三井化学は日本電気（NEC）と連携し、AIを活用して、市況に左右されやすい三井化学の具体的なある製品の価格変動を予測する実証実験を実施した。
三井化学は、これまで業務担当者の知見や経験に基づいて、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を用いて製品の需要動向を予想してきた。 しかし、近年、グローバル化の進展と共に、市場ニーズが急激に変化しており、需要動向予想が難しくなっている。 これにより、原料の調達価格と調達数量、生産量を最適にコントロールする必要性があった。
予測が難しいとされる市況に左右されやすい三井化学の具体的なある製品を選定し、当該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、データサイエンスプロセス全体を自動化するAIソフトウェア「dotData」で分析し、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。
今後継続的に改善すべき点もあるものの、「dotData」を活用することで、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、より良い自社の販売計画立案と、その計画に基づいた調達・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のこと。また、一見するとわからない「XXXXの動きと○○○○の価格に相関がある」など、人間では気づきにくい新たな業務知見を得た。
本実証実験を踏まえ、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を活用した需要予測システムの本格導入を目指す考え。
