IBMワトソン

IBMワトソン

オペレーター	IBM
位置	トーマス・J・ワトソン研究センター、ニューヨーク、米国
建築	2,880 個のPOWER7プロセッサー スレッド
メモリ	16テラバイトのRAM
スピード	80テラフロップス
Webサイト	IBMワトソン

IBMワトソンは、自然言語で提示された質問に答えることができるコンピュータシステムです。^{[1]これは、} IBMのDeepQAプロジェクトの一環として、主任研究員のデビッド・フェルッチが率いる研究チームによって開発されました。^{[2]ワトソンは、IBMの創設者であり初代CEOである実業家}トーマス・J・ワトソンにちなんで名付けられました。^{[3] [4]}

このコンピュータシステムは当初、人気クイズ番組「Jeopardy!」^{の質問に答えるために開発されました。 [5]}そして2011年、ワトソンコンピュータシステムはJeopardy!で優勝者のブラッド・ラターとケン・ジェニングスと競い合い、^{[3] [6]}優勝賞金100万ドルを獲得しました。^[7]

2013年2月、IBMは、ニューヨーク市のメモリアル・スローン・ケタリングがんセンターで、ウェルポイント（現エレバンス・ヘルス）と共同で、ワトソンの最初の商用アプリケーションを肺がん治療における利用管理の決定に使用することを発表しました。^[8]

Watsonは、IBMが高度な自然言語処理、情報検索、知識表現、自動推論、機械学習技術をオープンドメインの質問応答の分野に適用するために構築した質問応答（QA）コンピューティングシステムとして作成されました。^[1]

IBMは、ワトソンは「自然言語の分析、情報源の特定、仮説の発見と生成、証拠の発見と採点、仮説の統合とランク付けに100以上の異なる技術を使用している」と述べた。^[10]

近年、Watson の機能は拡張され、Watson の動作方法も変更され、新しいデプロイメント モデル (Watson on IBM Cloud )、進化した機械学習機能、開発者や研究者が利用できる最適化されたハードウェアが活用されるようになりました。^{[引用が必要]}

WatsonはIBMのDeepQAソフトウェアとApache UIMA（非構造化情報管理アーキテクチャ）フレームワーク実装を使用しています。このシステムはJava、C++、Prologなどのさまざまな言語で書かれており、Apache Hadoopフレームワークを使用してSUSE Linux Enterprise Server 11オペレーティングシステム上で実行され、分散コンピューティングを提供します。^{[11] [12] [13]}

このシステムはワークロード最適化されており、超並列 POWER7プロセッサーを統合し、IBMのDeepQAテクノロジー^[14]に基づいて構築されており、仮説の生成、大量の証拠の収集、データの分析に使用されています。^[1] Watsonは90台のIBM Power 750サーバーのクラスターを採用しており、各サーバーは3.5GHz POWER7 8コアプロセッサーを使用しており、コアごとに4つのスレッドがあります。合計で、システムは2,880のPOWER7プロセッサースレッドと16テラバイトのRAMを使用しています。^[14]

ジョン・レニーによると、ワトソンは1秒間に500ギガバイト（100万冊の本に相当）を処理できる。^[15] IBMの発明家であり上級コンサルタントでもあるトニー・ピアソンは、ワトソンのハードウェアコストを約300万ドルと見積もった。^[16]そのLinpackパフォーマンスは80テラフロップスで、これはトップ500スーパーコンピューターリストのカットオフラインの約半分の速さである。^[17]レニーによると、ジェパディゲームのすべてのコンテンツはワトソンのRAMに保存されたが、それはハードドライブに保存されたデータが人間のジェパディチャンピオンと競争するには遅すぎるためだった。^[15]

ワトソンの情報源には、百科事典、辞書、シソーラス、ニュース記事、文学作品などがある。ワトソンは、DBPedia、WordNet、Yagoなどのデータベース、タクソノミー、オントロジーも使用していた。^[18] IBMチームは、ワトソンが知識を構築するために使用できる辞書、百科事典、その他の参考資料を含む何百万もの文書を提供した。^[19]

ワトソンは、統計的に関連するフレーズを見つけるために、質問をさまざまなキーワードと文の断片に解析します。^{[19]ワトソンの主な革新は、この操作のための新しい}アルゴリズムの作成ではなく、実績のある数百の言語分析アルゴリズムを同時に迅速に実行できることでした。^{[19] [20]}独立して同じ答えを見つけるアルゴリズムが多ければ多いほど、ワトソンが正しい可能性が高くなります。ワトソンが潜在的な解決策をいくつか持つと、データベースと照合して、解決策が理にかなっているかどうかを確認できます。^[19]

