ワトソン

証拠を集めて信頼度を評価する質問応答システム

ワトソン（IBM Watson）は、IBMが開発した質問応答システムを中心とする認知コンピューティングシステムです。

膨大な百科事典や辞書をあらかじめ読み込んでおき、人間が投げかけた自然な言葉の質問に対して、内容の意味や文脈を理解して最も確からしい答えを探し出す案内係のようなシステムです。入力は人間が日常会話で使う文章であり、出力は質問への回答と確信度スコアです。単にキーワードで検索するだけでなく、文章の構文解析や意味解析を行って複数の候補を生成し、候補ごとに証拠となる記述を集めて信頼度を評価します（この「証拠に基づく」考え方は現代のRAGにも通じます）。

クイズ番組での勝利が第3次AIブームの幕開けに

ワトソンは2011年に米国の人気クイズ番組で人間の歴代チャンピオンに勝利し、複雑なニュアンスを含むクイズに対してAIが正確に答えられることを実証しました。チェスで人間に勝利したディープ・ブルーが盤面の探索技術に基づいていたのに対し、ワトソンは膨大なテキストデータから知識を推論する能力を実証した点で歴史的な意義を持っています。

実務での活用と課題

非構造化テキストからの知識抽出や業務特化型の質問応答を構築する場面で、ワトソンの要素技術が活用されます。導入時の課題として、専門用語辞書の整備や回答精度向上のための正解データの作成に大きな工数がかかる点が挙げられます。現在のAI開発では深層学習に基づく大規模言語モデルが主流ですが、ワトソンが示した証拠に基づく推論や知識グラフとの統合という考え方は、信頼性が求められる業務システムの設計において現在でも重要な知見です。医療分野での診断支援や金融分野での審査支援など、実社会のビジネス課題に非構造化データを適用する先駆けにもなりました。