IBM Watsonが支援する「働き方改革」Vol.3 -資料&総集編-

2018年01月

IBM Watsonが支援する「働き方改革」Vol.3 -資料&総集編-

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カモシーこと、日本IBM 鴨志田です。
IBM Watson が支援する「働き方改革」の第3弾にあたる今回を最終回として、お届けします。最終回は、資料の準備にかかる時間を減らすことをテーマをメインに進めていきます。
これまでの以下の記事もぜひご覧ください。

【特集ブログ】IBM Watsonが支援する「働き方改革」
第1弾：会議編　/　第2弾：メール編 　

^{※出典：*1,2 ガートナージャパン 2016年 *3 IBM調べ資料検索や準備にかかる割合}
IBM では、毎年営業メンバーからある特定の1日をサンプリングして、その日の活動時間を項目ごとにどれだけかかっているか調査しています。その結果、半分近くの 43% を資料の検索や準備に費やしていることが判明いたしました。次のような項目から成り立っています。

営業プラン作成／訪問準備／資料検索／提案書作成／条件調整／提案レビュー／質問回答準備／営業管理報告／営業プラン更新／管理業務

資料といえば、Box？

資料といえば、ファイル、ファイルと言えばクラウド型コンテンツ管理プラットフォームである Box が有名です。しかしここでは、短絡的に「Box を使いましょう」と言いたいのではなく、Box というプラットフォームやファイル、データをいかに効率良く、効果的に活用するかが「働き方改革」を支援することにつながっていくかについて考えていきたいと思います。

Box とは

あらためて Box とは何かについてご紹介してまいります。大きく特長は 3点です。

1．　容量無制限
2．　プレビュー・セキュア
3．　連携

1. 容量無制限であること

ファイルサーバーですと、毎年のようにストレージ容量を追加していかないといけない、現場の各部門にヒアリングして必要容量を計算して予算を確保および、そのバックアップも考えなければいけない、そのようにコスト試算が面倒ですし毎年どんどんコストが膨らんでいく傾向にあります。しかし、Box であれば、一定の使用料を確保しておくことで毎年の予算が定常化され、運用していくことができます。また、最近は動画や音声ファイルも電子化されていってますので、容量無制限は非常に魅力的です。

2. セキュリティ

クラウドというと「セキュリティは大丈夫か？」という議論が必ず発生いたします。Box は、データの暗号化、通信の暗号化はもちろんのこと、その特長として細かいアクセス権管理があります。例えば、プレビューアーという役割では、ファイルのプレビューはできるけれど、ダウンロードはできないという権限です。「外部のお客様とファイルの共有をして見てもらいたいけど、ファイルをそのまま渡してしまうのは好ましくない」ような場合に使えます。反対にアップローダーという役割では、ファイルのアップロードはできるが、その他のファイルを見ることはできないという役割です。例えば関連業者様や企画会社にファイルをアップロードしてもらう場合や学校のゼミなどで生徒が課題を提出する場合にアップローダー権限を付与し、先生方は編集者として提出されたものを添削、コメントしていくことができます。

3. 連携

Box は様々なソリューションとの連携も大きな特長の1つです。例えば前回ご紹介したような電子メールとの連携があげられます。Box は通常、ブラウザやスマートデバイス上の Box アプリから利用しますが、BoxDrive のモジュールを設定することで、ファイル・エクスプローラー(Mac でいう Finder)や各種オフィスなどのアプリケーションから直接 Box にアクセスしてファイルの読み書き・更新ができます。一方で、そのように直接 Box を利用していくのではなく、デジタル複合機と連携し、契約書などの紙媒体をスキャンする際に複合機の操作パネルから直接 Box のフォルダを選択し、直接 Box に格納して電子的に管理していくことでデジタル複合機を入り口としてアクセスしていくことも可能です。また、IBM Notes/Domino や IBM Connections Cloud およびサイボウズ kintone などのアプリケーションのファイル格納先として Box を利用していくこともできるようになっています。利用者は Box の存在や Box との連携を意識することなく、利用しているアプリケーションから自然と Box にセキュアに情報を格納していくことができるのです。

IBM Watson との連携例

では、次に IBM Watson と組み合わせるとどのようなことができるかご紹介していきましょう。Box でのコンテンツ管理と IBM Watson の各種サービスを組み合わせることで次のようなことが実現できます。

