「製造業×AI」で何ができる？　原料価格、出荷数の予測など活用イメージを紹介

　製造業で利益を出し続けるためには、「できるだけ正しく、未来を予測して動くこと」が肝要だ。購入・製造計画を立てる際、購入時点での原料価格を推定して最適な原料を決定したり、最適な出荷数を保つために、製造数・稼働人員を事前に調整したりすることがこれに当たる。しかし現場では、予測を人間の勘や経験に頼らざるを得ないことも多く、作業には多くの時間や労力がかかる。そこで注目されているのが「AI（人工知能）による予測分析」だ。

　ソニーが開発したAI予測ツール「Prediction One」を使って原料価格の時系列予測を行う場合、価格重視・相場重視・トレンド重視の3つの方針別に購入・製造計画を策定できる。この予測結果から、原料価格の変動による運用リスクの低減、原料選択の半自動化による人件費の削減や業務効率化などが見込めるという。

　本資料では、原料の価格予測、出荷数予測、不良品検知という3つのケースでの「Prediction One」の活用例を、必要なデータの作り方や予測イメージを含め紹介する。専門知識が不要で、誰でも扱える同ツールは、予測結果の根拠も示されるので改善につなげやすく、社内説明も簡単になるという。