名古屋大発AIベンチャーTRYETING×三井物産｜サプライチェーン最適化に向けた共同実証実験を開始
拡張知能（AI）技術の研究開発、およびライセンス販売事業を展開する株式会社トライエッティング（TRYETING）は、三井物産株式会社とサプライチェーン・バリューチェーン最適化を目指し、AI技術を活用した需要予測に基づくサプライチェーン業務効率化手法の共同実証実験を開始した。
共同実証実験開始の背景
三井物産は、物流ロジスティクスにおける経営効率改善の一策として、サプライチェーン業務効率化手法の確立に取り組んできた。近年、機械学習をはじめとするAI技術によるデータ活用手法の進歩は目覚しい一方で、現場要件の多様性や業務の属人性が幅広く、システム化・AI技術の適用を含むソリューションを模索してきたという。
そこで今回、これまで創業当初からサプライチェーン最適化領域において、AI業界の中でもナレッジの蓄積があるTRYETINGをパートナーとして選定し、三井物産の持つサプライチェーンにおける適用可能性を探るべく、本格的に実証実験のフェーズに入った。
実証実験の内容
本実証実験では、TRYETINGのコア技術であるデータ・アルゴリズム集約プラットフォーム「UMWELT（ウムヴェルト）」の需要予測アルゴリズムと、三井物産の複数に渡る事業領域におけるサプライチェーンオペレーションのデータを掛け合わせることで、同社のサプライチェーン業務効率化の有効性検証を目的とする。
TRYETINGは、日本で数少ないサプライチェーン領域に知見を有するAI-SaaSベンダーの立場から、三井物産の幅広い事業領域、数多い出資先への技術適用機会を活用し、「UMWELT」を土台とした技術開発と価値提供機会の更なる拡大を目指す。
活用する「UMWELT」について
UMWELTは、ライセンス利用が可能なデータ・アルゴリズム集約プラットフォームだ。クラウド上で組み合わせることで、どんなデータでも簡単に高度なアルゴリズムを構築できる。APIを介して接続することで、リプレイスメントすることなく、既存の基幹システムを知能化できるAaaS（Algorithm as a Service）として提供している。
深層学習や最適化技術などのシステム冗長化が難しい技術も、安全に冗長化し運用できる基盤を兼ね備えており、サーバーレスで、さまざまなアルゴリズムと学習処理を混在させて一括処理することで、未来予測・人材配置の最適化、サプライチェーン業務の効率化など多方面へのアウトプットを可能にするという。
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（eiicon編集部）
