三井化学は４月12日、同社と日本アイ・ビー・エムで、生成ＡＩ（ジェネレーティブＡＩ）のひとつであるＧＰＴ（Ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅ Ｐｒｅ－ｔｒａｉｎｅｄ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ）とＩＢＭのＡＩであるＩＢＭ Ｗａｔｓｏｎを融合し、同社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と発表した。
本取り組みは、同社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ものとなる。
同社は、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いる。これまでに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、更に実用部門を拡大していく。
事業部門の一つのテーマにつき、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、更に同社固有の辞書も構築している。
長年の豊富な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が可能となった。
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繋げている。
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、まだ、新規用途の発見には、ある程度の時間が掛かるという課題がある。この課題に対し、先端デジタル技術の生成ＡＩのひとつである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、同社が注目すべき新規用途を生成・創り出し、更にその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アップさせることで、新規用途の発見を激増させる。
そこで、同社と日本ＩＢＭは、ＧＰＴのひとつであるＭｉｒｃｏｓｏｆｔのＡｚｕｒｅ ＯｐｅｎＡＩ等を活用した実用検証を開始した。
同社は、今後大きく発展する生成ＡＩとＩＢＭ Ｗａｔｓｏｎを活用し、更に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。
モビリティ用途に使われる材料の機能特性と用途に関するワトソン分析例
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