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公開：2024-06-24

IBM Watson Explorerとは？意味をわかりやすく簡単に解説

text: XEXEQ編集部

IBM Watson Explorerとは

IBM Watson Explorerは膨大な非構造化データから価値ある情報を抽出し、ビジネスに活用するためのコグニティブ検索および分析プラットフォームです。同プラットフォームは自然言語処理や機械学習といったコグニティブ技術を駆使することで、非構造化データからインサイトを導き出します。

IBM Watson Explorerの特徴は非構造化データを自動的に分類・抽出する機能を持っている点にあります。例えば、顧客からの問い合わせメールやSNS上の口コミといったテキストデータから、顧客の感情や要望などを自動的に分析できます。

また、IBM Watson Explorerは構造化データとも統合できるのが強みです。非構造化データと構造化データを組み合わせることで、より深い分析が可能になります。

IBM Watson Explorerを導入することで、企業はこれまで活用できていなかった非構造化データを分析に取り入れられるようになります。その結果、顧客理解の深化やビジネス課題の解決につなげることができるのです。

以上のように、IBM Watson Explorerは非構造化データの分析を通じて、ビジネスの意思決定を支援するプラットフォームといえるでしょう。企業のデジタルトランスフォーメーションを加速する上で、欠かせないソリューションの一つと言えます。

IBM Watson Explorerがもたらすビジネス上のメリット

「IBM Watson Explorerがもたらすビジネス上のメリット」に関して、以下3つを簡単に解説していきます。

• 顧客理解の深化による収益拡大
• 業務効率化による生産性の向上
• 新たなビジネスチャンスの創出

顧客理解の深化による収益拡大

IBM Watson Explorerを活用することで、顧客の声をより深く理解できるようになります。例えば、コールセンターに寄せられる問い合わせ内容や、SNS上の口コミを分析することで、顧客のニーズや不満点を把握できます。

このような顧客理解を深めることで、顧客のニーズに合った商品・サービスを提供できるようになります。結果として、顧客満足度の向上や収益拡大につなげることが可能です。

さらに、顧客セグメンテーションにも活用できます。顧客の属性や行動履歴などのデータと組み合わせることで、マーケティング施策の最適化を図れるでしょう。

業務効率化による生産性の向上

IBM Watson Explorerは業務効率化にも貢献します。例えば、契約書や報告書といった社内文書を自動的に分類・抽出することで、必要な情報を素早く見つけ出せます。

また、FAQ作成にも活用できます。過去の問い合わせ内容を分析することで、よくある質問を自動的に抽出できるのです。これにより、問い合わせ対応にかかる時間を大幅に削減できるでしょう。

加えて、社内の情報共有にも役立ちます。これまでバラバラに管理されていた情報を一元化することで、社員の情報アクセス性が向上します。結果として、業務の生産性アップにつながるのです。

新たなビジネスチャンスの創出

IBM Watson Explorerは新たなビジネスチャンスの創出にも一役買います。同プラットフォームを活用することで、これまで見過ごされていた市場ニーズを発見できる可能性があります。

例えば、特許情報や研究論文などを分析することで、新たな技術トレンドを把握できます。こうした情報をもとに、新商品・新サービスの開発につなげることができるのです。

また、外部データとの連携も可能です。例えば、天気や株価などの外部データと自社データを組み合わせることで、新たなビジネスインサイトを得られる可能性があるでしょう。

IBM Watson Explorerの導入事例

「IBM Watson Explorerの導入事例」に関して、以下3つを簡単に解説していきます。

• 金融機関におけるリスク管理への活用
• 製造業におけるカスタマーサポートの強化
• 医療機関における診断支援への活用

金融機関におけるリスク管理への活用

ある大手金融機関ではIBM Watson Explorerを活用してリスク管理を強化しています。同社では膨大な量の市場レポートやニュース記事を解析することで、市場動向を素早くキャッチアップしています。

また、取引先企業の財務情報なども分析に取り入れています。これにより、取引先のリスクを早期に検知し、適切な対策を講じられるようになったとのことです。

加えて、不正取引の検知にも役立てています。膨大な取引データから不正なパターンを見つけ出すことで、不正リスクの低減につなげています。

製造業におけるカスタマーサポートの強化

ある大手電機メーカーではIBM Watson Explorerを活用してカスタマーサポートを強化しています。同社ではコールセンターに寄せられる問い合わせ内容を分析することで、製品の改善ポイントを見出しています。

また、マニュアルやFAQの最適化にも役立てています。よくある質問を自動的に抽出し、マニュアルやFAQに反映させることで、問い合わせ対応の効率化を図っているのです。

さらに、ソーシャルメディア上の口コミ分析も行っています。製品に対する評価や要望を把握することで、カスタマーサポートの品質向上につなげています。

医療機関における診断支援への活用

ある大学病院ではIBM Watson Explorerを活用して診断支援を行っています。同病院では医学論文や臨床試験のデータを解析することで、最新の医学知見を診断に役立てています。

また、患者の診療記録も分析に取り入れています。過去の症例と照らし合わせることで、より確度の高い診断が可能になっているとのことです。

さらに、画像診断にも活用しています。X線やCT、MRIといった医用画像を解析することで、診断の精度向上や業務効率化につなげています。

IBM Watson Explorerの技術的特徴

「IBM Watson Explorerの技術的特徴」に関して、以下3つを簡単に解説していきます。

• 自然言語処理による非構造化データの分析
• 機械学習による分析精度の向上
• ナレッジグラフによる関連性の可視化

自然言語処理による非構造化データの分析

IBM Watson Explorerの中核をなすのが、自然言語処理技術です。非構造化データに含まれる言葉の意味や文脈を理解し、価値ある情報を抽出します。

例えば、同義語や関連語の処理が可能です。「問題」と「課題」が同じ意味で使われているケースでも、適切に認識できます。また、文脈に応じて、言葉の意味を使い分けることもできるのです。

自然言語処理には形態素解析や構文解析、意味解析といった技術が用いられています。これらの技術により、非構造化データから価値ある情報を引き出すことが可能になっているのです。

機械学習による分析精度の向上

IBM Watson Explorerには機械学習の仕組みも組み込まれています。分析を重ねるごとに、アルゴリズムが自動的に最適化されていきます。

例えば、教師あり学習を活用したテキスト分類が可能です。あらかじめ正解データを用意しておくことで、分類精度を高められます。また、教師なし学習による文書クラスタリングも可能となっています。

ディープラーニングにも対応しています。ニューラルネットワークを用いることで、より複雑なパターンを見出せるようになります。こうした機械学習の活用により、分析の精度を継続的に高めているのです。

ナレッジグラフによる関連性の可視化

IBM Watson Explorerではナレッジグラフによって情報の関連性を可視化できます。ナレッジグラフは情報をノードとエッジで表現したグラフ構造のことを指します。

例えば、人物や組織、場所などをノードとして定義し、それらの関係性をエッジで結ぶことができます。これにより、情報がどのようにつながっているかを一目で把握できるのです。

ナレッジグラフを活用することで、単なるキーワード検索では見落としがちな関連情報も発見しやすくなります。情報をつなげて分析することで、新たな知見を得られる可能性が広がるでしょう。

参考サイト

1. IBM. https://www.ibm.com/jp-ja

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