IBM Watson（ワトソン）のAI導入で何ができる？活用事例を紹介

最終更新日:2024/02/22

IBM Watson（ワトソン）は、IT大手IBMが手掛けたAIです。2006年の登場以来、年々その精度を上げ、さまざまな産業分野に応用されようとしています。そんなIBM Watsonですが、実際にどのような企業に導入され、どのような形で利用されているのでしょうか。今回は、コールセンター・サポートセンターでの導入活用事例を中心にその活躍をまとめました。

（参照：IBM Watsonオフィシャルサイト）

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IBM Watsonとは？

IBM Watsonの導入事例の前に、まずはIBM Watsonがどのようなものなのか、詳しく理解していきましょう。

IBM Watsonは、アメリカのコンピューター関連製品（サービス）を取り扱っている「IBM」によって開発された質問応答システムのことです。AI（人工知能）として紹介されるケースも多々あるのですが、IBMによると、厳密には「拡張機能（Augmented Intelligence）」という枠組みになるといいます。また、名前の由来はIBMの実質的な創業者トーマス・J・ワトソンの名前であり、機能や仕組みなどを表しているものではありません。

Watsonの大きな特徴として挙げられるのは、人間では難しいとされる膨大な量のデータも扱うことができ、そのデータを学習して回答の精度を高めていくことができるという点です。そのため、学習するデータの量が増えていくにつれて、難しい内容の文章もしっかりと理解し、回答することができるようになるのです。

そんなWatsonが大きな注目を集めるきっかけとなったのは、2011年2月16日に放送された米国のクイズ番組「Jeopardy!(ジョパディ!)」での出来事でした。過去に74連勝したKen Jennings(ケン・ジェニングス)氏や、そのKen Jennings氏を破って賞金総額が歴代最高になったBrad Rutter(ブラッド・ラター)氏という2人のクイズ王に対し、Watsonが勝利を収めたのです。このWatsonの勝利は、インターネット上でも大きな話題となりました。IBMがクイズ番組への挑戦を表明したのは2009年4月でしたが、実際にはその2年前からプロジェクトは始動していたといいます。

また、2015年には、Watsonが世界中の料理レシピを学習するとともに、料理の好みに関連する心理的なデータを解析することで新たに生まれた「レシピ本」がリリースされ、大きな話題を呼びました。人間の発想力では難しいのではないかと思えるほどの革新的なメニューも多く掲載されていたことなどからも、Watsonの可能性が改めて世界中に知られることになったのです。

そんな可能性に満ち溢れたWatsonがどのように活用されているのか、ここから具体的な活用事例を詳しくみていきましょう。

IBM Watsonを導入することで実現できること

では、もう少し詳しくIBM Watsonの「できること」についてみていきましょう。

音声認識

Watsonの活用によって「できること」のひとつに、音声認識が挙げられます。たとえば、会議中の会話を認識して文字に起こすといった作業が可能です。また、Watsonの場合は文字を音声にすることもできます。日本語やフランス語など、さまざまな言語に対応し始めているので、今後より多くの分野で活用されることになるかもしれません。

画像認識

Watsonを活用すれば、画像に写っている物体を抽出したり、認識したりすることが可能です。もし、大量に存在する画像データの中から犬が写っている画像だけを抽出していきたい場合には、あらかじめ「さまざまな種類の犬」の画像と「とくに関係のない動物」の画像を大量にインプットさせておくことによって、犬の画像だけを判別することができるようになります。

文書検索

Watsonを活用した文書検索システムも存在しています。それは「Watson Discovery 」と呼ばれるシステムであり、 HTML、PDFといった形式で作成された文書を IBMの人工知能「Watson」 によって、コンテンツを検索するシステムです。2018年6月より日本語がフルサポート されるようになったことで、今後国内でも利用が広がると見られます。

