IoT・ビックデータ活用例（東京メトロアプリ）
６. 産業における破壊的イノベーション
～化学工業をケーススタディとして～
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●化学（科学）
物質を構成している原子や分子に注目し、物質の成分組成・構造、その生成と分 解の反応および他物質との間に起こす反応が対象。
対象または目的により、無機化学・有機化学・生物化学・物理化学・分析化学・地 球化学・応用化学などに分けられる。
化学とは？ デジタルとは？
●デジタル
情報を
0
と1
の数字の組み合わせ、あるいは、オンとオフで扱う情報表現方式。数値、文字、音声、画像などあらゆる物理的な量や状態をデジタルで表現できる。
伝送と記憶に対する劣化しないこと、再現性にあることが特徴。
●化学（工業）
化学反応を主要な生産工程とする工業。石油化学・肥料・セメント・化学薬品・染 料・合成樹脂などの工業。
●デジタル化
アナログ信号をデジタル・データに変換すること。
しかし・・・
●原料を「反応」や「分離」させることによって化学物質を生産
⇒「反応」（合成・分解 etc.
）、「分離」（蒸留・抽出・吸着etc.
）●生産プロセス
⇒「反応生成物」、「反応条件」、「反応空間」で決まる
化学工業の実現手法
●生産プロセスの決定要素とは？
「反応生成物」⇒原料と生成物としての製品
「反応条件」
⇒温度・圧力 etc.
「反応空間」
⇒反応の進行空間
ここにセンサー を設置する！79
出典：石油化学工業協会資料元に作成
化学工業プラントの例
センサーを設置！
【
IoT
の適用】80
化学工業のデジタル化とは？
●化学のデジタル化とは？ 化学工業のデータ
●化学工業のデータをどう収集 / 蓄積 / 分析 / するのか？
化学プラントに（非接触）センサーをできるだけ付ける！
（ IoT ）
（非接触）センサーから収集されるデータを分析する！（
BigData
）（非接触）センサーから収集されるデータを蓄積する！（
BigData
）収集されるデータの相関関係を発見する！（ AI ）
81
化学のデジタル化とは？
STEP1 【 IoT の適用】
STEP2 【 Big Data 分析】
STEP3 【 AI の適用】
●化学（科学）のデータ
●化学（工業）のデータ
Big Data
収集●化学（科学）の収集データ
●化学（工業）の収集データ
Big data
分析●化学（科学）のデジタル化
●化学（工業）のデジタル化
解
（新合成法etc.
）解
（品質・安全性向上＋コスト低減）タンパク質＋候補化合物 複合体立体構造・相互作用
候補化合物の活性予測
ヒット率の向上
活性化合物の新規創出
化学（科学）のデジタル化（例：創薬における）
Protein Data Bank
PDBbind 化合物
活性データベース ＡＩ（ Deep Learning ）
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●化学プラントに「
IoT/Big Data/AI
」を適用すること！化学（工業）のデジタル化
最新の分散制御システムおよび情報システムにより、
化学プラントを「ＩｏＴ」でつなぎ
「
Big Data
分析」によって資産活用率を向上させ！「ＡＩ」による判断で
「品質＋安全性」を向上させ、
「コストとリスク」を低減する！
●化学工業の課題
○熟練労働者の減少 ○コンプライアンス要件の増加 ○セキュリティ脅威の増加
化学プラントにおける課題と要因と対策とは？
●課題の根本的な要因と対策とは？
⇒老朽化が進む既存の分散制御システム (DCS:
Distributed Control System）ex.PLC
:Plogrammable Logic Controler ）、ESD
:Emergency Shut Down）○故障多発・
MTTR
長期化・予期せぬダウンタイム・サポートコストの上昇○ベンダー依存によるオートメーション基準＋計画の欠如
○
ROI
重視の技術への投資○サイバーセキュリティの脅威への対策
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●化学プラントＩｏＴシステム
◎プロセスオートメーションと情報システムを刷新することに全てがある！
生産性・安全性の向上とリスクとコストの低減は、どこにあるか？
⇒４つのポイント
○
IT
（Information Technology）とOT
（Operational Technology）の融合による プラント内情報のリアルタイム流通○人とモノ（センサー、プロセス
etc.
）の相互接続を実現○収集データのフル活用
○熟練者と初心者との情報・ノウハウ共有を実現
①リアルタイムでのプロセス＋メンテナンス分析の実現
化学プラントＩｏＴシステムの導入効果（その１）
②インテリジェント電気デバイス
(IED)
との相互接続⇒インテグレーテッド・エネルギー制御
⇒スマートプロセス装置＋スマートスキッド機器などの情報活用
⇒強固なＩＴ基盤の実現とスマートデバイスへの統合によるＩＴシステムの
機能＋性能⑤オペレータスキルによらない生産性の実現
④危険源の特定、各保護層適用、ライフサイクルの一括管理
③自律主機としてのタービン、ボイラー、コンプレッサ、ポンプ
etc
＋協調スキッド⇒人手なしにシステムダウンと事故防止
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「化学製品製造会社は、デジタル化を利用して、業務システムと製造システムの 統合、生産スペースの最適化、およびプロセスの再設計を行なうことで、最大
25%
の設備稼働率を得ることができる。」- 出典：2017 Chemical Industry Trends, PwC, 2017
化学プラントＩｏＴシステムの導入効果（その２）
①品質のばらつきを最大
75%
低減②特定のエネルギーの消費を最大
20%
削減③スループットを最大
25%
向上④工程歩留まりの最大化
- 出典： Digital Transformation: Are Chemical Enterprises Ready? Deloitte, 2017
動力機関 物質科学
工業社会Ⅰ 工業社会Ⅱ
通信
/
半導体/
ｺﾝﾋﾟｭｰﾀ技術IoT/BigData/AI
技術情報社会Ⅰ 情報社会Ⅱ
（モノ）
（情報）
（資本家と労働者）
（生産者と消費者）
封建社会
（土地）
（領主と領民）
兵器・農機技術 テクノロジー
（規範）
社会
（ﾌﾟﾚｲﾔｰ）
新しい社会を創る
ここで改めて産業革命の本質とは？
第
1
次産業革命⇒第
2
次産業革命⇒第3次産業革命⇒
第
4
次産業革命⇒日本の勝敗
（○かＸか？）
○
Ｘ
○
Ｘ
？
日本創生は、第
4
次産業革命への対応力にかかっている！ 89第
1
章 第4
次産業革命は、日本創生の大チャンス――
日本が再び世界をリードするとき第
2
章IoT
がもたらす過去最大の成長――
「製造業のサービス化」でつながるビジネス第
3
章 企業にとってAI
は脅威か――
置き換えられない人材の条件第
4
章 フィンテックと金融の未来――
日本でも続々と育ち始めた企業・サービス第