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2023/07/20 Watson Discovery / Watson Assistant連...

Mats
July 20, 2023

2023/07/20 Watson Discovery / Watson Assistant連携アプリ開発体験

2023/07/20 Watson Discovery / Watson Assistant連携アプリ開発体験

Mats

July 20, 2023
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  1. IBM Developer Online 1 Embeddable AI Dojo #4: Watson Discovery

    / Watson Assistant連携アプリ開発体験
  2. ⽇本アイ・ビー・エム株式会社 パートナーアライアンス事業部ソリューション創出ラボ ソリューションアーキテクト 松島 輝昌 [email protected] SI企業、医療機器メーカー、通信企業等でエンジニアとして研鑽。 現在、⽇本IBMにてソリューション アーキテクトとして従事。 twitter

    : @trtrbohz facebook : https://www.facebook.com/Teru.Matsushima Linked-in : https://www.linkedin.com/in/teruyoshi-matsushima 2014年6⽉ E2D3 ver0.1 企画・設計・開発・構築 ⽇経ソフトウエア主催のOffice⽤アプリ開発コンテストにて特別賞受賞 ⾃⼰紹介 2
  3. 1.⽬的 ⽬的 • Watson Discovery と Assistant の機能連携を体験していただく • Watson

    Discovery と Assistant を連携させたチャットボットにて 情報検索機能を体験していただく 4
  4. ドメイン最適化アプリケーションから埋め込み可能なライブラリまで、 ビジネスに最適なフォームファクタ Applications Libraries 事前構築済み、事前トレーニング済み のビジネスドメイン最適化 Natural Language Processing, Speech-to-Text,

    Text-to-Speech ライブラリ形式 か SaaSサービス として提供 Virtual Agent, AI-Driven Insights, Data Science Platform, Observability & Vision 柔軟性と拡張性 どこにでも導⼊可能 Watson Assistant Instana Watson Discovery Maximo Visual Inspection
  5. Watson Discoveryとは ⼤量の ⽂書データ ① 情報検索 - ⽬的の⽂書を⾒つける ② テキストマイニング

    - 特徴的な事象を⾒つける ③ ⾃動判定 - 情報の抽出・分類を⾏う お客様の声分析、設備/装置異常分析、特許分析 ドキュメント検索、チャットボット連携 保険⾃動査定、記⼊内容チェック、予測分析の前処理 診断内容 左⼤腿⾻⾻折、過去の以前 の⾻折の部位。 完全に回復 するには2ヶ⽉の⼊院が必 要です 備考欄 故意の衝突を否定するため に事故の警察の報告を⼊⼿ する必要がある Name 値 年齢 35 性別 男性 契約タイプ 02 怪我の原因 自動車事故 メタデータ テキストデータ ⼿術コード特定 ⼊院 障害等級 特約 傷病コード特定
  6. Watson Assistantとは ユーザーとコンピューターの対話を可能にする開発ツール ⾃然⾔語での問い合わせを理解し、適切な回答を返す 8 顧客 チャネル 解決 ダイアログ 検索

    エージェント スキル ルーティング ありきたりなチャットボットではありません IBM Watson Assistant データ・プライバシーを保証すると同時にプロアクティブでパーソナライズされた サービスを提供することで、企業のブランド・ロイヤルティーの向上や顧客体験の 変⾰を⽀援する企業向け⼈⼯知能 (AI) エージェントです。 AIの特⻑ l 競合製品より少ないデータで学習する l 不確かな場合にはあいまいさを除去する l トピックを変えられる l システムを改善する⽅法を提案する 回答品質の向上 学習・運⽤の負荷軽減 AI 統合 統合の特⻑ l 代替⼿段として検索 (Watson Discovery) または ⼈間のエージェントを利⽤する l オムニチャネルに対応する l パブリック・クラウドとオンプレミスのいかなる インフラストラクチャーにデプロイできる ユーザー体験の向上
  7. IBM Technology Zone① 1. IBM Technology Zone (https://techzone.ibm.com/)に IBM Id

    を使ってサインイン 2. ポータル上の右上の⽅にある⾍眼鏡マーク をクリック 3. デフォルトの検索条件を削除 4. 検索欄に“discovery”と⼊⼒ “discovery”と⼊⼒ 参考︓新IBM Technology Zone の歩き⽅ 10
  8. IBM Technology Zone② 5. “Watson Discovery Plus”を探し”Reserve this IBM Cloud

    Environmnet”をクリック 6. “Schedule for later”をクリック “Watson Discovery Plus” “Reserve this IBM Cloud Environmnet” をクリック “Schedule for later”をクリック 11
  9. 7. “Create a reservation”画⾯で以下の項⽬を記載 IBM Technology Zone③ Purpose describe :

    任意 (今回は”demo”) Preferred Geography: 任意 (今回は”jp-tok”) ”Submit”ボタンをクリック 12 Purpose : “Practice / Self-Education”を選択
  10. IBM Technology Zone⑤ 9. IBM Cloud Dashboad “リソース・リスト”を クリック “Watson

