１０月３１日、ＩＢＭのCognitive Nightに行ってきた！
ので、内容をメモメモ（ちょっと想像していた内容と違った）
■会場のご案内
■IBMの戦略について キャメロン氏
・なぜ？を話す
ワトソン ローカライズ ９ヶ月前
→１．ワトソンを知りたいお客さん多い
実務家の人からお話
２．当初からのプロジェクト完了の反響
コンサルタント→テクノロジーを共有
コグニティブ、ワトソンを既存の技術とつなぐ
IBMとして多くのものを売りたいのではない
大規模ユースケース：ワトソンヘルス→日本にも
がん患者の特定
社会に貢献したい
理想的なゴール：ビジネスの成功がついづい
ビジネスの成功をしてからと考える人が多いが・・
■コグニティブの今と未来に目指す世界
・９月末で１００を超えるプロジェクト
World of Watson
８月のニュース Watsonで病気が見つかった：宮野先生に登壇
自動運転の車：しゃべる
・GM OnStar Go
アドバンスド カーナビ
ステープルさん イージーボタン
コグニティブを使って
・コグニティブ
IoTによるデジタルデータの爆発
インド：電気水道通ってない村が、ケータイもってる
４４ぜたばいと→多くのデータが非構造化データ
データは２１世紀の新たな天然資源である
原油そのまま使えない→軽油、ガソリン・・
・コグニティブテクノロジー
従来；構造化データしか理解することが出来ない
写真、音声、自然言語
推論、仮説
・企業に埋もれているダークデータを
経営に活用できる「インテリジェンス」に
How watson works
・Watson APIs 現在１６のAPIを提供中
NLC（ぶんるいき） 自然言語を読み取り、その意図を理解する
パーソナルインサイト：自然言語からその人物の性格を読み取る
ビッグファイブ
欲求
価値観
ビジュアルレコグニション：画像から人物や文字を理解する
・コグニティブプロジェクトのステップとポイント
１．ユースケースの明確化
だれが、どういうシーンで、どういった目的で
２．データ
でーたさえあれば、時間さえあれば
・ポイント１；ユースケースの明確化（ユーザー・エクスペリエンス）
活用シーンの明確化
・ポイント２：データの質と量（知識ベース・教師データ）
ユースケースに応じた適切なデータの整備が成功へのポイント
■体感★コグニティブ・ワークショップ
・IBM and DESIGN
ジニーロメッティ
最も重要な成長のカギは、クライアント・エクスペリエンスである
IBM Design
自足可能なデザイン文化を創りお客様にとって必要不可欠な存在になる
多様な人材でチームを作る
デザイナー
デジタルストラテジスト
サイエンティスト
エンジニア
１５００名の目標に向けて１０００名異常のデザイナーを採用済み
お客様中心に新しい体験をデザインするフレームワーク
デザイン思考
成功へのカギ
IBM Design Thinking + IBM Watson
コグニティブ・ワークショップ
コグニティブナイトスペシャル！！
・ペルソナ
人の絵
名前
・検討領域
マーケティング
フィールドサポート：エアコン
カスタマサービス
人事（ヒューマンリソース）
・シーン例
問い合わせ受付
担当者アサイン
現地対応
完了
・デザイン思考：話すより書く
・ペルソナ→プロセス→ワトソンの利用例
をポストイットにかいていく