そんなWatson Discoveryの主な3つの機能として、文書取込（クローラ）機能、エンリッチ機能、クエリー機能があります。それぞれの機能の概要は次の通りです。

文書取込機能(クローラ) (Crawler)

「管理UIからの取り込み」「 APIからの取り込み」「クローラからの取り込み」の3パターンが可能です。前者2パターンはPDF/WORD/HTML/JSONの各形式をサポートし、クローラからの取り込みに関しては、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。

エンリッチ機能 (Enrich)

エンリッチ機能では、対象の文書がどんな文書なのかを簡潔に表す「タグ」を付加できます。付加情報には、人名や場所、企業名、重要キーワード、コンセプト、分類などがあります。エンリッチされたメタ情報を検索条件として使うことで、通常の検索エンジンよりも高度かつ迅速な検索が可能になります。

その仕組みは、Watson Discoveryに文章の内容を理解させながら解析し、その概要などをメタ情報として元の文章に加えていくというものです。これはクローラから取得した文書をWatson Discoveryに登録する際に、「Natural Language Understanding（ナチュラル・ランゲージ・アンダースタンディグ）」という自然言語解析を行うためのAPIを呼び出すことによって実現しています。

クエリー機能 (Query)

利用目的に応じてさまざまな種類のクエリー（検索文）を発行することができます。クエリー機能で検索することで、ただの情報検索ではなくデータから知見を得ることが可能になります。例えば、大量のニュース記事を読み込んで傾向を分析する、経営情報をもとに企業分析を行う、なんらかの異常検知を行うといったこともできます。

また、通常のキーワード検索に加え、話し言葉のような自然文での検索も可能です。これによって、チャットボットのようなAIによる自動応答の仕組みとして活用することもできるでしょう。

性格分析

Watsonは、性格診断に活用することもできます。その具体的な仕組みとしては、Twitterのツイートやメールの文章などを通してパーソナリティーの特性を分析するというものです。ツイートを分析すれば、「協調性」「外向性」「誠実性」といった個性に関わる部分の分析を行うことができます。また、「衣類を購入する際は価格よりも品質を重視する」というような、行動の分析まで行える点は大きな魅力といえるでしょう。

感情の分析

IBM Watsonでは、テキスト上の「怒り」や「悲しみ」といった感情を読み取ることも可能です。これは上記の性格分析にも活用されている技術ですが、あくまでもテキストから読み取れる「感情」の分析がメインとなっています。性格分析は、主に消費者動向や嗜好を分析する際に用いられるものですが、感情分析は「消費者の感情のトーン」を分析に用いるのが一般的です。

たとえばチャットボットを導入している場合、カスタマーサポートにユーザーからのクレームが届くこともあるでしょう。そのような際に、人間であれば文面から文章のトーンを読み取った上で対応することができますが、チャットボットが文章のトーンを読み取るのは難しいと言わざるを得ません。そのようなときに、IBM Watsonの感情分析APIを導入すれば、感情を読み取った上で対応することができるようになるため、より人間の対応に近づけることができるわけです。

より人間の対応に近づけることができれば、顧客満足度の向上にもつなげることができるため、自社の長期的なブランディングにも大きな効果があるといえるのではないでしょうか。

このように、IBM Watsonにはさまざまな可能性が秘められているわけですが、そんな可能性に満ち溢れたWatsonは具体的にどのような形で活用されているのでしょうか。ここからは、具体的な活用事例を詳しくみていきましょう。

ハワイ旅行をIBM Watson導入でバーチャルにアシスト、JALの「マカナちゃん」

日本航空（JAL）とIBMは、業務でのAI活用の可能性を探るため、赤ちゃん連れの家族を対象にしたIBM Watsonによるハワイ旅行のバーチャルアシスタントを開発。

