コグニティブ・サービスによって変貌を遂げたアプリや企業の例、そしてコグニティブ・サービスがテクノロジーの展望をどれほど変えつつあるのか、今後のユースケースをいくつか見ていこう。

AWS、IBM、Microsoft Azureのようなクラウド大手のコグニティブ・サービスのおかげで、あらゆる規模の開発者チームが、驚異的なパワーを持つコグニティブ・サービスにアクセスできるようになった。APIを通じて提供されるこれらのサービスにより、次世代のインテリジェンスをアプリケーションに注入することが容易になります。

チャットとソーシャル・インタラクション

2015年、チャットアプリの月間アクティブユーザー数はソーシャルネットワークのそれを上回り、その差は広がり続けている。実際、メッセージングはソーシャルネットワークそのものに不可欠な機能となっている。そして、この急速な成長とともに、メッセージングアプリは、短いテキストベースのメッセージを送受信するためのシンプルなツールから、驚くような楽しい機能を誇る革新的でフル機能のエクスペリエンスへと進化してきた。そして、そのイノベーションを推進しているのがコグニティブAPIだ。

チャットボットとコグニティブ・コンピューティング

チャットボットは、AIアルゴリズムの最も初期の形態の1つである。すぐにチューリング・テストに合格する可能性は低いが、音声対応アプリケーションの自然な進化を表している。かつてはサポート・ラインに電話をかけ、買掛金支払いのために1を押していたのが、今ではあなたの意図を識別できるシステムに完全な文章で話すことができる。

あなたが知っているかどうかにかかわらず、企業が待ち時間の短縮、顧客体験の向上、人間の電話オペレーターのコストの最小化を求めているため、チャットボットの採用は爆発的に増加している。現在、チャットボットは主に単純なタスクを処理するために使用されている。基本的な要求を理解し、事前に定義されたルールに基づいて応答する。"注文はどこですか？"や "チャットボット、ムードライトを付けてください "といった質問に答える。

しかし、Watson Assistantや Amazon LexのようなAPIを使えば、自然言語のリクエストで観察されたパターンにロジックを適用できるサービスを簡単に構築できる。これらのサービスは、例えば、離陸遅延に悩む空港からの突然の電話ラッシュを観察し、フライトの再スケジュールを優先するようにオプションの順序を変更することができる。あるいは、特定の国や地域からの電話が異なる言語で行われる傾向があることを察知し、それに応じてデフォルトを変更することもできる。また、文法的なパターンを識別して、すぐにスーパーバイザーに転送するよう顧客に指示することもできる。

音声認識、音声合成、顔認識、機械学習モデルを使用したインテリジェントな会話インターフェースは、様々な目的に応じて、非常に魅力的な体験や、まるで生きているかのような会話を提供することができる。さらに良いことに、チャットボットはそれらの経験から学習する。

チャットボットは、銀行、買い物、学習の方法を変えるだろう。レコメンデーションを行い、抽象的な概念を理解し、過去の関わりに基づいて個人を知る。最終的には、人間と話しているかどうかさえわからなくなるほど、チャットボットは優秀になるでしょう。

コード例ホームオートメーションチャットボット

WatsonとPubNub ChatEngineを使えば、スマートホームを制御する人工知能を搭載したチャットボットを簡単に作ることができます。

このチュートリアルでは、テキストコマンドを受け付け、それを解析し、それに基づいてアクションを起こすチャットボットの作り方を紹介します。例えば、ユーザーが「リビングの電気をつけて」と入力すると、ボットが電気をつけます。

{

  "homeauto_intents": 
  [
    {
      "intent":"turnOFF",
      "examples":
      [
        {"text":"Put off"},
        {"text":"Switch off"},
        {"text":"Turn off"}
      ],
      "description":"Turn on intents"
    },
    {
      "intent":"turnON",
      "examples":
      [
        {"text":"Put on"},
        {"text":"Switch on"},
        {"text":"Turn on"}
      ],
      "description":"Turn off intents"
    }

自然言語処理

データサイエンスと自然言語処理（NLP）は、大量の自然言語データを有益に処理できるAIソリューションの総称である。NLPは、意味論的な観点から単語や文法を測定するだけでなく、メッセージごとの分析を通じて、ユーザーがトピックやテーマについてどのように感じているかを明らかにし、センチメントや感情を割り出すことができる。

NLPは、数分のうちに評判が決まったり決まらなかったりする時代に、ユーザーの意見を理解し、それに対応する必要のあるブランド、公人、組織にとって、大きなメリットとなる。あるブランドが製品の新しいコマーシャルを打ち出したとしよう。適切なコグニティブ・サービスを使用することで、特定のハッシュタグや製品名に関するソーシャルメディア・ストリームを利用し、NLP APIに関連するすべてのメッセージを分析させ、製品に対する一般ユーザーの反応に関するフィードバックを提供することができる。

以下は、ツイッター上で米国の政治家について人々がどう感じたかを分析し、測定するために設計されたアプリの例である。特定のキーワードやフレーズを監視し、定義された地理的地域のユーザーの感情をプロットすることができる。

