三井化学とIBM、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を開始

三井化学株式会社では、2022年6月から、日本アイ・ビー・エム株式会社（以下、IBM）のAI「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いるという。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る。

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。

このほど三井化学と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）とIBM　Watson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に関する実用検証を開始した。

GPTは、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）である。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る。

同検証では、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・抽出する。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る。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す。