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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
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【執筆著書】
© 2017 IBM Corporation
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Watson Summit 2017 無事終了
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Watson
Virtual Agent
Watson
Explore &
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IBM Risk
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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。
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Watson 医療系の代表事例︓東京⼤学様
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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
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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
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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
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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
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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
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© 2017 IBM Corporation
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データソー
ス
データソー
ス
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Store
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プラット
フォーム
プラット
フォーム
Analytics
ツール
Analytics
ツール
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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
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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
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Kafka
IBM Streams
Spark
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Data Lake (Data Store)
Object Store ComposeCloudantdashDB BigInsights
Data Lake (Data Store)
Data Flow
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デプロイスケジューラー
Streams
API
分析
Predictive | Entity | Text | ...
機械学習
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マスタデータ
来歴
ガバナンス
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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
Watson Data Platform
データ・サイエンティスト
開発者分析者
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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
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が利用可能
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Bluemixとのマッピング
Infrastucture
既存のBluemixの
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マッピングするだけ
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Data Science Experience による融合効果
Jupyterノートブック Watson ML
Rstudio/Shiny SPSS / CPLEX
Watson Data Platform
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差別になるデータセットの比較もできる
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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
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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
© 2017 IBM Corporation
Watson Machine Learning
・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。
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顧客予想分析の例
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⾦融予想分析の例
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薬剤分析の例
モデルをこの中に
突っ込むだけで使える
© 2017 IBM Corporation
for Spark
© 2017 IBM Corporation
Data Science Experience と
Watson Machine Learning
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
© 2017 IBM Corporation
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。
© 2017 IBM Corporation
Thank you
ご清聴ありがとうございました。
© 2016 IBM Corporation
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。
ワー クショップ、セッション、および資料は、IBMまたはセッション発表者によって準備され、それぞれ独自の見解を反映したものです。それらは情
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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IBM Data Science Experience and Watson Machine Learning 20170429

  • 1. 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
  • 2. © 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】
  • 3. © 2017 IBM Corporation
  • 4. © 2017 IBM Corporation Watson Summit 2017 無事終了 ⼤盛況でした。ありがとうございました︕
  • 5. © 2017 IBM Corporation 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
  • 6. © 2017 IBM Corporation 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。
  • 7. © 2017 IBM Corporation 最新のBluemix上で使えるWatson一覧 Alchemy APIの統合が完了
  • 8. © 2017 IBM Corporation 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
  • 11. © 2017 IBM Corporation クラウド技術内部にWatsonの活用開始 CyberSecurity Object Storage Class Orchestration, Infrastrucuture as Code
  • 12. © 2017 IBM Corporation 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
  • 13. © 2017 IBM Corporation 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
  • 14. © 2017 IBM Corporation 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
  • 15. © 2017 IBM Corporation Garage Method ⇒ OpenToolchain コグニティブ アプリケーション OpenToolchain
  • 16. © 2017 IBM Corporation 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
  • 17. © 2017 IBM Corporation 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 Watson Data Platform データ・サイエンティスト 開発者分析者
  • 18. © 2017 IBM Corporation 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
  • 19. © 2017 IBM Corporation 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
  • 20. © 2017 IBM Corporation Data Science Experience による融合効果 Jupyterノートブック Watson ML Rstudio/Shiny SPSS / CPLEX Watson Data Platform
  • 21. © 2017 IBM Corporation 差別になるデータセットの比較もできる
  • 22. © 2017 IBM Corporation 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
  • 23. © 2017 IBM Corporation 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
  • 24. © 2017 IBM Corporation Watson Machine Learning ・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。
  • 25. © 2017 IBM Corporation 顧客予想分析の例
  • 26. © 2017 IBM Corporation ⾦融予想分析の例
  • 27. © 2017 IBM Corporation 薬剤分析の例 モデルをこの中に 突っ込むだけで使える
  • 28. © 2017 IBM Corporation for Spark
  • 29. © 2017 IBM Corporation Data Science Experience と Watson Machine Learning 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
  • 30. © 2017 IBM Corporation 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。
  • 31. © 2017 IBM Corporation Thank you ご清聴ありがとうございました。
  • 32. © 2016 IBM Corporation 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。 ワー クショップ、セッション、および資料は、IBMまたはセッション発表者によって準備され、それぞれ独自の見解を反映したものです。それらは情 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。