製造業におけるサステナビリティ・トランスフォーメーションに向けて2022年8月10日

富士通株式会社
執行役員 SEVP グローバルカスタマーサクセス
ビジネスグループ長

大西 俊介© 2022 Fujitsu Limited目次
01 サステナビリティ・トランスフォーメーションに向けて
02 富士通の資源循環に向けた取り組み2© 2022 Fujitsu Limited大西俊介 Biography
1986年

4月 日本電信電話(株) 入社

1988年

5月 NTTデータ通信(株) に転籍

2001年

1月 (株) ヘッドストロング・ジャパン入社 Vice President

2012年

2月 富士通(株) 入社 経営戦略室 SVP

2012年

6月 デロイトトーマツコンサルティング(株) Partner

2013年

6月 (株) NTTデータグローバルソリューションズ入社
代表取締役社長

2017年

1月 インフォシスリミテッド入社 Vice President 日本代表

2019年

8月 富士通(株)入社

2021年

10月 執行役員常務 グローバルソリューション部門 副部門長（兼）エンタープライズソリューションビジネスグループ長

2022年

4月 執行役員 SEVP グローバルカスタマーサクセス
ビジネスグループ長
3© 2022 Fujitsu Limited

4© 2022 Fujitsu Limited7つの重点注力分野を定め、2021年10月に新ブランドとして発表
グローバルな専任組織を立ち上げ、2022年4月1日に1,000人規模の体制でスタート
サステナブルな世界を実現する7 Key Focus Areas

Vertical Areas

社会課題を解決する
クロスインダストリーの4分野

Sustainable
Manufacturing

ConsumerExperience

Healthy
LivingTrustedSociety

Horizontal Areas

クロスインダストリーを支える
3つのテクノロジー基盤

DigitalShiftsBusinessApplications

HybridIT

Key Technologies
Computing

Network
5

AI

Data & Security

Converging
Technologies© 2022 Fujitsu Limited

01｜サステナビリティトランスフォーメーションに向けて

6© 2022 Fujitsu Limited

企業が直面している環境課題

CO2/Climate
Change
GHGの排出により温暖化
気候変動が進むCircularity

Water

リサイクル可能な資源が再利用されず大量に廃棄排水による水質汚濁
人口増加による大量消費で世界的な水不足

7© 2022 Fujitsu Limited

サステナビリティ（SX）は経営の優先課題へ⚫ この2年間の間に60%の企業が経営におけるSXの優先度を上げる⚫ 41%はトップ3の優先課題と認識⚫ 若い世代のSXに対する意識の高まりや規制など、各ステークホルダからの強い要請*2022年2月 富士通がForrester Consultingに委託し、日本、シンガポール、中国、オーストラリア、アメリカ、イギリス、ドイツ、フランス、スペインのCxOと意思決定者に対してサステナビリティ・トランスフォーメーションについての調査を実施（オンラインと一部インタビュー）。

過去2年間で経営におけるサステナビリティの優先度が高まった

サステナビリティは経営のトップ3の優先課題非常に高まった
高まった
23%

60%

トップ 1
トップ 3

17%

41%

サステナビリティの優先度が高まった理由1

若い世代のサステナビリティに対する意識が高く、事業に影響を与えているから

54%

2

政府の規制やガイドライン、消費団体からの要請に対応するため

49%

3

商品・サービスの価値の向上や企業のブランド価値向上につながるから

43%

4

消費者や顧客がサステナビリティの向上に貢献することを求めているから

39%

24%

37%

SX志向の企業パーパスを策定し、テクノロジーを活用したビジネスプロセス変革・オープンなエコシステム形成が鍵
8© 2022 Fujitsu Limitedリニアからサーキュラへの転換が急務

CO2の削減廃棄物輸入規制

ルール・メイキング

再生材の活用促進、リユース/リサイクル等によるCO2排出・廃棄削減が求められ循環型のビジネスモデルへの転換が急務
9© 2022 Fujitsu Limited

循環型ビジネスを取り組む上での課題（お客様の声）

再生処理事業A社様⚫ 回収資源の量や品質を予測出来ず需給計画を立てにくい（Quality、Delivery）⚫ 不純物の混入に対して厳格な基準がある（Quality）

電子部品 B社様⚫ 纏まった量でないと再生素材を仕入れられず安定供給が難しい（Delivery）⚫ コストと品質の両立が困難（Cost、Quality）
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電気機器 C社様⚫ 元々どういった素材だったのか明確に識別する必要がある（Quality）⚫ 自社内でのクローズドループが難しい（Delivery）© 2022 Fujitsu Limited

解くべき方向性◼ バージン素材との単純なコスト比較とならない新たな付加価値の創出（Trade-Off to Trade-On）

製品LCA◼ 新たな付加価値を証明する手段の確立（デジタルを活用したトレース）

トークン
エコノミー

新たな付加価値

組成情報

価値の証明

？
製造経緯

安定調達

◼ 企業間を跨ぐビジネスアライアンスの実現（自社を超えたループ/カスケード利用）
企業間連携

循環型のビジネスの成立に向けてはQCDの最適化が必要
11© 2022
FujitsuLimited© 2022
FujitsuLimited

02｜富士通の資源循環に向けた取り組み

12© 2022 Fujitsu Limited

事例① 世界の水資源不足を解決する水取引プラットフォーム(再生水の活用)

