IBM Data Science Experience and Watson Machine Learning 20170429

Data Science Experience and
Watson Machine Learning
2017年 4月 29日
IBM コンサルティング・アーキテクト
平山毅

© 2017 IBM Corporation
自己紹介名前︓平⼭毅（ひらやまつよし）
2016年2月 IBM入社
クラウド事業本部コンサルティングアーキテクト
前職︓Amazon Web Services
Tokyo Stock Exchange
Nomura Research Institute
東京理科⼤学卒で計算機科学、統計学、電子商取引の研究
早稲⽥⼤学⼤学院で⾦融⼯学、ブロックチェーンの研究
Twitter : t3hirayama
Facebook : tsuyoshi.Hirayama
Slideshare︓tsuyoshi.hirayama
【直近記事】
WIRED︓Innovation Insights
ZDnet : Bluemixの歩き方
【執筆著書】

Watson Summit 2017 無事終了
⼤盛況でした。ありがとうございました︕

コグニティブアプリケーションを支援するBluemix
クラウドネイティブ
アプリケーション
API提供 API提供
コグニティブ
アプリチェーンコード

IBM Watson の最新方向性
AI
Building blocks for
developers
Visual
Recognition
API
Conversation
API
DiscoveryAPI
Speech
API Compare/
Comply
API
IoT
API
DLaaS
API
NLU
API
Tone
Analyzer
API
NLC
API
Personality
Insight
API
Knowledge
Query
API
Cloud
A highly scalable, security
enabled foundation
Developer Services – IAM, Billing, Logging, Monitoring, + more
Firewall/
Reverse Proxy
Object Storage DNS
Dedicated
Machines
Virtual
Machines
Networking File Storage
Watson
Oncology
Watson Cyber
Security
Weather
GBS/GTS Ind.
Solutions
Watson
Virtual Agent
Watson
Explore &
Discover
IBM Risk
& Compliance
Asset Mgmt.
(Maximo)
+more
Cleanse Enrich StoreCrawl
Data
Tools to prepare data
for cognitive
Applications
Finished products for
clients
AI +αとして、 AIを使ったApplications, AIの学習データの元になるDataLake に⼒を入れ始めています。

最新のBluemix上で使えるWatson一覧
Alchemy APIの統合が完了

豊富なWatsonのエンタープライズ事例
三菱東京UFJ銀⾏
投資信託アドバイス
JAL
赤ちゃん同伴のハワイ旅
⾏の不安を解消
ネスレ・ジャパン
お客様サポート

Watson 医療系の代表事例︓東京⼤学様

Facebook、Amazon、Google、IBM、
MicrosoftがAIで歴史的な提携を発表
https://www.partnershiponai.org/
10
2016年9月、人⼯知能の普及とベストプラクティスを共有する非営利団体「Partnership on AI」を設⽴。AIの倫理
や公平性、プライバシー、透明性などを共同で研究し、その成果を公表することを目的とする。
Microsoft IBM Facebook Google

クラウド技術内部にWatsonの活用開始
CyberSecurity Object Storage Class
Orchestration,
Infrastrucuture as Code

コグニティブへのロードマップ
診断
「なぜそれが
起きたか︖」
を調べるため
のアナリティ
クスとレポー
ト
予測
「何が起こり
うるか︖」・・・
結果を予測
し時には防ぐ
ためのアナリ
ティクス
コグニティブ
「自分がすべ
き⾏動とその
理由は何か」
・・・学習する
ためのアナリ
ティクス
コグニティブ
相互作用
互いに相互
作用する機
械、装置、人
間・・・「⾏動
は自動化さ
れる」
アナリティクス(SparkとかSPSSとか重要) ⇒ コグニティブ

Watson の基本的なロジック＝機械学習
1.必要なサービスを作成
2.Inputデータを準備
3.質問データをWatsonに
4.回答データをDatabaseに
5.アプリを配置
Watson API Database
実行環境
.csv .json
データ
使ってみたいな
どこで使えるの︖ ｝ where_can_use ｝ Bluemixだよ
質問分類回答
機械学習アルゴリズム

コグニティブシステムへのアプローチ
お手伝い報告洗濯・掃除・料理 etc
100円 300円
DO
本日、PM３︓０
０に太郎ちゃん
からお掃除完了
の報告がありま
した。
承認しま
す。
LINEで振込を承認
IBM FinTech共通APIで⼝座振替を実⾏
Speech To
Text
Watson NLC
（学習済み）
Cloudant
NoSQL DB
Line Bot API
Node-RED
Node-RED IBM FinTech
API
アイデアシステム構成
Garage Method
BlueHub

Garage Method ⇒ OpenToolchain
コグニティブ
アプリケーション OpenToolchain

IBM Watson Data Platform
データソー
ス
データソー
ス
Store
（蓄積）
Store
（蓄積）
プラット
フォーム
プラット
フォーム
Analytics
ツール
Analytics
ツール
Watson Data Platform
IBM クラウドSoRApp/Service 動画画像 IoT
DB2 dashDB dashDB Local Cloudant BigInsights Bluemix
Bluemix Data Connect Watson Analytics Data Science ExperienceCognos Analytics
on CLoud
SPSS Bluemix
データ・エンジニアビジネス・アナリストデータ・サイエンティストアプリ開発者
マルチ
データソース
マルチ
分析ツール

