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特集

地方創生の推進に貢献する化学工学

特バイオマスを原料とする化成品製造のためのサプライチェーン最適化技術

集外輪 健一郎
大型生産設備を構築するわけにはいかない。地域のバイオ1．はじめにマスを利用する生産システムは，地域の特性に合わせた小規模且つ地域分散型システムになるであろう。そのような日本各地で限界集落や耕作放棄地の問題が顕在化して久生産システムは通常の化学プロセスとは異なり，原料となしい。これは，少子化に加え，地方から大都市圏への人口るバイオマスの収集や輸送計画も併せて最適に設計されな流出が原因であると言える。地方では店舗の閉鎖や地域コければならない。

ミュニティの破壊といった課題が生まれ，一方で人口が集本稿では，まずバイオマスを起点に複数の変換工程を経中する都市部では都市型災害や感染症拡大のリスクが大きて化成品を生産するサプライチェーンの最適化におけるモくなっている。

デルの特徴について述べる。そして，そのようなサプライ人口を地方にも分散させるためには，地方に活発な産業チェーンの設計に活用できる最適化システムを紹介する。

を増やすことが重要である。産業によって地域を中心とす

2．バイオマスを原料とする物質生産シス
テム設計問題るモノやサービスの流れを生み出せば，それに係る仕事が生まれ，地方での生活を望む人が増えると期待できる。
地方でのモノづくりを考える時，バイオマスはその有力な原料である。現在の化学産業の主要な原料である化石資

前述した通り，地域のバイオマスを原料とする物質生産

源は二酸化炭素の放出に繋がるとして使用量の削減が叫ば

体制は，化石資源を利用した産業とは異なる特徴がいくつれている。化石資源はやがて枯渇していく資源であり，いもある。石油は 1 つの井戸から大量に採取できる流体であつまでも活用できるわけではない。一方で，バイオマスはる。一方，バイオマスは広く薄く存在する固体であるため再生可能な資源であるため，使用量をバイオマスの成長速収穫や，収集，輸送に比較的大きなコストが生じる。この度以下に抑えれば，枯渇する恐れがない。また，バイオマため，バイオマスを利用する際には，その集積場所，変換

スは成長の過程で空気中の二酸化炭素を固定するため，上工場の建設場所，輸送計画を最適化する必要がある。
バイオマスの種類によっては収穫できる時期が限定され手く活用すればカーボンネガティブな産業を構築できる可ている。生産システム設計の際には，年間を通した運転計能性もある。

画を考慮する必要がある。

バイオマスを原料として付加価値の高い化学物質を得るための反応技術の研究が，世界で活発に進められている。

バイオマスから化成品を得るための反応技術は多く開発

それらの反応技術を組み合わせれば，バイオマスから多様されている。このため，ある目的の物質を合成するルートな化学物質を製造できる反応ネットワークを構築できる。

が複数存在する場合があり，生産システム設計の際に最適しかし，化石資源を原料とする産業と同様に集中生産型のなルートを選択する必要がある。
このように，バイオマス由来の化成品を生産するプロセ

2023 年 6 月 2 日受理

第 87 巻Supply Chain Optimization Technology for the
Production of Chemical Products from Biomass
Ken-Ichiro SOTOWA（正会員）
1997 年 英国 Leeds 大学化学工学科博士課程修了（Ph.D.）
現 在 京都大学大学院工学研究科化学工学専攻 教授
連絡先；〒 615-8510 京都府京都市西京区京都大学桂E-mail sotowa@cheme.kyoto-u.ac.jp

第 9 号（2023）

スを設計する場合には，反応ルート，輸送ルート，工場建設場所，生産計画を同時に最適化する必要がある。このような問題の最適化にはスーパーストラクチャの考え方が活用できる 1）。スーパーストラクチャとは，ルートや配置を決定する問題において，可能性のある工場建設場所，輸送ルート，反応ルートの全てを含むネットワークを指す。
スーパーストラクチャ内の全ての輸送量や処理量を変数として（3）

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最適化計算をおこない，変数の値が 0 となった箇所を排除

表1

すると最適な輸送および反応ネットワーク，それに運用計

サプライチェーンの構成要素の分類

要素名画を得ることができる。

特最適化における指標としてはいくつか考えられるが，経済性を求める場合には費用と収入の差となる。指標を輸送量や処理量の線形関数で表現すると，物質収支が線形の式集であることから，最適化問題全体を線形計画問題として定式化できる。区分的線形関数などによって非線形性を考慮

説明表現できる要素

貯蔵要素

流入と流出の差によって物質物質の貯蔵を蓄積

変換要素

物質や用役を別の物質や用役 乾燥，チップ化，反応，へ変換
分離，包装

輸送要素

通過する物質の量から費用を 収穫，輸送，製品出荷，計算
廃棄物処理

用役要素

変換に対して，用役を供給ま 用役の融通，再利用，たは回収
余剰の売却

すると混合整数計画問題となる。これらの最適化問題は市販の強力なソルバーを使って解を求めることができる。
バイオマスを起点とするサプライチェーンでは，反応経輸送，乾燥，貯蔵，裁断（チップ化），各種反応，電力購入，路が多数存在するだけでなく物質の種類が多い。更にスー熱のカスケード利用，廃棄物処理，出荷をはじめとする多パーストラクチャによって考慮するべきルートが増え，バ様な要素が含まれる。多様な事例に対応できるシステムをイオマス収穫量の季節変動までをも考慮すると最適設計問開発するにはこれら全てのモデルを備えておく必要がある。