①　AI による高精度な検索
②　画像の自動分類による属性(タグ)追加
③　音声ファイルのテキスト化
④　Box のコンテンツ操作を対話(チャットボット)で補助

以下、Youtube の動画ファイルがありますので、是非ご参照ください。
▼AI 時代の box + IBM Waston ナレッジ活用ソリューション (Youtube より)

AI による高度な検索

ご紹介の YouTube でご覧いただきましたように、1 つ目の例にある「AI による高度な検索」だけでも大きく「働き方改革」や今回のテーマである「資料の準備にかかる時間を減らす」ことに寄与することがわかると思います。Box のみならず、IBM Notes など様々なアプリケーションでそれぞれ検索機能は搭載されていますが、必要な情報がなかなか見つからないということも多いと思います。そこへ IBM Watson が加わることによって、役立つ資料かどうかの判別ができたり、自らその評価のフィードバックをすることができたりしますので、有益な情報の見える化またその資料探しの短時間化に繋がります。

画面左が IBM Watson によって学習した後の検索結果、右は IBM Watson とは連携しない時の結果です。結果が異なることがわかります。

IBM Watson およびサイボウズ kintone との連携例

次に、サイボウズ kintone と連携していくとどのようなことができるでしょうか？例えば、IBM Watson とサイボウズ kintone そして Box の組み合わせでは、農業改革につながっていったという事例があります。

右のような画像があります。よく見ると白い斑点がありますが、このような写真を含めて、kintone 上のアプリで報告書などのレポートをまとめたり、統計管理をしたりしていきます。
写真は kintone から自動的に Box に格納され、さらにそれが IBM Watson の Visual Recognition というサービスと連携することで、この白い斑点の問題の判定と対応策の提示を行ってくれるのです。
数十年農家に専従している熟練者でなくても、迅速に問題解決を図ることができます。高齢化、後継者対策や専門的な判断の補助など農業に必要な知識の習得期間の短縮に寄与しています。

Box Capture でスマートに働き方改革

先の例のような画像・写真と Box および IBM Watson との連携をよりシンプルに行っていくことができます。それを支援するのが Box Capture (キャプチャー)です。AppStore からアプリをスマートデバイスに無料でダウンロードして利用することができます。

Box Capture は、カメラや録音アプリです。
Box Capture を利用すると、iPhone などのアプリに保存することなく、直接 Box の指定したフォルダに写真や音声をアップすることができます。Box に入った後は、先の Visual Recognition で画像判別をしたり、タグ付けをしたりしていくことができます。

また、IBM Watson と連携をしなくても、リアルタイムに現場での写真を本部の方や遠隔地の方と共有することができますので、例えば建設現場や保守メンテナンスの現場写真を本部の方がレポートにまとめたり、技術の方が見て適切なアドバイスを即座にもしくは、並行作業で行ったりすることができます。個人だけでなく、チームでの働き方改革に寄与できるのではないでしょうか。

「働き方改革」成功のポイント

さて、これまで 3回の連載に渡って IBM Watson やコラボレーションツールおよびそれらの組み合わせによって「働き方改革」の事例や解決策の例をご案内してまいりましたが、最後に働き方改革成功のポイントを IBM での経験を元にご案内したいと思います。結論から申しますと、成功のポイントはツールの有効活用だけではありません。

以下の図にあるように領域 0 から 4 までの 5つの点を考え、対応する必要があります。

IT ツールやそれを利用する環境、スマートデバイスのような端末や外出先や自宅からアクセス、共有できるインフラ環境は、領域 1.2. ハード面としています。ここでは、領域3.4. のソフト面および領域 0 の組織風土・意識を整備する方法や IBM での例をご紹介いたします。

領域0. 組織風土・意識

「組織風土・意識」を整備するのはもしかすると最も難しいかもしれません。IBM Watsonを活用するにしても働き方改革を実践するにしても、情報・データ・ファイルなどこれらがナレッジとして活用されていく情報の元ネタが必要になります。まずこれらの情報がないと話になりません。「俺のものは俺のもの」としてみなさま各人の頭の中やPCの中にしまわれていては困ってしまいます。組織内に共有されてそれが活用の土台にあがっていくかが重要です。

IBMでの例としては、トップ自らが情報の重要性を訴えています。具体的には次のようなことを従業員に訴求しています。

「知識をどれだけシェアしているかが社員の勝ちを決める」

こんなふうに訴えかけられたら「俺のものは俺のもの」なんて言ってられませんよね。
トップ自らが情報の重要性を訴える、トップ自らが情報発信をするなどの行動が必要かつわかりやすい訴求方法ではないかと思います。

