IBM Watsonというと2011年に早押しクイズ対決で全米チャンピョンを破ったというイメージが強く、では具体的に開発者としてAPIを使って何ができるのかというと、かなり量があってイマイチ理解するのに時間がかかるんじゃないかと思いました。何ができるのか網羅的にカタログのようにまとめましたので、Watsonが何なのかピンと来ていない方や、逆に具体的に機械学習や自然言語処理の要件に悩んでいて手っ取り早く全体像を把握したい方は、参考になるかもしれません。文書で伝わらない部分が多いと思うので、DEMOへのリンクを添えています。

現在IBMはBluemixと呼ばれるAWSのようなクラウドサービスの上で、Watson Developer Cloudという名前で、機械学習や自然言語解析、画像解析といった技術を用いて、データ解析や音声アシスタント、チャットボットという活用をねらった、下記のサービス群を提供しています。

Language
- AlchemyLanguage
- Concept Insights
- Conversation
- Dialog
- Document Conversion
- Language Translation
- Natural Language Classifier
- Personality Insights
- Relationship Extraction
- Retrieve and Rank
- Tone Analyzer
Speech
- Speech to Text
- Text to Speech
Vision
- Visual Recognition
Data Insights
- AlchemyData News
- Tradeoff Analytics

それでは一つ一つ紹介します。

Language

AlchemyLanguage

自然言語処理によるテキスト解析を行う。下記のような解析を行うAPIが存在する。

Entities

文章の中から人、企業、組織、都市、地理情報などを取り出す。また、オプショナルでそれぞれのsentiment（ポジティブかネガティブかという感情）を検出する。

Keywords

文章の中で重要なキーワードを抽出し、関連性によってランク付けを行う。また、オプショナルでそれぞれのsentiment（ポジティブかネガティブかという感情）を検出する。

Concepts

文章の中で必ずしも直接言及されているわけではない「コンセプト」を特定する。例えばBMWやAudi,Porscheに関する記事の場合、「自動車産業」というコンセプトを返す。

Taxonomy

文章を５段階の階層からなるカテゴリーに分類する。

Document Emotion

文章やWebページ全体のemotion（怒っている・悲しんでいるなどの感情）を解析する

Document Sentiment

文章やWebページ全体のsentiment（ポジティブかネガティブかという感情）を特定する

Targeted Sentiment

文章やWebページからユーザーが指定した句のsentiment（ポジティブかネガティブかという感情）を解析する

Typed Relations

検出されたエンティティの間にある関係性タイプを特定する。

Relations

文章を主語、動詞、目的語などに構文解析し、keywordsやentities、sentiment、verb normalizationなどの意味情報を付加して返す。

Title

WebサイトかHTML文書から、そのページのタイトルを取り出す。

Authors

ニュース記事やブログポストから著者情報を取り出す。

Publication Date

WebサイトかHTML文書から、公開日を取り出す。

Language

文章やWebページから言語を特定する

Text Extraction

Webページからナビゲーションリンクや広告、その他の望ましくないコンテンツを取りの好き、重要な情報を取り出す

Feeds

Webページの中にあるRSSとAtomフィードを見つけ、リンクを返す。

DEMO

Concept Insights

(AlchemyLanguageに吸収されるのでJuly 12, 2016に削除される）
ウィキペディアをベースとした既知のコンセプトのグラフを用いて、入力値の中にあるコンセプトを浮かび上がらせる。

DEMO

Conversation

機械学習、自然言語理解、Dialogツールを組み合わせたバーチャルエージェントやボットを作ることができる。自然言語での会話のフローと作るための使いやすいGUI環境を提供している。

DEMO

Dialog

バーチャルエージェントとユーザーの会話を管理する包括的なプラットフォーム。ユーザーとアプリケーションの間の分岐した会話を自動化する。ユーザーのプロファイル情報を記録保存することができるので、ユーザーのユニークなシチュエーションをもとにした処理を通してユーザーをガイドしたり、彼らの情報をバックエンドシステムにわたすことで、彼らが起こすアクションを助けたり、彼らの要求に応じたヘルプを提供することができる。

DEMO

Document Conversion

HTML、PDF、Microsoft Wordドキュメントを、HTMLやプレーンテキスト、Answer unitに変換する。Answer unitとはRetrieve and Rankサービスに学習させるのに必要なSolr JSONファイルを生成するユーティリティを通して走らせることができるものである。

DEMO

Language Translation

会話、ニュース、特許という分野の中から選択したものに特化した翻訳を行う。現状アラビア語、中国語、英語、フランス語、韓国語、ポルトガル語、スペイン語に対応しており、一部の言語では特定の分野が利用できない。

DEMO

Natural Language Classifier

ディープラーニングを用いて、短い文章や句を、事前に定義おいた分類のうち、どの分類が最も適切か推測する。この分類は、人や場所に対する要求を指し示したり、質問に回答するといった、アプリケーションの中で対応するアクションを実行することに用いることができる。学習させることで未知のテキストを取り扱うことができる。レスポンスには上位の分類名と信頼度がふくまれている。

DEMO

Personality Insights

人々の個性や性格、欲求、個人最適化を行うための値などの、より深い理解を読み解く。人や物の本質を実用性がある形で発見する手助けをしたり、エンドユーザーに対し非常に個人最適化されたやり取りを行うために、個人属性のスペクトラムを抽出分析する。このサービスでは「Big 5」、「Values」、「Needs」の3つの側面に分けられた個人の性格を出力する。これを利用するには最低でも3500文字以上のテキストが必要。