三井化学は、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という。なお、本実証実験は、dotData社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」を活用して実施されたとしている。
実証実験の概要
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、販売数量などのデータを基に、NECの提供する「dotData」で分析。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という。
実証実験の成果
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り、市場動向を踏まえた適正な販売価格の設定を実現。より良い販売計画の立案と、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している。また、一見すると分からない「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も得ることができたという。