ワトソンの基本的な動作原理は、手がかりのキーワードを解析しながら、関連する用語を応答として検索することです。これにより、ワトソンは人間のジェパディ！プレイヤーと比較していくつかの利点と欠点があります。^[21]ワトソンは手がかりの文脈を理解するのに欠陥があります。ワトソンは自然言語を読み取り、分析し、学習できるため、人間のような決定を下すことができます。 ^[22]その結果、人間のプレイヤーは通常、特に短い手がかりに対してワトソンよりも速く応答を生成します。^[19]ワトソンのプログラミングにより、応答が確実になるまでブザーを鳴らすという一般的な戦術を使用することはできません。^{[19]ただし、ワトソンは応答を生成すると、ブザーに対する}反応時間が一貫して速く、手がかりごとにカテゴリ間をジャンプするなどの人間のプレイヤーの心理的な戦術の影響を受けません。^{[19] [23]}

ジェパディ！の模擬ゲーム20回のうち、人間の参加者は、ワトソンがヒントを聞いて、応答の合図をするかどうかを決めるのに必要な6〜7秒を使うことができた。^[19]その間、ワトソンは応答を評価し、合図をするのに十分な結果の自信があるかどうかを判断する必要もある。^[19]ジェパディ！コンテストで優勝するために使用されたシステムの一部は、「準備完了」信号を受信し、ワトソンの自信レベルがブザーを鳴らすのに十分大きいかどうかを検査する電子回路であった。この回路の速度を人間の反応時間と比較すると、人間が準備完了信号を予期した（反応するのではなく）場合を除いて、ワトソンの反応時間は人間の参加者よりも速かった。^{[24]合図の後、ワトソンは電子音声で話し、}ジェパディ！の質問形式で回答する。^[19]ワトソンの声は、俳優のジェフ・ウッドマンが2004年にIBMの音声合成プログラムのために作成した録音から合成された。^[25]

ジェパディ！のスタッフは、ワトソンと人間のプレイヤーにいつブザーを鳴らすべきかを通知するためにさまざまな方法を使用しました。 ^[24]これは多くのラウンドで重要でした。^{[23]人間は光で通知されましたが、それを}知覚するのに10分の1秒かかりました。^{[26] [27]}ワトソンは電子信号で通知され、約8ミリ秒以内にブザーを鳴らすことができました。^[28]人間は光を予測することで知覚の遅れを補おうとしましたが、^[29]予測時間の変動は一般的にワトソンの応答時間内に収まらないほど大きかったです。^[23]ワトソンは通知信号を予測しようとしませんでした。^{[27] [29]}

1997年にディープ・ブルーがチェスでガルリ・カスパロフに勝利して以来、IBMは新たな挑戦を模索していた。2004年、IBMリサーチ・マネージャーのチャールズ・リケルは、同僚と夕食をとっているときに、彼らがいたレストランが静かになったことに気づいた。彼はすぐにその晩の静寂の原因を突き止めた。それは、当時ジェパディ！で74連勝中のケン・ジェニングスだった。食事の途中で、レストランのほぼ全員がジェパディ！を見るためにテレビの前に群がっていたのだ。クイズ番組がIBMにとっての挑戦になるかもしれないと興味をそそられたリケルは、そのアイデアを広め、2005年にIBMリサーチの幹部ポール・ホーンがリケルを支援し、彼の部署の誰かにIBMシステムでジェパディ！をプレイするという挑戦を引き受けるよう促した。当初は言葉のないチェスゲームよりもはるかに複雑そうな課題を引き受けてくれる研究員を見つけるのに苦労したが、最終的にはデビッド・フェルッチが彼の申し出を引き受けた。^[30]米国政府が管理する競技会では、ワトソンの前身であるピカントというシステムは通常、手がかりの約35％にしか正しく応答できず、応答に数分かかることが多かった。^{[31] [32] [33]}ジェパディ！で優勝するには、ワトソンは数秒以内に応答する必要があり、当時はゲーム番組で出された問題は解くことが不可能だとみなされていた。^[19]

2006年にIBMのセマンティック分析および統合部門のシニアマネージャーであるデビッド・フェルッチによって実行された最初のテストでは、ワトソンに過去のジェパディ！プログラムから500のヒントが与えられました。最高の現実世界の競争者は半分の時間でブザーを鳴らし、95％のヒントに正しく応答しましたが、ワトソンの最初のパスでは約15％しか正解できませんでした。2007年、IBMチームは3年から5年の歳月と15人のスタッフを問題解決に与えました。^[19] ジョン・E・ケリー3世は2007年にポール・ホーンの後任としてIBMリサーチの責任者になりました。 ^[34] InformationWeekはケリーを「ワトソンの父」と表現し、ジェパディ！で人間と競争するようにシステムを奨励した功績を称賛しました。^{[35] 2008年までに、開発者はワトソンを}ジェパディ！のチャンピオンと競争できるまで進化させました。^{[19] 2010年2月までに、ワトソンは人間の}ジェパディ！に勝つことができました。定期的に出場者を募集している。^[36]

