認知的検索は、概念的なデータから文脈的な洞察を導き出すことで、ユーザーの意図に関連性の高い知識発見を可能にします。これは、構造化された、または構造化されていない、書かれた、または話された、事実上あらゆるタイプの情報の中に存在するパターンと関係を認識することによって行われます。自然言語処理（NLP）と同様に、データを理解するこの能力は、リアルタイムで意味を抽出し、適切なアクションを実行することで、手作業を自動化することを可能にします。言語学のみに焦点を当てたNLPとは異なり、コグニティブサーチは言語に依存しない統計的なアプローチに従い、言語学の利用によって微調整された人間の情報を理解します。ビッグデータの時代において、コグニティブ検索は、異なるフォーマット（テキスト、ビデオ、イメージ、オーディオ）やソース（ファイアウォールの外側と内側）にまたがる多様なデータにアクセスできなければなりません。コンテンツ分析の基礎となるテクノロジーは機械学習に基づいており、より多くのデータが利用可能になるにつれて継続的に学習・適応し、可能な限り最高の精度を達成します。

概要

人工知能（AI）を搭載したコグニティブサーチは、ユーザーの意図やデータコーパス内に存在するパターンや関係性を理解することで、ユーザーの情報探索に関連性の高い情報を文脈を踏まえて提供する。

なぜコグニティブ・サーチなのか？

ビッグデータの3つのV-量、速度、多様性-は、豊かな洞察を得るための重要な機会であると同時に、そのような洞察を得るための大きな障壁でもある。組織は、サイロに閉じ込められた多様な形式の膨大なダークデータによる貧弱な洞察の結果、遅くて効果のない意思決定に苦しんでいる。

コグニティブ・サーチはどのように機能するのか？

認知的検索は、概念的なデータから文脈的な洞察を導き出すことで、ユーザーの意図に関連性の高い知識発見を可能にする。これは、構造化されたもの、されていないもの、書かれたもの、話されたものなど、事実上あらゆる種類の情報の中に存在するパターンと関係を認識することによって行われる。自然言語処理（NLP）と同様に、データを理解するこの能力は、リアルタイムで意味を抽出し、適切なアクションを実行することで、手作業を自動化することを可能にする。言語学のみに焦点を当てたNLPとは異なり、コグニティブサーチは言語に依存しない統計的なアプローチに従い、言語学の利用によって微調整された人間の情報を理解する。

ビッグデータの時代において、コグニティブ検索は、異なるフォーマット（テキスト、ビデオ、イメージ、オーディオ）やソース（ファイアウォールの外側と内側）にまたがる多様なデータにアクセスできなければならない。基礎となるコンテンツ分析技術は機械学習に基づいており、より多くのデータが利用可能になるにつれて継続的に学習・適応し、可能な限り最高の精度を達成する。

コグニティブ検索のための実績あるAIクラウドプラットフォーム

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