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Watson x IBM Bluemixで
簡単アプリ開発♪
⽇本アイ・ビー・エム株式会社
クラウド事業本部
宇藤 岬
1
IBM Cloud Community 福岡⼥⼦部
2017/01/28
クラウド・ソリューションのアーキテクト
やってます。
2006年⽇本IBM⼊社。
DB2(データベース製品)の技術サポートとして
データベース・システムの障害解析、原因調査と
解決策の提供に尽⼒してきました。
2014年からBluemix、SoftLayerを中⼼に、
ビジネスの課題解決、新規事業の迅速な⽴ち上げに
向けてIBMソリューションの価値を活かした
システムのアーキテクチャーを策定し、
提案をしております。
また、社内外のセミナーでIBMクラウドとWatsonを
テーマに講演も⾏っております。
@misaki_utou
https://jp.linkedin.com/in/misakiutou
cape@jp.ibm.com
宇藤 岬
Misaki Utou
⽇本アイ・ビー・エム株式会社
クラウド事業本部
クラウド・テクニカル・サービス
本⽇のテーマ
3
IBM Bluemix
コグニティブ・
ソリューション
クラウド・
プラットフォーム
IBMでWatsonといえば・・・
『THINK』でお馴染み、
初代社⻑ トーマス・J・ワトソン
いまWatsonといったら・・・
It's me, IBM Watson!!
デビューはJeopady!で歴代チャンピオンに勝利!
膨⼤な情報源
キューバは、
フロリダ半島の
145km南に
位置する。
⽶国が外交関係を持たない
世界の4ヶ国のうち、
この国は最も北にある
外交関係
問われている
内容の解析
⽶国-外交ない-国
この国-ある-北
???
解答候補
の⽣成
ブータン?
キューバ?
イラン?
北朝鮮?
根拠の探索と
確信度の計算
ブータンは未だに
⽶国、中国、ロシア、
英国、フランスとの
外交関係はない
最も確信度
の⾼い解答
北朝鮮
問題 解答
これだけの計算を数秒以内に実⾏
事前に学習したデータを元に、投げかけられた⾃然⾔語を理解し、
質問に対して回答候補とその確信度および根拠となるエビデンスを提⽰するシステム
クイズチャンピオンとなった⾃動応答システム
IBM Watson
IBMが開発した質問応答システム・意思決定⽀援
システムである。
『⼈⼯知能』と紹介されることもあるが、
IBMは、⾃然⾔語を理解・学習し⼈間の意思決定
を⽀援する『コグニティブ・コンピューティング
・システム(Cognitive Computing System)』
と定義している。
(Wikipedia調べ)
11
= コグニティブ
ソリューション
AIとは呼ばないの?
12
AIはAIでも…
13
=
≠
Augmented	Intelligence
(拡張知能)
Artificial	Intelligence
(⼈⼯知能)
Augmented Intelligence(拡張知能)とは
14
ヒトと同じように知識と経験に基づいて問題を解決して、
⼈間の意思決定の最適化を⽀援する仕組み
Learning InteractionReasoning
⼤規模なデータからの学習
により専⾨知識を⾝につける
ヒトのコミュニケーション
(⾔語・⾳声・画像)を理解する
(⾃然なインタラクション)
事実から紐付けて
答えを⾒つけ出す
(⽬的を持った推論)
コーパス
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⾮構造化データ
ファイル
サーバー データベース
データの理解
推論と根拠の提⽰
これまでにない規模で
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データ
外部ニュース
ソーシャル
メディア
・・・
・・・
⾃然⾔語処理・知識表現・
機械学習・ディープラーニング
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Watsonって1つ?