ゲーム中、ワトソンは2億ページに及ぶ構造化コンテンツと非構造化コンテンツにアクセスし、4テラバイトのディスクストレージ^[11]を消費したが、これには2011年版ウィキペディアの全文^[37]が含まれていたが、インターネットには接続されていなかった。^{[38] [19]}ヒントごとに、ワトソンの最も可能性の高い3つの回答がテレビ画面に表示された。ワトソンはゲームの信号装置で一貫して人間の対戦相手を上回ったが、いくつかのカテゴリ、特に数語しか含まれない短いヒントがあるカテゴリでは苦戦した。^[要出典]

このシステムは主にIBMの取り組みであるが、Watsonの開発にはレンセラー工科大学、カーネギーメロン大学、マサチューセッツ大学アマースト校、南カリフォルニア大学情報科学研究所、テキサス大学オースティン校、マサチューセッツ工科大学、トレント大学の教員と大学院生、^[9]およびニューヨーク医科大学の学生も参加した。^[39] Watsonの開発に携わったIBMのプログラマーチームの中には、2001年の「Who Wants to Be a Millionaire?」で最高賞を受賞したエド・トータントがおり、彼自身も1989年にJeopardy!に出演し、1勝したことがある。^[40]

2008年、IBMの代表者はJeopardy!のエグゼクティブ・プロデューサーであるハリー・フリードマンに、ワトソンを番組で最も成功した2人の出場者であるケン・ジェニングスとブラッド・ラターと競争させる可能性について話し合い、番組のプロデューサーは同意した。 ^{[19] [41]}ワトソンと人間のプレイヤーの違いは、競争の計画中にIBMとJeopardy!のスタッフの間で対立を引き起こしていた。 ^[21] IBMは、番組の脚本家がヒントを書く際にワトソンの認知能力の欠如を利用し、ゲームをチューリングテストに変えてしまうのではないかと繰り返し懸念を表明した。その主張を和らげるために、第三者が以前に書かれたが放送されなかった番組からヒントをランダムに選んだ。^[21] Jeopardy!のスタッフはワトソンのブザーに対する反応時間についても懸念を示した。当初ワトソンは電子的に合図していたが、番組のスタッフは人間の出場者のように物理的にボタンを押すように要求した。^[42]ロボットの「指」がブザーを押しても、ワトソンは人間の競争相手よりも速かった。ケン・ジェニングスは「番組で勝とうとしているなら、ブザーがすべてだ」と述べ、ワトソンは「毎回、ほとんどまたは全くばらつきなく、マイクロ秒単位の精度でブザーを鳴らすことができる。この点で、人間の反射神経はコンピュータ回路に太刀打ちできない」と語った。^{[23] [29] [43]} ワトソンの開発について著書『ファイナル・ジェパディ』で記録したジャーナリストのスティーブン・ベイカーは、2010年5月にIBMとジェパディ!の対立が深刻化し、大会が中止寸前になったと報告している。^{[21]準備の一環として、IBMは技術拠点の会議室に}ジェパディ!で使用されたセットをモデルにした模擬セットを構築した。元ジェパディ!出場者を含む人間のプレイヤーも、ザ・オニオンのトッド・アラン・クレインが司会を務め、ワトソンとの模擬試合に参加した。^[19]約100回のテストマッチが実施され、ワトソンは65％の試合で勝利した。^[44]

テレビ放映されたゲームで物理的な存在感を与えるために、ワトソンはIBMの「スマーター・プラネット」のシンボルに触発された地球儀の「アバター」で表現された。ジェニングスはコンピューターのアバターを「思考の『糸』が交差した光る青い球体。正確には42本の糸」と表現し、 ^[45]アバターの思考の糸の数はダグラス・アダムスの『銀河ヒッチハイク・ガイド』の数字42の意味を参照した社内ジョークであると述べた。^{[45]このプロジェクトのアバターをデザインしたアーティストの}ジョシュア・デイビスはスティーブン・ベイカーに、ワトソンがゲーム全体を通して手がかりに正しく応答する自信を示すために使用できるトリガー可能な状態が36あると説明した。彼はヒッチハイク・ガイドの参照にもう1つのレベルを追加するために42を見つけられることを期待していたが、十分なゲーム状態を特定できなかった。^[46]

練習試合は2011年1月13日に録画され、公式試合は2011年1月14日に録画された。試合が2月に放送されるまで、参加者全員が結果について秘密を守っていた。^[47]

2011年1月13日の報道陣の前での練習試合では、ワトソンはケン・ジェニングスとブラッド・ラターとの15問のラウンドで4,400ドルの賞金を獲得し、ジェニングスの3,400ドルとラターの1,200ドルを上回ったが、最後の1,000ドルの質問の前ではジェニングスとワトソンは同点だった。3人のプレイヤーは誰もヒントに対して間違った答えをしなかった。^[48]

