IBM Watson Explorerを利用した コグニティブ プラットフォーム サービス Magic Insight

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  • すぐに試せる!無料体験サイト登場 2020.02.07
  • すぐに試せる!無料体験サイト登場

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Watsonテクニカルブログ

高機能なIBM Watson Explorerの使い方ポイントやヒント、スタッフが色々な事を分析してみた結果、さらにこんなこともできるといったテクニカルな情報などをご紹介しています。

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メンテナンス・障害情報

2020年02月23日 06:50 障害 対応完了 3月2日 9:14 金沢第二NDC 障害発生のご報告

お客様各位

2020年02月23日
株式会社イーネットソリューションズ

金沢第二NDC 障害発生のご報告

平素は格別のお引き立てを賜り誠にありがとうございます。
株式会社イーネットソリューションズサポートセンターでございます。

【2020年2月26日 17:00更新】
 2月23日に発生しました弊社金沢第二NDCクラウド障害に関する情報を記載します。
この度は、お客様に多大なご迷惑をおかけしましたこと深くお詫び申し上げます。
詳細は以下の通りです。

■事象
クラウド基盤で稼働中の複数のサービスにて一時サービスがご利用できない事象が発生。

■障害発生日時
2020年2月23日(日) 6:50

■対応状況
【merisisサービス】 10:06 概ねの対象にて復旧を確認
【merisisサービス】 17:00 個社別検知アラートについて復旧確認
【ActionPassportサービス】 10:00~12:00にて復旧
【SafetyLink24サービス】 10:00~15:00にて復旧
【端末認証サービス】 13:52復旧
【ITパックサービス】 15:25暫定復旧(外部からのメール受信が障害対象)
【スパムブロックサービス】15:25配送のみ暫定復旧
【スパムブロックサービス】2月24日0:30 迷惑メールフィルタ機能復旧
【arGussサービス】 影響なし
【MagicInsightサービス】 影響なし
【MI_Qradarサービス】 影響なし
【SITEFARMサービス】 影響なし
【ActiveAssetsサービス】 影響なし

■原因
クラウドサービス用ストレージシステムにおいてコントローラ部の予期せぬソフトウェアリスタートが発生。
一時的にストレージへのアクセスが行えない状態となりました。
事後調査により、このリスタートはソフトウェア不具合に起因するものであることが確認されました。
(該当設備は2系統の冗長構成ですが、2系統同時にリスタートが発生するソフトウェアの不具合がございました)

■再発防止対応
以下の日程にてストレージソフトウェアの緊急修正適応が完了しました。
本作業に伴い、お客様へのサービスへの影響は発生しておりません。

<再発防止対処メンテナンス実施日時>
2020年3月1日(日)20:00~ 3月2日(月)6:00

■2020年2月26日 17:00
本件に関する障害報告書をご登録担当者様宛てにメールにて送付させて頂きました。

■2020年2月28日 12:00
スパムブロックサービス契約者様向け障害報告書をご登録担当者様宛てにメールにて送付させて頂きました。

詳細
発生時刻 2月23日 6:50
影響サービス 上記参照
障害内容 上記参照

この度はご迷惑をおかけし誠に申し訳ございません。
本件に関するお問合わせにつきましては、弊社サポートセンターまでご連絡頂けますようお願い申し上げます。

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Magic Insightは、イーネットソリューションズがIBM Watson Explorerの持つ2つの構成要素(コンポーネント)をそれぞれASP/SaaS型で提供するサービス。
IBM Watson Explorer利用コストの壁を打ち破る、
5GB 月額10万円から企業の「知識データベース」や「統合検索ポータル」を構築できます。

教育支援サービス 分析支援サービス

そもそもWatsonとは

WatsonはIBMにおける自然言語を中心とする非構造化データをあつかうテクノロジー製品およびソリューション群の総称で、人間の意志決定を支援するコグニティブコンピューティングです。

探索発見・意思決定支援・検索探索・分析・照会応答

コグニティブとは直訳すると「認知」もしくは「認知できる」という意味で「ある事象についてコンピュータ自ら考え、学習し、自分なりの答えを導き出すシステム」のことをコグニティブコンピューティングと総称する。自然言語を理解し、学習し、相関関係を見つけては仮説を立て、記憶し、成果からまた学習することを繰り返すことで人間の意志決定を支援することができます。

IBMがWatsonで取り組んでいること

IBM Watson Explorerとは

企業内の非構造化データ(自然言語で書かれた)を扱う統合プラットフォーム。

自然言語解析をコア技術とするWatsonソリューションの基盤としての位置付けであり、あらゆる情報を全方位的に統合・検索・視覚化する探索機能(統合検索エンジン)と、自然言語処理を含めた分析・視覚化・暗黙知の発見を支援する(テキストマイニング)機能で、SNSや医療、製品開発、苦情分析など、いわゆる文章などのビックデータコンテンツを元に新しい発見を支援するためのプラットフォームです。

