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今週のFast Forward版では、IBM Watson MarketingのOffering Management and StrategyのVPであるMark Simpsonと話をしています。
Dan Costa：多くの人がIBM Watsonのコマーシャルをテレビで見ましたが、ボブ・ディランがこれとは漠然と関係があることを知っていますが、Watsonを製品としてどのように定義しますか？
Mark Simpson： Watsonは人間のように学習できるコグニティブコンピューティング製品です。 学習し、理解し、人間がやるのと同じ方法で推論し、時間をかけて教えることができます。 コンピューティングをさまざまな分野に適用できるようにするために…本質的には、大量のデータを取り込んで意思決定を支援し、知能を高めることができる人間に与えることができる信頼できるアドバイザーです。
私はそれがさまざまな人々に定着しているフレーズだと思います。 それは必ずしも人工知能ではなく、拡張知能です。 それは、神が私たちに与えてくれた脳ではできないようなことを彼らが本当にするのを助けるために、人間と一緒に働いています。
ええ、それはIBM内で使用する重要な差別化要因です。 多くの企業には人工知能がありますが、拡張知能でやろうとしているのは…単に人間の知能を複製するか、人間の知能を置き換えるだけです。 私たちは、その人間がより多くの情報を入手することにより、より良い決定を下す方法を提供しようとしています。 そのため、状況に応じて賢明な意思決定やより迅速な意思決定を行うのに役立つアドバイザーが実際にそばに座っています。
ワトソン自体は、あなたが言ったように、これらのさまざまな異なる環境で実行するように教えられる必要があります。 そのプロセスはどのように機能しますか？
ええ、あなたが人間に教えるように、本当に。 Watsonを正しい方向に向けて、データと情報を提供します。データと情報を取り込んで、作成し、学習し、理解し、必要な方法で推論することができます。 継続的に学習するため、Watsonは最初は誤った判断を下し、適切な領域での指導が必要になりますが、それはすべて学習プロセスの一部です。 本当に、人間が学ぶように、ワトソンにとっても同じように考えます。
マーケティング分野を専門としています。 Watsonはマーケティングの分野にどのように適用されますか？
Watsonを適用することもできますし、3つの大きな方法でWatsonを適用することもできます。 まず、WatsonをコンピューティングAPIのセットと考えることができます。これは実際には誰でもアクセスできます。 そのため、さまざまな理由でこれらのAPIを使用する顧客がいます。異なる方法で顧客にアプローチすることを検討しているかどうかにかかわらず、1-800-Flowersの例を考えてみましょう。グウィンは…あなたが探しているものについて質問します。 プレゼント、母親への贈り物を探しているとしましょう。 その機会が何であるか、あなたの母親が何に興味を持っているかについて。それはあなたの母親に与える適切な贈り物に関して提案を始めます。
ワトソンは非常に広い意味で考えることができます。 それについて考える第2の方法は、マーケティングプラットフォームにWatsonを組み込むことで私たちがやろうとしていることです。 マーケティング担当者の時間をどのように節約し、マーケティング担当者がより賢明な決定を下せるようにするかで、それを本当に考えます。
第三に、マーケティングプラットフォーム内のWatsonを、マーケティングプラットフォームと対話するためのまったく異なる方法として見ることができます。 したがって、Watsonは、マーケティング担当者のアシスタントとしてWatsonを組み込むときに、キャンペーンを継続的に分析および監視できます。 Watsonにこれらのキャンペーンについて質問したり、それらのキャンペーンを相互に比較したりすることで、実行中のキャンペーンで発生していることに対してアクションを起こすためのより迅速な方法で異なる適切な決定を下すことができます。
私たちのビジネスと顧客に関する情報を収集しているこのビッグデータの世界では、情報の過負荷はおそらくマーケティング担当者が抱える最大の問題のようです。 彼らは常に新しいダッシュボードにアクセスして、入ってくるすべての情報を理解しようとしますが、ダッシュボードだけでは不十分です。 多くの場合、ダッシュボードは、情報の海を本当に理解できるほど動的ではありません。
あなたは絶対に正しいです、そして、顧客とデータに関する世界のデータの80％にレイヤーを重ねると、一般に構造化されておらず、そのような規模と量で非構造化データを人間がどうやって頭に入れることができるかと思います想像するのは非常に難しいです。 多くの業界でそれを考えることができますし、ソーシャルメディアや他の業界で書かれているヘルスケアまたは医師のメモや他の多くのアプリケーションで人々が言っていることをマーケティングし、その非構造化データを取り込むことができ、理にかなっていることができますその非構造化データは、個人、そしてこの場合はマーケティング担当者に、より賢明な意思決定を開始するために必要な信頼できるアドバイザーを提供するだけです。