第1ラウンドは2011年2月14日に放送され、第2ラウンドは2011年2月15日に放送された。第1カテゴリーを選ぶ権利は、ラターが勝ったくじによって決定された。^[49]コンピューターモニターのディスプレイと人工音声で表現されたワトソンは、2番目のヒントに正しく答え、次に第1カテゴリーの4番目のヒントを選択した。これは、デイリーダブルをできるだけ早く見つけるための意図的な戦略であった。^[50]ワトソンのデイリーダブルの場所の推測は正しかった。第1ラウンドの終了時に、ワトソンはラターと5,000ドルで同点、ジェニングスは2,000ドルだった。^[49]

ワトソンのパフォーマンスには、いくつかの奇妙な点があった。ある場面では、ワトソンはジェニングスが間違った回答をした言い換え版を繰り返した。(ジェニングスは1920年代について「20年代とは何ですか?」と言った。その後ワトソンは「1920年代とは何ですか?」と言った。) ワトソンは他の出場者の回答を認識できなかったため、ジェニングスがすでに同じ回答をしたことを知らなかった。別の場面では、ジョージ・アイザーについてのヒントに対してジェニングスが「何が: 彼は片手しか持っていなかった?」と誤って回答した後、ワトソンは当初「足とは何か?」と回答したと認められた(正しい回答は「何が: 彼は足がない?」だった)。ワトソンは人間と違い、ジェニングスの間違いに反応するはずがなかったため、この回答は誤りであると判断された。放送版のエピソードでは、トレベックがワトソンの回答を最初に受け入れた部分は省略して編集された。^[51]ワトソンはまた、デイリーダブルで複雑な賭け戦略を実証し、1回の賭けは6,435ドル、もう1回の賭けは1,246ドルでした。^[52]ワトソンに取り組んだIBMの研究者の1人であるジェラルド・テサウロは、ワトソンの賭けは、カテゴリの信頼度とゲーム状態評価器と呼ばれる複雑な回帰モデルに基づいていると説明しました。^[53]

ワトソンはダブル・ジェパディで圧倒的なリードを取り、両方のデイリー・ダブルに正しく回答した。ワトソンは2回目のデイリー・ダブルに32%の信頼度スコアで正しく回答した。^[52]

しかし、最終回のジェパディ!では、米国の都市のカテゴリーでヒントを間違えた唯一の出場者となった（「最大の空港は第二次世界大戦の英雄にちなんで名付けられ、2番目に大きい空港は第二次世界大戦の戦いにちなんで名付けられた」）。ラターとジェニングスはシカゴと正解したが、ワトソンの答えは「トロントって何？」で、自信のなさを示す疑問符が5つ付いていた。^{[52] [54] [55]}フェルッチはワトソンがカナダの都市を推測したように見える理由として、カテゴリーからはどのような回答が望まれるかをあまり示唆できないこと、質問に「米国の都市」という語句が出てこなかったこと、米国にはトロントという名前の都市があり、オンタリオ州のトロントにはアメリカンリーグの野球チームがあることを挙げた。^{[56]同じくワトソンの開発に携わった} クリス・ウェルティは、ヒントの2番目の部分「第二次世界大戦の戦闘では2番目に大きい」を正しく解析できなかった可能性があると示唆した（これはセミコロンの後に続いているが独立した節ではなく、 2番目に大きい空港を指していることを理解するためには文脈が必要だった）。^{[57]カーネギーメロン大学の教授で開発チームのメンバーである} エリック・ナイバーグは、ワトソンにはその潜在的な回答を実行不可能として破棄する比較知識がないため、エラーが発生したと述べた。^[55]決勝以外のジェパディ！の質問のように聴衆には表示されないが、ワトソンの2番目の選択肢はシカゴだった。トロントとシカゴはどちらもワトソンの確信度閾値を大きく下回り、それぞれ14％と11％だった。ワトソンはこの質問にわずか947ドルしか賭けなかった。^[58]

このゲームはジェニングスが4,800ドル、ラターが10,400ドル、ワトソンが35,734ドルで終了した。^[52]

紹介中に、カナダ出身のトレベックはトロントがアメリカの都市だと知ったと冗談を言った。また、第1試合でのワトソンのミスにより、IBMのエンジニアは第2試合の録画にトロント・ブルージェイズのジャケットを着ることになった。^[59]

第1ラウンドでは、ジェニングスがようやくデイリーダブルのヒントを選ぶことができたが、^[60]ワトソンはダブルジェパディラウンドで初めてデイリーダブルのヒントに1つ間違えて答えた。^[61]第1ラウンドの後、ワトソンが答える前にラターとジェニングスが一時的にドルの価値を上げることに成功したため、ワトソンは初めてコンテストで2位になった。^{[61] [62]}それにもかかわらず、最終結果はワトソンが77,147ドルを獲得して勝利し、ジェニングスの24,000ドルとラターの21,600ドルを上回った。^[63]

