ある保険会社が、約款や業務マニュアル、過去の問い合わせ記録などの大量の文書を使って、オペレーターの質問に答える質問応答システムを検討している。参考として、2011年にクイズ番組で人間のチャンピオンに勝ったIBMのワトソンの仕組みを調べた。ワトソンの方式に関する説明として、最も不適切なものを1つ選べ。
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解説
正解D
ポイント
ワトソンは、大量の文章から答えの候補と根拠を集め、確信度で順位づけて答える質問応答システムです。
選択肢ごとの解説
- A
適切
ワトソンの質問応答の仕組み（DeepQA）は、まず質問を解析し、何が問われているかと答えの種類をとらえます。そのうえで文書を検索し、答えになり得る候補を幅広く生成します。
- B
適切
候補ごとに追加の根拠を集め、多数の評価の観点で得たスコアを、機械学習で作ったモデルで統合します。最後に確信度つきの順位を出す点が特徴です。
- C
適切
誤答すると賞金が減るクイズでは、答えるかどうかの判断が重要でした。ワトソンは確信度に試合の状況も加えて、解答ボタンを押すかを決めました。業務でも、確信度の低い回答を人に回す使い方に応用できます。
- D
不適切 ◯ 正解
ワトソンは、百科事典や辞書、ニュース記事、文学作品などの自然言語の文章をそのまま根拠の情報源にしました。DBpediaやWordNetなどの構造化データも併用しましたが、文書をすべて変換しておく必要はありません。
試験での狙われ方
ワトソンは、専門家のルールを人手で書くエキスパートシステムとは異なり、大量の文書を使う質問応答（Question-Answering）の例として問われます。
関連用語
ワトソン、Question-Answering（質問応答）、セマンティックWeb
参考
- G検定 試験出題範囲（シラバス2024）第1.4版 （技術分野 項目4 知識表現とエキスパートシステム） 2026年10月31日閲覧
- David Ferrucci et al., Building Watson: An Overview of the DeepQA Project, AI Magazine 31(3) (2010) 2026年10月31日閲覧