“学び、考えるコンピューター”の先陣を切る米ＩＢＭの「ワトソン」。ワトソンが登場したのは２０１１年。早押しクイズ対決で全米屈指のチャンピオンを破った際は、プロセッサー構成などハードウエア性能に焦点が当たった。最近では、ビッグデータ（大量データ）ブームと相まって、人工知能（ＡＩ）の先駆けのように取り上げられることも多い。だが、いずれも正しくない。ＩＢＭの研究者は「我々はワトソンをＡＩとは呼んでいない」と明言する。ワトソンの神髄はソフトウエアであり、日々進化を遂げている。
　
　ワトソンとは大まかにいえば「話し言葉を理解し、学習し、予測するシステム」と定義できる。ＩＢＭはこうした世界を「コグニティブ（認識的な）コンピューティング」と呼び、“人間の知能そのものを持つ機械”の実現を目指すＡＩ研究とは一線を画している。
　
　海外では「既存のＡＩにこだわらなかったからこそ、ワトソンを実用化できた」との評価が高い。ただ、国内ではＡＩという言葉が実体以上に幅広く用いられる傾向があり、日本ＩＢＭの研究者は「国内では機械学習の要素があればＡＩと見なされてしまう」と苦笑する。
　
　機械学習はセンサーなどから収集した膨大なデータ（ビッグデータ）から規則性や判断基準などを抽出して分析を繰り返すことで、洞察や予測の精度を上げていく。それ自体は目新しいことではないが、ビッグデータの活用が進む中で「データ量が増えるに従って、推論の精度などが上がることが分かり、ＡＩの研究に弾みがついている」のが実情。機械学習イコールＡＩではなく、そこを混同すると、「現実を見誤る」という。

　ワトソンは人が話した内容に対して瞬時に返答する。自然言語処理技術によって“質問の意味”を理解して、蓄積した膨大なデータを検索し、答えの候補を数百から数千個引っ張り出す。さらに機械学習で確からしさをランク付けして、最も確率の高い答えを導き出す。こうした処理には多大な時間がかかるが、早押しクイズ対決では３秒以内に実現して勝利した。

　４年余が過ぎ、ワトソンの機能はいくつかに分解され、現在、ＩＢＭが提供するクラウド基盤上で稼働している。１４年にはアプリケーション（応用ソフト）を作るためのインターフェース（ＡＰＩ）をパートナー各社に公開。海外では約２５０社がパートナーとして名を連ねる。国内ではソフトバンクがいち早く名乗りを上げ、コールセンターや接客向けなどで日本語版アプリを開発中。年内には実用化する見通しだ。

　これに先駆け日本ＩＢＭは１４年に開いたイベントで、９０００種のレシピを学習した「シェフ（料理人）ワトソン」を披露した。シェフのリクエストに応答してレシピを考案し、話題を集めた。

　ワトソンが得意なのは多様な情報を大量に扱う業務。医療分野では診断の支援にも役立てることを研究している。事はまだ始まったばかりだ。
（文＝斉藤実）