日立、生成AIでのインサイト抽出により調達リスクを可視化する非常時におけるサプライチェーン強靭化技術を開発

株式会社日立製作所（以下、日立）は、製造業のサプライチェーンにおいて、自然災害やパンデミックなどに対して対応するための「ディープインサイト推定技術」を開発した。

この技術は、部品の型名、素材、供給元の企業名などの部品供給情報と、ウェブサイトで一般に公開されている企業情報などを生成AIに入力し、従来、明らかにすることが困難であった製造拠点の情報を高精度に推定するものだ。

そして日立は、この技術を用いて、リスクを可視化するために重要となるサプライヤーの製造拠点推定を試みた。

具体的には、まず、調達時の契約情報から得た所在地や部品情報を、製品を識別・分類・管理する際に使われる製品コード体系を用いて製品コードや付属情報に変換した。

次に、生成AIを用いて、企業公式ホームページ、ISO認証情報、地図情報などの定型化されていないオープンデータから、製造拠点の候補となる情報を抽出した。

さらに、これらの情報で作成された中間リストに、一貫性や正確性を保証するための処理を加えることで、サプライヤーの製造拠点を緯度と経度のレベルで推定した。

その結果、日立グループ内の複数製品におけるサプライヤー群に対して評価したところ、85％を超える推定精度を達成した。

これにより、例えば地震発生時にゆれが大きいと予想される場所や、台風およびそれに伴う河川氾濫の予測情報、パンデミックや地政学のニュースなどと重ね合わせることで、膨大な調達先製造拠点の中からサプライチェーンリスクのある拠点を抽出し、在庫の積み増しや、代替調達先の調査を行うなど納期遅延に及ぼす影響を評価することが可能になるという。

今後は、東京大学デジタルオブザーバトリ研究推進機構との共同研究を進め、「ディープインサイト推定技術」と多様なリスク情報や予兆を統合することで、サプライチェーンリスクの可視化を実現するとしている。

加えて、行政やパートナーとともにエコシステムを形成する計画だ。

IoTNEWS編集部

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