　今回、この新規用途探索において、Azure OpenAIを通じて大規模言語モデルの一種であるGPTを活用し、Watsonに組み合わせる試みを行った。三井化学固有の辞書を構築してビッグデータを分析するAI基盤としてWatsonを用い、ユーザーとの応答やデータの抽出、要約に加えて高速サーチを行う役割をGPTに担わせた。これによって、IBM Watsonによる新規用途探索の分析能力を向上させたという。

　三井化学はGPT活用によって、3つの成果を創出したとしている。1つ目は4カ月間での辞書作成数が以前に比べて約10倍に増加したことだ。その理由として、GPTとの対話を通じて辞書が作成可能になり、さらに文脈を踏まえた高度な翻訳に基づく迅速な英訳辞書の作成が可能になったことが挙げられている。

　2つ目は新規用途探索の用途抽出プロセスにおいて、GPTの抽出機能を活用することで、明確に「用途」と記載されているデータの約70％が自動抽出可能になったことだ。新規用途の候補となるキーワードを全て確認する手間が省ける上、新しいキーワードを効率的に発見できるようになった。これによって新規用途の抽出作業効率が3倍に向上したという。

　3つ目は、新規用途発見数が約2倍に増加したことだ。辞書作成数の増加と新規用途探索の用途抽出プロセスの高速化によって、効率的かつ迅速に新規用途を発見することが可能になった。これにより、製品のさらなる用途拡大が期待される。

　三井化学は生成AIを活用して、市場開発から製品開発までのスピードを加速させていくとしている。

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