チャットボットの「マカナちゃん」というキャラクターを軸に、ユーザーとコミュニケーションをとるスタイルが生まれました。「マカナ」はハワイ語で「贈り物」という意味があり、ハワイで離乳食を入手するための方法について答えたり、機内サービスで離乳食を依頼する方法に答えたりと、赤ちゃん連れの顧客が持つ悩みを解消するためのサービスになっています。マカナちゃんの開発にあたって、まずは想定される会話を2000～3000パターン収集し、それをベースに回答を組み立てていきました。そして、マカナちゃんによるバーチャルアシスタントを2016年12月から2カ月間の期間限定で公開したところ、機械学習によって回答率が8割まで向上したという結果が得られたのです。

第2弾では、「赤ちゃん連れ」という制限を外して、JALの成田～コナ（ハワイ）線就航を契機に、広くハワイ旅行をする人を対象としてサービス提供しました。第3弾では、情報提供の範囲をオアフ島まで拡大。さらに、画像を使った会話のやりとりも可能となり、ユーザーが送信した画像をもとに、マカナちゃんがおすすめスポットを提供します。

同社では、グアム旅行者を対象としてバーチャルアシストの「マイラちゃん」も開発し、利用範囲を広げています。

三井住友銀行、IBM Watsonをコールセンター全てで活用

三井住友銀行では、コールセンター全席でIBM Watsonを導入。営業店から本部への照会業務に活用しています。カスタマーセンターで問い合わせを受けた会話の内容を音声認識システム「AmiVoice」がリアルタイムでテキスト化し、Watsonが業務マニュアルやよくある質問（FAQ）から問い合わせ内容に対応する回答候補をオペレーターに提示します。その後、活用範囲を広げ、国内与信業務に関わる行内での照会応答業務、法人顧客からの各種問い合わせ対応や案内などにも導入しています。

みずほ銀行でもIBM Watsonをコールセンターに導入

みずほ銀行では、2015年2月にIBMリサーチの技術を用いてWatsonをコールセンターのリアルタイム支援に実用導入しました。導入前までは、顧客から寄せられた質問に対し、マニュアルから該当する答えを見つけ出して回答するという作業が人の手によって行われていたそうです。そのため、顧客一人ひとりの問い合わせ対応に要する時間が長くなってしまい、業務効率化が課題として浮かび上がってきていたといいます。

ただ、Watsonを導入することで、顧客との会話の間に、「Watsonがキーワードを解釈して候補となる答えをオペレーターに提案する」というサポートが生まれるため、よりスピーディーな顧客対応が実現できるようになったのです。

JR東日本、コールセンターでのIBM Watson導入で応答時間が30％減

JR東日本のコールセンターも、IBM Watsonを導入しています。

同社のコールセンターに寄せられる問い合わせは、1日当たり数千件から数万件。内容も東日本全域での鉄道事業にのみならず、不動産や小売り事業、カードに関するものまでさまざまです。同社ではユーザーの利便性を重視し、専門分野ごとでの対応ではなく、一括した番号で全ての問い合わせに対応しています。そのため、オペレーターにも幅広い知識が求められますが、全てのオペレーターが熟練したスキルを持ち合わせているとは限りません。

そこで同社では、業務効率と品質の向上を目的に、IBM Watsonを導入。問い合わせ内容を音声認識技術でテキスト化し、Watsonが回答候補や関連情報を検索してオペレーターに提示します。オペレーターの操作性は非常にシンプルなため、業務効率化の妨げとなる心配もありません。あらかじめ学習データを入力しておくことでIBM Watsonでの分析が可能になるため、オペレーターは対応時に表示される回答候補をクリックして、質問に答えていけば良いわけです。

そして対応後には、IBM Watsonが導き出した回答候補が役に立ったかどうかをフィードバックできるため、そのフィードバックを重ねるごとに精度を向上させることができます。つまり、今後さらに学習データを追加していくことで、回答候補の選定制度が向上し続けていくということです。

