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2020年、2つのForrester Wave™レポートでIBMをAIテキスト分析のリーダーと評価

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2020年第2四半期、うれしい発表がありました。2つのForresterレポートでIBMのWatson Discoveryが「リーダー」に選ばれました。

他のベンダーとの比較で、Watson Discoveryは「2020年第2四半期Forrester Wave™: AIベースのテキスト分析プラットフォーム (Document-Focused) (英語、要登録)」および「2020年第2四半期Forrester Wave™: AIベースのテキスト分析プラットフォーム (People-Focused) (英語、要登録)」の両方のレポートで、戦略および市場プレゼンスにおいて最高スコアを獲得しました。

「現在の技術: 2020年第1四半期AIベースのテキスト分析プラットフォーム」で、Forresterは、AIベースのテキスト分析プラットフォームとは、半構造化および非構造化テキスト・データ・ソースをマイニングして構造化情報 (キーワード、概念、エンティティー、トピック、センチメント、感情、意図など) を抽出し、相関、トレンド、外れ値、パターン、異常の検出結果を分析する機械学習および役割ベースの分析テクノロジーであると定義しました。

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IBM Watson Discovery: テキスト分析のリーダー

Watson Discoveryは、IBMのAIベースのテキスト分析およびエンタープライズ・サーチのプラットフォームです。過去数年にわたるアナリスト・レポートを読んだ方なら、Watson DiscoveryがForresterのこの2つの最新レポートにおけるリーダーシップに位置付けられたのも特異なことではないことがおわかりでしょう。次々と報告されるアナリスト企業のレポートで、Watson Discoveryがリーダーとして認められている理由は次のとおりです。

  • AIがエクスペリエンスの隅々まで浸透する。AIは、データ収集、強化、訓練、照会など、Watson Discoveryによるデータ処理のすべての段階で適用され、管理者とエンドユーザーのエクスペリエンスを向上させます。
  • お客様の分野の言語に素早く適応。すぐに使える訓練ツールで既存のAIモデルを迅速に拡張し、お客様の分野の微妙なニュアンスを伴う言語に対して最も正確な答を提供します。
  • 複雑な文書の視覚構造を学習。Watson DiscoveryのAIは、人間のように複雑な文書構造を視覚的に理解するため、NLPの有効性と答を探し出す能力が劇的に向上します。
  • 技術が専門ではない管理者にも適したユーザビリティー。大半の競合他社の製品とは異なり、Watson Discoveryは基幹業務ユーザー向けにゼロから設計されています。高度なAIを利用するために技術的なスキルが不要なため、お客様の価値実現までの時間が劇的に短縮されます。

Watson Discoveryは競争上の優位性をどのように維持しているのか

アナリスト、企業、ユーザーの目から見て、Watson Discoveryの何がリーダーとしての地位を維持する要因でしょうか。手掛かりとして半ば公然となっている秘密をお教えしましょう。IBMは2019年の研究、開発、エンジニアリングに (英語)59億9,000万ドルを費やしました。IBMは2019年に9,262件の米国特許を取得し、米国企業の中でもこれまでで最も多い授与数となりました。特許でリーダーシップをとったのは今年で27年連続です。イノベーションがIBMとWatson Discoveryの競争力を高める動力源です。

2019年初頭以来、15を超える新たなAIイノベーションをWatson Discoveryに導入してきました。これらの新しいイノベーションは、世界中のIBM Researchのラボから直接Watson Discoveryに入れられます。これには、複雑な文書を視覚的に理解する機能 (英語)表から答えを見つける機能動的なファセット型ガイダンス機能よくある質問の抽出機能、その他多くの機能が含まれています。

文書理解のレポートを読む (英語、要登録)

新しいイノベーションと言えば、2020年3月に、IBM Researchの Project Debater (英語)が提供する主要な自然言語処理(NLP)機能の初の商品化を発表しました。複雑なトピックについて人間のように討論できる唯一のAIシステムです。今年後半には、Project Debaterからの新機能をWatson Discoveryに追加する予定です。高度なトピックのクラスター化により、お客様が顧客のフィードバックから洞察を見つけるのがいっそう簡単になります。新しい分類テクノロジーにより、お客様はビジネス文書(購買契約など)に記載の条項を分類するAIモデルを作成できます。言語生成テクノロジーにより、各種データ・ソースの要約が作成されます。