Watson君とか⾔うし…
16
⼀つではなく、多種多少の機能の集合体としてのWatson
17
Watson Explorer ⾃然⾔語処理、知識表現・知識ベースの構築・分析・探索機能、機械学習
個別領域⽂献
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ソリューション
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読む
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⾒る
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Watsonの
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知識ベース
⾳声認識
Speech to Text
機械翻訳
Machine Translation
発話分類
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Text to Speech
画像認識
Visual Recognition
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Retrieve & Rank
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サービス
モバイル
コグニ
ティブ IoT ビデオ
業界
ソリュー
ション
ブロック
チェーン
セ
キ
ュ
リ
テ
ィ
と
コ
ン
プ
ラ
イ
ア
ン
ス
メ
ソ
ッ
ド
と
サ
ビ
ス
デベロッパー
サービス
データ&
アナリティクス
インテグ
レーション
アプリケーション
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DevOps
ツール
コンテナ Cloud Foundry イベントドリブン
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⼈間の⾳声をテキスト⽂章に変換する
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Natural Language Classifier
テキスト⽂章の分類を⾏う(質問の意図推定など)
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エンドユーザとのやり取りを⾃動化
Tone Analyzer
テキストの感情、社交性、⽂体を解析する
Retrieve and Rank
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テキスト
解析機能
洞察系
画像系
⾳声系
テキスト
応答機能
Document Conversion
⽂書を新しい形式に変換する
Alchemy Language
⾃然⾔語処理を通じてキーワード抽出、エンティ
ティー抽出、⼼情分析、感情分析、概念タグ付け、
関係抽出、分類法種別、作成者抽出などを⾏う
⽇本語対応済みサービス
AlchemyAPI - AlchemyData News
世界中のニュース・ソースとブログを、
データベースのように照会できる
Watson
Developer Cloud
BluemixとWatsonの関係性
21
IBM Bluemix
f
Watson
サービスアプリケーション
サービスへの
アクセス情報
アプリケーション
サービスへの
アクセス情報
参照
バインド
APIコール
APIコール
22
⾳声合成
Text	to	
Speech
⾳声認識
Speech	to	
Text
⾃然⾔
語分類
NLC
対話
Conversa
tion 検索と
ランキング
Retrieve
& Rank
質問
回答
変換
変換
⽂脈
理解
回答
候補
知識ベース
(Corpus)
(外部データ例)(例)
ご相談者
患者
ソーシャル
気象情報
⾃動応答、ボット系のソリューション
23
潜在的な好みまで理解して商品レコメンド
相性の良いデザイナーを
レコメンド
インプットは、
・Facebook ID
・Twitter ID
・⾃⼰紹介⽂
24
分析対象を⼊⼒して、Fassion Tech を実感してみましょう!
25
http://roztayger.com/match/designer?cm_mc_uid
=&cm_mc_sid_50200000=
Personality Insightsの分析結果に合わせて
相性の良いデザイナーを紹介
26
Tone Analyzer	APIの活⽤例
コグニティブ・ドレス
ハリウッド⼥優が⽀持するドレスデザイナー
No.1のマルケーザ。
ソーシャルの感情を判断し、
ドレスの150個の花が⾊を変える。
⾃然⾔語から
感情・社会的印象を
分析する
Tone
Analyzer
ドローン x Visual Recognitionによる
安心、安全、快適な電波塔検査
Watson Visual Recognition の活⽤列
⾼圧鉄塔写真 画⾯分割 構造物特定 サビ劣化判定
画像から設備構造を分類した上で鉄部分のサビ劣化の度合いを判定
Watson Visual Recognitionサービス全体像
30
f
Image
Tagging
Visual
Learning
Facial
Detection
Similarity
Search
Text
Recognition
Link
Extraction
⼀般種別
画像の特徴を検知し、タグとして抽出しクラス・
キーワード(⽝、⼭などの⼀般名詞)を⽣成
顔検出
イメージ内の⼈物の顔を検出。顔の⼀般的な
