「ここにきて情報過多の問題に解決の兆しが見えてきている」と、米Gartnerの副社長ジェイミー・ポプキン氏は語る。「情報を処理して深いレベルで理解できれば、コンテンツの意味を把握して推論を行うことができる。われわれはWatsonのおかげで、莫大な量のコンテンツを高速に処理し、持っている全ての情報を直接的または間接的に活用して、行動に結び付けることができる段階に達しつつある」

　他の大手IT企業も、膨大な情報のアクセスと使い勝手を良くするためのツールや技術に取り組んでいる。例えば、米Googleの「Google Now」や米Appleの「Siri」のような仮想パーソナルアシスタントは、ユーザーの個人的な好みを学習し、その行動や振る舞いを予測することで、ユーザーによるコンテンツの扱い方を根本的に変えつつある。

　だが、IBMのWatsonがこれらと違うところは、高度な専門知識や学習能力の形成に関する深い洞察の獲得に重点が置かれていることだ。言い換えれば、Watsonはコンテンツ中心型であるのに対し、他の技術はパーソナルな支援にフォーカスしている。

フルスピードで前進

　IBMは、Watsonが持つビジネスを変革する力に大きな可能性を見いだしている。今後数年間に10億ドルを超える投資を行い、2000人以上の社員を専任させることで、Watsonベースのサービスの市場投入を進める計画だ。また、IBMの研究の取り組みは、全体の3分の1をWatsonが占めるようになっている。

　こうした投資の一部が既に実を結び始め、Watsonの効率が一段と向上している。例えば、最新の実装は、クイズ番組「Jeopardy!」で披露されたバージョンよりも24倍高速な一方、必要なハードウェアはJeopardy!バージョンの10％にとどまる。

　開発者や企業にWatsonの技術を提供する取り組みの一環として、IBMは3つの新サービスを発表している。内訳は「IBM Watson Discovery Advisor」「IBM Watson Analytics」「IBM Watson Explorer」だ。IBM Watson Discovery Advisorは、研究者が結論を導き出すのにかかる時間の短縮を支援する。IBM Watson Analyticsは、ユーザーがデータベースの定量データとテキストの定性データを基に、最適な答えを探し出すことを可能にする。IBM Watson Explorerは、企業の情報の包括的なビューを提供する。

　Watson技術の早期導入企業には以下の4社が含まれている。

1. 米Fluid：小売企業における顧客とのつながりの強化と顧客獲得の促進に向けて、Watsonを利用してオンラインショッピング体験の向上に取り組んでいる。
2. 米MD Buyline：Watsonを利用して、医療機器・備品の調達改善を支援している。
3. 米Welltok：報奨を含むパーソナライズされた健康促進プランを生成するWatsonアプリを開発している。
4. 米Healthline：消費者がインターネット上の幅広い各種の健康関連情報を調べ、科学的証拠とデマの可能性がある情報を適切に見分けるためにWatsonを利用している。

「コグニティブコンピューティング」とは何か

　「Watsonは『Jeopardy!』で、それまでわれわれがコンピュータの挙動としては見たことがなかったことをやってみせた。それは、人間の言語による複雑な質問をさばくことだ」と、IBM Watson Groupの副社長、スティーブ・ゴールド氏は語る。言い換えれば、Watsonは、膨大な情報を読んで理解する能力を披露した。Watsonは「Jeopardy!」で、3秒もかからずに3億ページ分以上のテキストを分析し、答えを導き出すことができた。

　Watsonは、HTML、PDF、Microsoft Wordフォーマットやテキストベースのコンテンツで提供される非構造化情報を理解できる。さまざまな結果になる可能性を踏まえた仮説を立てることもできる。さらに、経験に基づいて学習したり、推論を調整したりすることも可能だ。

　しかし、Watsonには限界もある。本稿執筆時点で、Watsonは英語しか理解しない。画像や動画も理解しない。独自のアイデアを生み出すこともできない（今のところは）。

　しかしWatsonは、コンテンツと文脈の理解に優れている。「従来の検索では、システム側は検索結果を返す際、なぜそれを返すのかは知らない。例えば、電球を選ぶといった特定のタスクであれば従来の検索でもうまくいく」とゴールド氏は語り、こう付け加える。「しかし、情報を探索して答えを得たい場合は、従来の検索は使い物にならない」

