マクニカ、横河電機の「在庫予測」などの予測型AIプロジェクト進行を支援

最終更新日:2024/03/12

マクニカは、横河電機が実施する多数の予測型AIプロジェクトを、機械学習自動化プラットフォーム「Driverless AI」と自然言語分析AI「Luminoso Daylight」を導入し、本格的にスタートさせました。

このAIニュースのポイント

マクニカは、横河電機が実施する多数の予測型AIプロジェクトの支援を開始
「Luminoso Daylight」活用で、多言語の問い合わせを即座に回答できる環境を整備
「Driverless AI」を活用し、売れる可能性の低い不動在庫の発見、必要な部品数の予測を実現

半導体、ネットワーク、サイバーセキュリティ、AI/IoTにおけるトータルサービス・ソリューションプロバイダーの株式会社マクニカは、この度、横河電機株式会社が実施する多数の予測型AIプロジェクトを、H2O社およびLuminoso社製品の導入し、支援しました。

横河電機は製品を安定して使用してもらうためにプラントの長期保証を行っており、トラブルが起きた際の迅速な対応をサポート方針として掲げています。このプロジェクトでは「Luminoso Daylight」を活用し、グローバルでの顧客からの多言語の問い合わせを自然言語分析することで、即座に意味を理解し回答できる環境を整備するとともに、「Driverless AI」を活用し、問題化しそうな案件や対応にどれくらいの時間がかかりそうかを予測することで、よりスムーズな顧客サポートを実現。最も精度が高い地域では80％以上の精度で予測することに成功しています。

国によっては商慣習により在庫を常に持っていなければならない拠点があります。このプロジェクトでは、「Driverless AI」を活用、在庫をいくつ持てばどれくらいの期間でどの程度売れるかを予測し、売れる可能性の低い不動在庫の発見、さらには売れる製品に紐づいて必要な部品数の予測までを実現しています。その他にも、ガスクロマトグラフという製品に関するプロジェクトでは、「Driverless AI」を使うことで従来10日かかっていた概算見積り業務が2、3日で終わるようになったという成果も出ています。

1％でも精度を上げるのが難しいといわれる予測型AIで高精度の予測を実現させ、1年間で10個ものプロジェクトを同時進行している横河電機が、高精度かつスムーズに進行したその背景には、「Driverless AI」自体の予測精度が高く、機械学習の予測モデル作成の自動化と高速化を手軽に実現できた点があげられます。また、マクニカでは以前からBIツールを駆使したデータ分析に取り組んでいたため、AIが出した答えが正しいかどうかを判断できる環境があったことも大きな成功要因となりました。

出典：@Press