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科学の
峰々

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産 学 官との 連 携

山下先生は「プロセスシステム

ム工学を基本としながら，特に人態が分からないまま稼働を続けて工学」「化学工学」「人工知能」

工知能を活用する研究をしてきたいるのですが、汚れてくると熱交

山下 善之 先生 に聞くなどについて、先進的な研究をということになります。学会を例に換の効率が悪くなってしまいますし、進められています。まずはどのよ

出すと化学工学会と計測自動制

最悪の場合は汚れが詰まって動プロセスシステム工学の力で進む
AIとIoTを活用した化学プラント、製造業のスマート化がもたらす可能性

うな分野なのか、そしてそれぞ

御学会、人工知能学会の３つにかなくなってしまいます。完全に閉れがどう連携しているのかを教えは学生のころから所属しています。

ざされた装置なので、内部の汚れていただけますか。

それぞれを専門に研究している方は推定するアプローチでしか知りは数多くいらっしゃいますが、これえないことになります。ですがまた

山下 まず化学工学という学問がらを組み合わせた研究をしている

ここで問題があり、推定に使えるあります。化学プラントなどで行わ方は、日本では私の他にはほとん

データが極めて少ないのです。熱れる“さまざまな処理の工程（プロ

どいないと思います。

交換器内部では高温の流体と低

東京農工大学 大学院工学研究院 応用化学部門長 教授
や ま し たよ し ゆ き上
聞き手：西山取材日：2020年8月6日
東京科学機器協会会議室

外嶋
梅垣
岡田

光利
友哉
喜通
康弘

日本科学機器協会
日本科学機器協会
日本科学機器協会
日本科学機器協会

広報副委員長
広報委員
専務理事
事務局長

（取材・撮影・編集協力：クリエイティブ・レイ㈱安井久雄）

山下 善之 先生のプロフィール[学歴]
1982年 3月 東北大学工学部化学工学科卒業
1984年 3月 東北大学大学院工学研究科博士前期課程修了
1987年 3月 東北大学大学院工学研究科博士後期課程修了（化学工学専攻）[職歴]
1987年 4月～1992年11 月 東北大学工学部助手
1992年12月～2007年3 月 東北大学工学部助教授
1994年～1995年 オハイオ州立大学客員准教授（兼務）2007年 4月～現在 東京農工大学大学院 教授
2011年，
2017 年 マレーシア工科大学客員教授（兼務）[受賞・役職等（抜粋）]
1993年 化学工学会 奨励賞
2000年 Outstanding Paper Award, Journal of Chemical Engineering of Japan2007年 計測自動制御学会認定，
計測制御エンジニア（エンジニア）2008年 Outstanding Paper Award, Journal of Chemical Engineering of Japan2019年 Outstanding Paper Award, Journal of Chemical Engineering of Japan
2006～2008年 計測自動制御学会 常任理事
2009～2011年 Editor-in-Chief, Journal of Chemical Engineering of Japan
2012～2013年 化学工学会 システム・情報・シミュレーション部会長
2013～2015年 化学工学会 理事，
情報サービスセンター長
2017年～ 日本学術振興会 プロセスシステム工学 第143 委員会 委員長
2015年～ Virtual Engineering Community (VEC) 会長
2016年 PSE Asia 2016 Symposium プログラム委員長
2018年～ 化学工学会 AI・IoT 委員会委員長
2021年 PSE 2021 Symposium 実行委員長

セス）を合理的に構成するための温の流体の間で熱を移動させる学問”として発展してきました。20

当協会の会員に多い化学産業、のですが、熱交換器に入る所と世 紀の初めから今日に至るまで、製造業等のものづくりに直結し、出る所のそれぞれ４点の温度デー

大変なスピードで技術革新がもた

しかも今、最も注目が集まっていタがないと内部は推定出来ません。

らされてきた要因に、化学工学とる分野といえる研究なのですね。

そのすべてのデータを測っているいう学問があったからであることは先生の研究成果を反映した具体

熱交換器は、たくさんある熱交換

間違いありません。

例を教えていただけますか。

器の中のごく一部だけです。温度

プロセスシステム工学は、化学だけでなく圧 力や物 質の組 成と工学の一分野として生まれた工学

山下 ごく最近行ったもので、化いったデータも同様にないことが普で，さまざまなプロセスから構成さ学プラントの「熱交換器内の汚れ通です。ですからデータ解析だけれるシステムを設計・運転・制御し、のモニタリング」についての事案から推定するのもまた難しいという管理するための方法論として発展があります。結論から申し上げると、ことになります。