コンテストの賞金は、1位（ワトソン）に100万ドル、2位（ジェニングス）に30万ドル、3位（ラター）に20万ドルでした。約束通り、IBMはワトソンの賞金の100％を慈善団体に寄付し、そのうち50％はワールドビジョンに、残りの50％はワールドコミュニティグリッドに寄付されました。^[64]同様に、ジェニングスとラターも賞金の50％をそれぞれの慈善団体に寄付しました。^[65]

IBMとワトソンの功績を認めて、ジェニングスはファイナル・ジェパディ！の回答で「私は新しいコンピューターの支配者を歓迎します」とザ・シンプソンズのジョークを言い換えた。^{[66] [67]ジェニングスは後に}スレート誌に記事を書き、その中で次のように述べた。

IBM はメディアに対し、ワトソンの質問応答スキルはアレックス・トレベックを困らせる以上の効果があると自慢している。同社は、医療診断、ビジネス分析、技術サポートなどの分野がワトソンのような質問応答ソフトウェアによって自動化される未来を思い描いている。20 世紀に工場の仕事が新しい組立ライン ロボットによって排除されたのと同じように、ブラッドと私は、新世代の「考える」マシンによって職を失った最初の知識産業労働者だった。「クイズ番組の出場者」はワトソンによって不要になった最初の仕事かもしれないが、これが最後ではないだろう。^[45]

哲学者ジョン・サールは、ワトソンは素晴らしい能力を持っているにもかかわらず、実際には考えることができないと主張している。 ^{[68]サールは、}中国語の部屋の 思考実験を引用して、ワトソンは他の計算機と同様に記号を操作することはできるが、記号の意味を理解する能力はないと主張している。しかし、サールの実験には批判者もいる。^[69]

2011年2月28日、ワトソンはテレビ放映されないジェパディ！のエキシビションマッチで、アメリカ合衆国下院議員と対戦した。第1ラウンドでは、ビル・キャシディ（ルイジアナ州共和党、後にルイジアナ州上院議員）とともにコンピューターに挑戦していたラッシュ・D・ホルト・ジュニア（ニュージャージー州民主党、元ジェパディ！出場者）がトップに立ち、ワトソンは2位だった。しかし、すべての試合のスコアを合計すると、最終スコアはワトソンが40,300ドル、下院議員のプレーヤーが30,000ドルとなった。^[70]

IBMのクリストファー・パディラ氏はこの試合について、「ワトソンを支える技術はコンピューティングの大きな進歩を表しています。政府のデータ集約型環境において、この種の技術は組織がより良い意思決定を行い、政府が国民を支援する方法を改善するのに役立ちます。」と語った。^[70]

IBMによると、「目標は、コンピューターがさまざまなアプリケーションやプロセスで自然な人間の言葉で対話し、人間が尋ねる質問を理解し、人間が理解して正当化できる答えを提供することです。」^{[36] IBMの}法務顧問であるロバート・C・ウェーバーは、ワトソンが法律調査に使用される可能性があることを示唆しました。^[71]同社はまた、通信、金融サービス、政府など、他の情報集約型分野でもワトソンを使用する予定です。^[72]

Watsonは、2010年2月から販売されている市販のIBM Power 750サーバーをベースにしています。^[19]

評論家のリック・メリットは、「IBMがアメリカ国民から、難しいコンピュータ問題に取り組むことができる企業として広く認識されることが戦略的である理由は他にもある。IBMの利益の大部分は、世界最大かつ最も高価なシステムの一部を米国政府に販売することから得られている」と述べた。^[73]

2013年、3つの企業がIBMと協力してワトソン技術を組み込んだアプリを開発していると報じられた。Fluidは小売業者向けのアプリを開発しており、そのうちの1つは「The North Face」と呼ばれ、オンラインショッピングの顧客にアドバイスを提供するように設計されている。Welltokは人々に健康を改善するための活動に参加する方法についてアドバイスを提供するように設計されたアプリを開発している。MD Buylineは、医療機関に機器の調達決定についてアドバイスすることを目的としたアプリを開発している。^{[74] [75]}

2013年11月、IBMはソフトウェアアプリケーションプロバイダーにWatsonのAPIを公開し、Watsonの機能に埋め込まれたアプリやサービスを構築できるようにすると発表した。Watsonプラットフォーム上でアプリケーションを作成するパートナーの基盤を構築するために、IBMはベンチャーキャピタル企業のネットワークと協議し、どのポートフォリオ企業がIBMがWatsonエコシステムと呼ぶものに論理的に適合するかについてIBMに助言している。これまでに、約800の組織や個人が、Watsonプラットフォームを使用できるアプリケーションの作成に関心を持ってIBMと契約している。^[76]

