三井化学と日本IBM、生成AIと「IBM Watson」の融合による新規用途探索の実用検証を開始

今回は「三井化学と日本IBM、生成AIと「IBM Watson」の融合による新規用途探索の実用検証を開始」についてご紹介します。

関連ワード (ビッグデータ等) についても参考にしながら、ぜひ本記事について議論していってくださいね。

本記事は、ZDNet Japan様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。


 三井化学と日本IBMは、AIを活用した三井化学製品の新規用途探索の高精度化と高速化の実用検証を開始した。検証では、生成AI(ジェネレーティブAI)の1つであるGPTとIBMのAIである「IBM Watson」を融合して進めるという。日本IBMが4月12日に発表した。

 新規用途探索においてIBM WatsonとGPTを活用することで、特許やニュース、SNSといったテキストデータから、三井化学が注目すべき新規用途を生成する。さらに、注目すべきとする根拠や外部環境の要因を明らかにして、新規用途探索の精度とスピードアップを目指すという。

 同検証では、GPTの1つであるMircosoftの「Azure OpenAI」などを活用する。新規用途探索という目的に合わせて、GPTに対する指示を洗練させ、注目すべき新規用途候補を特定・抽出していく。

 さらにこの結果をIBM Watsonに適用してキーワードを絞り込み分析することで、まだWatson実用に慣れていないユーザーでも、短時間で新規用途を発見できるようにするという。また、SNS動画を含めたマルチモーダル化を行い、これまでIBM Watsonを活用し、発見した新規用途の情報をGPTへフィードバックすることで、新規用途創出の自動化を実現する。

 三井化学は、2022年6月からIBM Watsonによる新規用途探索の全社展開をスタートし、100以上の新規用途を発見。また事業部門の1つのテーマにつき、500万件以上の特許・ニュース・SNSといった外部のビッグデータをIBM Watsonへデータ投入し、三井化学固有の辞書も構築している。

 具体的な成果では、SNSデータ分析において「ある地方電鉄の車中で、カビ臭い」という投稿が多いことを見つけ出し、従来の営業手法では思いつかなかった電車内の防カビ製品の販売活動へとつなげるといった事例もある。

 このようにIBM Watsonの新規用途探索は成果を上げているものの、新規用途の発見には、ある程度の時間を要するという課題があり、今回の取り組みにつながった。

 今後、三井化学はこの検証を進めていき、それらの成果をSales Force Automation(SFA)やMarketing Automation (MA)、マテリアルズインフォマティクス(MI)、ロボティクスと連動させ、事業と研究開発(R&D)といった異なるステークホルダー間の情報を融合させる取り組みに発展させていく考えだ。

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