領域3.4. ソフト面

「知識をどれだけシェアしているかが社員の価値を決める」と言われてもお客様情報や個人情報など何でも共有できるものでもありません。その辺りのルール整備も必要です。従業員が迷った時の指針となるものがあると安心して行動ができると思います。これも IBM を例に取りますが、IBM では BCG (ビジネス・コンダクト・ガイドライン＝行動基準)を定めています。

内容は非常にシンプルでごくアタリマエのことが記述されていますが、IBM 従業員としての基本的な行動基準ですので、行動の拠り所として利用することができ、このようなものが有るというだけでも安心感があります。IBM 従業員は毎年この内容を学習して(クイズなどにも答えます(苦笑))同意し、サインをして働いています。こちらの BCG は外向けにも公開されていますので、参考にしてもらえればと思います。

→ 『IBMビジネス・コンダクト・ガイドライン』(IBM企業行動基準)

最後に・・・

以上、IBM Watson が支援する「働き方改革」と題して身近な「働き方改革」をどのように実現できるかを例を交えて連載してまいりましたが何かヒントになるものはありましたでしょうか？身近な「働き方改革」で最も重要なことは行動を起こすことかもしれません。みなさまのまわりでできることを何か少しでも実践してみませんか?

2024年04月08日

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コーポレートサイトに掲載している2024年度のブログやコラムの一覧です。ハードウェアやソフトウェア製品に関するコラムやソリューション情報、それらの製品を使った弊社エンジニアのブログやホワイトペーパーなど皆様のビジネスにお役立てください。コラム・ブログ一覧カテゴリタイトル公開日ブログ【てくさぽBLOG】watsonx Assistant + Watson Discovery + watsonx.aiを連携してみた 24/04/08 アーカイブ 2023年度 2022年度 2021年度 2020年度 2019年度