例えば、あるユーザーが "I am happy "というテキストを投稿したとする。

{
   "session_id": 1,
   "text": "I am happy!"
}

ワトソンはそのテキストを分析し、次のように返す：

{
   "session_id": 1,
   "text": "I am happy!"
   "session_sentiment": {
      "overall": 0.879998,
      "positive": {
         "count": 1,
         "avg": 0.879998
      },
      "negative": {
         "count": 0,
         "avg": 0
      },
      "neutral": {
         "count": 2,
         "avg": null
      }
   },
   "score": 0.88006828
}

ブランドはすでに、市場のセンチメント分析に多額の費用を費やしている。これらのシステムがよりインテリジェントになり、堅牢になり、自動化されれば、より低コストで一般大衆をはるかに理解できるようになるだろう。

eコマース

オンライン・ショッピングは商品の購入方法を完全に変えたが、eコマースには実店舗の重要な要素である「親切な従業員」が欠けている。オンラインストアの規模では、ライブチャットに実際のスタッフを配置することは経済的に実行可能ではありません。

その結果、多くのオンラインストアは、経験を最適化し、買い物客の質問を支援し、推奨し、チェックアウトするために、インテリジェントなショッピングアシスタントボットに目を向けています。

Nordstromは、単純な事前定義された質問と答えを超えて、顧客が何を探しているかを真に理解し、必要に応じて支援するためにコグニティブサービスを使用したメッセンジャーチャットボットで、以前のホリデーシーズンを席巻しました。このチャットボットは、おすすめのギフトを提案し、注文を完了する手助けをすることもできる。

チャットボットはまた、簡単な問題に対処するために担当者を1時間も待たせる、カスタマーサポートの恐ろしい電話から私たちを救ってくれる。アマゾンはチャットボットを配備しており、ほとんどの顧客が注文に関して助けを必要としているときに抱える些細な問題を解決することができる。

さて、今日の現実世界におけるインテリジェンスの例をいくつか見てきたところで、未来を覗いて、コグニティブ・サービスが将来どのように私たちの世界を変えていくかを見てみよう。

スマートシティ

未来の都市は、より安全で、より効率的で、より環境に配慮したものにするために、さまざまな統合インテリジェント・サービスに依存するようになるだろう。画像認識、コンピュータ・ビジョン、ビジョンAPIは、この変革において重要な役割を果たし、都市空間内の画像を処理してアクションを起こす。

農業

世界の人口は増加の一途をたどっており、数十億の人々に食料を供給することは、今後数年間でかなりの課題となる。コグニティブ・サービスは、畑や工場を管理する上で重要な役割を果たし、インテリジェントな決定を下し、これまでにない精度でリソースを制御できるようになる。

スマートファームとIoTは、できるだけ多くの貴重なデータポイントを組み込んで、一見直感に反するようなものであっても、インテリジェントな農業上の意思決定を行う。例えば、リアルタイムの気象データ、遠隔センサーデータ、過去の実績を集約することで、コグニティブサービスは個々の灌漑計画を完璧なものにし、毎日固有の状況に合わせて更新することができる。

データ・セキュリティ

コネクテッド化が進み、デジタル・ライフが物理的なライフを凌駕するにつれ、データ・プライバシーとセキュリティは、漠然と意識するものから、不穏で常に存在する個人的脅威へと変化している。

規制や規則-HIPAA、GDPR、SOC II-は、企業や組織が適切なガードレールを確保するための1つの方法です。このような複雑な規制を詳細に実施するのは大変なことだが、そこで機械学習が活躍する。

コグニティブ・サービスは、規則や規制を理解し、理解できるように訓練し、コンプライアンスを達成するための方法を提案することができる。コグニティブ・サービスは、関連する規則や法律からコンテンツのモデレーションに至るまで、データ・セキュリティに関する貴重な洞察を提供することを可能にします。

ヘルスケア

ヘルスケア業界では、厳しいマージン、厳しい規制、サイロ化された研究開発など、いくつかの理由により、イノベーションの進展が他業界よりも遅いのが一般的です。コグニティブ・サービスは、イノベーションの障壁を取り除き、組織から患者までのデリバリー・システムを改善する機会を提供する。

医療における意思決定は通常、患者ごとにサイロ化された形で行われる。対照的に、コグニティブ・サービスは、健康に影響を与える要因（社会経済的状況、環境、医療へのアクセスなど）を包括的に分析し、それに基づいて行動する。コグニティブ・サービスは、健康やウェルネス・プログラムなど、より的確で的を絞った患者ケアを医師に推奨することができる。

コグニティブ・サービスは、医療機関内の既存システムの統合と接続を推進し、本質的な洞察を引き出すことができる。データを集約し、利害関係者のニーズを結びつけることができるようになったことで、組織はより効率的な運営を行いながら、より良いケアを提供することができる。

インテリジェンスの今

この記事では、コグニティブ・サービスがビジネスに対する考え方やアプリケーションが果たす役割をどのように変えていくのか、そのほんの一例を紹介したに過ぎない。これまでは、ソフトウェアは指示に従った。コグニティブ・サービスによって、ソリューションは適応し、進化し、ほんの数年前には不可能と思われたようなことを成し遂げることができる。すべての意味を見通すことはできませんが、私たちが知っている限りでは、ビジネスへの影響が大きく、ポジティブなものになることは間違いありません。

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