「ものづくり大国」日本を支える業界では、生産設備等の新設、維持・更新投資を判断する際、過去の判断における財務的投資効果や安全・安定稼働など、多くの視点で審査を行う。
生産技術およびエンジニアリング上の妥当性審査においては、約20年間の累計2000件を超える審査で蓄積したノウハウを活用している。けれどもこれまで、複数の文書データベースやファイルからキーワード検索していたため、絞り込みが困難であり、類似性の判断において審査員の経験に依存するところも大きく、それらのデータを十分に活用できていなかったという。
昭和電工は、独自の機械学習アルゴリズム及び高い自然言語処理技術により、少量の教師データかつ短時間で高精度解析ができるFRONTEO社製の人工知能「KIBIT」と、投資審査案件データベースとを連携させたしくみ即ち、生産設備等投資の社内審査において効率的に知見を活用する検索システムの運用を1月末に開始した。
KIBITは、専門家や業務熟練者に備わる"暗黙知"を再現するAIで、添付ファイルを含む文書情報から、キーワードだけでなく文脈も捉え文章の特徴量を抽出し、類似性を判断する。この特長を活用し、審査員の経験に依存することなく過去の類似案件を抽出可能なシステムとして導入した、昭和電工では、事前検証にて、類似案件の検索から類似性判断までの時間を従来の約1／10に短縮することが確認されている。
複数の類似案件を同時に抽出できるため、設備安全対策に関わる知見を最大限活用することも可能になる。同システムについて、設備投資時審査で本格運用するとともに、生産現場の事故・異常情報にも応用展開する検討を進めていく。昭和電工グループは中期経営計画"The TOP 2021"に「AI/IoTの強化」を掲げていて、今後も生産現場におけるAI/IoT活用を推進し、安全・安定操業、事業競争力強化を図っていく構えだ。