シグナルを洞察に変える: Watson Discoveryはどのようにしてカスタマー・エクスペリエンスを向上させるのか

Watson Discoveryはさまざまなユースケースや業界に適用されることが多く、中には研究開発の専門家支援のユースケース(Woodsideなど)、法務チームによる高品質の訴訟処理のドラフト作成支援(LegalMation (英語)など)、さらにはESPNファンタジー・フットボール (英語)でのプレイヤーへのアドバイスやグラミー賞での洞察の提供 (英語)などもあります。しかし、Watson Discoveryを適用しているお客様に一貫して多く見られるのは、カスタマー・ケアに関連する3つの主要なユースケースです。

  • カスタマー・セルフサービス。2020年現在、すべての顧客とのやり取りの85%以上が人間のエージェントなしで処理されるようになっているため、カスタマー・セルフサービスを促進する魅力的な会話型プラットフォームの実装は、ほぼすべての顧客中心企業の最優先事項となっています。Watson AssistantとWatson Discoveryの統合によりすぐに使用可能な機能が豊富で、製品資料や外部WebページのFAQなど、既存のデータ・ソースからの回答をお客様と仮想アシスタントとの会話にシームレスに表示できるようになりました。
  • エージェント・アシスト。顧客の照会を解決するとき、顧客対応スタッフ(以下エージェント)は回答を見つけるまでの時間のほとんどを、複数のシステムや資料の検索に費やします。そのため平均処理時間が増え、顧客を苛立たせることにもなります。顧客の質問を解決するための労力が増加したことでエージェントの疲労も高まり、それが今日のコンタクト・センターの主要な問題となっています。Watson Discoveryにより、AIを活用した検索を通じて正確な関連情報が表示され、エージェントが顧客の質問に迅速に対応できるようになります。Crédit Mutuel (英語)では、Watson Discoveryによって2万人のクライアント・アドバイザーに豊富な専門知識を提供し、その結果として顧客の質問への回答速度が60%上がりました。
  • コンタクト・センターの洞察。Forresterが、Text Analyticsは今後5年以内に業界の形を変える最大の要因となるだろうと報告しているにもかかわらず、コンタクト・センターの40%はデータ分析ツールを所持していません。Watson Discoveryに付属するすぐに使用可能なエンド・ユーザー・インターフェースを活用すれば、コンタクト・センターのスーパーバイザーは顧客とのやり取りから必要な洞察を見つけて運用を最適化できます。

AIベースのテキスト分析プラットフォームだけでは解決にはならない

企業はAIベースのテキスト分析プラットフォームのタイプを選択できるオプションを提供されて、ビジネス文書を理解できる(「document-focused」)タイプか、顧客の声タイプのユースケースを実行できる(「people-focused」)タイプかを選ぶのが一般的でした。両カテゴリーのリーダーたるWatson Discoveryによって、企業のバイヤーは、両方の分野に優れた機能を発揮するIBMの単一プラットフォームを選択できるようになりました。また、両カテゴリーにまたがる他の競合他社とは異なり、Watson Discoveryは、IBMの会話型AIプラットフォームWatson Assistantとすぐに使用可能な形で統合でき、会話エクスペリエンスを促進する唯一のリーダーでもあります。

顧客の声分析のレポートを読む (英語、要登録)

ぜひご自身の目でご確認ください。こちらをクリック (英語、要登録)すると文書理解のレポートを、こちらをクリックすると顧客の声分析のレポートをご覧いただけます。

 

 

原文:IBM Named an AI Text Analytics Leader in two 2020 Forrester Wave™ Reports (https://www.ibm.com/blogs/watson/2020/06/ibm-named-an-ai-text-analytics-leader-in-two-2020-forrester-wave-reports/(英語))

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