してきました。私はその中でさらにAI的手法と化学工学を併用した

しかしそこに化学工学の知識を「プロセスや計測制御の知識」とプロセスシステム工学を適用したこ

用いると、仕組み的には伝熱です「人工知能や数理的な手法」のとによって、汚れが正しくモニタリ

ので、伝熱の方程式を書くことが両方を駆使して、従来は解決出ング出来るようになり、その結果、出来ます。それから物性も色々な来なかった課題を解決していく研

省エネと生産効率のアップがもた

条件を基に、ある程度推算が出究を展開しています。より平易にらされた上に、コストダウンも出来来ます。そうしたものを組み合わせ、今日的な言い方をすると、AIやたというものです。

なおかつ使える限りのデータを見る

IoTを駆 使した化 学プラントのス

この例で、何が従来問題とされと共に、いわゆる“AI的な手法”をマート化です。設計・運転・制御・ていたかというと、実はプラントの使います。そうすると熱交換器の保守などにおける意思決定をAI

熱交換器の内部がどれくらい汚れ

内部の状態を推定出来るのです。

やIoTで合理的に最適化していく、ているかを正確に知りうる術がな

そのようにして内部の汚れ具合がつまりスマート化していくということ

かったということです。

分かると、必要な時には汚れを溶です。

一度建設されたプラントは何年

かす薬剤を注入して対処すること

最近は、その適用対象は化学も連続して稼働しますが、それをが出来、またプラント全体の運転プラント以外の様々なシステムにも止めて解体して中を見ることは現を汚れがたまりにくいように調整を拡大しています。

実的に出来ません。透明ではな

見直すといったことが出来るようにいので目視も出来ません。中の状なります。結果的にはものづくりの

私は化学工学やプロセスシステ

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このコンピュータが出来たことのの条件が少しでも変わると、望むこうした汚れの程度をオンライン

１つは、五目までいかない「三目ような結果が全然得られないこと推定する指標を開発し、これらは並べ」 で、９マスに〇と×を埋めが多々発生し、さらにif-thenルー

実際のプラントデータとシミュレーていって３つ並 べると勝ちという

ルの数が多すぎると、求めていたションで検証が出来ています。

ゲームが出来たレベルでした。そものとはとうていかけ離れた結果

れでも、考えることが必要なゲーム

AIの「強化学習」で人間に勝ったアルファ碁

分けてくれます。

複雑なゲームとされていたのです。

そして３つ目の「強化学習」とアルファ碁がどういった学習をいうのは、今まで述べた２つのどち

行ったかを説明します。まず人間

AIが学習するとはどういうことか、らとも少し違います。端的に言うと、が、どのように囲碁を打ってきたか

もう少し解説いただけますか。

うまくいった場合に報酬を与える、という棋 譜を初 期 値として与えが導き出されました。まるで「風うまくいかない場合は報酬を与えな

ディープラーニングで学習させます。

をコンピュータと対戦できるというこが吹けば桶屋が儲かる」というよ

山下い、ということを繰り返します。こ

その後はコンピュータ同士で対局とで大変に注目されたのです。そうな突拍子もない答えをコンピュー

別すると「１．教師付き学習」「２．

の強化学習を繰り返した代表的なさせました。そして勝った場合にのデモを見た人は、この能力を応タが出していたのです。そういった教師なし学習」「３．強化学習」

例として、囲碁の世界チャンピオ

報酬を与えるというアルゴリズムをAI的な手法という言葉が出まし

用すると色んな事が出来るのではことで実用性に乏しいと見られ、この３つがあります。

ンに勝ったアルファ碁（AlphaGo）

ずっと繰り返したのです。棋譜をたが、AIとは、そもそもどういっないかと期待を膨らませました。このAIブームもまた10～15年くらい「教師付き学習」 は、人間がというAIがよく知られています。

