市況変化による製品価格をAI活用で予測可能に
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近年需要変化の予測がしにくい
2021年9月24日、三井化学株式会社は、AIを用いた自社製品の価格変動予測実証実験の実施を発表した。

近年、市場のニーズや、グローバル化に伴う受注増加などが急激に変化する事例が増えており、販売価格の設定が難しくなっている。


原料価格、調達量、生産量をきちんと検証し、販売価格を設定しなければ赤字となる可能性もあり、柔軟に対応することが必須となっている。

なお、今回の実証実験は、日本電気株式会社と連携し、dotData, Inc.開発のAIソフト「dotData」を活用して行われた。
コロナ禍影響による価格変動
最近の例でみると新型コロナによるマスクの需要と価格の関係が、一番分かり易い。

マスク不足に伴い、需要が高まるが、原材料は不足しているため、各メーカーで取り合い状態となる。

是が非でも材料が欲しい企業としては、他メーカーより1円でも価格を上げることで供給を受けようとするため、必然的に材料の価格が上昇し、結果商品に上乗せさせられることになる。

このように、需要による原材料不足が発端となり価格高騰が起きるが、どこまで価格を上げればよいのか、利益が出せるのかなどの予測、検証が難しい。

現在マスクだけでなく、半導体なども同様の現象が起きており、予測することは非常に重要であると言える。

（画像はプレスリリースより）

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