抽象
IBM Cognos Analyticsは、バージョン11.2.1でワトソンの名前が入れ墨されています。 彼のフルネームは現在 以前はIBMCognosAnalyticsと呼ばれていたWatson11.2.1を使用したIBMCognosAnalytics。 しかし、このワトソンは正確にはどこにあり、それは何をしますか？
つまり、ワトソンはAIを取り入れたセルフサービス機能をもたらします。 新しい「Clippy」、実際にはAIアシスタントは、データの準備、分析、およびレポート作成のガイダンスを提供します。 Watson Momentsは、データの分析に貢献するのに役立つ何かがあると考えたときにチャイムを鳴らします。 Cognos Analytics with Watsonは、組織の意図を解釈し、提案されたパスでそれらをサポートするガイド付きエクスペリエンスを提供し、意思決定の改善につながります。
新しいワトソンに会う
アーサー・コナン・ドイル博士によって発明された架空の医師であるワトソンは、シャーロック・ホームズ刑事にフォイルを演じました。 教育を受け、知的なワトソンは、しばしば明白なことを観察し、一見矛盾しているように見えることについて質問しました。 しかし、彼の演繹の力はホームズの力に匹敵しませんでした。
それは私たちが話しているワトソンではありません。 ワトソン また、IBMの創設者にちなんで名付けられたAI（人工知能）プロジェクトでもあります。 ワトソンは2011年にジェパディの出場者として世界に紹介されました。 したがって、そのルーツであるWatsonは、クエリを実行して自然言語で応答できるコンピュータシステムです。 それ以来、Watsonラベルは、機械学習とそれがAIと呼ぶものに関連するさまざまなイニシアチブにIBMによって適用されてきました。
IBMは次のように主張しています。「IBMWatsonはビジネス向けのAIです。 Watsonは、組織が将来の結果を予測し、複雑なプロセスを自動化し、従業員の時間を最適化するのを支援します。」 厳密に言えば、人工知能は人間の思考や認知を模倣できるコンピューターシステムです。 今日AIに合格するもののほとんどは、実際には問題解決、自然言語処理（NLP）、または機械学習（ML）です。
IBMにはさまざまなソフトウェアがあります 自然言語処理、検索、および意思決定のためのワトソンの能力が注入されています。 これは、NLPを使用するチャットボットとしてのワトソンです。 これは、ワトソンが優れている分野のXNUMXつです。 
かつてCognosBIとして知られていたものは 現在ブランド化 以前はIBMCognosAnalyticsと呼ばれていたWatson11.2.1を使用したIBMCognosAnalytics。
扱いにくいICAW11.2.1FKAICAという名前の要約として、
Cognos Analytics with Watsonは、AIを活用したセルフサービス機能をユーザーに提供するビジネスインテリジェンスソリューションです。 データの準備、分析、およびレポートの作成を高速化します。 Cognos AnalyticsとWatsonを使用すると、データの視覚化と組織全体での実用的な洞察の共有が容易になり、より多くのデータ主導の意思決定が促進されます。 その機能により、ユーザーは以前の多くのタスクに対するIT介入を削減または排除し、より多くのセルフサービスオプションを提供し、企業の分析専門知識を向上させ、組織がより効率的に洞察を取得できるようにします。
Cognos Analytics with Watsonは、組織の意図を解釈し、提案されたパスでそれらをサポートするガイド付きエクスペリエンスを提供し、意思決定の改善につながります。 さらに、Watsonを使用したCognos Analyticsは、オンプレミス、クラウド、またはその両方にデプロイできます。
ワトソンはどこ？
これらの「AIを取り入れたセルフサービス機能」とは何ですか？ ワトソンの部分は何ですか？ ワトソンの部分は、「ガイド付きの経験」、「組織の意図を[解釈する]」、そして「提案された道」を提供することです。 これがAIの始まりです—データを合成して推奨事項を作成します。
ワトソンとは何ですか、そうでないものは何ですか？ Watsonはどこから始まり、以前はIBM Cognos Analyticsと呼ばれていた製品はどこで終わりますか？ 正直なところ、わかりにくいです。 Cognos Analyticsには、ワトソンが「注入」されています。 ボルトオンや新しいメニュー項目ではありません。 ワトソンボタンはありません。 IBMは、ワトソンを利用したブランドとしてブランド化されたCognos Analyticsは、IBM内の他のビジネスユニットが進化しているという設計哲学と組織学習の恩恵を受けていると言っています。
そうは言っても、Watson Studio（個別のライセンス製品）が統合されているため、構成が完了すると、WatsonStudioのノートブックをレポートやダッシュボードに埋め込むことができます。 これにより、ML、SPSS Modeler、およびAutoAIの機能を活用して、高度な分析とデータサイエンスを実現できます。
ワトソンを使用したCognosAnalyticsでは、ワトソンの影響が AIアシスタント それはあなたが自然言語で質問をし、洞察を発見することを可能にします。 AIアシスタント NLMを使用して、文法、句読点、スペルなどの文を解析します。 
AmazonのAlexaやAppleのSiriのように、適切なコンテキストを含めるために質問を作成するか、場合によっては言い換える必要があることがわかりました。 アシスタントが支援できるアクションには、次のものがあります。
- 質問の提案–自然言語クエリを介して質問できる質問のリストを提供します
- データソースの表示–アクセスできるデータソースを表示します
- データソース（列）の詳細を表示する
- 列インフルエンサーを表示–最初の列の結果に影響を与えるフィールドを表示します
- チャートまたはビジュアライゼーションを作成する–たとえば、XNUMXつの列を最もよく表すために適切なチャートまたはビジュアライゼーションを推奨します
- ダッシュボードを作成する–データソースを指定すると、まさにそれを実行します
- 自然言語生成を介してダッシュボードに注釈を付ける
はい、これの一部はCognosAnalyticsで利用可能でした 11.1.0、しかしそれはより進んでいます 11.2.0.
