[事例ニュース]

2022年6月22日(水)日川 佳三（IT Leaders編集部）

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　三井化学は、同社製品（材料や素材）の新しい用途を、自然言語処理/意思決定システム「IBM Watson」で探索する運用を2022年6月に始めた（図1）。材料や素材の専門用語と、消費者の声や特許などとの相関を分析し、消費者のニーズなどと結び付ける。材料や素材の新たな用途を発見することで、製品の売り上げやシェアの拡大を目指す。

図1：包装材料に使われるA材料の機能特性に関するネットワーク相関図（出典：三井化学）
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　三井化学の営業現場は従来、消費者の声や特許情報などの外部情報を十分に活用できていなかった。また、消費者や製品メーカーのニーズは、材料・素材の専門用語と異なることから、これらを結び付けて営業に活用するのは容易ではなかった。この問題に対して今回、IBM Watsonの自然言語処理能力やテキストマイニング技術を導入した。

　IBM Watsonの導入により、三井化学の営業現場は、材料・素材の機能専門用語から、消費者の声や特許などのデータとの相関を分析し、消費者や製品メーカーのニーズやベネフィットと結び付けられるようになった。新しい用途のブレインストーミングになることから、勘や経験に頼った発想を超えて、根拠に基づく提案型の営業活動が可能になる。

　これまでに4つの事業本部および新事業においてIBM Watsonの実証実験（PoC）を実施した。実証実験の中で、製品機能特性の深掘り、ビッグデータ抽出条件の最適化、固有辞書の構築、運用方法の確立などの開発を、アジャイルに進めてきた。

　実験の結果、「食品包材に使われているA材料が、別用途として電子部品部材にも使える」、「建築材料に使われているB材料が、衛生用途にも使える」「半導体関連に使われているC材料が、調理設備にも使える」といった多くの新市場・新用途を発見した。

　次のステップでは、材料開発のマテリアルズインフォマティクス（MI）と連動させる。これにより、市場開発から製品開発までのスピードを加速する。