Watson Discoveryは強力な自然言語処理（NLP）エンジンを搭載したIBMの主力SW製品の一つで、膨大なビジネス文書からナレッジを抽出することを得意としています。
例えば、100ページを超え各社でフォーマットが異なる会社の年次報告書のような文書から、必要な情報を抽出することは容易ではないことは想像できると思います。
そんな時に役立つのが、自動化されたプロセスを通じて有用な情報を抽出するツールであるWatson Discoveryで、最近注目を集めている大規模言語モデルをうまく活用することで、さらなる効率化や高精度化を実現することが可能です。
昨年日本の開発チームにより、Watson Discoveryからwatsonx.aiが持つ大規模言語モデル（LLM）を利用する複数の新機能が開発されました。
どちらの新機能もまだ限定的な環境でのみ利用可能なベータ機能ではありますが、これらの新機能を実際に開発された開発者の方に、各機能の開発に至った経緯や有益な使い方などについて、ご紹介いただきます。
【参考情報】
製品ドキュメント
Qiita記事
00:31:26