人工知能テクノロジーを活用したインテリジェント・サーチにより、データ・サイロを解消し、お客様や従業員が必要な情報を迅速かつ容易に見つけられるようにします。 エンド・ユーザーは、インテリジェント・サーチを利用して、データベース、文書管理システム、デジタル・コンテンツ、Webページ、紙媒体など、形式を問わず、どこにいても(社内外を問わず)、データ・セットから情報を抽出することができます。 インテリジェント・サーチやエンタープライズ・サーチは、自然言語検索、AI検索(AIを活用した検索)、およびコグニティブ検索と同義です。
企業の情報検索システムは、公共のインターネットよりもずっと前から存在していました。 マルチユーザー・メインフレーム・コンピュータ・システムを導入したことによる初期のメリットの1つは、大規模なドキュメント・リポジトリー内のテキスト文字列と完全に一致するものを見つけられるようになったことが挙げられ、これにより情報発見が容易になりました。
デスクトップ・コンピューティングや企業イントラネットの普及に伴い、IBM Storage and Information Retrieval System(STAIRS)やローカル 検索ツール のFAST(後に Microsoft社が買収)などの商用 エンタープライズ・サーチ ソリューションが、エンタープライズ・コンピューティングの主流となりました。
しかし、Google(およびその前進であるAltaVista)に代表される、無料でパブリック・アクセスが可能なWeb 検索エンジンの台頭と普及により、情報検索、コンテンツの発見、および エンタープライズ・ サーチ・ プラットフォームに対するユーザーの期待は一変しました。
エンタープライズ ・サーチ・ ツール が検索すべきデータの量と種類が急速に増加している中で、検索結果が得られるまでのスピードは、 コグニティブ・サーチ ・アルゴリズム の性能を示す重要な指標となっています。 今日の インテリジェント・サーチ ・ソリューションは、ビッグデータのワークロードのパフォーマンス要求に対応できるアーキテクチャー上に構築する必要があります。 API駆動型の統合や 自動化 の機能を備えたクラウド・インフラストラクチャーは、必要なスケーラビリティを備えているため、通常このタスクに最も適しています。
「新製品の出荷が遅れているのはなぜか」や「先週報告された顧客の課題は何か」など、企業に特化した答えを探すために、企業は、Googleやその他の従来の検索エンジンを使うことはできません。インテリジェント・サーチは、検索エンジンやWeb検索(Bing、Google Search、またはAskJeevesなど)とは異なり、企業に特化した情報や回答を導き出します。
人工知能により、インテリジェント・サーチは強化され、ツールは以下の機能を備えています。
インテリジェント・サーチでは、自然言語クエリー内の用語と、インデックスされた情報内のコンテンツを比較します。
企業は、非構造化形式および構造化形式で、複数のソースにわたる文書やデータを保存しています。 従業員が情報を探すのに費やす時間は、平均して1日3時間です。
企業の非構造化データから洞察や答えを見出すことは簡単であるべきです。 お客様のビジネスも、インテリジェント・サーチを利用したデータ駆動型になる時代が到来しました。
IBM Watson Discoveryは、受賞歴に輝くAIを搭載した検索テクノロジーです。データのサイロ化を解消し、エンタープライズ・データ内に埋もれている情報を取得します。
NLPは、お客様のビジネス分野の言語を話すAIです。 IBM Watson Discoveryを使用して、3年間で383%のROIを実現するソリューションを構築します。
IBM Cloud Pak for Dataは、オープンで拡張可能なデータ・プラットフォームで、データ・ファブリックを提供し、任意のクラウド上ですべてのデータを、AIおよび分析用に使用できるようにします。