일본산업뉴스요약

텍스트 마이닝으로 정보기반 구축
미활용 데이터를 '지식'으로 / 미쓰비시케미컬, 설비고장 예측

▶텍스트 마이닝 기술
자연언어처리, 기계학습, 심층학습 등의 기술을 구사하여 문장의 이해나 대규모 텍스트 데이터를 분석하는 기술이다. BtoC사업에서는 일반적이며 SNS상의 신상품에 대한 평판을 분석하여 판매 촉진이나 차기 상품 개발에 활용하고 있다. 콜센터에서 구매자에게 받은 상품 오류 등에 대한 상담 음성을 자동으로 문서화하여 오류 분석에 활용하는 사례도 있다. 방대한 데이터가 잠들어 있는 화학산업에서도 향후 이를 활용하려는 시도가 가속화될 것이다.

미쓰비시케미컬홀딩스(HD)는 2018년부터 방대한 문장 데이터를 분석하는 텍스트 마이닝 기술을 활용한 화학 플랜트의 고장 예측 등에 착수한다. 그룹 횡단적인 전문 조직을 발족하여 제조나 연구개발 부문에서 오랫동안 축적되어 있는 데이터 중 아직 사용되지 않은 빅데이터를 가시화하여 새로운 가치를 창출하는 ‘지식’으로 변환한다. BtoC(기업과 소비자간)업계에서는 이 기술을 이용한 상품의 판단 분석 등이 추진되고 있지만 화학회사에서 도입하는 것은 드물다.

-- 영업∙인사에도 활용 --
미쓰비시케미컬HD는 5월 1일, 사내에 그룹 횡당조직 ‘텍스트 마이닝 CoE(Center of Excellence)’를 설치하였다. 당초에는 수 명으로 구성된 조직으로 그룹 내의 데이터 사이언티스트 약 70명과 협력하여 문장 데이터의 활용을 추진한다. 확립한 방법론을 횡단 전개하여 공통의 정보기반을 만드는 것이 주목적이다.

예를 들면, 플랜트의 운전일지 데이터를 바탕으로 각 기계의 조작 기록이나 평소와는 다른 소리 등의 이상 현상, 설비 트러블 등을 시계열로 해석하여 관계성을 찾아낸다. 설비 오류의 징후를 파악하여 사전에 보수 등의 대책을 세울 수 있도록 한다. 앞으로는 제조나 영업, 인사 등 약 10개의 분야에서 텍스트 마이닝이 활용될 것으로 전망한다.

-- 자동응답 구축 --
미쓰비시케미컬HD는 최근 1년 동안에 텍스트 마이닝 기술의 시험 도입을 일부에서 실시하였다. 특정 상품에 대한 고객의 문의에 대해 과거 10년간의 응답 데이터 등을 바탕으로 문장에 의한 자동응답 시스템을 구축하였다. 이미 공개된 특허∙논문 정보나 연구자의 월례보고서 등의 데이터를 통해 연구자 탐색 시스템을 개발하여 이용자를 한정한 시험 운용도 개시한다.

-- 실험노트 --
그룹의 중핵 회사인 미쓰비시케미컬은 창업한지 85년이다. 플랜트의 운전 데이터나 연구개발에 있어서의 실험노트 등 방대한 문장 데이터가 남아 있다. 그러나 사람 손으로 모든 것을 확인하는 것은 불가능하며 귀중한 자료가 제대로 활용되지 못하고 있다. 그리고 IT업계와는 달리 기술혁신 속도가 비교적 늦은 화학업계는 정보가 쉽게 노후화되지 않는다는 이점도 있다. 귀중한 데이터 자산을 유효하게 활용한다면 숙련공의 대량 퇴직에 따른 기능 계승 과제나 신규 재료개발 등의 경영 과제를 해결하는데 도움이 될 것이다.

  -- 끝 --