与えるまでは人間がAIに教えるこたことを指しているのか、教えてうした1956年～1960年 代の出来で廃れてしまいました。

AIに教えるというものです。例えいただけますか。

事が第１次AIブームです。

AIブームは1956年に発祥
今は、 第３次ブームが到来

AIが学習する手法は、大1. 教師付き学習（クラス分類）となので教師付き学習、その後はそうしたことを経て、2010年あたば多数のＸとＹの値からなる数値

りから兆しを見せ始め2013年くらいデータが存在しているものについいう強化学習ということになります。

AIの発祥が1956年とは驚きましから現在に至るのが第３次AIブーて各サンプルが丸グループ、三角

また、報酬というのは瞬間的に半年間の講義になりますが（笑）
、た。その後一気に花開くのでしょ

ムということになります。

グループ、四角グループのどのグ与える必要はありません。碁の場

かみ砕いて話してまいります。まずうか。

ループに属しているかが与えられ合、勝敗は打ち始めた時点から

山下

その質問に詳しく答えるとうまくいった場合に報酬を与えると今は第３次AIブームなのですね。

ているとします。例えば工場で言う

山下 それが全然違いました。コ

第２次ブームまでとは、どんな点と、丸グループの数値であったら勝敗が決した後で、一手一手をAIの歴史を学生に話すと驚くのンピュータもアルゴリズムも成熟してが違うのでしょうか。

正常、三角グループの数値になっさかのぼって報酬を与えていってですが、ごく最近のことではなく、いなかったので、高まった期待はたら異常レベル１、四角の場合は良いのです。勝敗が分かった後に私が生まれるより前の1950年代か「結局何も出来ないじゃないか」と

山下

異常レベル２という具合に、その「これはいい手だったよ」「これもらAIの研究はあります。私自身もいう辛らつな評価に変わり、第１ブームまでは人間が知識を与えて教師となるデータを与えておきます。

1980年代から研究しています。

次のAIブームは、1960年代にたいたのですが、第3次AＩブームで

これらのデータで学習させ、新しい

ちまち廃れてしまいました。

は十分なデータがあればAIが自XとYのデータが与えられた際にどのAIは日本語で「人工知能」と訳されます。

学問の場で最初にAIという言

大きく違うのは、第２次AI

2. 教師なし学習（クラスタリング）

3. 強化学習はずっと後に決定するわけですが、いい手だったよ」とさかのぼってAIに報酬が与えられ、学習していくというイメージです。

葉が使われたのは1956年にアメリ

それから1980年代になり、第２分で特徴を分析して学習してしまうグループに属するのかを予測するとこうしてコンピュータ同士では膨カのボストンで開かれたダートマス

次AIブームが到来します。いわゆということです。データがたくさんあいった具合です。教師データがあ大な数の対戦を行い、人間が操会議です。AI研究を始めた２０人

るパソコンが世の中に浸透してきる、そこからＡＩが学習する、しかるので教師付き学習と言います。実

作をしなくてもどんどん賢くなってほどの研究者が集まって何日もかた時代です。この時のコンピューもそこに人間は介さない、というの際にはXとYだけでなく、もっとたくさ「機械が人間に勝った」と、
ニュー

