IBM Watson Personality Insights の非推奨化/サービス提供終了のお知らせ

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IBM は、2020年12月1日からIBM Watson Personality Insights (PI)のサービスの段階的停止を実施いたします。

段階的廃止の内容は以下のとおりです。

• 2020 年11 月1 日: サービスのすべての有料ユーザーにサービス提供終了メールを通知
• 2020 年12 月1 日: Personality Insights のサービス提供終了。新規のインスタンス作成ができなくなります。既存のインスタンスをお使いのお客様は、1 年間は引き続きサービスを使用可能です。
• 2021 年12 月1 日: Personality Insights サービス終了

 

今後の対応について

• IBM は、Personality Insights の移行サービスは提供いたしません。
• Personality Insights に類似したIBM のWatson オファリングであるIBM Watson Natural Language Understanding、またはお客様固有のカスタムモデルを開発して、独自のテキスト分類モデルを構築する必要があります。
• IBMは、IBM のソフトウェア・オファリング全てを、時代の変化と共にお客様に最も価値がある機能として提供してきました。さらにお客様のニーズに応えるため、今後はモデルを固定せず、自由度の高いモデルを柔軟に開発し活用できるプラットフォームとして提供してまいます。

 

サービス提供終了メール

2020/11/2〜3に下記のメールが、IBM Cloud 契約IDおよびPersonality Insights の利用ユーザーIDに送付されています。

送信元: “IBM” <no-reply@growth.ibm.com>

Subject: Sunsetting Watson Personality Insights

Hi there,

IBM will begin sunsetting Watson Personality Insights on December 1, 2020. For a period of one year from this date, you will still be able to use Watson Personality Insights. However, as of December 1, 2021 the offering will no longer be available.

As an alternative, we encourage that you consider migrating to the IBM Watson Natural Language Understanding (NLU) service on the IBM Cloud. This service uses deep learning to extract data and insights from text such as entities, keywords, sentiment, and emotion to provide insights for your business or industry.

You can learn more about Watson NLU here.

Thank you,

IBM Cloud Team 

 

（以下はメール内容の翻訳）

IBM は2020年12月1日にサービスからのWatson Personality Insights の段階的停止を開始します。この日から1 年間は、引き続きWatson Personality Insights を使用できます。ただし、2021年12月1日以降、このオファリングは使用できなくなります。

代わりに、IBM Watson Natural Language Understanding (NLU) の利用を検討することをお勧めします。これは、ディープ・ラーニングを使用して、テキストからキーワード、カテゴリー、評判、感情、構文などのデータおよび洞察を抽出するIBM Cloud のサービスです。Watson NLU について詳しくは、こちらを参照してください。

何卒よろしくお願い申し上げます。

 

Q&A

Q: IBM はなぜPersonality Insights を非推奨化(販売終了) するのですか。

A:IBMは、IBM のソフトウェア・オファリング全てを、時代の変化と共にお客様に最も価値がある機能として提供してきました。Personality Insightsは、ビッグ・ファイブのパーソナリティー特性モデルを利用してきましたが、さらにお客様のニーズに応えるため、今後は自由度の高いモデルを柔軟に開発し活用できるプラットフォームを提供してまいります。

 

Q:サポートが終了するまでの1 年間、どこに資料や情報がありますか。

A:Personality Insightsに関する資料は引き続きアクティブな状態で、IBM Cloud Docs Web サイトから入手できます。

https://cloud.ibm.com/docs

 

Q: Personality Insights のお客様へはどのように伝えられましたか？

A: Personality Insightsの非推奨化について、リリースノート掲載の30日前に、既存の有料オファリングをご利用のお客様に、IBM が当サービスを廃止する予定であることをメールで配信しました。また、2020年11月1日のリリースノートに掲載しております。https://cloud.ibm.com/docs/personality-insights?topic=personality-insights-release-notes&locale=ja#November2020

 

Q: Personality Insights を置き換えるオファリングはありますか。

A: Personality Insights と同様のサービスオファリングはありませんが、Personality Insights で現在サポートされているユースケースを継続希望のお客様は、IBM Watson Natural Language Understanding、またはお客様固有のカスタムモデルを活用して独自のテキスト分類モデルを構築する必要があります。

 

Q: IBM Watson Natural Language Understanding（NLU）で何ができますか。

A: NLU は、ディープ・ラーニングを使用して、テキストからキーワード、カテゴリー、評判、感情、構文などのメタデータを追加構成なしで抽出するクラウド・ネイティブの製品です。

• NLU では追加構成なしで以下を行えます。
  • コンテンツで伝達される、またはターゲット・パラメーターで指定されたターゲット・フレーズに関するコンテキストによって、怒り、嫌悪、不安、喜び、悲しみを検出して感情を理解する。
  • コンテンツの全体的なセンチメントや特定のターゲット・フレーズに対するセンチメントを理解する。

 

Q: IBM Watson Natural Language Understanding（NLU）の利用方法は？

A: NLU 製品ページで製品についての理解を深め、無料のライト・プランに登録してください。https://www.ibm.com/jp-ja/cloud/watson-natural-language-understanding

 

Q: IBM Watson Natural Language Understanding（NLU）を代替とする場合、NLU の可能性を最もよく伝えられるケース・スタディーは？

A: Personality Insights は一般的にソーシャル・メディア、エンタープライズ・データ、またはその他のデジタル通信から洞察を導出するために使用されます。NLU も同様のユースケースに利用されることが多いです。

NLU のユースケースをいくつか以下に挙げます。

• https://www.ibm.com/case-studies/centiment (英語)
• https://www.ibm.com/case-studies/havas (英語)
• https://www.ibm.com/case-studies/buzz-radar-cloud-marketing-performance-optimization (英語)
• https://www.ibm.com/case-studies/guardio-cloud-bullying-detection-application (英語)
• https://www.ibm.com/case-studies/opentopic-inc (英語)

 

Q: IBM Watson Natural Language Understanding（NLU）のその他の差別化フィーチャーとケイパビリティーは何ですか。

A: NLU には、Personality Insights の代替として魅力的ないくつかの差別化フィーチャーとケイパビリティーがあります。

差別化要因:

• どこでもデプロイ可能
• NLU で以下を識別することにより、複数のケイパビリティーやユースケースを実現
  • エンティティー
  • キーワード
  • コンセプト
  • メタデータ
  • 意味
  • 関係
  • 構文

 

2022/2/25追記

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