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高機能なIBM Watson Explorerの使い方ポイントやヒント、スタッフが色々な事を分析してみた結果、さらにこんなこともできるといったテクニカルな情報などをご紹介しています。
11月05日 10:30
【障害連絡:復旧】金沢第二NDC 基盤ホストノードの障害発生のご報告
お客様各位
2021年11月05日
株式会社イーネットソリューションズ
【障害連絡:復旧】金沢第二NDC 基盤ホストノードの障害発生のご報告
平素は格別のお引き立てを賜り誠にありがとうございます。
株式会社イーネットソリューションズサポートセンターでございます。
弊社データセンターでご契約頂いておりますクラウド環境の一部OSにおきまして、
基盤ホストノードの障害により通信が不可になる状況が発生し復旧致しました事をご報告いたします。
| 発生時刻 | 2021年 11月05日(金) 7時28分 |
| 障害内容 | 基盤ホストノードの1台にて障害が発生。 対象ノード上で稼働中であった仮想OSへ一時疎通ができない状態が発生。 |
| 復旧時刻 | 2021年 11月05日(金) 8:30～9:00頃 順次復旧 |
対象ホストノード上の仮想OSについて、別ノードでの仮想OS起動復旧まで確認。
仮想OSへの疎通確認後、動作確認等を進めております。
この度はご迷惑をおかけし誠に申し訳ございません。
本件に関するお問合わせにつきましては、弊社サポートセンターまでご連絡頂けますようお願い申し上げます。
Magic Insight for WEXは、イーネットソリューションズがIBM Watson Explorerの持つ2つの構成要素（コンポーネント）をそれぞれASP/SaaS型で提供するサービス。
IBM Watson Explorer利用コストの壁を打ち破る、
5GB 月額10万円から企業の「知識データベース」や「統合検索ポータル」を構築できます。
WatsonはIBMにおける自然言語を中心とする非構造化データをあつかうテクノロジー製品およびソリューション群の総称で、人間の意志決定を支援するコグニティブコンピューティングです。
コグニティブとは直訳すると「認知」もしくは「認知できる」という意味で「ある事象についてコンピュータ自ら考え、学習し、自分なりの答えを導き出すシステム」のことをコグニティブコンピューティングと総称する。自然言語を理解し、学習し、相関関係を見つけては仮説を立て、記憶し、成果からまた学習することを繰り返すことで人間の意志決定を支援することができます。
企業内の非構造化データ（自然言語で書かれた）を扱う統合プラットフォーム。
自然言語解析をコア技術とするWatsonソリューションの基盤としての位置付けであり、あらゆる情報を全方位的に統合・検索・視覚化する探索機能（統合検索エンジン）と、自然言語処理を含めた分析・視覚化・暗黙知の発見を支援する（テキストマイニング）機能で、SNSや医療、製品開発、苦情分析など、いわゆる文章などのビックデータコンテンツを元に新しい発見を支援するためのプラットフォームです。
高機能テキストマイニング ACサービス（Analytical Components）ACサービス（Analytical Components）は、非構造化データを自然言語解釈で集約・分析・視覚化することにより新たな知見やパターンを明らかにすることができます。
構造化されたデータだけの仮説に加え、非構造化データから定性データの変化を捉えるため、より確実な仮説を得られます。
| 現在のIT利用による分析 | Watsonを利用した分析 | |
|---|---|---|
| 構造化データが主体 | データ形式 | 構造化データ + 非構造化データ |
| 定量データの変化 | 分析の基本 | 定量データの変化 + 定性データの変化 |
| 「いつ、何が、増えた、減った」から仮説化してビジネスに反映させることができるが、仮説が正しいか正しくないかの判断となり確実性が確認できない | ビジネスでの適用 | 定量データ分析による「いつ、何が、増えた、減った」に関係性があるデータや事実をあらゆる角度であぶり出すことで確実性の高い仮説が可能になる |
統合型検索エンジン FCサービス（Foundational Components）NEWFCサービス（Foundational Components）は、検索する文書中からよく出る言葉を分析し、自動的に分類・タグ付けするクラスタリング機能を持つ、高機能な統合検索エンジンです。
検索対象の情報資産は、ファイルサーバー上のオフィス文書やPDF、Webコンテンツなどのファイル、リレーショナル・データベース上のデータなど幅広いリソースから情報探索が可能です。
IBM Watson Explorerは手元にあるデータだけでなく、インターネット上にあるSNSなど、ソーシャル情報も取り込むことが可能。多くの情報を読み込ませ、学習することでよりテキストマイニングとしての精度が上がります。
Magic Insight for WEXはすでに、ヘルスケア事業を展開する企業にトライアルで導入されています。この企業で進められているのは、介護業務を担当する介護士の業務品質向上を目指した取り組みです。介護士は被介護者への支援計画（ケアプラン）を基に介護を行いますが、そのケアプランは介護支援専門員（ケアマネージャー）が自らの経験による知識と感覚によって作られます。完全に属人的な業務であり、違うケアマネージャーが作成すると、違うケアプランが出来上がります。そのケアプランの内容や介護記録の所見を知識データベースに蓄積し、IBM Watson Explorerによる自然言語解析とデータ分析を実施して「ある症状の被介護者によくある傾向」を発見、ケアプランを助言するといった使い方が行われています。これにより、属人性を排除した品質の高い介護業務の実現が期待されています。
また別の企業では、コールセンターの品質向上に役立てようとしています。コールセンターに寄せられた顧客の声に加え、ソーシャルメディアに書かれた自社製品の評判などを取り込んで分析するとともに、「こういう問い合わせには、こういう回答をする」という知識を蓄積しています。これによりコールセンターの担当者が入れ替わっても、すぐに業務を引き継げるようになります。顧客の声やソーシャルメディアの評判は、次期製品開発の検討材料として利用でき、ビジネスを広げる効果が得られるのです。
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