しかし導入にあたりオペレーターの現場からは、「仕事をAIに奪われる」との抵抗もあったと言います。結果的に機械学習によって回答の精度が向上し、システム活用度の高いオペレーターは、応答時間を30％削減するに至ったといいます。また、応答時間が削減されたことで、これまでの業務時間内に扱える電話の件数が2割増えたという結果も出ているそうです。

（参照：日経XTECH　コールセンター応対時間を3割減、Watsonで成果出すJR東日本）

パナソニック、IBM Watsonを活用したコンシェルジュサービスを導入

パナソニック株式会社では、IBM Watsonを搭載した「デジタル版コンシェルジュ・サービス」を導入しています。これはIBMと共同で開発されたホテル向けのサービスで、旅行者へのスムーズな情報提供を目的としたものです。

このデジタル版コンシェルジュはミラー（鏡）型で、IBM WatsonとIBM Cloudが搭載されたデジタル機能が備わっており、音声入力とタッチ機能を利用することができます。そのため、ホテルの宿泊客はデジタル版コンシェルジュを操作しながら「ホテルのサービス」「近隣のショッピングモール情報」「近隣のレストラン情報」「その地域の天候」「交通情報」など、滞在中に必要となる情報を得ることができるのです。

また、デジタル版コンシェルジュを介してルームサービスを依頼することなども可能なため、ホテル側の人手不足問題解消などにも貢献することができます。ホテルスタッフが宿泊者の部屋まで足を運ばなくても、宿泊者の疑問や悩みを解消できるようになるため、さらなるホスピタリティの向上が期待できるというわけです。

（参照：IBM THINK Business　パナソニックとIBMが発表したデジタル版コンシェルジュ・サービスとは）

楽天、カスタマーサポートにIBM Watsonを導入して利便性向上

楽天株式会社のカスタマーサポートで採用されている「楽天AIプラットフォーム」においても、IBM Watsonが導入されています。具体的には、IBM Watsonが提供している自然言語処理、会話制御等のAPIを活用している形です。

これらに加え、楽天のAI関連技術やカスタマーサポート関連のデータベースを活用することで、チャットボットによる自動応答を可能にしています。

楽天グループの各サービスにはWeb上の問い合わせチャットが設けられているため、そのすべてにAIを導入することは難しいと考えられていました。しかし、IBM Watsonを活用した「楽天AIプラットフォーム」の開発に成功したことで、それぞれのサービスへのチャットボット導入が容易になったといいます。

当然、楽天AIプラットフォームの導入によって、今後はさらにチャットボットによる対応の質も向上していくことが予想されるため、顧客満足度の向上といった効果も期待されている状況です。

楽天は、これまでにも機械学習や深層学習（ディープラーニング）を利用した画像認識技術の向上など、AIに関する技術の開発を積極的に行ってきており、社内でのAIに関する教育なども積極的な姿勢を見せています。そのため、今後さらに革新的なAIサービスが登場する可能性も十分に考えられるでしょう。

（参照：IBM ニュースルーム　楽天と日本IBM、「楽天AIプラットフォーム」を構築）

三井住友海上、Watsonを活用し問い合わせ対応を支援

三井住友海上火災保険では、コールセンターや全国の拠点での問い合わせ対応業務において、AI技術を活用したサポートシステムを導入しています。三井住友海上で導入されているシステムは、「IBM Watson Explorer」というビッグデータ分析ツールと、「Similarity Search（類似文書検索エンジン）」という日本語解析技術の2つによって構築されているものです。

自然言語による質問、対話に基づいて自ら判断し、事前に学習された情報の中から的確な回答を導き出していくという仕組みになっています。また、このシステムには学習機能も搭載されているため、問い合わせ対応を重ねるごとにデータが蓄積され、回答精度が向上していくのも大きな特徴です。

三井住友海上ではwatsonを活用したシステムに導入によって、問い合わせ対応にかかる時間の短縮化、そして回答する内容の均質化を図っており、よりスピーディーかつ高品質な顧客対応を実現することに成功しています。