2013年1月30日、レンセリア工科大学がワトソンの後継バージョンを受け取り、同大学のテクノロジーパークに設置され、研究者や学生が利用できるようになることが発表された。 ^[77] 2013年夏までに、レンセリア工科大学はワトソンコンピューターを受け取った最初の大学となった。^[78]

2014年2月6日、IBMはワトソンやその他のIBMの技術を活用してアフリカ諸国の医療や教育をはじめとする開発問題の解決を支援する10年間の取り組みに1億ドルを投資する計画であると報じられた。^[79]

2014年6月3日、43か国18業種のチームから提出された400以上のビジネスコンセプトの中から、3つの新しいワトソンエコシステムパートナーが選ばれました。「これらの聡明で進取的な組織は、ワトソンを適用して実証可能なビジネスメリットをもたらす革新的な方法を発見しました」とIBMワトソングループの副社長スティーブ・ゴールドは述べています。優勝者は、適応型教育プラットフォームFANG（Friendly Anthropomorphic Networked Genome）のMajestyk Apps、^{[80] [81]、}小売販売トレーナーのRed Ant、^[82]、医療推奨サービスのGenieMD ^{[83]でした。 [84]}

2014年7月9日、ジェネシス・テレコミュニケーションズ・ラボラトリーズは、分析すべき顧客データの膨大な量を理由に、顧客体験プラットフォームを改善するためにワトソンを統合する計画を発表しました。^[85]

WatsonはBon Appétit誌を含むデータベースと統合され、レシピ生成プラットフォームとして機能している。^[86]

Watsonは、音楽発見スタートアップのDecibelによって、スーパーコンピューターを使用してユーザーに音楽を推奨するアプリMusicGeekで使用されています。Watsonの使用は、ホスピタリティ業界でも確認されています。Go Momentは、ホテルスタッフがゲストからの質問に迅速に回答できるように、Rev1アプリにWatsonを使用しています。^[87] Arria NLGは、エネルギー会社が規制ガイドラインを遵守するのに役立つアプリを開発し、管理者が何千ページにも及ぶ法律用語や技術用語を理解しやすくしています。

OmniEarth社は、Watsonのコンピュータービジョンサービスを使用して、衛星画像や航空画像、その他の自治体データを分析し、不動産ごとに水の使用状況を推測し、カリフォルニア州の地区が節水活動を改善できるよう支援しています。^[88]

2016年9月、コンデナストはブランドのソーシャルインフルエンサーキャンペーンの構築と戦略策定にワトソンを使い始めました。IBMとInfluentialが開発したソフトウェアを使用することで、コンデナストのクライアントは、どのインフルエンサーの人口統計、性格特性などがマーケティング担当者やターゲットオーディエンスに最も合致するかを知ることができます。^[89]

2017年2月、ニューヨークを拠点とするダイヤモンドとダイヤモンドリングの購入のための新興企業でeコマースプラットフォームであるRare Caratは、初心者のダイヤモンド購入者がダイヤモンドを購入するという困難なプロセスを支援するために、「Rocky」と呼ばれるIBM Watsonを搭載したチャットボットを導入しました。IBM Global Entrepreneur Programの一環として、Rare CaratはRockyチャットボットの開発でIBMの支援を受けました。 ^{[90] [91] [92]} 2017年5月、IBMはペブルビーチカンパニーと提携し、Watsonをコンシェルジュとして使用しました。^[93] Watsonテクノロジーはペブルビーチが開発したアプリに追加され、リゾート周辺の訪問者を案内するために使用されました。モバイルアプリはIBM iXによって設計され、IBMクラウドでホストされています。Watsonの会話アプリケーションプログラミングインターフェースを使用しています。

2017年11月、メキシコシティの国立人類学博物館では、博物館を訪れる代わりにIBMワトソンを使った「別の時代の声を体験」が開かれた。^[94]

ヘルスケアの分野では、ワトソンは医療データを分析し、腫瘍学や放射線学などの分野で医師の診断や治療の決定を支援するために使用されている。^[95] ワトソンの自然言語、仮説生成、エビデンスに基づく学習機能は、ワトソンが臨床意思決定支援システムにどのように貢献できるかを調べるために調査されている。^[96]医師が患者の治療を支援するために、医師が症状やその他の関連要因を説明するクエリをシステムに提示すると、ワトソンはまず入力を解析して最も重要な情報を特定し、次に患者データをマイニングして患者の病歴や遺伝歴に関連する事実を見つけ、次に利用可能なデータソースを調べて仮説を立ててテストし、^[96]最後に個別化された信頼度スコアの推奨事項のリストを提供する。^[97]ワトソンが分析に使用するデータソースには、治療ガイドライン、電子医療記録データ、医療提供者からのメモ、研究資料、臨床研究、ジャーナル記事、患者情報などが含まれる。 [ ^96]「診断と治療のアドバイザー」として開発され販売されているにもかかわらず、ワトソンは実際に医療診断プロセスに関与したことはなく、すでに診断された患者の治療オプションの特定を支援するだけです。^{[98]癌研究者の}ネッド・シャープレスが検討した1,000件の困難な患者の症例の分析では、ワトソンは99％の症例で人間の医師と同じ推奨を行ったことがわかりました。^[99]

