2011年にIBMのWatsonが『ジェパディ!』の伝説的な2人を打ち負かしたのを覚えていますか？それはまるで未来が生放送で展開されているように感じられました。この一つの出来事が「AI」を何百万もの人々に知らしめ、高い期待を抱かせました。時は流れ、Watson AIという名前は単なるクイズの天才を超えた大きな意味を持つようになりました。現在では、watsonxと呼ばれる巨大なエンタープライズAIプラットフォームに成長しています。
では、2025年のWatson AIが何を意味するのかを分解してみましょう。その主要な部分とその目的について説明します。しかし、より重要なのは、現代のサポートやITチームにとってどこが不足しているのか、そしてエンタープライズレベルの頭痛を避けて物事を成し遂げるために、より機敏でプラグアンドプレイのアプローチがなぜ適しているのかを話します。
Watson AIとは本当に何なのか？
まず最初に、誤解を解きましょう。Redditや他のフォーラムにアクセスすると、多くの人が頭をかしげて、今日のWatson AIが実際に何であるのかを尋ねているのがわかります。それは単一のモデルですか？チャットボットですか？あのゲームショーの頭脳ですか？
『ジェパディ!』のオリジナルのWatsonは、非常に専門的な質問応答（QA）マシンでした。しかし、今日のWatson AIは、IBMのAIツール全体を包括するブランド名watsonxの下にまとめられたものです。
watsonxを考える最も簡単な方法は、大企業向けの巨大で産業用のツールキットとして考えることです。これは、古典的な機械学習から最新の生成AIまで、すべてをトレーニング、テスト、展開するために構築されています。IBMは、特にオンプレミスホスティング、堅牢なデータセキュリティ、倫理的に検証されたAIモデルなどの厳しい要件を持つ大企業をターゲットにしています。これは、クレジットカードでサインアップしてすぐに使い始めることができるものではありません。開発者とデータサイエンティストのチームが必要な本格的な機械です。
Watson AIプラットフォームの主要機能を見てみましょう
watsonxプラットフォームは単一のものではなく、いくつかの主要製品に分かれています。それぞれが大企業向けのAIパズルの異なる部分を解決します。
watsonx.ai: AI開発スタジオ
ここが本当の技術の魔法使いが活躍する場所です。watsonx.aiは、データサイエンティストやAI開発者がAIアプリケーションを構築し、展開するためのオールインワンスタジオです。IBM独自の基盤モデル（Graniteシリーズなど）や他社やオープンソースコミュニティのモデルにアクセスできます。例えば、大手銀行がこのスタジオを使用して、何百万もの独自の取引記録をフィードして、カスタムの不正検出モデルをゼロから構築することができます。
watsonx Assistant: Watson AIチャットボットビルダー
これは、AIを活用したバーチャルエージェントを構築するためのIBMの答えです。多くの人が知っているように、チャットボットです。watsonx Assistantは、カスタマーサービスの質問に対応したり、従業員のための内部ヘルプデスクとして機能するように設計されています。ノーコードインターフェースがあるのは良いですが、大きな問題は、しばしば会話システム全体をゼロから構築する必要があることです。既存のヘルプデスクにうまくプラグインするツールではなく、全く新しい、別のチャネルとして設計されています。
watsonx.governanceとwatsonx.data
これらの最後の2つの部分は、エンタープライズ規模の問題を処理するためのものです。watsonx.dataは、AIを駆動するために必要な膨大なデータを保持するために設計された専門的なデータストア（業界用語で「レイクハウス」）です。そして、**watsonx.governance**は、企業がAIプロジェクトを管理し、モデルが公正で透明性があり、すべての規則や規制に準拠していることを確認するためのツールキットです。これらのコンポーネントは、IBMがターゲットにしているのが大規模で厳しく規制された業界であることを示しています。
| 製品 | その機能 | 対象者 |
|---|---|---|
| watsonx.ai | カスタムAIモデルを構築、トレーニング、展開します。 | データサイエンティスト、AI開発者 |
| watsonx Assistant | チャットボットやバーチャルエージェントを作成するためのツール。 | 会話デザイナー、開発者 |
| watsonx.data | AIのための膨大なデータセットを保存し、整理する場所。 | データエンジニア、アーキテクト |
| watsonx.governance | AIリスクを管理し、コンプライアンスを維持するのに役立ちます。 | AI/ML Ops、コンプライアンスオフィサー |
