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IBM ミドルウェア・ユーザー研究会
IBM Champions: Data & AI for Japan
Japan IBM Middleware User Community
API & Watson Working Group
JUNE 8th 2021
IBM ミドルウェア・ユーザー研究会
Japan IBM Middleware User Community
利用
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IBM
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海外研修派遣
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英語塾
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• 海外研修
• 役員会(毎月)
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年間 約40回の会議
楽しい飲み会→(Zoom)
IBM ミドルウェア・ユーザー研究会
JIMUC 設立からの歩み
年
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2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021
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▼7 /17 JTUG 設立&総会(179名)
▼Notes/Domino, SAP
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▼ IC2015
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▼User Group of the Year Platinum Award 受賞
▼「Tivoli監視製品ポジショニングと構成価格」ガイド
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IBM Champion ▼1名 ▼1名 ▼1名 ▼5名 ▼9名▼16名 ▼21名▼22名
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▼JTUG & SPC発展的統合
▼7/5JIMUC に変更
▼ IC2017 HDKNS友永氏,
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THINK2018 ▼
▼ Pulse JP,パネリスト
▼ WatsonSummit,DevOps
▼THINK-J API-Watson
THINK2019
2021年:20周年記念イベント
IBM ミドルウェア・ユーザー研究会
◆活動概要
IBM Cloud上の様々なWatsonを技術検証し、その実装の
ノウハウをメンバーで共有している。
◆過去の活動内容
2016年 Conversation: マイナンバーFAQのChatbot実装
2017年 Assistant: Chatbotと既存アプリケーションの連携
2018年 Discovery: HTML文書(非構造化データ)からの検索
2019年 Discovery: 非構造化データ(PDF)からの検索
2020年 Discovery: Filterと半構造化データの検索
Watson 分科会(API&Watson Knowldgebase分科会)
IBM ミドルウェア・ユーザー研究会
半構造化データとは
構造化データ 半構造化データ 非構造化データ
Word,PDF
JSON
アプリケーション
Ex.
・maximo
・コールセンターシステム
事象・原因・対応がセット
になっているもの。
データベース
XML JSON
Email
WEB PAges
Audio
Video
Image data
Natural Language
Documents
IBM ミドルウェア・ユーザー研究会
Watson 分科会:今年度の活動①
質問
回答
回答6
回答7
回答8
回答9
回答10
回答1
回答2
回答3
回答4
回答5
• 80点:平均して、回答2に、欲しい情報が返される。
Watson Discovery
カローラフィールダーの車両
下部から出火した。
調査の結果、排気系部品にススの付着
及び発生現場の草の焼けが認められた..
IBM ミドルウェア・ユーザー研究会
Watson 分科会:今年度の活動②
A.車 B.事故内容
C.原因
B.キーワード
・オイル警告灯
・出火
条件、A(車)+B(事故内容)→C.事故原因が
情報としてほしい。
JSONの番号
IBM ミドルウェア・ユーザー研究会
•2019年度 最終テスト結果(word.非構造化データ)
•66.4点 110問の平均
• 目標は達成できず。
• 実用化には、あと13.4点不足!
Watson 分科会:今年度の活動③
50点
80点
ギャップ
54点
11/20 12/18
62.3点
1/22
64.2点
4/15
66.4点
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IBM ミドルウェア・ユーザー研究会
自然文
:Accident Report
フィルター
:CarName
• ふそうファイターで、出火した。
• ふそうファイターで、オイル警告灯が点灯し、出火した。
フィルター+自然文検索のサンプル
IBM ミドルウェア・ユーザー研究会
• 2020年度 テスト経過(HTMLをJSON化.半構造化データ)
• 86.9点(フィルター有)再集計 70問の平均
• 目標を超える高い得点となった。
Watson 分科会:今年度の活動④
82.6点 80点
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86.9点
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IBM ミドルウェア・ユーザー研究会
自動フィルタリングの組み込み
ふそうファイターで、オイル警告灯が点灯し、出火した。
出火
点灯
オイル警告灯
ふそうファイター
車名 部位 事象 事象
質問文を、事前に解析し、車名、部位、事象を抽出する。そのためには、当然事前の分析と、辞書が
必要になる。
自然文の中から、車名が取り出し、filterを自動生成し、Discovery Query Language:DQLを作成する。
IBM ミドルウェア・ユーザー研究会

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