概要

大量のデータを検索するとともに、データからパターンや傾向を読み取り、適切な意思決定を支援 します。主な機能として、文書取込(クローラ)機能、エンリッチ機能、クエリ機能の3つがあります。また、Watson Knowledge Studioとの連携により特定の業界や企業特有の言葉や言い回しについても教え込み、より賢くお客様の業務を支援することが可能となります。


主な機能

  • 文書取込機能(クローラ) (Crawler)
    次の3つの方法で行うことが可能です。
    1. 管理UIからの取り込み 
    管理UIに文書をドラッグ&ドロップすることで取り込みます。PDF/WORD/HTML/JSONの形式をサポートしています。
    2. APIからの取り込み
    API経由で文書を取り込むことも可能です。この場合もPDF/WORD/HTM /JSONの形式をサポートしています。
    3. クローラからの取り込み
    Javaで稼働する外部プログラムとしてのクローラがあり、テキストファイル、HTML、DBデータなどを取り込むことが可能です。
  • エンリッチ機能 (Enrich)
    テキスト情報をDiscovery上に登録する際、内部でNLU(Natural Language Understanding)を呼出し、その結果をメタ情報の一つとして本文テキストと同時にDiscoveryのINDEX上に保存する機能です。Queryにより検索時には本文だけでなく、エンリッチされたメタ情報を検索条件として使えるので、通常の検索エンジンと比較してはるかに高度な検索が可能となります。
  • クエリー機能 (Query)
    ユースケースに応じて様々な種類のクエリーをDiscoveryに対して発行することができます。REST APIにて直接クエリーを発行することに加え、GUIベースのDiscovery 管理ツールから視覚的にクエリーを作成・発行することも可能です。今後も新たな機能が追加される予定ですが、現時点の主な機能として以下のようなものがあります。
    • 自然文検索 (Natural Language Query)
      従来のキーワードによる検索に加え自然文での検索も可能です。これにより例えばチャットボットなどのAIによる自動応答の仕組みの背後のナレッジとして活用する連携も容易に実現できます。
    • 関連性学習 (Relevancy Training)
      質問と回答候補の関連性を学習させることにより、ユースケースや業務領域に特化した最適なランキングモデルに育てて行くことが可能です。
    • Discovery クエリー
      エンリッチされたメタ情報を活用し、検索結果のフィルターや集計を行うことができます。これにより例えば日々の大量のニュース記事を時系列に見た時の傾向分析や異常検知を行うようなアプリケーションの開発が可能となります。

適用領域の例

  • 営業支援:顧客理解、Cross/Upsell、商品知識
  • 研究開発:商品企画、新製品テスト、新素材開発
  • 製造品質:フィールドデータ、不具合早期対応
  • 経営:企業分析・投資
  • その他:セキュリティ対策
  • マーケティング:VoC/トレンド、ブランド管理
  • 顧客サポート:商品照会、保守サービス
  • 調達購買:取引先調査、ニュース
  • 法務・知財:法規制遵守、特許分析

ユーザーからの入力:

  • HTML/WORD/PDF/JSONなどに対応

サービスからの出力:

  • JSON形式の分析結果

デモを試す

1)まずは デモサイト (英語) を使用してみましょう。ディスカバリーニュースというコレクションにて、検索結果を表示します。

 

2)"What company are you interested in? " (右図の赤囲み部分)に、情報を確認したい企業名を英語で入力してください。

 ※ 図はクリック/タップで拡大します

3)検索対象の企業に関する2ヶ月以内の記事から、以下の情報を抽出して表示します。

  • 同じ記事に出てきているトピック、会社、人のうち頻度の高いもの
  • 最新トピック
  • 時系列に見た評判分析
  • サイト別の評判分析

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活用例

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