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2024年04月08日

【てくさぽBLOG】watsonx Assistant + Watson Discovery + watsonx.aiを連携してみた

こんにちは。てくさぽBLOGメンバーの高村です。ビジネスへの生成AI の取り込みに注目が集まっている今日、watsonx.ai をどう活用すればいいのか、多くのお客様からお問い合わせ頂いています。そこで前回の「【てくさぽBLOG】IBM watsonx.aiを使ってみた（Part2）」では、watsonx.ai のユースケースとして Retrieval-Augmented Generation（以下 RAG）をご紹介しました。今回は、RAG の仕組みを利用し AIチャットボットを提供する「watsonx Assistant（以下 Assistant）」と検索エンジン機能を提供する「Watson Discovery（以下 Discovery）」、「watsonx.ai」を組み合わせた連携ソリューションをご紹介します。目次 AssistantとDiscoveryの連携 watsonx.aiを取り入れた連携 Assistant + Discovery + watsonx.aiを連携してみたさいごにお問い合わせ AssistantとDiscoveryの連携本来なら各製品を一つのブログで詳しくご説明したいところですが、今回は連携した結果についてのご紹介となりますので、Assistant と Discovery については今後のブログであらためてご紹介したいと思います。 Assistant は watsonx の大規模言語モデルが搭載され、自然言語の問い合わせを理解し、適切な回答を返すことができるチャットボット機能を提供する製品です。一方 Discovery はドキュメントから適切な情報を検索する検索エンジン機能、パターンや傾向を読み取る分析エンジンとしての機能を備えた製品です。 Assistant と Discovery を組合わせたユースケースでは Assistant にあらかじめ回答を用意してルールベースで回答させ、答えることが難しい問い合わせに対しては Discovery の検索結果を利用して回答します。 watsonx.aiを取り入れた連携上記の連携では Discovery の検索結果がユーザーに表示される仕組みとなっていますが、watsonx.ai を介して回答を提供することでDiscovery が得た検索結果をさらに整理し、より理解しやすい形での返答が実現できます。 Assistant + Discovery + watsonx.aiを連携してみた Assistant、Discovery、watsonx.ai を連携してみます。事前準備利用環境今回は IBM Cloud で提供される SaaS を利用して検証します。なお、Assistant と Discovery の Plusプランは30日間無償期間が付属されていますので、是非ご活用ください。 watsonx Assistant：Plusプラン（30日間無償期間あり、以降は有償） Watson Discovery：Plusプラン（30日間無償期間あり、以降は有償） watsonx.ai：Essentialプラン（有償）検証の目的検証では構築手順の他、以下の点を確認します。「Assistant + Discovery + watsonx.ai」と「Assistant + Discovery」の連携による回答の違いを比較言語モデルを変えて問い合わせを行い、回答の違いの比較実施手順以下の流れで検証を実施します。 Assistantのプロビジョニング Discoveryのプロビジョニング、検索対象とするデータの取り込み※取り込むデータは「IBM Power S1014 データシート」のS1014のPDF watsonx.aiのプロビジョニング Assistantの初期設定 Assistantのカスタム拡張機能からDiscoveryを繋げる Assistantのカスタム拡張機能からwatsonx.aiを繋げる Assistantアクションの作成、問い合わせの検証言語モデルを変えて問い合わせの検証検証実施 1. Assistantのプロビジョニングはじめに Assistant のプロビジョニングを行います。 IBM Cloud にログインし、カタログ画面から "Assistant" を選択します。ロケーションとプランを選択し「作成」をクリックします。しばらくすると以下の画面の様に、Assistant がプロビジョニングされます。 2. Discoveryのプロビジョニング次に Discovery をプロビジョニングします。カタログ画面から "Discovery" を選択します。ロケーションとプランを選択し「作成」をクリックします。しばらくすると以下の画面の様に、Discovery がプロビジョニングされます。※ここで、資格情報内にある「API鍵」と「URL」をメモに控えます「Watson Discoveryの起動」をクリックし「New Project +」をクリックします。 Project name に任意の名前を入力、Project type では「Conversational Serch」を選択し「Next」をクリックします。作成されたプロジェクトをクリックします。「Integration Deploy」をクリックします。「API Information」タブをクリックし「Project ID」をメモに控えます。次に検索対象の PDF を Discovery に取り込みます。「Manage collections」から「New collection +」をクリックし、「Collection name」に任意の名前を入力、「Select language」を「Japanese」に設定します。 