IBM Watson Explorerの2つのサービス

高機能テキストマイニング ACサービス(Analytical Components)

ACサービス(Analytical Components)は、非構造化データを自然言語解釈で集約・分析・視覚化することにより新たな知見やパターンを明らかにすることができます。

ACサービス(Analytical Components)の特長

構造化されたデータだけの仮説に加え、非構造化データから定性データの変化を捉えるため、より確実な仮説を得られます。

IBM Watson Explorerでは見えない傾向を発見できる

現在のIT利用による分析 Watsonを利用した分析
構造化データが主体 データ形式 構造化データ + 非構造化データ
定量データの変化 分析の基本 定量データの変化 + 定性データの変化
「いつ、何が、増えた、減った」から仮説化してビジネスに反映させることができるが、仮説が正しいか正しくないかの判断となり確実性が確認できない ビジネスでの適用 定量データ分析による「いつ、何が、増えた、減った」に関係性があるデータや事実をあらゆる角度であぶり出すことで確実性の高い仮説が可能になる

ACサービス料金はこちら

統合型検索エンジン FCサービス(Foundational Components)NEW

FCサービス(Foundational Components)は、検索する文書中からよく出る言葉を分析し、自動的に分類・タグ付けするクラスタリング機能を持つ、高機能な統合検索エンジンです。
検索対象の情報資産は、ファイルサーバー上のオフィス文書やPDF、Webコンテンツなどのファイル、リレーショナル・データベース上のデータなど幅広いリソースから情報探索が可能です。

FCサービス(Foundational Components)の特長

  1. 自然言語処理技術と高度な分類で探したい情報を迅速に表示
    クラスタリング+カテゴリー+コラボレーション
    • 検索対象の文書テキストを分析し自動タグ付けと自動分類
    • 保有されている情報資産の実態で分類
    • 事前の分類基準の準備が不要
  2. リアルタイム探索
    フェデレーション機能
    • 事前に検索(クローリング)せず対象からオンラインで検索連携
    • クラスタリングによる自動分類表示が可能
  3. 画面カスタマイズ
    Application Builder機能
    • Watson ExplorerのWeb画面レイアウト項目を目的に応じてデザイン
    • 検索ポータルとして検索スピードをアップ
    • WebSphereとともにカスタマイズ機能をご提供

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IBM Watson Explorer の活用例

IBM Watson Explorerは手元にあるデータだけでなく、インターネット上にあるSNSなど、ソーシャル情報も取り込むことが可能。多くの情報を読み込ませ、学習することでよりテキストマイニングとしての精度が上がります。

検索・分析を繰り返すことにより、自然言語解析と学習し、精度がアップします

ユースケース

介護士の業務品質向上

介護士の業務品質向上 Magic Insightはすでに、ヘルスケア事業を展開する企業にトライアルで導入されています。この企業で進められているのは、介護業務を担当する介護士の業務品質向上を目指した取り組みです。介護士は被介護者への支援計画(ケアプラン)を基に介護を行いますが、そのケアプランは介護支援専門員(ケアマネージャー)が自らの経験による知識と感覚によって作られます。完全に属人的な業務であり、違うケアマネージャーが作成すると、違うケアプランが出来上がります。そのケアプランの内容や介護記録の所見を知識データベースに蓄積し、IBM Watson Explorerによる自然言語解析とデータ分析を実施して「ある症状の被介護者によくある傾向」を発見、ケアプランを助言するといった使い方が行われています。これにより、属人性を排除した品質の高い介護業務の実現が期待されています。

コールセンターの品質向上

コールセンターの品質向上 また別の企業では、コールセンターの品質向上に役立てようとしています。コールセンターに寄せられた顧客の声に加え、ソーシャルメディアに書かれた自社製品の評判などを取り込んで分析するとともに、「こういう問い合わせには、こういう回答をする」という知識を蓄積しています。これによりコールセンターの担当者が入れ替わっても、すぐに業務を引き継げるようになります。顧客の声やソーシャルメディアの評判は、次期製品開発の検討材料として利用でき、ビジネスを広げる効果が得られるのです。

コールセンターでの活用例

企業毎に最適なAIシステムを開発する IBM Watson開発サービスはこちら

導入事例

高機能テキストマイニングが無料で試せる!

サンプルデータ登録済みなので、ご自身のPCで
実際の画面・操作をすぐにお試しいただけます。

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