Watsonは、Cognos Analytics 11.2.1ホームページの「LearningResources」の舞台裏でも使用されており、IBMおよびbでの資産の検索を支援します。roadコミュニティ。
11.2.0リリースでは、「WatsonMoments」がデビューしました。 ワトソンモーメントは、ワトソンが興味を持っていると「考える」データの新しい発見です。つまり、アシスタントを使用してダッシュボードを作成しているときに、質問したフィールドに関連するフィールドがあることを検出する場合があります。 次に、XNUMXつのフィールドを比較する関連する視覚化を提供する場合があります。 これは初期の実装のようであり、近い将来、この分野でさらに開発が行われるようです。
また、インテリジェントなデータ準備機能を備えたAI支援データモジュールにワトソンが登場します。 Watsonは、データクリーニングの重要な最初のステップを支援します。 アルゴリズムは、関連するテーブルと、自動的に結合できるテーブルを見つけるのに役立ちます。
IBMは言う ソフトウェアと機能のタイトルにワトソンが含まれている理由は、「IBMワトソンのブランドは、AIによって重要なものがどのように自動化されたかを共鳴させるのに役立つ」からです。
ワトソンを使用したCognosAnalyticsは、研究チームとIBMワトソンサービスから借用しています。コードではないにしても、概念です。 IBMは、IBM WatsonServicesRedbooksシリーズを使用したBuildingCognitiveApplicationsで、7巻のワトソンコグニティブコンピューティングを紹介します。 ボリューム1：はじめに ワトソンとコグニティブコンピューティングの優れた入門書を提供します。 第XNUMX巻では、コグニティブコンピューティングの歴史、基本的な概念、および特性について非常に読みやすい紹介を提供します。
ワトソンとは？
Watsonが何であるかを理解するには、IBMがAIとコグニティブシステムに帰する特性を調べることが役立ちます。 
- 人間の能力を拡張する。 人間は深く考え、複雑な問題を解決するのが得意です。 コンピューターは、大量のデータの読み取り、合成、および処理に優れています。
- 自然な相互作用。 したがって、自然言語の認識と処理に焦点を当て、
- 機械学習。 追加のデータを使用して、予測、決定、または推奨事項が改善されます。
- 時間の経過とともに適応します。 上記のMLと同様に、適応は、相互作用のフィードバックループに基づいて推奨事項を改善することを表します。
人工知能について話すとき、テクノロジーを擬人化しないのは難しいです。 理解し、推論し、学び、相互作用する能力を備えた認知システムを開発することが意図されています。 これはIBMが表明した方向性です。 IBMがWatsonブランドを身に付けた今、これらの機能の多くをCognosAnalyticsにもたらすことを期待してください。
それほど初歩的ではない
この記事は演繹的推論について話し始めました。 演繹的 推論 不確実性のない「if-this-then-that」ロジックです。 「しかし、帰納的推論により、シャーロック[ホームズ]は観察された情報から推定して、観察されていない出来事についての結論に到達することができます…他の人がそうではないかもしれないという彼の帰納的推論で飛躍するのに役立つ事実の彼の広範なカタログ想像することができます。」
IBM Watsonの推論のスキルと豊富な参考資料を考慮すると、「Sherlock」の方が適切な名前だったのではないかと思います。
