上司？小田さんがしつこいくらい紹介しているので、
IBM Watsonを私も使ってみました。
下の方に書きましたが、
今日の岐阜戦の結果が、今年の昇格を占うような結果になりました！
IBM Watsonってなに？
Wikipediaによりますと、
「IBMが開発した質問応答システム・意思決定支援システムである。」
2009年にアメリカの人気クイズ番組にチャレンジすると発表され、
実際に2011年にWatsonが公開され、クイズに挑戦したそうです。
その結果、見事勝利したとのことで。
どうやってクイズをしたかというと、
- 本、台本、百科事典（Wikipedia含む）などの２億ページ分のテキストデータ（70GB、約100万冊）をスキャンしてインプット。
- 文字で問題を取得
- シリンダーでボタンを押す。
当時の様子が、IBMのページにありました。
質問応答システム“ワトソン”がクイズ番組に挑戦！
すご！
あれですね、2001年宇宙の旅のHALですね。
HALはIBMの上という意味で、一つ上の文字を並べたというのは
有名な話ですが、まさにその世界ですね。
Watsonが何か？というのもありました。
このWatsonがオープンに使えるんです！
でも、何に使えるの？
IBM Watsonで何ができるのか？
クイズができる！
じゃなくて、つまり何ができるのかというと、
・データ処理
・データからの仮説立て
・失敗に基づくプロセス修正
・料理のレシピ作り
・病気診断
・コールセンターのアシスタント
そう、自然言語、私たちがする会話をインプットし、
処理し、返答することができるんです！
どこかで、このことで思い出すものはないでしょうか。
わかりやすい例でいうと、
ソフトバンクの「Pepper」です。
Pepperの会話能力が評判ですが、
Watsonが入ってるんですね！
ということで、２億ページ分のテキストデータは持っていないので、
何をインプットしようかな？
やっぱりコンサドーレネタをインプットしたい
やっぱりコンサドーレでしょ！
と言ってもインプットさせるデータがない。
システムはあるけどデータはないって、最近よく耳にする問題ですね。
これからの世の中データを意図的にとっておくことは重要です！
そんなことはどうでもよくて、さてどうしよう。
「予測」ができると聞いていたので、その時から、
「じゃあ、過去の成績から今年の順位予測できちゃうんじゃね？」
「順位が予測できるということは、今年こそ昇格！かどうかわかるってことじゃね？」
ということで、順位表をデータ化！
データ化したものは下記の項目。
・年
・ステージ
・順位
・勝ち点
・勝利数
・引き分け数
・負け数
・得点
・失点
 |
| オフィシャルガイドブックから |
では、早速やってみよう！
使うには簡単な登録が必要です！
- Watson Analyticsにアクセス
- 登録
- 認証、サインイン
- Watson Analyticsが使えます
 |
| ページにアクセスします |
 |
| 登録画面 |
 |
| 登録完了。メールで認証してね。 |
 |
| すぐにメールがきます。 |
 |
| サインインします |
正直、ここまですごく簡単です。
ページは英語ですが、単語レベルなので大丈夫ですね。
Watson使ってみます！
Watson Analyticsのメニューはこの5つです。
・Explore 調査、分析する
・Predict 予言、予報する
・Assemble 整理、組み立てる
・Social Media ソーシャルメディア
・Refine 洗練する
 |
| Watsonのメインメニュー |
チュートリアル用にガイドが出てきます。
 |
| ガイドが出てきます |
まず、「Add」ということでデータを追加せよということですね。
 |
| プロッジェクトやデータを追加からスタート |
と思いきや、データではなく、何かプロジェクトを追加せよ
ということなんですね。
UIが英語なので、適当に触ってみることで
いろいろ確かめながら、覚えていきます。
いろいろ確かめながら、覚えていきます。
やりたいのは、今年の北海道コンサドーレ札幌は
昇格できるのか？のヒントを得ることです！
ということで、「Predict 予言、予報」を選びます！
プロジェクト名を入力して、
先に作っておいた、順位表データをインプットします。
 |
| データ転送中 |
読み込み中。。。。。。
ドキドキ。。。。。。
 |
| data is not valid |
「Data is not valid」
え。
データ不足なのかな。。。
そういえばファイル開きっぱなしだった。
閉じてから、再度インプット！
 |
| HIGH QUALITY |
今度はうまくいったようです。
「77 HIGH QUALITY」
何か嬉しいですね。用意したデータが褒められたみたいで。
データを選んで進みます。
 |
| Predictの設定画面 |
「Create a new analytics」
ということなので分析名を入力して、
「select targets to predict」
予測したいターゲットを選ぶんですね。
5個まで登録できるようです。
ターゲットもプルダウンから選べるので簡単です。
「Create」をポチッとな。
ドキドキ。。。。。。
 |
| Predictの結果 |
出たー！
これは、どういうこと？
分析したことは？
|
| 改めてPredict結果 |
今回、私が分析したのは、
「Top predictors of rank」
rank（順位）を予測するのに影響を与える要素
のようです。
真ん中のぐるぐるでRankの周りに点があります。
点一つ一つが、その要素で、
距離が近い順に順位に影響を及ぼす要素を示しているようです。
ということで、
順位に影響を与える要素は。。。。。。
1位：win 勝利数
2位：point 得点
3位：lose 負け数
4位：stage J1、J2ごちゃ混ぜにしちゃいました
5位：失点
という結果になりました。
そう、順位を上げるためには、
何よりも、勝つこと！
そりゃそうだ。
そして、得点！
つまり、
たくさん点取って勝て！
たくさん点取って勝て！
ということです。
あれ、これって。。。。。。
今日の試合結果を思い出してみましょう。
4-0サッポロ！
そうです！
今日の試合は順位を上げるためには必須の結果だったのです！！
前半で4点取り、後半は0点という内容に
物足りなさを感じながらも、
王者のサッカーだったり、
とりあえず勝てて安心
などありますが、
やはり「自動昇格」のためには、
できるだけたくさん点を取っておきたかったところです。
IBM Watsonを使ってみての感想
ということで、なんとなく分析できたっぽい。
感想です。
・思った以上に簡単。
・やっぱり英語オンリーのUIだと自信ない
・これが正しい使い方かどうか。。。他にもできそうなんだけど。
・もっとデータを準備しないと！
あと、クラウド上での分析ツールということで
ひょっとして重いかもと思ったのですが、
Macbook Air、Chromeという状況でサクサク使えました。
これからもなんかデータあったら、
インプットしてみようと思います。
あれ？このインプットしたデータって、
Watsonくんに蓄積されるってこと？
てことは、コンサドーレデータばっかり突っ込めば、
なんかコンサドーレとかいう日本のサッカーチームはビッグクラブだ！
なんて誤認してくれたりするのかな？
なんて誤認してくれたりするのかな？
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