三菱電機、家電製品などの補修用部品の需要予測AIを開発

　三菱電機株式会社は、当社AI技術「Maisart(R)（マイサート）（※1）」を用いて補修用部品などの需要を高精度に予測する技術を開発しました。本技術を当社の家庭用電化製品・住宅設備における補修用部品の生産計画立案業務に適用することで、在庫過剰・不足を防ぎ、在庫管理の最適化や部品供給の円滑化を実現し、保守サービスの品質向上に貢献します。

※1 Mitsubishi Electric's AI creates the State-of-the-ART in technologyの略。全ての機器をより賢くすることを目指した当社のAI技術ブランド

［開発の特長］

1.当社初、AIを活用した需要予測により、補修用部品の高精度な予測を実現

・家電製品などの補修用部品のPSI管理（※2）において、AIを活用することにより、部品ごとに行っている需要予測精度を従来比（※3）で25.6%改善

・既存部品の出荷数量実績からAIがX-Means法（※4）をもとにクラスタリング（※5）することで、クラスタ数の最適化および特徴的な傾向を最大で20パターンまでに分類。部品の出荷数量実績からAIが自動で事前分類したクラスタと比較し、相関関係が高いクラスタを認識することで、先々の出荷数量を高精度に予測

・AIが他の部品の出荷量実績との関連度も併せて提示することにより、現場の予測担当者の意思決定を支援

※2　生産（Production）販売（Sales）在庫（Inventory）を計画策定し、実行管理する業務

※3　当社独自システムとの比較。これまでは、直近12カ月の出荷数量の平均に季節などのパラメータを組み合わせて需要を予測

※4　通常クラスタリングは分析者がクラスタ数を決定する必要があるが、X-Means法は自動的に適切なクラスタ数を決定可能

※5　機械学習における教師無し学習の1つのアルゴリズムで、対象データを形や性質などさまざまな傾向を元に分類すること

［今後の展開］

　2022年度より、当社家庭用電化製品・住宅設備の部品PSI管理業務に適用し、その後、当社の他事業へも水平展開を計画しています。また、国内外の気象観測データなどをAIに組み込むことで、天候に左右される傾向などを認識し、需要予測に活用するなどさらなる精度向上を図ります。