1-800-Flowersについて触れましたが、これらのデータセットを理解するためにWatsonがどのように使用されているかを示す他の例を教えてください。
だから、私たちは彼らの簡単なボタンでステープルズと提携しています。 人々は、ボタンを押すだけで鉛筆を追加したり、その時に不足しているものを注文したりする簡単なボタンを見てきました。 WatsonはStaplesと提携して、電源の有効化と支援を行っています。そのため、消耗品が不足していてEasyボタンを押すか、スマートフォンのアプリを使用するか、Facebook MessengerまたはSlackbotを使用するか、何をするかStaplesから新しいサプライ品を注文すると、Watsonはあなたがしていることを理解し、それを可能にします。
また、ニーズの予測を開始できます。 そのため、さまざまなアプリケーションがあります。 また、North Faceと非常に緊密に連携してきました。NorthFaceは、1-800-Flowersを使用してGwynと同様のアシスタントを持ち、携帯電話またはコンピューターでNorth Face Webサイトと会話できます。 入力して操作することもできますが、North Faceに旅行について伝えることができます。 9月にヒマラヤでハイキングをすると、ノースフェイスが出発して場所を調べ、その場所の状態を調べ、戻ってきて、ギアに関する推奨事項を立てることができますより快適な旅行が必要になります。
そこで起こる興味深い移行があります。 North Faceは素晴らしい例です。なぜなら、ある意味ではAIを搭載した会話型インターフェイスであり、ほんの少しの情報を提供するだけの非常に自然なものですが、この非構造化データを取得するこの大規模なデータ分析バックエンドがあるからですその後、方向転換して、実行可能な推奨事項を作成します。
うん。 ほら、人間の言語を理解することは簡単なことではありません。それは、会話やテキストなどを通してでも、それとやり取りする最初の段階のようなものです。 次に、その背後にある大量のデータを使用して、場所と気象条件を検索し、それを製品カテゴリとスキュー、およびそれらの種類のものと照合します。 これは、ウェブサイトにアクセスしてカテゴリページをクリックし、リストを調べてフィルターを使用するのに比べて、本当にエキサイティングなショッピング方法です。 それははるかに楽しいショッピングの方法です。
認知商取引の概念に私たちを連れて行くように思えます。そこでは、商取引トランザクションを前も後も可能にする認知コンピューターを持っています。
ええ、絶対に。 絶対に、そして私が言うように、ステープルズはその良い例です。消費の履歴に基づいて誰かが物資を欠いていることを予測し、その注文プロセスを誰かが必要とする場所を問わずに実現できるようにします即時かつジャストインタイムのフルフィルメントは、コマースを大きく変えています。
会社がワトソンを始めるのはどれくらい難しいですか？ これらは非常に洗練された概念です。 Staplesがこれに取り組んでいるチームを持っていると想像できます。 IBMは、明らかに、非常に大企業です。 小売業者がこれをスピンアップするのはどれくらい難しいですか？
小売だけでなく全体を見ると、誰でもアクセスできますが、明らかに製品を開発するために必要な特定のスキルがあります。 Watson APIは誰でも利用できます。 ティーンエイジャーがそれを使用して、非常にクールなアプリを構築し、非常に大規模な企業の駐車券と戦うなど、それを使用して自分のAIを強化し、時には置き換えることがあります。 実際、そこには非常に大規模なユースケースがあります。
Watsonはどのようにして駐車券と戦うことができますか？
これは、駐車違反切符を見て、その周りのすべてのパラメーターを見て、その駐車違反切符と戦う方法と、その特定の当局とやり取りする方法を見る素晴らしい方法です。 私が言うように、ティーンエイジャーによって開発された、絶対に驚異的です。 成功率は、人間を使用して行う場合よりもはるかに高くなります。
並んで裁判所に行きます。
その通りです。
とても良い。 もう1つの重要なことは、非構造化データを理解できることです。たとえば、構造化されたデータセットを取得すると、比較的簡単に分析や視覚化などを行うことができますが、Watsonの非構造化データは、それを際立たせていると思うものの1つです。
そのとおり。 マーケティングでは、現在マーケティングで起こっているいくつかの重要な傾向を見ると、データが爆発的に増えていることがわかります。 2020年までにデータ量は約20倍になると予測されていますが、これはわずか2年半です。 それは膨大な量のデータですが、あなたが言うように、顧客が自分自身を明らかにし始めるにつれて、そのデータの形が変化しているので、彼らは積極的にブランドの情報を減らす方法を外に出ています。 それを可能にするために、テクノロジーは一種の進歩を遂げました。