企業はWatson AIをどのように活用しているのか？
さて、実際的な話をしましょう。このように複雑なプラットフォームは実際にどこで使われているのでしょうか？いくつかの一般的なシナリオと、より現代的なツールがどのようにして同じ問題を重労働なしで解決できるかを見てみましょう。
大企業のカスタマーサービスの自動化
Watsonの方法: 多国籍企業がカスタマーサポートをチャットボットで刷新することを決定します。専任のチームを招集し、6か月のプロジェクトを計画し、watsonx Assistantを使用するための高額な契約を結びます。彼らの目標は、何千もの会話を同時に処理できる独立した、全知のボットを構築することです。それは大規模な取り組みです。
より機敏な代替案: では、あなたのチームが新しいサポート帝国を構築しようとしているのではなく、同じ5つの質問に1日1000回答えるのをやめたいだけの場合はどうでしょうか？eesel AIのようなツールは、はるかに健全な道を提供します。数か月のプロジェクトの代わりに、eesel AI AIエージェントは数分で稼働できます。既に使用しているヘルプデスクに直接接続し、Zendesk、Freshdesk、またはIntercomであっても、過去のチケットやナレッジベースの記事を読み取って質問に答える方法を学び、フロントラインサポートを自動化します。
内部チームの質問に答える
Watsonの方法: グローバルな製造企業が、従業員が複雑なエンジニアリング仕様や人事ポリシーについて即座に回答を得られる内部ポータルを望んでいます。彼らはそれを構築するためにwatsonx.aiを使用することを決定します。これは、すべての内部文書をインデックス化し、ゼロから新しい検索インターフェースを作成するための長く高価なカスタム開発プロジェクトを意味します。
セルフサーブソリューション: はるかに直接的なアプローチは、チームが既に働いている場所にAIを配置することです。eesel AI AI内部チャットは、Confluence、Google Docs、Slackなど、既に持っている知識ソースに直接接続するQ&Aアシスタントです。従業員は、毎日使用するツール内で数秒で正しい回答を得ることができます。コード不要、カスタムポータル不要、手間なし。
会社データの洞察を掘り下げる
Watsonの方法: 小売大手のデータサイエンスチームは、watsonx.aiを使用してペタバイトの販売データを調べ、トレンドを見つけ、将来の需要を予測し、隠れたパターンを見つけることができます。これはプラットフォームが得意とするところですが、PhDが必要で、真剣な技術スキルが必要です。
実用的な洞察に焦点を当てる: Watsonはデータの干し草の中から針を見つけるのに優れていますが、多くのサポートチームはどこに最大の火災があるのかを知る必要があるだけです。生のデータ分析の代わりに、eesel AIは次に何をすべきかを教えてくれる実用的なレポートを提供します。その分析ダッシュボードは、単にチケットのボリュームを示すだけでなく、顧客が質問しているが良い回答がない質問を強調することによって、ナレッジベースのギャップを示します。自動化率を向上させるために作成すべきコンテンツの明確なToDoリストを提供します。
このビデオは、現代のWatson AIプラットフォームであるwatsonxが、大企業がデータを管理し、AIソリューションを実装するのをどのように支援するかを探ります。
Watson AIの制限と課題
その強力な性能にもかかわらず、Watson AIプラットフォームには、多くの企業にとって特に迅速に動きたい場合には難しい売り込みとなる大きな欠点があります。
高い複雑性と結果を見るまでの長い待ち時間
課題: Watson AIを「試してみる」ことはできません。始めるには通常、長い販売プロセス、複数のデモ、概念実証プロジェクト、専任の開発者チームが必要です。使用方法を学ぶためのCourseraコースの数を見てください。それは文字通り学ばなければならないシステムです。
eesel AIの違い: 数分でライブに。 対照的に、eesel AIは最初からセルフサーブとして設計されています。無料トライアルにサインアップし、ワンクリックでヘルプデスクを接続し、1時間以内にエージェントが返信を作成するのを支援するAIコパイロットを持つことができます。必須の営業電話も、6か月の実装計画もありません。すぐにそれがあなたにとって機能するかどうかを確認できます。
硬直した「リップアンドリプレース」哲学
課題: watsonx Assistantのようなツールは、しばしばサポートの自動化全体を彼らの世界の中で構築することを望んでいます。これは、チームの既存の作業方法に支障をきたし、全員が新しいシステムを学ぶことを強制する可能性があります。それはアップグレードというよりも、既に時間とお金を投資したヘルプデスクのコア部分を置き換えるように感じられます。
