実証実験

　三井化学は24日、日本電気（NEC）と連携し、人工知能（AI）の活用により市況に左右されやすい製品の価格変動を予測する実証実験を実施し一定の成果が得られたと発表した。同実証実験の成果を踏まえ、今後は適正な調達・生産・販売による利益の向上と、価格変動による損失回避に貢献するAIによる需要予測システムの本格導入を目指す。

　三井化学の三瓶雅夫DX推進室担当執行役員は、「当社は激化する国際環境の中、競争力強化のために先進的機械学習技術を活用した需要予測のDX化を推進する」と強調。これにより「調達コストの削減やリードタイムの短縮、物流最適化によるCO2低減を通じて、社会課題の解決と、顧客起点のビジネスモデルへと企業変革（CX）を加速していく」考えだ。

　三井化学は、これまで業務担当者の知見や経験に基づき、過去の価格・採算推移や為替などの週単位に集計されたデータにより製品の需要動向を予想してきた。しかし近年は、グローバル化の進展や市場ニーズの急変に伴って需要動向予想が難しくなっており、原料の調達価格や調達数量、生産量を最適にコントロールする必要性がでてきた。

　そこで今回、予測が難しいとされる市況に左右されやすい同社の具体的な製品を選定し、同製品の過去数年にわたる日次および週次の在庫データや工場稼働率、販売数量などの多様なデータを基にNECの提供するAIソフト「dotData（ドットデータ）」で分析。無数の特徴量候補から有効なものを自動抽出することで高精度な価格の予測モデルを構築した。

　なお、同AIソフトは、米ドットデータ社が開発した、データサイエンスプロセス全体を自動化するもの。実証実験では、今後継続的に改善すべき点はあるものの、翌月の当該製品の高精度な需要予測が可能となり、市場動向を踏まえた適正な販売価格の設定を実現した。

　三井化学は「よりよい販売計画の立案と、その計画に基づいた調査・生産を行うことで、在庫金額の数億円規模の削減も見込める」としている。またAI導入により、一見すると分からない価格と相関関係のある事柄など、人間では気づきにくい新たな業務知見を得られる成果もあった。