そのデータの多くは、実際には行動に関するものであり、個人の行動から意図を抽出しようとしています。 そのデータの多くは完全に構造化されていないので、古い種類のCRMスタイルのマーケティングは、その用途はますます効果が低下すると考えており、その意図を引き出してそれをマーケティングするための新しい方法を見つける必要がありますより良い個人に。
これがプロアクティブなプロセスになるまでにどれくらいかかりますか？ツールが実際にあなた自身のことを知るよりもあなたの将来のニーズとあなたの将来の欲求についてもっと知っているのですか？
ええ、私は簡単な場合にはすでにそれを持っていると思います。 マーケティング担当者としての私の望みから、キャンペーンを調べたい分析プラットフォームに入ったとき、それに何か問題があるかどうかを見たい場合が多くあります。 ワトソンは今、それを個人として私に積極的に押し付けています。 さまざまな業界を経て個人レベルに至るまで、その程度はさまざまだと思うので、答えるのは難しい質問ですが、それはすでに起こっていると思います。 本当に、私たちはコグニティブコンピューティングの非常に初期の段階にいると思います。 将来はコグニティブコンピューティングがもたらす可能性のあるすべての影響を推測するのは非常に難しいと思うので、楽しみに待っているときに私たちを連れて行くことができるのはエキサイティングなことだと思います。
それについて少し反rumしてみましょう、その未来はすぐに。 観客から質問があると思います。
ええ、それは良い質問です。なぜなら、フィールドは常に非常に速く動いており、新しいイノベーションが至る所に現れていると思うからです。 私にとって、私たちががんとがん治療で行っている仕事のいくつかは本当に驚異的だと思います。 病気を治し、苦しんでいる人々を助けるアプリケーションを見て、それらはあなたが本当にこれを支持している要素だと思います。これは私たちが本当に必要とする驚異的なテクノロジーとコンピューティングだと思います両手でつかむ。 だから、私は多くの異なる産業にわたって多くの異なる用途があると思います。
コグニティブコンピューティングでも人工知能でも変容しない業界を思い浮かべますか？ マーケティングアプリケーションで使用されているのを見ているため、輸送アプリケーション、商業アプリケーションで使用されているのがわかります。 それはすべてを混乱させるそれらの基本的な技術の一つのようです。
うん。 エキサイティングなことは、影響を受けない業界を想像するのは難しいと思います。 現時点で業界にある例をご覧になった場合、過去12か月間の税法のすべての変更を考慮して、税務アドバイスおよび納税申告のためにH&Rブロックと提携しており、 H&Rブロックの税務顧問がより良い決定を下し、顧客により多くのお金を節約できるように支援します。 エレベーターとエスカレーターを製造し、エレベーターとエスカレーターを製造し、インターネットのビジネスと提携してエレベーターをリアルタイムで、そして故障する前に本当に修理できるようにするために、私たちが行っている仕事の一部にそれを移します。 エレベーターで立ち往生するのが好きな人はいないでしょう？
それを適用できるさまざまな分野が本当にエキサイティングです。 先日私が見たアプリケーションの1つは、Whirlpoolで、ワトソンが埋め込まれた洗濯機がタンブル乾燥機と通信して、乾燥サイクルの長さを乾燥機に知らせることができました。考えてみれば、地球全体でどれだけのエネルギーを節約できるか、乾燥時間を正しくすれば、本当にエキサイティングになります。 問題の規模。
規模の小さな効率は大きな違いを生む可能性があります。
まさに。 まさに。
それは非常に魅力的であり、これらの超洗練されたハイエンドテクノロジーがあなたが知っている最も平凡なレベルに落ち着くのを見るのは常に面白いですか？ あなたの洗濯機がより効率的になるので、電気代に費やすお金が少なくなります。
ええそうです あなたの洗濯機はより効率的になり、あなたの洗濯機が顧客サービス担当者と話すことができ、彼らが何が間違っているのかを知り、それを修正するためにエンジニアに適切な部品を送ることができるので、あなたがより良い顧客サービスを得ることを願っています。
素晴らしいコール。 私はすべてのゲストに、将来について少し質問する質問に移りたいと思います。 あなたが最も懸念している技術トレンドは何ですか？ 夜は何が起きますか？
ええ、夜に私を維持するのは難しいです。 よく寝ます。 私はかなり前向きな人ですが、あらゆる種類の技術の進化を見ると、私が最も懸念しているのはそれが使われている方法だと思います。 特に技術の進歩に伴い、非倫理的な方法で使用されている場合に懸念があります。 倫理的に使用するためにできる限りのことを行うことは非常に重要であり、これらの技術の非倫理的な使用も無効にするためにできる限りのことを行うと思います。 それはおそらく、私がそのエリアを選択する1つまたは最大の包括的なエリアを見ている場合だと思います。