透明性のある水資源の循環型経済の実現■世界人口の約3分の2にあたる約40億人が深刻な水不足■Botanical Water社は、果物や野菜などから濃縮する過程で廃棄されてきた水をろ過し、植物由来の純水に変える特許技術を開発■水の売り手と買い手の効率的な取引マッチングとトレーサビリティを実現するプラットフォームを構築
13

水利用工場

飲料メーカー

企業

水不足地域© 2022 Fujitsu Limited© 2022 Fujitsu Limited

事例① 水取引プラットフォームの概要○ 当社ブロックチェーンの技術を活用し、水源の出どころ、品質、輸送経路など実質上改ざんすることはできない透明性の高い取引を実現○ 従来破棄していた水から生まれる、植物由来の再生水を売買できる市場を形成○ 本プラットフォーム上で再生水をクレジット購入し水不足の地域に提供

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事例② リサイクル素材利活用における信頼性向上(リサイクル素材の環境価値化)

リサイクル素材の付加価値を高め
エコ素材の利用促進、CO2排出量抑制■製造業ではLCAの導入、評価結果の開示、環境規制の導入等により厳格な対応が急務■リサイクル素材の来歴情報の提示や証明を制度化する動向もあり、リサイクル素材における信頼性向上が求められる■動脈と静脈を繋いだプラットフォームを立ち上げ、市場適用を図っていく両社での共同プロジェクトを開始
15© 2022 Fujitsu Limited

事例② 資源循環価値化プラットフォームの概要○ バリューチェーン全体のGHG排出量含む環境負荷に関する一次データの収集・トレースを行うことで、製品カーボンフットプリントの改善を証明○ リサイクル素材の資源由来まで追えることで、高信頼なリサイクル証明を可能とする
化学/素材
メーカー

GHG
排出量

資源由来
証明

リサイクル素材

加工
メーカー

GHG
排出量

資源
再生部品

GHG
排出量

GHG
排出量

資源由来
証明

製品 製品付加情報
(LCA)
メーカー

資源再利用

製品

GHG
排出量

LCA
情報

LCA
照会

リサイクル素材の環境価値化プラットフォーム(企業コンソーシアム)
・リサイクル素材/部品の環境負荷情報をLCAへ適用
・資源トレースによるリサイクル素材の由来証明
GHG
排出量

GHG
排出量

×
ブロックチェーン
基盤
GHG
排出量

GHG
排出量

再生資源（リサイクル）

再生資源（混在）
16

GHG
排出量

GHG
排出量廃棄物© 2022 Fujitsu Limited

事例③ HPC/AI技術を活用し、カーボンフリー素材開発を促進
HPC: Hyper Performance Computing (データの処理と複雑な計算を高速で実行する機能)(MI カーボンフリー素材の活用)

カーボンフリー物質であるアンモニアの触媒探索をHPCとAIで研究を加速■アンモニアはCO2の排出が無く、水素に比べて輸送が容易なため次世代エネルギーとして注目■しかし現在主流のアンモニア合成手法では化石燃料から原料の水素を作るためCO2が大量に排出されてしまう課題がある■富士通のHPC/AI技術を活用しAtmonia社は、水と空気（窒素）と電気のみでアンモニアを取り出せる革新的な新触媒を研究中
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事例③ HPC/AI技術の適用プロセス○ 富士通の富岳及び改良ソフトウェアにより、シミュレーションを高速化、人的では難しい広い探索範囲での量子化学データを取得○ 集めた大量データを活用し、富士通の「発見するAI」技術で因果関係を発見しながら探索範囲を絞り込み、新たな気付きを研究者（Atmonia社）に提供
Atmonia
シミュレーションの入力データ(広い探索範囲)

富士通

富士通

Atmonia→

Atmonia→
高速量子化学シミュレーション

データ→(絞り込まれた探索範囲での)シミュレーション・実験を行い、触媒を最適化

大規模因果グラフ

実験・文献から得られるデータ

ハイパフォーマンス・コンピューティング
による量子化学データ取得「発見するAI」による新触媒の効率的探索18© 2022 Fujitsu Limited

Sustainable Transformationに向けて
Environmental Value Environmental
Value

Material Trace

CFP/LCANature

ヘルスケア

材料開発

金融

科学計算

エンジニアリング

Human Rights

Sustainable Themes
富士通が提供する技術/価値
物流

製造

Computing as a Service / AI
流通

Eco System
無形の価値の流通

Technology

ブロックチェーン

材料

小売

再生

廃棄

量子コンピュータ

Computing ＆AI

HPC

AI

写真提供: 理研

利用19

© 2022 Fujitsu Limited

Thank you© 2022 Fujitsu Limited