製品の市場投入は常にリスクを伴います。需要の見誤りや過剰在庫、価格調整の失敗は、製造業者の資源と利益に大きな打撃を与えがちです。そんな課題に応えるべく開発されたのが、Impactive AIが手掛ける「Quantum Deepflow」というAIプラットフォームです。CES 2026での公開デモも予定されており、注目が集まっています。
高精度な価格・需要・在庫予測を実現するAIの中身
Deepflowは、銅・アルミ・鉄などの原材料価格を最大6ヶ月先まで97～98％の精度で予測。さらに、製品の商業成功を70～80%の精度で予測できるとされています。また、在庫管理の最適化も可能で、ある工業顧客では在庫を35%削減し、約310億ウォン（2200万ドル）相当の資金を解放した事例も報告されました。
学習に使われる変数の数は桁違い
最大の強みとして、Deepflowは過去3万を超える指標を含む独自アルゴリズムモデルを使用し、パターン認識と市場動向、季節性、マクロ経済要因など多様な信号を統合して予測します。従来の単純な3ヶ月平均モデルとは一線を画しています。
量子コンピューティングでさらなる高精度化を狙う
クラウドを介して量子コンピューティング技術を活用し、複雑で多変量なデータに対し、高速かつ精緻な学習と予測を実現。これは業界ではまだ稀なアプローチで、今後の展開に大きな期待が寄せられています。
導入の手間を抑える仕組み
原材料価格の予測には顧客データが不要なため、導入のハードルが低い設計。一方、在庫最適化については顧客の履歴データに基づくカスタムモデル作成が必要となりますが、それだけに企業特化型ソリューションとして高い汎用性を持ちます。
顧客実績と企業信頼性
ドイツ企業向けのデモでは、5日間の需要動向を97%精度で予測したとの報告があります。また、鉄鋼メーカーでは在庫予測の精度が75%に達し、従来の社内システムを大きく上回る成果を示しました。
背景：専門性と実績を兼ね備えたチーム
2021年設立のImpactive AIは、Samsung ElectronicsやMerrill Lynch出身者、Harvardなど出身の技術者が創業メンバー。すでに製薬や食品原料業界などでDeepflowを導入し、CIO Outlookから“20大AIソリューション企業”にも選ばれているという実績を持ちます。
総括：「AI×量子」で予測の常識が変わる可能性
Deepflowは、原材料価格、需要、在庫といった製造業における複雑な予測課題に対し、量子対応AIによる高精度・高速・効率的な解決策を提供する革新的プラットフォームです。従来のモデルでは捉えきれなかった変動に対応し、在庫コストの削減や資金流動性の改善を実現可能にする点で、業界の新たなスタンダードになり得ます。
CES 2026での詳細発表とその後の各社導入状況を引き続き要チェックです。