いって、結果的に人間のチャンピ

けてディスカッションをしました。こタのプログラムで、革新性が良くが、過去のブームとは違う今の第んの変数を取り扱うことになります。

スなどで盛んに報じられましたね。

オンに勝利する結果を挙げたわけ

れが学問界でのAIの始まりです。

口にされたのがエキスパートシステ

３次AIブームの世界です。

次の「教師なし学習」というの“アルファ碁”がどういう強化学習です。

ちなみに小説や映画といったＳＦのムというものです。熟練のエキス

それを可能にしたのは、ビッグ

は、先程のような丸、三角、四角をしていったのか、教えていただ

類では、それ以前よりAIの考えはパートの持つ「Ａという場合にはＢ

データとディープラーニングです。

といったラベルがない、つまり教師けますか。

存在していました。

である」という「if-thenルール」

ディープラーニングとは機械学習

データがないパターンです。教師

しかしその当時は技術が未熟でと言われるものに基づく知識を膨の手法の１つで、日本語で深層データがなくても、多数の数値デー

山下 アルファ碁（AlphaGo）は、が対局する時間よりも速く終わるした。 当 時 最 先 端と言 われ た

大に書き起こして、コンピュータに学習と訳されることが多いです。

タがある中で、コンピュータにクラ2016年に当時囲碁の世界で最強のですよね。

IBMの大型コンピュータはワンルー

インプットしたのです。

繰り返しになりますが、今のブースを２つに分けなさいと指定すると、の声が高かった棋士に勝って大き学習の過程で行うコンピュータ同士の対局というのは、当然人間

ムマンションくらいの部屋の大きさ

ただし、if-thenルールを作るのムが違うのは“膨大なデータを基にデータ間の類似度や距離を計算しな話題となりました。その前提とし山下

でありながら、性能は今の電卓よりは人間でした。ですので、そもそAIが自動で学習する”という点が、て２つに分けてくれます。そこに新て、囲碁は従来の機械的なプログ

前後かもしれませんが、AIは一瞬も低いものだったのです。

もルールを集めるのが大変ですしif

非常に特徴的だと言えるでしょう。

しいデータが加わっても、クラスを

ラムでは処理できないほど非常にで数万手をやりとりします。

人間は１日頑張っても３局

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効率化をもたらします。

科学機器

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11産 学 官との 連 携AIとIoT発展を進めたのは
記憶媒体の低価格化

もっとも記憶媒体はHDから変わる

何かを購入したり、どこで電車にがリアルタイムで可能だというわけ

アマゾンなど販売チェーンでAI

かもしれません。既にSSDをお使乗ったという生活行動から、工場です。

が活用されていることは多くの人いの方も多いでしょう。

のプラントの稼働、あるいは天気

この「実空間のフィジカルワール

が身近に感じていますが、製造ました。それはもはや初期値に人

日進月歩どころでなく、１分１秒

つまり、容量を気にせずにデーの変動など色々とありますが、測ド」と「デジタル空間のサイバーワー

業の面にフォーカスしてうかがい

間の棋譜を与える事をやめてしま

単位で進化をしているわけで驚く

タを貯められるようになったことが、定されたそれらのデータが、ＩｏＴルド」 が連携しリアルタイムでぐるます。世界的な製造業の現場でいました。碁のルールだけを教えて、ばかりです。

まず背景にあります。

で同時にネットワークを使ってコンぐる回るわけです。それが私たち

AI、IoT導入の事例などを教え

大 量 のデータを貯められると、ピュータに入ります。つまり実世界の身の回りで進 行中のサイバーていただけますか。

それを解 析できるようになります。

のデータが瞬時にデジタル空間に

フィジカルシステムです。

アルファ碁にはさらに続きがあります。先ほどの事例から半年後にアルファ碁ゼロという改良版が出来後はコンピュータ同士で対戦をさ
せ学習をさせる強化学習を行った

山下

わけです。アルゴリズムの改良とてきた背景の大前提ともいえる要

その計算をするコンピュータもアル飛ばされています。そのデータは、

なぜAIとIoTがセットのように語

進化は幾分ありますが、このアル因の一つとして、ハードディスクのゴリズムも進歩しています。ただし、先程申し上げたように、安価になっられるかというと、今お話したこと主導し、ヨーロッパでいち早く定着

ファ碁ゼロは、わずか3日間ほどで容量の巨大化、そして低価格化

それだけの事であれば、さほど凄たハードディスクなどにどんどん貯が理由です。AIの活用だけではしてきたインダストリー4.0がわかりやアルファ碁に勝つプログラムになっがあります。

