三井化学株式会社（以下、三井化学）は、日本電気株式会社（以下、NEC）と連携し、AIを活用し、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。dotData, Inc.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AIソフトウェア「dotData」が活用されました。
dotDataで高精度な価格予測モデルを構築これまで三井化学は、業務担当者が自身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ながら、製品の需要動向を予想してきました。しかし、近年グローバル化が進むにつれ、市場ニーズが急激に変化していることから、予想が難しくなっています。そのため、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りました。
今回の実証実験で対象としたのは、予測が難しく、市況に左右されやすい三井化学の具体的なある製品。dotDataを使って、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、高精度な価格予測モデルを構築しました。
dotDataの特徴量自動設計 (AutoFE) では、数十万から数百万もの特徴量をAIがわずか数時間で自動探索することが可能。業務の知見に基づいて設計された特徴量にAIで作成した特徴量を合わせることで、圧倒的なスピードでモデル精度の改善を行うことができます。そのため、データ分析に試行錯誤する時間や労力が解消され、ビジネス施策検討に注力できると期待されているのです。
dotDataは、日本国内においては、NECがdotData, Inc.から独占販売権を取得し、提供しています。
在庫規模の数億円規模の削減も見込めるdodDataを活用した今回の実証実験の結果から、今後継続的に改善すべき点もあるものの、翌月の当該製品の高精度な需要予測が可能となることがわかりました。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ます。
また、特定の動きと価格の相関関係など、人間では気づきにくい新たな業務知見も得られたようです。
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つなげるべく、AIを活用した需要予測システムの本格導入を目指すと話しています。
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dotData（NEC）
（文・和泉ゆかり）