AppleとIBMは、2014年に開始したiOSデバイス向けエンタープライズアプリ提供に向けたパートナーシップを、さらに強化することを発表しました。今回の提携は、IBMの強力なAIシステムWatsonとAppleのCore MLフレームワークを統合し、これまでで最もスマートなモバイルアプリを開発することを目指しています。

両社によると、コカ・コーラは現在この設備をテスト中だという。

Fortune誌によると、コカ・コーラのテストは、現場の技術者による自動販売機の点検・修理を支援するために活用できるかどうかを検証することを目的としているとのことです。具体的な内容は明らかにされていませんが、  TechCrunchが指摘しているように、IBMはこの技術の活用方法を示す参考になると思われる事例を示しました。

例えば、ある企業がフィールドサービス技術者にiPhoneのカメラを向けて機械のメーカーとモデルを識別させ、適切な部品を発注できるようにしたいとします。Watsonの画像認識機能を使えば、様々な機械を認識できるモデルをトレーニングできる可能性があります。

これは最もエキサイティングなアプリケーションではないかもしれませんが、非常に大きな可能性を秘めたアプローチの第一歩にすぎません。

iPhoneやiPadで、オフラインでもWatsonモデルを活用したアプリを構築できます。アプリは、画像を素早く分析し、視覚コンテンツを正確に分類し、Watson Servicesを使用してモデルを簡単にトレーニングできます。事前トレーニング済みのWatsonモデルを使用することも、継続的に学習するモデルをカスタマイズしてトレーニングすることもできます。

大きな進歩は、モバイルアプリがサーバーにデータを送り返すことなく、自ら認識を行えることです。Watsonはタスク実行に必要なAIモデルを開発し、それをCore MLに変換してカスタムアプリを作成します。つまり、Watsonが機械の認識方法を理解するという困難な初期作業を行い、その後Core MLにiOSデバイス上でローカルに作業を行うように学習させるのです。

Watsonの知能は、IBMが投入する膨大な計算能力によって実現されています。Watsonは、約300万ドルのコストがかかるハードウェアであるIBM Power 750サーバー90台からなるクラスター上で稼働しています。高度な自然言語処理を必要とするタスクにおいて人間を上回る能力を示すため、Watsonはテレビのクイズ番組「Jeopardy」に出場し、番組の歴代優勝者たちを破って優勝しました（下の動画）。

TechCrunch は、Core ML はこのセットアップではジュニア パートナーであるかもしれないが、Watson のトレーニングにも役立つ可能性があると指摘しています。

時間の経過とともに、アプリはWatsonとデータを共有し、エッジデバイス上で実行される機械学習アルゴリズムを、従来型のデバイスとクラウドの連携によって改善することができます。「これがこの組み合わせの素晴らしい点です。アプリケーションを実行する際はリアルタイムで動作し、Watsonに接続する必要はありません。しかし、デバイス上の様々なパーツを分類すると、そのデータが収集されます。そして、より低い帯域幅でWatsonに接続した際に、そのデータを機械学習モデルにフィードバックし、さらに改善していくことができます」とIBMのマフムード・ナグシャイン氏は述べています。

IBMは、Appleとの提携は、常にモバイル機器でビッグデータの力を活用することを目的としており、機械学習によってアプリを次のレベルに引き上げると述べた。

AppleがIBMのWatsonと提携したのは今回が初めてではない。同社は2016年にResearchKitとWatson Health Cloudを組み合わせた睡眠研究アプリを作成した。

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