いといったこともありません。

めることが出来ます。これがビッグ

なくIoTで実世界とつながっている

すい例の１つです。第４次産業革

データです。

から大きな意味をもたらしているの命という日本語訳が充てられることです。

が多いですが、いわゆるAIとIoTたのです。
これが何を意味するかと言うと、

AIとIoTがここまで発展しハードディスク（HD）は、パソ
コンやスマートフォンなどに記憶媒

それまでは人間の棋譜を与えてい体として搭載されているのは皆さんたので言わば人間の知識というご存知の通りですが、1985年頃のベースの上にAIがあったのです

HDは１ギガバイトあたり1000万円ほ

が、人間の経験値を知らずにゼロ実空間とデジタル空間がリアルタイムで繋がる現在

その大量のデータをどう解析す山下

2010年代初頭からドイツがを活用したスマートファクトリーです。

るかというと、従来の統計解析の手法では解析が難しかったわけで

昨今、コロナ禍前後のある場所

このインダストリー4.0は、１つの企データを解析するだけではない、

すが、AIの手法を使うと解析出の人出をビッグデータに基づいて業の工場が導入してということでどする大変高価なものでした。そもその先があるのですね。どういっ来ることが多くあります。それをリア比較した話題をニュースなどで目はなく、多数ある中小規模の工場から学習を始めたAIがすぐ人間

そも当時はギガという単位を口にすたことでしょう。

ルタイムに実世界にフィードバックしにしますが、今おっしゃった仕組

がネットワークで繋がっています。

の知識を超えたということになりまることも非常に少なかったのです。

て、実世界に反映させるわけです。

みから出されているわけですね。

例えばＡ工場の生産能力を超えたす。初期値に人間の知識を使用

それから35年ほどたった今では、

山下

今進行しているのは、実ことがＢ工場でも分かってその分をこれがIoT化とAI活用ということ
山下 そうですね。スマートフォン

フォローする、そのための部品調のGPSのデータをキャリアごとに蓄達も各所に繋がったネットワークでよ製造業など産業の仕組みで例え積することが出来るので、それにり速やかに行えるという、もっと広ルタイムで繋がっているという現象て言うと、どういうことになるので基づいたデータということになるでい視野でのプロジェクトでもあります。

さらにその1000倍 が１テラバイトです。データを大量に貯めて解析

しょうか。

しょう。それを解析処理して表に出

さらにアメリカではインダストリア

すように、これは囲碁だけでなく将（TB） で す。 昔 は1ギガ あたりされているサイバーワールドが、瞬しているということになると思うので

ル・インターネットがよく言われてい棋やチェスなど、様々なものが出1000万円だったHDが今はわずか時に実空間に反映されます。これ山下

物づくりの工程を例とする

すが、これは明らかにビッグデータます。これは、もともとはアメリカの来るようになったAIです。各ゲー

２円と、ものすごく安価になり、多くが 現 在 の、いわゆるAI・IoT社と、例えば材料の撹拌機がガタつですがＡＩというかどうかは微妙な

大手ＧＥ（ゼネラル・エレクトリック）ムのルールだけを初期値として与の人が利用出来るようになりました。

会の姿です。

いてきた、という事象があったとしところです。AIの定義は実は曖社が掲げその後大きく発展していえ、これまでと同じように強化学習

これからの将来も同様の対数でもう少し詳しく紐解きます。実世

ます。まずセンサーが計測した振昧なままに言葉が使われているのるコンソーシアムです。

をさせました。その結果、碁はもち

価格は下がると想定されています。

界での“何かのアクション”それは動や音のデータがコンピュータに送が実情です。最近は、データに

例えば発電タービンの劣化予測られます。そしてコンピュータでは、

基づいて色々と学習するものをAI

システムが 販 売されていますが、AIの手法などを使い過去に蓄積と呼んでいる傾向があるかなと思何をフィードバックしてくれるかというした膨大なデータを活用した解析います。

と、そのタービンだけでなく他社のしないというブレイクスルーがあった

４テラのHDが8000円ほどで、秋際に生活する「フィジカルワールド

わけです。

葉原の小規模な店などどこにでも＝実空間」と「サイバーワールド＝

そしてその３か月後、さらにアル

売っています。補足しておくと１メデジタル空間」がIoTによってリアファゼロというものが生まれました。

ガバイトの1000倍 が１ギガバイト、“碁”の言葉が抜けていることが示

ろん、将棋やチェスでもそれまでのチャンピオンクラスのプログラムに勝ってしまったわけです。

ハードディスク価格の推移

今起こっていること
サイバーフィジカルシステム

なのです。

今お話したような進歩を１年のが行われて、“この種のデータはこそして今、この仕組みがありとタービンのデータまでも集めて、AI間に遂げてしまうという成果をもたらういうガタつきで，こうした対処をす