オートバックスセブン、タイヤの画像診断サービスにWatsonを活用

（参照：株式会社オートバックスセブン – 日本 | IBM）

カー用品大手の株式会社オートバックスセブンでは、IBM Watsonの画像認識である「Visual Recognition 」を活用した「かんたん タイヤ画像診断」というサービスを2017年9月から提供しています。これは、モバイル端末で利用することができるサービスで、誰でも気軽にタイヤの摩耗度合いを確認できるというものです。

この「かんたん タイヤ画像診断」は、公開の半年前である2017年4月に開発チームが結成され、複数のAIを比較検討するところから始まったといいます。ただ、ビジネス向けにAPIを使用した画像認識AIサービスを提供していたのはWatsonのみだったことから、Watsonの利用が決定したそうです。

その後、IBMからサービス開発に関連するさまざまな提案を受け、約2ヶ月でリリースに至りました。実証実験の段階で、すでに診断結果の精度は85％以上と非常に高くなっていましたが、現行サービスではさらなる進歩を遂げています。

タイヤの溝の深さ、タイヤの傷、ひび割れなど、タイヤの画像を摩耗の種類ごとに分類することができるようになり、診断の精度はさらに高まっているのです。

かんぽ生命、Watsonの導入によりセキュリティーと柔軟性の高い環境を構築

（参照：株式会社かんぽ生命保険 – 日本 | IBM）

株式会社かんぽ生命では、Watsonの活用によって保険金支払審査業務を効率化することに成功しています。以前から、保険金支払審査業務の中で発生する保険金支払審査のプロセスでは、システム対応が行われていました。しかし、そのシステムだけで処理が完了するケースは少なく、業務効率化を実現することはできていなかったそうです。

また、多くの査定は人の手で行われていたものの、難易度が高い案件に関しては経験が豊富な社員しか扱うことができない場合が多いため、処理できる件数も1日にわずか数件という状況になってしまっていました。そのような状況を改善すべく、かんぽ生命はIBM Watsonの導入に至ったといいます。

保険金支払審査業務を行うシステムの稼働環境としてIBM Cloudを利用することによって、セキュリティ面や柔軟性に優れた環境を構築することに成功しました。Watsonの回答は、ただ判断結果を示すだけでなく、推定した根拠となる類似の案件も表示される仕組みになっているため、最終的に行われる「人の判断」の精度も高められるようになったのです。

この環境を構築することで、これまで経験を求められていた難易度の高い案件も、比較的経験の浅い担当者がWatsonのサポートを受けながら担当し、よりスムーズに意思決定を行えるようになりました。まさに、IBM Watsonを導入したからこそ業務効率化が実現された事例といえるでしょう。

ジョージア工科大学、ティーチング・アシスタントにWatsonを活用

アメリカのジョージア工科大学では、インタラクティブ・コンピューティング学科のオンライン講座にティーチング・アシスタントが存在しており、そのティーチング・アシスタントにWatsonが導入されています。

「ジル・ワトソン」という名称が付けられていたことから、多くの学生は実際に「ジル・ワトソン」という人物が存在すると思い込んでおり、なんと約1ヶ月もの間、人工知能であることに誰も気付かなかったそうです。学生が人間だと思い込んでしまうという点からも、Watsonの回答精度の高さがお分かりいただけるのではないでしょうか。

もちろん、Watsonは学生からのすべての質問に完璧な回答をしたわけではありませんが、それでも97%の確信度で回答していたといいます。この確信度というのは正確度とは少し異なるもので、「その回答が97%以上の確度であること」を判断できた場合のみ回答するような仕組みになっていたそうです。

ただ、学生から1カ月もの間気付かれることなくサポートし続けることができたという点は、評価できるポイントといえます。そして何より、Watsonは学習するデータ量が増えていくごとに精度を増していきますので、今後さまざまな大学でWatsonが導入されていく可能性も十分に考えられるでしょう。

