三井化学と日本IBMは4月12日、生成AI(ジェネレーティブAI)の1つであるGPT(Generative Pre-trained Transformer)と、IBMのAIである「IBM Watson」を融合することで、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すると明らかにした。今回の取り組みは、三井化学における、事業領域のデジタル・トランスフォーメーション(DX)を推進することで、製品のトップライン(売り上げ)やマーケットシェアの拡大を目指す。

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ており、これまで20以上の事業部門がIBM Watsonを実用し、100以上の新規用途を発見したという成果が上がっており、今年度は研究開発やコーポレート部門も含めて、実用部門を拡大していく。

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へデータ投入するほか、三井化学固有の辞書も構築している。経験や専門知識を持った、営業・事業領域の現場のスペシャリストが、IBM Watsonを活用して、効率的にビッグデータを分析することで、先入観や既知の知見にとらわれない新規用途を発見することを可能としている。

  • モビリティ用途に使われるA材料の機能特性と用途に関するWatson分析例(ネットワーク相関図)

    モビリティ用途に使われるA材料の機能特性と用途に関するWatson分析例(ネットワーク相関図)

例えば、SNSデータ分析では「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ている。

このようにIBM Watsonの新規用途探索において成果は出ているものの、現状では新規用途の発見には、時間を要するという課題がある。

こうした課題に対し、生成AIである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・創り出すことに加え、注目すべきとする根拠や外部環境要因を明らかにして、新規用途探索の精度とスピードを向上させることで、新規用途の発見を拡大させるという。

そこで、両社はGPTの1つであるMircosoftのAzure OpenAIなどを活用した実用検証を開始。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、三井化学が注目すべき新規用途候補を特定・抽出。

さらに、結果をIBM Watsonに適用してキーワードを絞り込んで分析することで、まだWatsonの実用に慣れていないユーザーでも、短時間で新規用途の発見が可能になるとしている。

また、SNS動画も含めたマルチモーダル化を行うとともに、これまでIBM Watsonを活用して発見してき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の実現を目指す。

三井化学は、今後大きく発展する生成AIとIBM Watsonを活用するほか、Sales Force Automation(SFA)/Marketing Automation(MA)、マテリアルズ・インフォマティクス(MI)やロボティクスと連動させ、事業と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ことで、市場開発から製品開発までのスピード加速を実現していくという。