Upload files の領域に PDF をドラッグアンドドロップして「Finish」をクリックします。アップロードが完了しました。次に、Smart Document Understanding機能（以下 SDU）を利用して PDF内のヘッダーやテキストなどのフィールドを定義します。 SDU は、PDFをはじめとする非構造化データの文書構造を理解して検索や分析の精度を向上させる機能です。例えばタイトルと定義した箇所を検索キーとしたり、検索対象をテキストと定義した箇所のみとするなど可能になります。「Identify Field」タブをクリックします。取り込んだ PDF が表示されるので右側の Field labels からヘッダー箇所やタイトル箇所などをドラッグアンドドロップして指定していきます。ページの定義が終わったら「Submit page」をクリックして次の頁を定義していきます。 SDU では数ページ指定すると自動的にヘッダー箇所やテキスト箇所を認識してくれるので、何ページもあるドキュメントには便利な機能です。今回は SDU を使って PDF の文書構造を定義しました。SDU以外の Discovery の機能については、また別の機会にご紹介したいと思います。 3. watsonx.aiのプロビジョニング ※watsonx.ai のプロビジョニング方法は「【てくさぽBLOG】IBM watsonx.aiを使ってみた（Part1）」をご参照ください。 4. Assistantの初期設定 Assistant の初期設定を行います。 Assistant を起動します。起動後、以下の項目を入力します。 Assistant name：任意の名前を入力 Assistant Language：「English」を選択※日本語を選択することが可能ですが、Assistant のスターターキットは英語での利用を想定しているため今回はEinglishを選択します Assistant の公開先を「web」に設定します。※"Tell us about your self" 以降はご自身の情報を入力ください入力後「Next」をクリックします。デフォルトのチャットUI を利用するため「Next」をクリックします。プレビュー画面が表示されるので「Create」をクリックします。（以下の画面は「Create」が隠れてしまっています）「Congratulations!」と表示されたら初期設定は完了です。 5. Assistantのカスタム拡張機能からDiscoveryを繋げる「Githubのassistant-toolkit」から "watson-discovery-query-openapi.jsonファイル" をダウンロードします。 Assistant のメニューから「Integration」をクリックします。下にスクロールし「Build custom extension」をクリックします。以下の画面が表示されるので「Next」をクリックします。「Extension name」に任意の名前を入力し「Next」をクリックします。先程ダウンロードした watson-discovery-query-openapi.jsonファイルをドラッグアンドドロップでアップロードします。以下の画面が表示されるので「Finish」をクリックします。追加した Extension の「Add +」をクリックします。以下の画面が表示されるので「Next」をクリックします。以下の画面が表示されるので、選択および入力します。 Authentication type：「Basic auth」を選択 Username：「apikey」と入力 Password：メモに控えたWatson DiscoveryのAPI鍵 discovery_url：メモに控えたWatson DiscoveryのURLから"http://"を除いた値 ※以下の画面ショットは discovery_url入力箇所が切れてしまっていますが、実際は「Servers」の下に discovery_url の項目があります以下の画面が表示されるので「Finish」をクリックします。 Extension が「Open」となっていることを確認します。これで watsonx Assistant と Watson Discovery が連携できました。 6. Assistantのカスタム拡張機能からwatsonx.aiを繋げる次に、Assistant のカスタム拡張機能から watsonx.ai を利用できるように設定します。設定には IBM Cloud の APIキーと watsonx.ai のプロジェクトID が必要です。取得方法は「【てくさぽBLOG】IBM watsonx.aiを使ってみた（Part2）」をご参照ください。なお、今回は東京リージョンで watsonx.ai をプロビジョニングします。 Github の「assistant-toolkit」から "watsonx-openapi.json" をダウンロードします。 Visual Studio Code などで東京リージョンの URL に編集し保存します。 Discovery の連携と同様に、Assistant のメニューから「Integration」「Build custom extension」をクリックします。以下の画面が表示されるので、任意の Extension name を入力して「Next」をクリックします。編集した watson-discovery-query-openapi.jsonファイルをドラッグアンドドロップでアップロードして「Next」をクリックします。以下の画面が表示されるので「Finish」をクリックします。