　Watson技術は、新しい情報が入ると、その情報を学習することができる。この能力は、論理回路で構築され、構造化データを扱うルールに従って設計されている従来のコンピューティングで提供されるものとは異なっている。「一例を挙げれば、医師が学術論文の最新動向についていくのは、物理的に不可能だ」とゴールド氏。「だが、Watsonに新しい情報や成果を継続的に学習させていけばよい」

　Watsonは多くの検索技術とは異なり、答えを見つけるプロセスを簡素化するためのインデックスを作成しない。代わりに、質問を受けるたびに巨大なテキストデータベースで検索を行う。このアプローチは、蓄積された知識の変更が、新しい答えに反映されることを保証する。また、答えを探し出すために患者の情報などの機密データを分析する際には、同時に対象データのガバナンスとプライバシーに関わる要件も順守できる。

なぜ、コグニティブクラウドなのか

　Watson技術は、企業データセンター内の数台のラックに設置できる可能性がある。しかし、IBMは幾つかの理由から、この技術をクラウドで提供することに注力することを決めたと、ゴールド氏は語る。1つには、そうすることでWatson技術が幅広いアプリケーションからアクセスしやすくなるからだ。「われわれは、利用者がハードウェア要件を考えずに済むようにしたかった」（ゴールド氏）

　またクラウドは、新しいアプリケーションの規模や適用範囲の改善、市場投入までの所要時間の短縮に役立つ。さらに、特定のニッチ分野や医療などの垂直産業におけるさまざまな使い方から得られる情報のクラウドソーシングを利用するのにも役立つ。Watsonがそれぞれ独立したシステムで実行されれば、各インスタンスが個別に学習することになる。それぞれのインスタンスをコグニティブクラウドに集約すれば、サービス全体が集合学習の恩恵を受けられる。

　IBMは、さまざまな業種をターゲットとするさまざまなWatsonインスタンスを運用する計画だ。例えば、医療向けWatsonインスタンスには、銀行向けWatsonインスタンスから提供されるさまざまな情報も学習させている。

　IBMは、Watsonサービスを広範な開発コミュニティーに提供することが、幅広いアプリケーションの登場につながると期待している。「開発者は概して、コグニティブ機能を使ってやりたいことを思い付く。問題に着目し、それに対応した製品やサービスを構想するわけだ」とゴールド氏は説明する。「IBMはそのための後押しとして、開発者がWatsonの機能を理解する手助けをしていく。また、開発者がコンテンツをアップロードして、そのデータをすぐに操作できるサンドボックスも提供する。開発者はアプリを作り、コグニティブ技術の要素はそのアプリの機能になる」

気になる、次のステップ

　Watsonは、自然言語を使って大量のテキストと構造化データを理解しようという流れを大きく前進させる。Gartnerのポプキン氏は、この基本的な技術は今後、さまざまに改良される可能性があると考えている。

　例えば、各種の方言を話す人向けの音声認識や双方向対話の機能は、強化の余地がある。さまざまな言語での情報処理の問題も解決する必要がある。また、開発者は、画像や動画内の情報を理解するために、さまざまなコンテンツタイプを処理する必要性にも対処しなければならない。「IBMやGoogle、Appleは、こうした要件の一部を理解している。それらの多くに取り組んでいくだろう」とポプキン氏は指摘する。

　課題は他にもある。企業の機密データとオープンな、あるいは公開データを組み合わせて使用する場合への対応がその1つだ。また、情報のガバナンスとセキュリティが企業の情報アーキテクチャのより重要な側面になった場合への対応も重要だ。

　企業は5年以内に、モバイルデバイスに自然言語で質問し、直接的な答えを得ること、つまり、行動に直結する回答を得たり、回答から双方向の対話を経て行動のきっかけをつかんだりすることができるようになるだろうと、ポプキン氏は語る。「コグニティブコンピューティングは、人々がインテリジェントマシンとやりとりしようとするときに、広く利用されるようになるだろう」