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IBM Watson Discovery

IBM Watson Discovery

インテリジェントな文書理解で、ビジネス上の意思決定とプロセスを加速
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Watson Discoveryの概要のハイブリッドUIイラスト

少ない時間で多くを探求

IBM Watson Discoveryを使用すると、高度な自然言語処理(NLP)と自然言語理解を使用して情報と洞察の検出を自動化し、ナレッジ・ワーカーの生産性を向上できます。これは、業績、顧客満足度、従業員満足度の向上を意味します。

意思決定とプロセスの迅速化

ある保険会社は、テキスト・データの読み取りと分析に費やす時間を90%削減しました。

収益の創出

ある法律事務所は、生産性が4倍向上し、収益が30%増加しました。

コストの削減

ある石油・ガス会社は、1,000万米ドル以上の節約を達成しました。

使いやすいツール

直観的なツールを使用して、対象分野の専門家がIBM Watsonに業界の用語を学習させることができます。

機能

  1. 理解
文書構造の理解

Smart Document Understanding(SDU)は、ユーザーがテキストにラベルを付けることで、ヘッダーや表など、企業文書内の重要な構成要素を理解できるようにする視覚的な機械学習ツールです。文書の数ページに注釈を付けると、SDUは残りの部分を自動的に学習し、関連するコンテンツからのみ回答や情報を取得します。

SDUの使用方法 プロジェクトの作成
テキストの画像を洞察に変換

IBMの新しい光学文字認識(OCR)は、不規則なフォント、不十分な解像度、モバイル・キャプチャーの質の悪い照明、さらには色や背景のばらつきなど、最適とは言えない条件下でも、文書から重要な洞察をより多く抽出できるよう、より高い文字精度と検出の再現性を提供します。

IBMの新しいOCR技術の詳細
データをナビゲートして洞察を探索

従来型のエンタープライズ・サーチ・エンジンは、キーワード検索を実行して文書へのリンクをエンド・ユーザーに提供します。しかし、Watson Discoveryを使用すると、キーワード検索だけでなく、ファセット検索を使用して文書内を確信を持ってナビゲートし、必要な関連情報を取得できます。このプラットフォームの設計により、必要な情報に簡単にアクセスでき、JSON出力を介して下流の自動化機能に送信できます。

ファセット・ナビゲーションの詳細
NLPの強化

このプラットフォームのすぐに使えるNLPの強化には、エンティティー抽出、感性分析、感情分析、キーワード抽出、カテゴリー分類、コンセプトのタグ付けなどが含まれます。

データを強化する方法
大規模言語モデル(LLM)の活用

IBM Watson Discoveryは、Watsonの自然言語処理(NLP)の基盤モデルを使用して、テキストの高度な処理と理解を実現し、ビジネス文書から情報と洞察を正確に抽出し、プロセスを加速して、洞察を生成します。

IBMによるLLMの使用方法 watsonx.aiの基盤モデルはこちら
ドメイン固有エンティティーの抽出

カスタム・エンティティー・タイプを定義し、エンティティーへの言及に注釈を付けて、アクティブ・ラーニング手法を使用して教師ありエンティティーの認識モデルを反復的に学習させ、トレーニングを加速します。

    ユーザー定義エンティティー抽出を作成する方法
    文書構造の理解

    Smart Document Understanding(SDU)は、ユーザーがテキストにラベルを付けることで、ヘッダーや表など、企業文書内の重要な構成要素を理解できるようにする視覚的な機械学習ツールです。文書の数ページに注釈を付けると、SDUは残りの部分を自動的に学習し、関連するコンテンツからのみ回答や情報を取得します。

    SDUの使用方法 プロジェクトの作成
    テキストの画像を洞察に変換

    IBMの新しい光学文字認識(OCR)は、不規則なフォント、不十分な解像度、モバイル・キャプチャーの質の悪い照明、さらには色や背景のばらつきなど、最適とは言えない条件下でも、文書から重要な洞察をより多く抽出できるよう、より高い文字精度と検出の再現性を提供します。

    IBMの新しいOCR技術の詳細
    データをナビゲートして洞察を探索

    従来型のエンタープライズ・サーチ・エンジンは、キーワード検索を実行して文書へのリンクをエンド・ユーザーに提供します。しかし、Watson Discoveryを使用すると、キーワード検索だけでなく、ファセット検索を使用して文書内を確信を持ってナビゲートし、必要な関連情報を取得できます。このプラットフォームの設計により、必要な情報に簡単にアクセスでき、JSON出力を介して下流の自動化機能に送信できます。

    ファセット・ナビゲーションの詳細
    NLPの強化

    このプラットフォームのすぐに使えるNLPの強化には、エンティティー抽出、感性分析、感情分析、キーワード抽出、カテゴリー分類、コンセプトのタグ付けなどが含まれます。

    データを強化する方法
    大規模言語モデル(LLM)の活用

    IBM Watson Discoveryは、Watsonの自然言語処理(NLP)の基盤モデルを使用して、テキストの高度な処理と理解を実現し、ビジネス文書から情報と洞察を正確に抽出し、プロセスを加速して、洞察を生成します。

    IBMによるLLMの使用方法 watsonx.aiの基盤モデルはこちら
    ドメイン固有エンティティーの抽出

    カスタム・エンティティー・タイプを定義し、エンティティーへの言及に注釈を付けて、アクティブ・ラーニング手法を使用して教師ありエンティティーの認識モデルを反復的に学習させ、トレーニングを加速します。

      ユーザー定義エンティティー抽出を作成する方法

      関連製品

      IBM watsonx Assistant

      デジタル・チャネルや音声チャネルなどのチャネルを介して顧客のリクエストに対応します。従業員を内部プロセスに沿ってガイドし、チームがコストを削減しながら、より価値の高い業務に集中できるようにします。

      IBM Watson Natural Language Understanding

      テキストを分析して、概念、エンティティー、キーワード、カテゴリー、感性、感情、意味役割などのメタデータをコンテンツから抽出します。

      IBM Watson Speech to Text

      すぐに使える言語モデル、音声周波数オプション、トランスクリプション出力機能を提供するAPIを使用して、ほぼリアルタイムのディクテーション(口述)またはバッチ音声ファイルで音声を書き起こします。

      次のステップ

      IBM Watson DiscoveryのAI機能の活用例を参照して、独自のAIアプリケーションを作成します。

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      資料 サポート パートナー 参考情報 コミュニティー AI Academy