追加した Extension の「Add +」をクリックします。以下の画面が表示されるので、選択および入力します。 Authentication type：「Oauth 2.0」を選択 Grant type：「Custom apikey」を入力 apikey：取得済みのIBM CloudのAPIキー Client authentication：「Send as Body」を選択 Header prefix：Bearer（デフォルト） Servers：https://jp-tok.ml.cloud.ibm.com（自動入力）以下の画面が表示されるので「Finish」をクリックします。 Extension が「Open」となっていることを確認します。これで Assistant と watsonx.ai が連携できました。 7. Assistantアクションの作成、問い合わせの検証 Github の「assistant-toolkit」から "discovery-watsonx-actions.json" をダウンロードします。 Assistant の「Actions」から「Global Setting」をクリックします。「Upload/Download」タブをクリックし、Uploadスペースに discovery-watsonx-actions.json をドラッグアンドドロップしてアップロードします。以下の画面が表示されるので「Upload and replace」をクリックします。以下の画面の通り、3つのアクションが作成されます。メニューから「Variables」「Created by you」をクリックします。「discovery_project_id」の値をメモに控えていた Discovery のプロジェクトID を入力し「Save」をクリックします。「watsonx_project_id」の値をメモに控えて置いた watsonx.ai のプロジェクトID を入力し「Save」をクリックします。「model_id」の値で watsonx.ai で使用する言語モデルを指定します。2024年2月29日に GA された日本語で訓練された Granite-japaneseモデルを使用するため、「ibm/granite-8b-japanese」を入力し「Save」をクリックします。（その他変数はデフォルト値とします）「Actions」から「Generate Answer」を選択し、「model_input」の値を以下の例の様に日本語に変更します。例： ("<s>[INST] <<SYS>>\nあなたは親切で、礼儀正しく、誠実なアシスタントです。常に安全を保ちながら、できるだけ役立つように答えてください。答えは簡潔に日本語で回答してください。回答には、有害、非倫理的、人種差別的、性差別的、有毒、危険、または違法なコンテンツを含めてはいけません。回答が社会的に偏見がなく、本質的に前向きであることを確認してください。\n\n質問が意味をなさない場合、または事実に一貫性がない場合は、正しくないことに答えるのではなく、その理由を説明してください。質問の答えがわからない場合は、誤った情報を共有しないでください。\n<</SYS>>\n\n質問に答えることで、次のエージェントの応答を生成します。タイトルが付いたいくつかの文書が提供されます。答えが異なる文書から得られた場合は、あらゆる可能性について言及し、文書のタイトルを使用してトピックまたは領域を区切ってください。与えられた文書に基づいて回答できない場合は、回答がない旨を記載してください。\n\n").concat(passages).concat("\n\n[question]: ").concat(query_text).concat("[/INST]") 以上で設定は完了です。さっそく Assistant から問い合わせをしてみます。右下の「Preview」をクリックします。チャットから S1014 の特徴について問い合わせしてみます。約18秒後に以下の回答が返ってきました。「Inspect」をクリックすると、Discovery の検索結果が以下の通り watsonx.ai に渡されていることがわかります。 <s>[INST] <<SYS>> あなたは親切で、礼儀正しく、誠実なアシスタントです。常に安全を保ちながら、できるだけ役立つように答えてください。答えは簡潔に日本語で回答してください。回答には、有害、非倫理的、人種差別的、性差別的、有毒、危険、または違法なコンテンツを含めてはいけません。回答が社会的に偏見がなく、本質的に前向きであることを確認してください。質問が意味をなさない場合、または事実に一貫性がない場合は、正しくないことに答えるのではなく、その理由を説明してください。質問の答えがわからない場合は、誤った情報を共有しないでください。 <</SYS>> 質問に答えることで、次のエージェントの応答を生成します。タイトルが付いたいくつかの文書が提供されます。答えが異なる文書から得られた場合は、あらゆる可能性について言及し、文書のタイトルを使用してトピックまたは領域を区切ってください。与えられた文書に基づいて回答できない場合は、回答がない旨を記載してください。[title]: IBM Power S1014 柔軟かつセキュアなハイブリッドクラウド・インフラストラクチャーで俊敏性を実現[document]: 1 コア当たり 4 つの M a t r i x Math Acceleratorによる迅速なAI推論のために洞察と自動化を合理化業界標準のDIMMより2倍優れたメモリーの信頼性と可用性を提供 IBM® Power® S1014 は、1ソケット、4U Power10プロセッサーをベースにしたサーバーで、IBM AIX®、IBM iまたは Linux®上のビジネス・クリティカルなワークロード向けに設計されています。