件 ・現行の1日当たりのCS平均オーバーコール数 185件 ・現行の1日当たりのCS平均お客様待機時間 1分15秒 ・現行の1日当たりのCS最大お客様待機時間 45分32秒 ・現行の1日当たりのCS平均メール数 140件 ・NLCは1000回まで無料、1インスタンス/月 2,100円 ・R&Rは1000回まで無料、1インスタンス/月(50MBまで)無料 1時間当たり32円（31 x 24 = 744） NLC 0.3675 x (31,350 – 1,000) + 2,100 = 11,925円 R&R 0.0935 x (31,350 – 1,000) + 32 x 744 = 26,645円 1か月当たり 38,570円と予想
15. Copyright © 2016 DIGC Co., Ltd. All Rights Reserved. ハッシュタグ#hwaug-gavc-sapporo IBM Watson API 課金の推移 Stage 1 NLC + R&R ・1日に約300件の問い合わせと仮定 ・APIの呼び出しは1件につき2回程度と仮定 ・300 x 2 x 31 = 18,600回/API/日 ・NLCは1000回まで無料、1インスタンス/月 2,100円 ・R&Rは1000回まで無料、1インスタンス/月(50MBまで)無料 1時間当たり32円（31 x 24 = 744） NLC 0.3675 x (18,600 – 1,000) + 2,100 = 8,568円 R&R 0.0935 x (18,600 – 1,000) + 32 x 744 = 25,453.6円 1か月当たり 34,021.6円 Stage 2 NLC + R&R(x2) レコメンド実装 1か月当たり 59,475.2円 Stage 3 NLC + R&R(x2) レコメンド実装 音声応答フル ・Text To Speechは 100万文字まで無料 1件につき10応答 15文字と仮定 Text To Speech 2.1 x (10 x15 x 300 x 31 – 1,000,000) / 1000= 829.5円 1か月当たり 60,304.7円
16. Copyright © 2016 DIGC Co., Ltd. All Rights Reserved. Watsonは高くないよ！ ハッシュタグ#hwaug-gavc-sapporo
17. Copyright © 2016 DIGC Co., Ltd. All Rights Reserved. 写真撮影NGの方、 手を挙げて下さい ハッシュタグ#hwaug-gavc-sapporo
18. Copyright © 2016 DIGC Co., Ltd. All Rights Reserved. 北海道Watsonユーザー会は スタッフ・登壇者を募集中です ハッシュタグ#hwaug-gavc-sapporo
19. X Copyright © 2016 DIGC Co., Ltd. All Rights Reserved.