IBM Watson Data Platform の構成要素
Salesforce
Google
Analytics
Census
ACS
Open Data
Data
Connect
Lift
DB2
Oracleなど
Swift Obj
AWS S3
HDFS
Twitter
Financial
Shipping
Kafka
IBM Streams
Spark
common data, pipelines and projects
Data Lake (Data Store)
Object Store ComposeCloudantdashDB BigInsights
Data Lake (Data Store)
Data Flow
(Canvas)
デプロイスケジューラー
Streams
API
分析
Predictive | Entity | Text | ...
機械学習
監査
セキュリティ/アクセス制御
マスタデータ
来歴
ガバナンス
オープン
メタデータ
カタログ検索
ポリシー制御
収集
加⼯
ビジネスアナリストアプリ開発者データエンジニア
探す - Find 共有 - Share 共創 - Collaborate
Connectors
API
アプリ
クラウド
オンプレ
パブリック
外部データ
ストリーム
情報
提供
Data Science
Experience
Watson
Machine Learning
データ・サイエンティスト
開発者分析者

Data Science Experice
・Notebookを中心インターフェイスにしたマネージドサービスでオブジェクトストレージからデータ読み込みが可能。
Bluemixで作成した
Notebooksや
Data Assets
が利用可能

Bluemixとのマッピング
Infrastucture
既存のBluemixの
組織とスペースを
マッピングするだけ

Data Science Experience による融合効果
Jupyterノートブック Watson ML
Rstudio/Shiny SPSS / CPLEX

差別になるデータセットの比較もできる

AIのチューニングのポイント
モデル + 学習データ（が大きな要素）
⇒ 精度があがれば予想ができる

Watson Machine Learning = 予想分析
= SPSS or Spark + Watson Machine Learning をAPI化
従来は
Predictive Analysis
と呼んでいたサービス

・SPSSモデル、Sparkモデルも取り込めるIBM版機械学習サービス
・Bluemixからも使えるが、Data Science Experienceからの利用も可能予定。
↓Watsonではなく、、Analyticsの分類にあります
分析モデルを
ここに入れます。

顧客予想分析の例

⾦融予想分析の例

薬剤分析の例
モデルをこの中に
突っ込むだけで使える

for Spark

Data Science Experience と
は、AIをアプリケーション＆API
視点で使えるサービス群です。
まとめ

IBMはハードウェアまでAI対応
Computing Network Storage/Security
Enterprise strong
Data first
Cognitive at the core
PowerAI
あわせて、IBMはハードウェアそのものをAIに最適化し、
クラウドコンピューティングで提供することにも
取り込んでいます。

Thank you
ご清聴ありがとうございました。

この資料に含まれる情報は可能な限り正確を期しておりますが、日本アイ・ビー・エム株式会社の正式なレビューを受けておらず、当資料に記載
された内容に関して日本アイ・ビー・エムは何ら保証するものではありません。
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報提供の目的のみで提供されており、いかなる参加者に対しても法律的またはその他の指導や助言を意図したものではなく、またそのような結
果を生むものでもありません。本講演資料に含まれている情報については、完全性と正確性を期するよう努力しましたが、「現状のまま」提供さ
れ、明示または暗示にかかわらずいかなる保証も伴わないものとします。本講演資料またはその他の資料の使用によって、あるいはその他の
関連によって、いかなる損害が生じた場合も、IBMは責任を負わないものとします。本講演資料に含まれている内容は、IBMまたはそのサプライ
ヤーやライセンス交付者からいかなる保証または表明を引きだすことを意図したものでも、IBM ソフトウェアの使用を規定する適用ライセンス契
約の条項を変更することを意図したものでもなく、またそのような結果を生むものでもありません。
本講演資料でIBM製品、プログラム、またはサービスに言及していても、IBMが営業活動を行っているすべての国でそれらが使用可能であること
を暗示するものではありません。本講演資料で言及している製品リリース日付や製品機能は、市場機会またはその他の要因に基づいてIBM独
自の決定権をもっていつでも変更できるものとし、いかなる方法においても将来の製品または機能が使用可能になると確約することを意図したも
のではありません。本講演資料に含まれている内容は、参加者が開始する活動によって特定の販売、売上高の向上、またはその他の結果が生
じると述べる、または暗示することを意図したものでも、またそのような結果を生むものでもありません。パフォーマンスは、管理された環境にお
いて標準的なIBMベンチマークを使用した測定と予測に基づいています。ユーザーが経験する実際のスループットやパフォーマンスは、ユー
ザーのジョブ・ストリームにおけるマルチプログラミングの量、入出力構成、ストレージ構成、および処理されるワークロードなどの考慮事項を含
む、数多くの要因に応じて変化します。したがって、個々のユーザーがここで述べられているものと同様の結果を得られると確約するものではあ
りません。
記述されているすべてのお客様事例は、それらのお客様がどのようにIBM製品を使用したか、またそれらのお客様が達成した結果の実例として
示されたものです。実際の環境コストおよびパフォーマンス特性は、お客様ごとに異なる場合があります。
IBM, IBM ロゴ、ibm.com, は、世界の多くの国で登録されたInternational Business Machines Corporationの商標です。
他の製品名およびサービス名等は、それぞれIBMまたは各社の商標である場合があります。
現時点での IBM の商標リストについては、www.ibm.com/legal/copytrade.shtmlをご覧ください。

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