Watson Discovery

概要

Watson Discoveryは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。

• 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

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