年齢層と性別も分析。有名⼈に関しては
その名称も検出することが可能。
類似イメージ検索 (ベータ)
事前準備としてイメージのコレクション
をアップロードした後、検索をかけると
類似したイメージを検出します。
画像トレーニング
カスタム画像種別を⾏います。
ユーザーが識別を⾏いたいクラスの
イメージを事前学習させます。
⽂字認識(英語のみ ベータ)
画像内の⽂字を認識します。
Web画像抽出
指定されたURL先のWebぺージの内容
を分析し、ページ内容に⼀番関連性の
⾼い画像を抽出します。
ハンズオン
Bluemixで開発する画像認識アプリケーション
31
全体の流れ
• ステップ1:Visual Recognitionサービスのバインド
• ステップ2:画像認識アプリケーションの開発
• ステップ3:画像識アプリケーションの動作確認
32
ステップ1
Node-REDによる画像認識アプリケーション
の開発
33
1-1. Node-RED アプリケーション
Node-RED アプリケーションの詳細ビューにアクセスします。
34
1-2. Visual Recognitionのバインド
接続メニューを選択し、” Watson Visual Recognition”を新規に接続します。
もともとのボイラープレートには、Cloudant NoSQL DBが接続されています。
35
1-3. Visual Recognitionの選択
Watsonから”Visual Recognition”を選択します。
36
1-4. Visual Recognitionのバインド
Visual Recognitionのバインドを実施します。Node-REDアプリケーションが再始動します。
37
1-5. Visual Recognitionの接続確認
Visual Recognitionがバインドされていることを確認します。
38
1-6. Node-REDアプリの表⽰
ダッシュボードからプロビジョニングしたNode-REDアプリケーションを選択し、
開始メニューよりアプリの表⽰をクリックします。
39
1-7. Node-REDの表⽰
Node-REDの初期ページが表⽰されます。”Go to your Node-RED flow editor”を、
クリックするとNode-REDのフロー・エディターが起動します。
40
ステップ2
Node-REDによる画像認識アプリケーション
の開発
41
フロー全体像
Node-RED上で以下のフローを作成します。
42
2-1. サンプル・フローの準備
1. 以下の URL をブラウザーで開き、「Raw」ボタンより内容を表⽰して、コピーします。
https://gist.github.com/misaki-u-and-u/a78990f97c61341d45849d030fee6a32
2. Node-RED のフロー・エディターの右上の機能ボタン → 読み込み → クリップボードを
クリックします。
3. ポップアップされた画⾯にコピーしたテキストを貼り付けて、「読み込み」ボタンを押します。
43
2-2. フローのデプロイ
右上の[Deploy]ボタンをクリックすれば、アプリケーションがデプロイされます。
44
ステップ3
画像認識アプリケーションの動作確認
45
3-1. 画像認識アプリケーションの稼働確認
⾃分のNode-REDのURL( http://⾃分のNode-RED.mybluemix.net/)パスに”vr”
を追加したURLをブラウザで表⽰するとアプリケーションが表⽰されます。
46
3-2. 画像認識アプリケーションの結果確認
前ページのイメージURLに”.jpg”や”.png”などの画像URLを⼊⼒し、分析ボタンをクリックすると
画像認識の結果が表⽰されます。画像に含まれる要素に対するクラス(タグ)が表⽰されます。
47
実験!
Watsonはスッピンでも
⾒分けられるか!?
48
ご協⼒いただいたのは…
(ご本⼈の許可得ず)
49
福岡出⾝、世界の歌姫
浜崎 あゆみさん
50(引⽤) http://avex.jp/ayu/
51
Instagramでの全⼒写真
性別?
年齢?
有名⼈?
http://news.music.biglobe.ne.jp/files/
14/18/1105/20101005111814_0.jpg
52
Instagramでの全⼒写真
53
Instagramでの全⼒写真
Watsonも認める
浜崎あゆみ!
54
Instagramでの全⼒写真
だ、男性…?
ただし、⾃信は少なめ
55
Twitterでのすっぴん写真
性別?
年齢?
有名⼈?
https://i1.wp.com/i-article01.com/wp-
content/uploads/2016/02/%E7%94%B
B%E5%83%8F%EF%BC%93-25.png
56
Twitterでのすっぴん写真
Watson的には、
浜崎あゆみではない!
57
Twitterでのすっぴん写真
むむむ…
みなさん覚えてますか?
全⼒写真の年齢
58
お化粧によって若く⾒えている!
59
福岡⼥⼦部的な応⽤例
60
1. お⾵呂上がりのすっぴん状態でセルフィー
2. Watson Visual Recognitionに写真を送付、顔認識APIによる分析を依頼
3. すっぴん年齢を把握 (基準値)
4. 朝、お化粧
5. お化粧完了後、セルフィー
6. Watson Visual Recognitionに写真を送付、顔認識APIによる分析を依頼
7. 化粧バージョンの年齢を確認
8. 差分をチェック
お化粧したのに、意図せず、違う年齢層に⾒えてしまっていた…
ということがないように、⽇々、お化粧スキルのセルフチェックに!
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