技術や製品を開発している個々の企業は、それらを市場に出す前にこれらの技術の結果について考えるために、それを自分自身でとるべきだと思いますか？
それは皆の責任だと思います。
うん。 聴衆から別の質問があります。
ワトソンの応用はすでに医学に当てはまります。 私は癌、癌治療で行っている仕事について言及しましたが、ワトソンは医師のメモを取り入れることができます。 毎日作成される何千もの医学雑誌を分析して、顧問としてそこに座ることができます。 覚えておいて、私たちは医師が行う必要がある決定について医師に助言していることを忘れないでください。 ワトソンが引き継ぐわけではありません。 それは本当にワトソンが薬と一緒に仕事をするつもりです。 同様に、法律では、ワトソンが弁護士や法曹界の人々と一緒に座って、彼らがより良い決定を下せるようにすることが絶対にわかります。
ワトソンがグランドチェスのマスターに勝つことができる場合、ワトソンで特に増強の問題が発生するのを見てきました。
うん。 見て、それが私たちがやることすべてを促進する方法です。 私たちが言うように、人工ではなく拡張知能です。
あなたはポジティブな人なので、逆に、あなたは何について最も楽観的ですか？ 一番期待していることは何ですか？
ご覧のとおり、私はAIに非常に夢中になりますが、それによって本当に熱狂することはありません。 人々の生活を通じて起こる大きなイベントはいくつかあると思いますが、AIはその大きなイベントの1つだと思います。 AIのアプリケーションを見て、認知技術のアプリケーションを見ると、 どこに到達するかを推測するのは難しいです。 それをより良い方法で適用する方法、コグニティブコンピューティングを使用してより多くの人々を支援する方法を考えることは、本当にエキサイティングな分野だと思います。 ある種を見ると、あなたはいつも人々のお気に入りのアプリの種類について尋ねていることを知っています。
過去40年ほどの私の人生を見てみると、それを通して起こった大きな大きな出来事がありました。それはあなたを興奮させ、あなたはデバイスを使ったり、それを使ったりします。 PCが本当に主流になりつつあるのは1つだと思います。 スマートフォンが10年前に発売されたとき、たった10年前が別のものであり、AIもその1つだと思います。 私たちがやっている仕事を見て、今では小さな子供が二人います。私たちはセサミストリートのような子供たちと45年間働いている会社でやっています。私たちは子供たちの学習を助けるアプリを作っています。 私はそれが学校の休暇に近づいていることを知っています、私の妻は学校の休暇を通して子供たちを楽しませ、教育する新しい方法を見つけることに熱心であることを知っていますが、そこで私たちがしている仕事は本当にエキサイティングだと思います。
うん。 子供の世代がいますが、それは私たちがこれらの技術に新しい方法で投資している適切な年齢の世代であり、テレビの前で家に残されたのと同じ方法だからだと思います。この新世代。 彼らは携帯するすべての画面で学習するのに役立つソフトウェアツールを手に入れます。
絶対に。 絶対に。 私は長男をテレビからもっと遠ざけたいと思っています。すでにその変化を見ることができます。 iPadとコンピューターへの移行はすでに調査されており、詳細を調べることができます。 ワクワクする未来だと思います。
「このことが私の人生を変えた」と指摘し、言わなければならないアプリ、製品、またはサービスが1つある場合、それはどうなりますか？
うん。 私が言うように、私は私が思うに起こったいくつかの主要なイベントがあります。 あなたは私が若い頃、家に最初のコンピューターを手に入れたように見えます。 スマートフォンを見ると、どこにいてもすべてのものを指先で見ることができます。 私が言っているように、AIはそれを別のレベルに実際に並べることができると思う場所です。 人々の生活を通して、本当に大きなものに依存する新しい、ある種の新しい機会が得られることを継続的に発見するいくつかの本当に大きなものがあると思います。 AIはおそらく次の革命だと思います。
大丈夫。 あなたがしていること、IBMがしていること、ワトソンがしていることを人々がフォローしたいのであれば、最近はどうやってオンラインで見つけることができますか？
はい、LinkedInにいます。 私はTwitterにいます。 実際に新しいTwitterアカウントを持っています。 私の最後の1つを取得できません。
あなたはTwitterアカウントを失いましたか？
Twitterアカウントを失いました。
悪い振る舞いだったのですか？
悪い振る舞いではありませんでした。 それとは何の関係もありません。 パスワードとメールアドレスを失ったので、新しいアカウントは@SIMMOMJです。
いいでしょう、私たちはあなたに何人かのフォロワーを手に入れて、すぐにそれを増やすようにしようとします。
まさに。 それは助けになるでしょう。
