“夢の人工知能”ではない。でも大丈夫！

　「Watson」は、決して「自動的に答えを出してくれる“夢の人工知能”」ではない。しかし、データ分析作業をできるだけ省力化し、答えを導き出す知見を得るために、大いに威力を発揮する。

　従来型のツールでは縦横軸にどのようなデータを配置するか、分析ノウハウが必要だったが、Watson Analyticsではどのような分析をすればいいか、分析提案のリコメンドをしてくれる。こうした「スマート・データ・ディスカバリー」という考え方、そして日常的な言葉で問いかければ分析がかなう「コグニティブ・コンピューティング」も、専門知識を持たないビジネスユーザーのデータ活用に大いに威力を発揮するだろう。

　具体的に4つの機能について紹介しよう。まずデータから関連性や傾向を直感的に把握するための「Explore」では、データの見方についてリコメンドされた結果がビジュアルでスピーディに表示される。たとえば、「このデータならこういうものが見たいはず」「このデータならこのビジュアルがわかりやすい」と推奨する分析結果がビジュアル化されて見られるため、思わぬ発見＝ “Explore”が可能になるというわけだ。もちろん、分析しようがないデータの時には「分析に向いていない」というアドバイスもなされる。

　例えばこんな感じだ。

　また、過去のデータをもとに未来において「何が影響を与えそうか」といった分析結果を提示する「Predict：統計解析」機能もユニークだ。例えばデータの相関関係は、円の中心に「目的変数」が入り、その周りにそれに関係する因子が配置される「鷹の目チャート」で表示される。中心に近ければ近いほど、その因子が与える影響が大きいというわけだ。

　そして3つめが「Explore」や「Predict」などで作成したグラフィカルなチャートを貼りつけ、ダッシュボードを作成する「Assemble」である。チャートを比較して閲覧したり、プレゼンテーション資料に使ったりする際にも便利な機能だ。

「Explore」や「Predict」、「Assemble」といったデータのビジュアライゼーションは、データ分析から意思決定をおこなうための効果として絶大だ。 直感的なひらめきを引き出すことはもちろん、チーム内の情報共有や上司への説得など、あらゆる場面で大きな効果をもたらすものだ。レポートだけでなく検討段階からというビジュアライゼーションの対応範囲の広さや、表示されるスピードなどを鑑みても、これまでにはない分析ツールといえるだろう。

　さらにデータをアップロードする際に自動的にデータの品質をチェックし、グルーピング、階層化などのデータ加工を行う機能として、「Refine」がある。データの整理は分析ノウハウの重要要素だ。しかし、その知識がなくても自動的に、規定のカテゴリーや特徴、数量、日時などのインスタンスで整理してアップロードしてくれる。ここにWatsonによって得られたヒューリスティック・アルゴリズムが用いられているというわけだ。もちろん、データ加工に手馴れているユーザーであれば手動で細かくデータを加工していくこともできる。分析の精度をあげていきたい場合には「Refine」の活用を検討することをお勧めする。

　日本IBMによると、今後も続々と機能が追加されていく予定だという。有償版のみとなるが既にTwitterとの連携が可能になっている。さらにSNSのデータを活用してマーケティング動向をうかがう新機能「Social Media」が今後オプションとして追加される。そして、データやテンプレートなどをまとめた「Expert Storybook」を登録・販売できるマーケットプレイスと連携して進化することも決定している。

　現在、ストレージ容量500MB、データセット50列×10万行で無償版が利用できる。無償版ではデータや分析結果のシームレス共有やクラウド、RDBMS、Twitterなどのデータ連携はできないが、実際に触ってビジュアライズする経験ができる。それでは、本当に「分析の知識のないビジネスユーザー」が扱えるものなのか？　編集部スタッフが無償版のハンズオンセミナーに参加してみた。では、ここから編集部が実際に使ってみたところをレポートしよう。