2011年2月、IBMはニュアンス・コミュニケーションズと提携し、今後18～24か月でワトソンの臨床意思決定支援機能を活用する商用製品を開発する研究プロジェクトを開始すると発表された。コロンビア大学の医師は、このシステムの技術が貢献できる可能性のある医療現場の重要な問題を特定するのに協力し、メリーランド大学の医師はワトソンのような技術が医療従事者と対話して最大限の支援を提供できる最善の方法を特定することに取り組む。^[100]

2011年9月、IBMとWellPoint（現Anthem）は、ワトソンを活用して医師に治療オプションを提案するための提携を発表しました。^{[101]その後、2013年2月にIBMとWellPointは、}メモリアル・スローン・ケタリングがんセンターでの肺がん治療における利用管理の決定のために、ワトソンを最初の商用アプリケーションとして提供しました。^[8]

IBMは2012年10月にクリーブランド・クリニックとの提携を発表した。同社はワトソンをケース・ウェスタン・リザーブ大学クリーブランド・クリニック・ラーナー医科大学に送り、医療の専門知識を高め、医療専門家の患者治療を支援する。医療施設はワトソンの大量の情報を保存・処理する能力を活用して、治療プロセスのスピードアップと精度向上を図る。「クリーブランド・クリニックとIBMの提携は、ワトソンに『考える』ことを教える機会を与えてくれるので、医療の強力なツールになる可能性がある」とクリーブランド・クリニックの最高情報責任者であるC・マーティン・ハリス医学博士は述べた。^[102]

2013年、IBMとMDアンダーソンがんセンターは、センターの「がん撲滅の使命」を推進するためのパイロットプログラムを開始しました。^{[103] [104]} しかし、6,200万ドルを費やした後、プロジェクトは目標を達成できず、中止されました。^[105]

2013年2月8日、IBMは、メイン州がん医療センターとニューヨークのウェストメッド医療グループの腫瘍専門医が肺がんの治療を推奨するためにワトソンのテストを開始したと発表した。^[106]

2016年7月29日、IBMとマニパル病院^{[107] [108] [109]}（インドの大手病院チェーン）は、がん患者向けのIBM Watson for Oncologyの発売を発表しました。この製品は、医師とがん患者に情報と洞察を提供し、パーソナライズされたエビデンスに基づいたがん治療オプションを特定するのに役立ちます。マニパル病院は、この技術を採用した世界で2番目の病院^[110]であり、ウェブサイトを通じて専門家のセカンドオピニオンとして患者にオンラインで提供する世界初の病院です。^{[107] [111]}マニパルは2018年12月にこの契約を中止しました。^[要出典]

2017年1月7日、IBMと富国生命保険は、IBM Watson Explorer AIを介して補償金支払いの分析をIBMに提供する契約を締結し、その結果34人の雇用が失われた。同社は、請求と医療記録の分析により補償金支払いの分析を迅速化し、生産性を30％向上させると述べた。また、運用コストを1億4000万円節約できると述べた。^[112]

ヘルスケア分野のスタートアップ企業数社は、IBM Watsonをベースにしたソリューションを市場に投入するために、7つのビジネスモデルアーキタイプを効果的に活用しています。これらのアーキタイプは、対象ユーザーに対して生み出される価値（患者重視か医療提供者と支払者重視かなど）と価値獲得メカニズム（情報提供や利害関係者とのつながりなど）によって異なります。^[113]

2022年までに、IBMワトソンヘルスは年間総収益が約10億ドルに達していたが^[114]、収益性の欠如と競争の激化に直面していた。ある専門家はCNNに対し、「IBMは明らかにヘルスケア市場で大きな牽引力を獲得していない」と評価した。2021年にACM（計算機協会）が投稿した「ワトソンヘルスに何が起こったのか？」という記事では、2015年のワトソンヘルス部門設立に関わった買収の数や、当時ワトソンAIフレームワークを展開できる場所に関して存在していた技術的制限を考慮したIBMワトソンヘルスのポートフォリオ管理の課題について説明している。^[115] 2021年2月、ウォールストリートジャーナルはワトソンヘルスが売却を検討していると報じた。^{[116] 2022年1月21日、IBMはワトソンヘルス部門を}フランシスコ・パートナーズ に売却すると発表した。^[117]

