三井化学、生成AIとIBM Watsonの融合による新規用途探索の高精度化と高速化の実用検証スタート

三井化学株式会社（本社：東京都中央区、代表取締役社長：橋本修 、以下 三井化学）と日本アイ・ビー・エム株式会社（本社：東京都中央区、代表取締役社長：山口明夫、以下、日本IBM）は、生成AI（ジェネレーティブAI）のひとつであるGPT（Generative Pre-trained Transformer）^※1 と、IBMのAIであるIBMWatson^※2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しました。本取り組みは、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ものです。

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います。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きます。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、三井化学固有の辞書も構築しています。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（下図ご参照）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りました。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ます。

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ります。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、三井化学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ます。

そこで、三井化学と日本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ました。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・抽出します。さらにこの結果をIBM Watsonへ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実用に慣れていないユーザーでも、短時間で新規用途が発見可能となります。また、SNS動画も含めたマルチモーダル化を行い、更に、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します。

三井化学は、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きます。

＜三井化学 常務執行役員 CDO 三瓶 雅夫コメント＞

従来、人工知能（AI）の技術は、生産性を上げる、効率化するといった側面で主に使われてきました。IBM Watsonを活用した新規用途探索は、AI活用によって、トップラインを上げる、マーケットシェアを拡大するという、当社のポートフォリオ変革を推進するイニシアティブです。今回GPT/生成AIをIBM　Watsonと組み合わせることにより、当用途探索における高精度化と高速化、さらにはユーザビリティの向上を実現し、研究開発や事業という異なる部門の情報を融合し、デジタルによる企業変革を加速します。

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）

※1　GPT（Generative Pre-trained Transformer）について

ビッグデータの中から注目すべきデータを動的に特定するAttention機構を有するTransformerと呼ばれる深層学習モデルを応用し、世の中の1兆を超える文章・単語の大規模データを用いて、1000億を超える膨大なパラメータを事前学習させた大規模言語モデル(LLM: Large Language Model)。

文章生成、文書要約、翻訳、QA、キーワード抽出など、様々な自然言語処理タスクに対応しています。

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