Power S1014を使用することで、ワークロードはより少数のサーバーに統合され、ソフトウェア・ライセンスの数、電力と冷却のコストを削減します。Power S1014サーバーは、プロセッサー上でのメモリー暗号化を使用してエンドツーエンドからデータを安全に保護し、ラック型またはタワーフォーム・ファクターで購入できます。プロセッサー・レベルでのメモリー暗号化と、POWER9 と比較してすべてのコアで4倍の暗号化エンジンによりコアからクラウドまでのデータを保護ますます高度に分散した環境に存在するデータには、もはや境界線を設定することは不可能です。 [question]: S1014の特徴は?[/INST] Assistant と Discovery のみの連携で検索した結果は以下の通りです。watsonx.ai を使用した方がより簡潔で分かりやすい回答を得られることが分かります。 8. 言語モデルを変えて問い合わせの検証言語モデルを "llama-2-70b" にして同様の問い合わせをしたところ、約24秒後に回答が返ってきました。箇条書きで丁寧な印象です。言語モデルを "elyza-japanese" にした際は10秒ほどで回答がありました。主語として「S1014の特徴は」とあることで、問いに対する回答が分かりやすくなっています。言語モデルを変えて試した結果、llama-2-70B は箇条書きで回答し丁寧な印象を受けましたが、回答が得られるまでに24秒かかりました。一方 Granite-japanese や elyza-japanese はシンプルな回答を生成し、Granite-japanese は18秒、elyza-japanese は10秒というより短い時間で回答を得られました。 Watson Discovery の検索結果に基づき watsonx.ai で回答を生成するので、ある程度時間がかかると予想していましたが、elyza-japanese は速い回答で主語を添えてわかりやすく回答してくれました。また、llama-2-70B は汎用的で使いやすいモデルですが、プロントで「日本語で回答して」と指示をしても問い合わせ内容によっては英語で回答することがありました。日本語の回答精度を求める場合は、Granite-japanese や elyza-japanese を使用した方が精度の高い回答を得ることができます。モデルを変えて問い合わせてみると、モデルごとに得意なタスクが異なることがわかりました。数百億のパラメータで訓練された大規模言語モデルを一概に選択するのではなく、言語やタスクの特性に合わせて最適なモデルを選定することが重要になりそうですね。さいごにいかがでしたでしょうか。Github から提供されているスターターキットを使って Assistant、Discovery、watsonx.ai を繋げてみましたが、ほどんど躓くことなく UI から簡単に設定することができました。接続自体に高度な難しさは感じませんでしたが、問い合わせに対して正確な情報を得るためには Assistant の検索設定を調整する必要があります。今回は1つの PDFファイルの検索を行いましたが、複数の PDFファイルから情報を引き出す際には Assistant で query を設定することで特定の PDFファイルからの検索が可能です。このように PDF などの非構造化データを検索対象として精度の高い回答を得るには、Discovery において文書の構造を明確に定義し、Assistant の検索設定を調整することが必要です。実際にヘルプデスクなどの Webチャットで利用する場合は、Assistant にあらかじめ用意した回答をルールベースで回答させ、それでも解決できない問い合わせについては Discovery を通じて検索を行い、watsonx.ai を用いて回答を生成するという流れが効果的です。ただし、生成AI　によって生成される回答は常に”100%正確な回答”ではないので、より高い精度の回答を追求するためにはプロンプトの調整などチューニングを施すことが必要です。その結果、より使いやすい Webチャットの実現が期待できます。お問い合わせエヌアイシー・パートナーズ株式会社E-Mail：nicp_support@NIandC.co.jp .highlighter { background: linear-gradient(transparent 50%, #ffff52 90% 90%, transparent 90%); } .anchor{ display: block; margin-top:-20px; padding-top:40px; } .btn_A{ height:30px; } .btn_A a{ display:block; width:100%; height:100%; text-decoration: none; background:#eb6100; text-align:center; border:1px solid #FFFFFF; color:#FFFFFF; font-size:16px; border-radius:50px; -webkit-border-radius:50px; -moz-border-radius:50px; box-shadow:0px 0px 0px 4px #eb6100; transition: all 0.5s ease; } .btn_A a:hover{ background:#f56500; color:#999999; margin-left:0px; margin-top:0px; box-shadow:0px 0px 0px 4px #f56500; } .bigger { font-size: larger; }

