サービス導入事例

近年、機械学習やビッグデータ解析などの情報処理技術を材料開発に応用する「マテリアルズ・インフォマティクス（MI）」が注目を集めている。効率的な材料探索により、開発期間の大幅な短縮や省コスト化が図れるほか、経験や勘ではたどり着けない未知の素材の発見につながる可能性も期待される新手法だ。業界大手の三井化学株式会社でも、2018年秋にMI開発推進室を立ち上げ、研究開発現場へのMI解析技術の導入に取り組んできた。

室長を務める岩壁幸市氏は当時の課題について「MIは確立された方法論がまだなく、最新情報を広く収集する必要がありました。しかし、進化の著しいAI関連の先端技術をキャッチアップすることは、部署の限られた人員ではきわめて難しく、この分野に通じた専門家の知見を活用することが、目標への最短かつ着実なルートだと考えました」と振り返る。

こうしたMI開発推進の動きとは別に、社内では同時期に、画像解析などを用いた生産現場の最適化についても検討が進んでいた。
こちらは、開発自体は進展していたものの、実際に現場で使いやすいシステムに仕上げるまでにはまだ障壁が多く残る状況だったという。そこで同社は今回、「MI開発の推進」と「画像解析のシステム化」の両プロジェクトにおいて、HiPro Bizを通じて外部専門家の活用を選択。AI導入支援でそれぞれ多数の実績を持つデータサイエンスの専門家K氏、M氏の2名をアドバイザーに迎え、プロジェクトが始動した。

K氏は30代、M氏は20代半ばながらも経験豊富で、この点について岩壁氏「若い方のほうが最新の情報を先取りされていて、発想も柔らく、当社に新風を吹き込んでくれるのではという期待もありました」
と語り、若さは懸念材料ではなく、むしろプラスのポイントだったと明かす。

専門家2名は得意分野を発揮し、K氏は主に画像解析のシステム化に関して、M氏はMI解析に用いるアルゴリズムなどに関して、同社の現状の問題点を把握した上でアドバイスを実施。岩壁氏はそれぞれの専門家とディスカッションを重ねるなかで、ビジネスライクなやりとりではなく、「課題を解決したい」という熱意が伝わってきたことも印象的だったという。
「こちらから投げかけた質問や課題に対して、次のミーティング時に『実際にコードを書いて試してみました』と示してくださることもあり、知的探求心の旺盛さや仕事の素早さに感嘆しました」と語る。

画像解析のシステム化については、要件整理や検証などを経て現場への実装へと至り、すでに活用事例も複数生まれている。
専門家の参画以前から、社内でシステム化の方法を模索してきた先端解析グループの前川真太朗氏は
「過去に、自分でプログラムを組んだ試作品を現場でテストしてもらったことがあるのですが、『これではまったく使えない』という反応で、行き詰まりを感じていました。それが今回、専門家のお二人から経験に裏打ちされた的確な助言をいただき、自分たちでは解決できずにいた複数の課題をクリアすることができました。何より、現場の人たちが喜んでくれていることがうれしく、開発メンバーのモチベーションにつながっています」と語る。今後は画像解析の適用の幅をさらに広げていく予定だ。

機械学習やビッグデータ解析についても、専門家からの助言を得て社内に知見が蓄積され、現時点でMI解析を用いた研究開発案件も複数進行中だ。従来の開発手法では、実験を繰り返しても検証できるのは数十パターンにとどまっていたのが、MI解析を活用することで数百万もの組み合わせを検討・試行することが可能に。現場の従業員からも、開発の効率化・スピード化に結び付いているとの声が多く挙がり、岩壁氏らは確かな手応えを感じているという。

データサイエンスの領域で外部の専門家を活用する利点について、岩壁氏は課題解決への最短ルートを見つけられることに加えて、最新情報に幅広く触れられる点も意義が大きいと指摘する。
「新たな技術の登場によって半年で状況が一変するほどに進化が激しく、また、高度な専門性を持つ人材の数も限られる現状から、外部のスペシャリストの力を借りる選択はきわめて合理的だと思います。お二方とも、われわれが普段あまり触れる機会のない多様なソースから情報を収集し、『最新のコンペティションでこんなディスカッションがありました』『こんな研究論文が発表されました』と共有いただけたのも非常にありがたく感じました」と振り返る。

専門家と連携してプロジェクトを進める上でのポイントとして、岩壁氏は「すべてを専門家に丸投げするのではなく、企業側も一定の素養を持つ人材を担当者に据える必要があると感じます」と指摘。前川氏もこれに同意し、あらかじめ自社の課題をきちんと把握する重要性を強調する。

「私自身も何度か『プロならこんなこともできるのでは』という漠然とした発想で問いを投げかけてしまい、それでは建設的な議論に発展しにくいと学びました。現状、何ができていて、何ができていないのか。中でもボトルネックとなっている課題は何で、それをどう解決したいのか。それらをできるだけ明確にした上で相談することが大切だと思います」と前川氏は経験からアドバイスする。

今後、MI解析による成果や成功例の社内共有も進めながら、将来的には全ての製品開発にMI解析を適用することを目指している。目標の達成に向けて、この先も、必要なタイミングで必要な知見をHiPro Bizを通して外部から積極的に取り入れていく考えだ。