eesel AIの違い: 既存のツール内で動作します。 eesel AIは、現在のセットアップにぴったりとフィットするように設計されています。エージェントが日々過ごす場所で動作します。どのチケットを自動化し、どれをしないかを細かく制御できます。カスタムアクションを設定することもでき、チケットを自動的にタグ付けしたり、Shopifyで注文状況を調べたりすることができます。
自信を持ってテストして起動するのが難しい
課題: 巨大なエンタープライズAIプロジェクトでは、実際に顧客に公開する前にそれが実際に機能するかどうかをどうやって知ることができますか？Watsonのように複雑なシステムをテストすることは、それ自体がプロジェクトのように感じられ、ライブ後に数か月経ってからでないとお金の価値が得られたかどうかわからないことがよくあります。
eesel AIの違い: リスクフリーのシミュレーションモード。 顧客に何かを公開する前に、eesel AIは過去の何千ものチケットでAIエージェントをシミュレーションモードで実行できます。解決率のデータに基づいた予測を提供し、実際の顧客の質問にどのように答えたかを正確に示します。これにより、その動作を調整し、顧客がそれと対話する前に完全な自信を築くことができます。
Watson AIの価格設定とシンプルなモデル
Watsonモデル: IBMの価格設定はクラシックなエンタープライズです。ほとんどの場合公開されておらず、常にカスタム見積もりが必要で、高価なコンサルティングサービスと一緒にバンドルされることがよくあります。コストを事前に知る必要があるチーム向けには設計されていません。
eesel AIの代替案: 迅速に動くチーム向けに構築された現代のツールは透明性を重視します。eesel AIは明確で予測可能な価格設定を提供し、ニーズに基づいています。重要なのは、自動化で成功した場合にペナルティを課す「解決ごとの」料金がないことです。柔軟な月額プランで始め、いつでもキャンセルでき、IBMのようなベンダーで一般的な長期契約を避けることができます。
Watson AIはあなたにとって正しい選択か？
見てください、もしあなたがデータサイエンティストの軍隊を持ち、数百万ドルの予算を持ち、オンプレミスで厳重に管理されたAIが必要不可欠な大企業であるなら、Watson AIプラットフォームは真剣な候補です。それはその特定の高級バイヤーのために構築されています。
しかし、ほとんどの他の人にとって、Watsonのようなエンタープライズプラットフォームのコスト、複雑さ、遅いペースは非現実的です。今日の機敏なサポートとITチームは、強力でありながらシンプルで、既に使用しているソフトウェアと仲良くし、四半期ではなく数日で実際の投資収益率を示すツールを必要としています。それがセルフサーブ、統合優先プラットフォームの背後にある全体のアイデアです。
次の6か月をAIプロジェクトの計画に費やす必要はありません。今週どれだけ自動化できるかを見つけることができます。
eesel AIがあなたのチームの仕事をどのように支援できるかを確認し、無料トライアルを開始するか、デモを予約してください！
よくある質問
厳密には違います。『ジェパディ！』のチャンピオンは非常に特化した質問応答システムでした。今日のWatson AIは、IBMのwatsonxプラットフォーム全体を指し、大企業が自分たちのAIアプリケーションを構築、展開、管理するための幅広いツール群です。
非常に難しいでしょう。このプラットフォームは、技術的なリソース、開発チーム、長期プロジェクトのための予算を持つ大企業向けに設計されています。ほとんどの小規模企業は、セルフサービスで統合を重視したツールを利用する方が適しています。
このプラットフォームを使ったソリューションの実装は大規模な取り組みです。通常、長い営業サイクル、概念実証、カスタム開発が含まれ、実際に稼働して投資のリターンを得るまでに多くの月がかかることがよくあります。
ほとんどのサポートチームにとっては、はい。watsonx Assistantは強力なビルダーですが、しばしば新しい会話システムをゼロから作成する必要があります。これは、既存のヘルプデスクに数分で直接統合するように設計された現代のツールとは異なります。
IBMの価格設定は古典的なエンタープライズモデルに従っているため、公開されておらず、営業チームからのカスタム見積もりが必要です。大きな投資を見込むべきで、重いライセンス料やコンサルティングサービスが含まれる可能性があり、単純な月額サブスクリプションではありません。
大規模で厳しく規制された企業は、オンプレミスホスティング、データガバナンス、ゼロからの高度にカスタマイズされたモデルの構築に関する特定のニーズのために選ぶかもしれません。しかし、ほとんどの現代のチームはスピードとシンプルさを優先し、四半期ではなく数日で価値を示すセルフサービスツールを選びます。