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2024年01月16日

【イベント開催レポート】IBM watsonx.ai ハンズオンセミナー

こんにちは。ソリューション推進部です。 2023年12月12日に、エヌアイシー・パートナーズ株式会社として初めてのハンズオンセミナー『「IBM watsonx.ai 」を利用したRAGのハンズオンセミナー』を開催しました。今回のハンズオンセミナーは、以下の2つのことを目的として行いました。パートナー様に製品の紹介とハンズオンを合わせて体験いただくことで、製品をより深く知っていただくこと製品を活用したビジネスの新たな応用の可能性を見つけ出していただくこと私たちのチームでは、パートナー様にご紹介・ご説明する製品を「実際に触ってみること」を大切にしています。これは私たち自身の技術力の向上という目的もありますが、パートナー様に私たちのリアルな経験を交えながら製品のご説明をすることが、お客様の具体的な課題発掘や案件創出に繋がっていると考えているためです。今回のハンズオンを通して、パートナー様ご自身が製品の価値を体感しご理解いただくことで、新しいビジネス展開のイメージを創出するお役に立ちたいと考えました。それでは、今回実施したセミナーの内容について簡単にご紹介いたします。目次レポート watsonx.ai紹介講義ハンズオン実施 IBMさまによる最新情報紹介・講義さいごにお問い合わせレポート 1. watsonx.ai紹介講義ハンズオンを実施する前に、watsonx.ai と RAG についての講義を行いました。国内では生成AIビジネスが加速し、競争力やセキュリティなどの課題が増えています。これらの課題を解決する製品として、IBM watsonx をご紹介しました。 watsonx は「watsonx.ai」「watsonx.governance」「watsonx.data」という3つの製品から成り立っています。watsonx.ai は、基盤モデルをベースとした AI開発スタジオです。ここでは、IBM が信頼できるデータを用いて事前に学習した基盤モデルや Hugging Face, Inc.* と連携したオープンソースの基盤モデルが利用可能で、ビジネスの状況や要件に応じて最適な基盤モデルを選択することが可能です。また、RAG についての概念や利点、活用が期待されるシーンもご説明しました。RAG を用いた具体的なユースケースとしては、IBM Watson Speech to Text や Watson Discovery、watsonx.ai を活用したコールセンター業務の事例や、watsonx Assistant や Watson Discovery、watsonx.ai を活用した ECサイトの問い合わせの事例を取り上げました。時間の制約からこれら2つの事例しかご紹介できませんでしたが、今後、watsonx.ai を活用した多様な事例を私たち自身も理解し、パートナーさまと共に議論を深めていきたいと思います。 *Hugging Face, Inc.：機械学習アプリケーションを作成するためのツールを開発しているアメリカの企業。 2. ハンズオン実施ハンズオンでは、受講者の方々に「RAG」を活用した watsonx.ai の Foundation Model（LLM）への問い合わせを体験していただきました。 RAG とは「Retrieval-Augmented Generation」の略で、LLM への問い合わせをする際に、事前に用意したベクターストアへデータ（今回はPDF）を取り込んでおき、問い合わせプロンプトをもとにベクターストアを検索し、その結果を付与して LLM へ問い合わせを行う、というテクノロジーです。 RAG を使うことで、一般公開されていない社内情報を活用して LLM を利用することが可能となるため、自社での利用やお客様の課題を解決するための方法として有効であると考えています。ハンズオンの環境につきましては、準備に時間をかけずスムーズに始められるよう、事前に弊社にて PC や RAG を利用するための Jupyter Notebook を用意いたしました。また、watsonx.ai では複数の Foundation Model を利用できるため、複数のモデルを使って挙動の違いを確認してみたり、取り込む PDFファイルを追加することで回答がどう変わるのか、など、ご自身で自由に検証をする時間を多く設けました。皆さまそれぞれに前提スキルは異なっていたかもしれませんが、「体験の時間が足りない…」ということはなかったかと思います。今回ベクターストアへ取り込むのは PDF のみとしましたが、テキストファイルや PowerPoint なども取り込むことができるので、応用できる使い方が非常に広いということを理解いただけたのではないかと感じています。 3. IBMさまによる最新情報紹介・講義日本アイ・ビー・エムデータ・AI・オートメーション事業部四元さまに「watsonx」に関して、最新事例と製品アップデート情報の2本立てで講義をしていただきました。事例においては、IBM社内の watsonx活用事例（AskIT）は特筆すべきと言えるでしょう。 AskIT は、IBMの自然言語処理（NLP）能力を活かし、30万件を超えるサポートチケットから抽出された知見をもとに、重要なサポートトピックに迅速に対処する AIアシスタントとして開発されたそうです。このツールは4ヶ月で133,000人の IBM社員に利用され、問い合わせの75%以上が AI によるチャットで解決されるなど、非常に大きな成果を上げています。製品アップデート情報のメインは、12月に発表された「watsonx.governance」でした。 AI を組織として採用するためには倫理感のある意思決定が必須であり、watsonx.governance は AIガバナンスとして以下の3つの機能を提供する製品である、というご説明をいただきました。 AIライフサイクルを通してAIモデルの実態を把握するための「モデル・インベントリ」 AIの性能や課題の管理などを行う「評価・モニタリング」総合監視画面を提供しリスクを可視化する「モデル・リスクガバナンス」モデル・インベントリでは、他社の AI商品である「Amazon SageMaker」「Azure Machine Learning」などの AIモデルも合わせて管理・監視できることが非常に興味深いです。 watsonx は、AIワークフローを一貫してサポートすることで倫理的かつ透明性の高い AI利用を可能にしています。これらの技術革新は私たちが直面している数多くの課題に対する解決策を見出し、先進的なビジネス環境を促進していく上での重要なステップと言えるでしょう。日本アイ・ビー・エム株式会社データ・AI・オートメーション事業部四元さまさいごにセミナー後には、参加いただいたパートナーさまとご支援いただいた IBMさまとの懇親会を開催いたしました。当懇親会を通してパートナー様の生成AI に対する取り組みや課題を直に伺うことができ、大変有意義な場となりました。 2023年12月18日に弊社は10周年を迎えました。10年間で培った経験を糧にし、今後さらに新しい取り組みにチャレンジしていきたいと考えております。本年も、ブログを通してパートナーの皆さまへ様々な情報をお届けさせていただきます！今後ともどうぞよろしくお願いいたします。懇親会会場お問い合わせエヌアイシー・パートナーズ株式会社E-Mail：nicp_support@NIandC.co.jp .highlighter { background: linear-gradient(transparent 50%, #ffff52 90% 90%, transparent 90%); } .anchor{ display: block; margin-top:-20px; padding-top:40px; } .btn_A{ height:30px; } .btn_A a{ display:block; width:100%; height:100%; text-decoration: none; background:#eb6100; text-align:center; border:1px solid #FFFFFF; color:#FFFFFF; font-size:16px; border-radius:50px; -webkit-border-radius:50px; -moz-border-radius:50px; box-shadow:0px 0px 0px 4px #eb6100; transition: all 0.5s ease; } .btn_A a:hover{ background:#f56500; color:#999999; margin-left:0px; margin-top:0px; box-shadow:0px 0px 0px 4px #f56500; } .bigger { font-size: larger; }

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