2014年1月9日、IBMは、上級副社長のマイケル・ローディンが率いるワトソンを中心とした事業部門を設立すると発表した。^[118] IBMワトソングループは、ニューヨーク市のシリコンアレーに本社を置き、2,000人を雇用する予定である。IBMは、この部門を立ち上げるために10億ドルを投資した。ワトソングループは、Watson Discovery Advisor、Watson Engagement Advisor、およびWatson Explorerという3つの新しいクラウド配信サービスを開発する。Watson Discovery Advisorは、製薬業界、出版、およびバイオテクノロジーの研究開発プロジェクトに重点を置き、Watson Engagement Advisorは、ビジネスユーザーが投げかける自然言語の質問に基づく洞察を使用するセルフサービスアプリケーションに重点を置き、Watson Explorerは、企業ユーザーがフェデレーション検索に基づいてデータ駆動型の洞察をより簡単に発見して共有できるようにすることに重点を置いている。^[118]同社はまた、「認知」アプリケーション向けのアプリケーション開発を促進するために、1億ドルのベンチャーファンドを立ち上げている。 IBMによると、クラウド配信のエンタープライズ対応Watsonは、速度が24倍に向上し、パフォーマンスが2,300パーセント向上し、物理的サイズが90パーセント縮小し、マスターベッドルームのサイズからピザボックス3つを積み重ねたサイズになったという。^[118] IBMのCEOであるバージニア・ロメッティは、Watsonが10年以内に年間100億ドルの収益を生み出すことを望んでいると述べた。^[119] 2017年、IBMとMITは人工知能の新しい共同研究ベンチャーを設立した。IBMはMITと提携してMIT-IBM Watson AIラボを設立するために2億4000万ドルを投資し、AI研究を進めるために学界と産業界の研究者を集め、コンピュータービジョンやNLPから、AIシステムが公正で信頼性が高く安全であることを保証する新しい方法の考案まで、さまざまなプロジェクトを行っている。^[120] 2018年3月、IBMのCEOであるジニー・ロメッティは、「ビジネス、スマートシティ、消費者向けアプリケーション、そして一般的な生活の使用と応用」である「ワトソンの法則」を提唱した。^[121]

ワトソンは、トロントとモントリオールで開催された2015年のラ・プーティン・ウィーク・フードフェスティバルのために、シェフのチームが5種類の新しいプーティンを作るのを手伝った。ワトソンは各都市の人口統計と人気の料理を分析し、何万ものレシピのデータベースから各都市のフュージョン料理を作成した。 ^[122] IBMとボナペティ誌は、シェフ・ワトソンとして知られるAI料理アプリを共同で開発した。^[123]

WatsonはIBMパートナープログラムを通じて、子供のおもちゃに関する会話を提供するチャットボットとして利用されている。 ^[124]

2015年、エンジニアリング会社ENGEOはIBMパートナープログラムを通じてGoFetchCodeというオンラインサービスを立ち上げた。GoFetchCodeはワトソンの自然言語処理と質問応答機能を国際規格協議会のモデル建築基準に適用している。^[125]

IBM Watsonは教育関連のいくつかのプロジェクトに使用されており、ピアソン・エデュケーション、ブラックボード、セサミワークショップ、アップルと提携している。^{[126] [127]}

ピアソンとの提携により、ワトソンは電子教科書内で利用でき、読書教材に関する自然言語による一対一の指導を学生に提供できるようになっている。^[128]

ジョージア工科大学の教授であるアショク・ゴーエルは、一般公開されている無料のワトソンAPIを使用している個人の一人として、ワトソンを使用して、授業の学生を支援する仮想ティーチングアシスタントを作成しました。 ^[129]ゴーエルは当初、「ジル」の性質を明らかにしませんでしたが、これは数人の学生とIBMの助けを借りて作成されました。ジルは、正確な答えの確率が97％の質問に答え、残りは人間のアシスタントが答えました。^[130]

Sabri Pllanaの研究グループは、IBM Watsonを使用して並列プログラミングを学習するためのアシスタントを開発しました。^[131]リンネ大学の初心者並列プログラマー数名を対象とした調査では、このようなアシスタントは並列プログラミングを学ぶ学生に歓迎されるだろうと示されました。

2016年8月、IBMは気象予報にワトソンを使用すると発表しました。^[132]具体的には、同社はプロジェクト・ディープ・サンダーの一環として、20万以上のウェザー・アンダーグラウンドの 個人用気象観測所のデータやその他のソースからのデータをワトソンで分析すると発表した。^[133]

IBMワトソンはマルケサと共同で、観客の気分に応じて生地の色が変わるドレスをデザインした。ドレスは、ドレスに関するツイートの感情に基づいてさまざまな色に光った。ツイートはワトソントーンアナライザーを通過し、ドレスのウエスト部分の小さなコンピューターに送り返された。^[134]

2017年2月5日〜6日、税務申告会社H&Rブロックはワトソンベースのプログラムの全国的な使用を開始しました。^[135]

2017年9月、IBMはThe Weather Companyの広告販売部門を買収し、広告ニューラルネットワークCognitivと提携して、WatsonがAIを活用した広告ソリューションを提供すると発表した。^{[136] [137] [138]}

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