あらゆるシステムに適用されているが解析をした最良の必要事項をしたのが、AIの強化学習、そしればよい”という答えを導きます。そことに伴い、もっとあれもこれも出現場にフィードバックしてくれます。

てディープラーニングというものなの

れが再びIoTにより実世界にフィー来るのではないかと語られている

使用する自社内だけでは知り得なです。

ドバックされます。この一連のことわけです。

いトラブル事例だったり、効率的No.

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に稼働する仕組みだったり、非常していきやすくなります。分かりやります。ですので、何も大手製造に多くのデータを解析した結果がすいところですと、グーグルのサー業だけでなく、中小のものづくりの得られるのです。それがあると現

ビスは使用する皆さんのデータは現場でも導入が可能なものです。

場で使うのにもタービンの信頼性が全て取得して使用する旨が利用今ある機械に対して、何かをとりどんどん上がっていくわけです。

規約に記載されているのです。ブ

つけるといっただけで行えることも

ただ、伴うデータの外部流出のラウザやOSなどでそれを明記してたくさんあります。

問題があります。今の事例では、いるのはグーグルのみです。同意

そうしたコストや物のハード、ソフ

使うデータを“外部に渡す”というこしないと使えないわけですが、それトの面の問題もさることながら、日とで、その契約に同意しないと販を避けたいので使用しないことは、

本の一 番 大きな課 題の１つには、売しないという形をとっています。

現実的に難しくなっていますよね。

人材育成があげられます。プラント

データを渡したくないという理由で今話してきたことと、ダイレクトにをAIとIoTでスマート化しようと考え購入しない企業もあると聞いていま

合 致 するわけではありませんが、た 時、AIとIoTに 詳し いもの の、す。

日本企業では建設機械大手のコ

プラントの知識が非常に少ないとい

マツが、自社の建設機械にセンう人間が担当した場合、プラント競合になる企業同士がデータをサーやその他のIoT機器を搭載し稼働に無関係なデータばかりを収共有し合えればより精度は増すもて、今、世界中のどの場所で稼集してしまうということが起きるわけのの、それはなかなか難しい一働しているのか、個々の機械のエです。逆にプラントの専門家だと、面がありますね。やはり国が主導

ンジンや油圧の状況はどうなのか

AIやIoTの知識が乏しくてうまく活しないと進みにくいものでしょうか。

などが、いつでも分かるシステムを用出来ないという問題が起きるの持っていることは有名な例です。

で、両者の間をつなぐ人材が非

山下 日本でも経済産業省が主常に貴重になります。

導してプロジェクトを組んでの取り製造現場をAI、IoT化するには、こうした人材育成プログラムの組みがありましたが、そのまま企業

やはり莫大な設備投資はさけら

作成は、私自身、経済産業省のにお願いをしても「なかなかデータれないものでしょうか。

プロジェクトで携わっていました。

を出すことは難しい」という企業がほとんどです。企業にとって、何

山下

らかのインセンティブを約束するこん。それは個々の案件によるわけとで進めていくなどがないと難しい

で、追加でほとんどコストを発生さように感じました。

せずに導入できる手法もたくさんあ

全然そんなことはありませ次号「科学の峰々」
では、引き続き
東京農工大学 工学部 化学物理工学科
山下善之先生にお話を伺います。

日本は進んでいないことはないのですが、ドイツが進めてきたインダストリー4.0、アメリカのインダスト
リアル・インターネットを考えると、日本の場合はスマート化を牽引していくためにあたられている予算が乏しいかなとも感じます。２桁、３桁レベルの予算の違いがあるのです。
特定の企業が強大なシェアを持っている場合は、社会的に浸透

現在のAIブームは第３次ブーム。
実世界とデジタルなサイバーワールドが繋がった世界で、今、私たちは生きています。

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