（参照：ギズモード・ジャパン　ジョージア工科大、TAが人工知能だったことに学生の誰も気づかなかった）

IBM Watsonを活用した自然言語の分類により、より対応をスムーズに

多くの企業に導入されているIBM Watsonですが、大きな特徴としてテキストの意図を的確に解釈し、関連度合いをレベル付けして分類することができるという点があります。IBM Watsonの「Natural Language Classifier」という自然言語分類は、機械学習や統計アルゴリズムといった予備知識を持っていなくても、アプリケーション内に自然言語インターフェイスの作成を行うことができるわけです。

そのため、本来であれば人間が処理しなければならない「ユーザーからの質問対応」や、Twitterのツイートを『イベント』『ニュース』などの「カテゴリで分類すること」などができるようになります。

この「Natural Language Classifier」は、今後さらに利用領域が広がっていくと予想されるため、上記で紹介した企業以外にもカスタマーサービスやコールセンターを抱える企業での導入が進んでいく可能性が高いでしょう。

すでに誰でも手軽に利用できるようになっているという点は、IBM Watsonの導入を検討する企業にとって大きな判断材料のひとつになるのではないでしょうか。

IBM WatsonとAIの失敗と未来

与えられた情報を処理するだけの機械ではなく、私たち人間と同じように自ら理解したり、推論したり、学習したりするシステムのことを「コグニティブ・コンピューティング」と呼びます。今回のテーマであるIBM Watsonは、まさにそのコグニティブ・コンピューティングを利用したサービスの代表格であり、世界をリードする存在なのです。

そのため、マーケティングやカスタマーサポート、製造業での業務効率化など、さまざまな分野において活躍の場を広げています。そんなWatsonは、2016年に白血病患者の病名を特定して1人の命を救うなど、大きな話題を集める存在でもあるわけですが、誰でも簡単に導入できるというわけでもありません。

事前に「解決しなければならない課題」を明確にし、その課題をWatsonによって解決できるかどうか調査しておかなければ、Watsonの導入自体が失敗に終わってしまう可能性もあるためです。ただ、最近ではAIソリューションの導入をサポートする企業も多くなってきているため、そのような企業のサポートを受けながらWatson導入を進めていくというのも有効な手段になるでしょう。

将来的には、よりAIの技術力が向上し、「人間が行う仕事とAIが行う仕事の棲み分け」が加速していくことが予想されるため、早い段階からAI導入について検討していくことも重要になるかもしれません。

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今回は、IBM Watsonでできることや、実際の活用事例などを詳しくご紹介しました。今回ご紹介した事例以外にも、例えば三菱UFJ銀行ではオンラインバンキングや実店舗などのオムニチャネル化を推進するにあたり、IBM Watsonによる顧客とのコミュニケーション構築を模索するなど、さまざまな企業で積極的にWatsonが活用されているのです。今後も、コールセンターやカスタマーサポートを始めとするさまざまな分野で、 IBM Watsonの活躍の場が広がることは間違いないでしょう。

人手不足が深刻化している現代において、人の手による業務効率化を図るのは、あまり現実的とは言えなくなってきています。IBM WatsonをはじめとするAI・人工知能をいかに有効活用できるかが、企業の将来を大きく左右することになるかもしれません。

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よくある質問

IBM Watsonとは？

IBM Watson（ワトソン）は、IT大手IBMが手掛けたAIです。2006年の登場以来、年々その精度を上げ、さまざまな産業分野に応用されようとしています。

IBM Watsonの特徴は？

特徴として挙げられるのは、人間では難しいとされる膨大な量のデータも扱うことができ、そのデータを学習して回答の精度を高めていくことができるという点です。

IBM Watsonで何ができる？

IBM Watsonでできることとして、以下が挙げられます。

• 音声認識
• 画像認識
• 文書検索
• 性格分析
• 感情の分析