    Discovery の起動” をクリック “AI/機械学習”からReady となったサービス名をクリック 14
  11. IBM Cloud ① 1. IBM Cloud (https://cloud.ibm.com/)に IBM Id を使ってサインイン

    2. ポータルサイトにて「カタログ」をクリック 16
  12. IBM Clouc ② 3. 「カタログ」欄に“assistant”と⼊⼒。表⽰される製品の中で「Watson Assistant」を選択。 4. ロケーション、料⾦プランを確認し、同意後「作成」ボタンをクリック “assistant”と⼊⼒ 表⽰される「Watson

    Assistant」を選択 ①「ロケーションの選択」︓東京(jp-tok) ②「ライト」に✓がついていることを確認 ③「以下のご使⽤条件を読み・・・」に✓ ④「作成」ボタンをクリック 17
  13. 4.1. Watson Discovery に情報ソースを投⼊① 「Watson Discovery の起動」 をクリック 「New project

    +」をクリック • 「Project name」を“news”(任 意) • 「Project type」を“Document Retrieval” • 右下の「Next →」をクリック 21
  14. 4.1. Watson Discovery に情報ソースを投⼊② 「Web crawl」をクリック Collection language : Japanese(任意)

    情報ソースとして以下をAdd • ピックニュース https://news.livedoor.com/category/vender/news/ • Sports Watch https://news.livedoor.com/category/vender/208/ • IT ライフハック https://news.livedoor.com/category/vender/223/ Collection name : news(任意) Crawl schedule : Weekly(任意) こうなればO.K. 取り込み完了時 22
  15. 4.2. Watson Assistant にてチャットボット構築② 左列にある「Integration」をクリック Extensions にある「Search」 の 「Try plus

    plan+」をクリック 「Start free trial」をクリック 「Agree」をクリック 24 「X」ボタンで閉じる
  16. 4.2. Watson Assistant にてチャットボット構築⑥ 『「<? Input.text ?>」で検索します』と⼊⼒ [Search for the

    answer]を選択 ① ② Assistant 作成画⾯に戻り ①[Actions]- ②[Set by assistant]- ③[No action matches] を選択 ③ 既存の2つのアクションを削除 [Next step +]をクリック 28
  17. ワークショップ、セッション、および資料は、IBMまたはセッション発表者によって準備され、それぞれ独⾃の⾒解を反映したものです。それらは情報提供の⽬的のみで 提供されており、いかなる参加者に対しても法律的またはその他の指導や助⾔を意図したものではなく、またそのような結果を⽣むものでもありません。本講演資料に 含まれている情報については、完全性と正確性を期するよう努⼒しましたが、「現状のまま」提供され、明⽰または暗⽰にかかわらずいかなる保証も伴わないものとし ます。本講演資料またはその他の資料の使⽤によって、あるいはその他の関連によって、いかなる損害が⽣じた場合も、IBMは責任を負わないものとします。 本講演資 料に含まれている内容は、IBMまたはそのサプライヤーやライセンス交付者からいかなる保証または表明を引きだすことを意図したものでも、IBMソフトウェアの使⽤を 規定する適⽤ライセンス契約の条項を変更することを意図したものでもなく、またそのような結果を⽣むものでもありません。 本講演資料でIBM製品、プログラム、またはサービスに⾔及していても、IBMが営業活動を⾏っているすべての国でそれらが使⽤可能であることを暗⽰するものではあり ません。本講演資料で⾔及している製品リリース⽇付や製品機能は、市場機会またはその他の要因に基づいてIBM独⾃の決定権をもっていつでも変更できるものとし、い かなる⽅法においても将来の製品または機能が使⽤可能になると確約することを意図したものではありません。本講演資料に含まれている内容は、参加者が開始する活

    動によって特定の販売、売上⾼の向上、またはその他の結果が⽣じると述べる、または暗⽰することを意図したものでも、またそのような結果を⽣むものでもありませ ん。 パフォーマンスは、管理された環境において標準的なIBMベンチマークを使⽤した測定と予測に基づいています。ユーザーが経験する実際のスループットやパ フォーマンスは、ユーザーのジョブ・ストリームにおけるマルチプログラミングの量、⼊出⼒構成、ストレージ構成、および処理されるワークロードなどの考慮事項を 含む、数多くの要因に応じて変化します。したがって、個々のユーザーがここで述べられているものと同様の結果を得られると確約するものではありません。 記述されているすべてのお客様事例は、それらのお客様がどのようにIBM製品を使⽤したか、またそれらのお客様が達成した結果の実例として⽰されたものです。実際の 環境コストおよびパフォーマンス特性は、お客様ごとに異なる場合があります。 IBM、IBM ロゴ、ibm.com、IBM Cloud、IBM Cloud Paksは、 世界の多くの国で登録されたInternational Business Machines Corporationの商標です。他の製品名および サービス名等は、それぞれIBMまたは各社の商標である場合があります。現時点での IBM の商標リストについては、www.ibm.com/legal/copytrade.shtmlをご覧くださ い。 Microsoft, Windows, Windows Server, .NET Framework, .NET, .NET Coreは、Microsoft Corporationの商標または登録商標です。 34