題に含まれる変数や式の数が千や万のオーダーになること最適化システムの開発に当たって，モデルの特徴についも珍しくない。幸いなことに現代のソルバーではそのようて考察したところ，表 1 に示すように全ての要素を貯蔵，な大規模な問題であっても解を容易に求められる。しか変換，輸送，用役の 4 種類の基本的な要素のいずれかで表し，ソルバーへの入力ファイルの作成は容易ではない。バ現できることに注目した。

イオマスに関するサプライチェーン最適化の研究では，問貯蔵要素は，基本的には 1 種類の物質の貯蔵庫を表現す

題に応じて入力ファイルを作成するのが主流である。繰りる。このモデルは，要素への流入量と流出量の差によって返し記号を使えたりするので多くの数式を 1 つずつ記述す物質が蓄積するという積分型の数式となる。これは単に物るわけではないが，それでも問題ファイルの構築に多くの質の蓄積だけでなく，植え付けや収穫によって農地や山林労力を必要とする。の未使用の面積が変化する様子も表現できる。

数十年に亘って運用するサプライチェーンの設計におい変換要素は，主として反応技術を表現し，そのモデルはて，最適条件を導出するのみでは危険である。原料や製品反応における反応物と生成物の両論関係を表す数式となっの価格などの変動要因を取り上げ，複数のシナリオに基づている。変換要素は反応物や生成物となる物質の貯蔵要素

くケーススタディを実施し，安全に操業できる条件を見出や後述する用役要素と接続される。変換要素で表現できるしておく必要がある。ケーススタディの中には，新しい反のは化学反応だけではない。乾燥や裁断といった操作も前

応技術が開発された場合を想定して新しい反応ルートを付後が別の物質であると捉えればこれで表現が可能である。

与したり，工業団地新設の効果を検討するために輸送経路反応物の量をその数ヶ月後の生成物の量と結びつける数式を増やして計算をおこなったりする場合が想定される。まを記述すると，バイオマスの成長や発酵といった比較的長た，採算が取れない場合に地域を広げて設計をやり直す場

い時間を要する変換も表すことができる。
輸送要素は，物質の輸送量に応じてコストが生じるとい合もある。
価格の変更は，パラメータの修正で対応が可能である

うモデルである。本システムにおいては，その始点と終点が，ルートの変更や工場建設候補地の追加，対象地域の拡の少なくとも一方に貯蔵要素を接続するルールとした。始張といった場合には問題を表す数式を大幅に書き換える必点に貯蔵要素がない場合には，その輸送要素は系への物質要がある。1 つの問題を記述するだけでも多くの労力を要の流入を表している。バイオマスの収穫や，バイオマス以するため，多様なケーススタディを実施するのは容易では外の原料物質の購入なども表現できる。終点に貯蔵要素がない。このため設計を支援する最適化システムの開発が望ないものは，系からの排出を表し，そのコストは廃棄物のまれている。

処理費用ということになる。製品の出荷も系からの排出であるが，その場合はマイナスのコストが生じるとして取り3．最適化システム開発扱う。
用役要素は，用役の購入，売却を表現するモデルである。

筆者は，バイオマス由来の化成品を製造するシステムにおけるサプライチェーンの最適化システムを開発した

また変換工程で余剰に発生する熱や電気を別の変換要素で。

再利用するといった様子を表現することも可能である。

2, 3）

サプライチェーンには，バイオマスの成長，収穫，集積，374

問題設定の見通しを良くするため，変換要素，貯蔵要素，（4）

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特集

図2
図1

最適な操業計画を表す画面の例

 発したサプライチェーン最適化システムのユーザーイン
開ターフェース

用役要素のまとまりをサイト，始点と終点が同じ輸送要素のまとまりをパスとして定義した。サイトは工業用地，パスは道路に相当する概念である。
表 1 の 4 種の要素の組み合わせで多様なサプライチェーンを表現できるとの考えに基づき，最適化システムを開発した。これはインターネット上のシステムであり，2020年 8 月に公開した。ユーザーは図 1 に示すようにウェブブ
ラウザ上の GUI で各要素を接続してスーパーストラクチャを構築する。数式で問題を記述するのに比べて作業が容易であるだけでなく，入力内容に誤りがないかを容易に確認できる。入力したデータはシステムのバックエンドである

図3

横手盆地のカントリーエレベータと工業団地の位置データベース上に整理される。最適化計算を実行する際にはそのデータから混合整数計画問題が自動生成され，最適解が計算される。最適化における評価関数は各種費用と装置コストの和から出荷額などを差し引いたもので，最適化計算によってこれが最小となる条件が得られる。得られた最適な輸送計画や変換要素の運転計画は図 2 に示すようにGUI 上で確認できる。

4．計算例
日本有数の穀倉地帯である秋田県横手盆地を想定した計算の例を示す 4）。活用できる反応技術は，5 段階の変換工程によってグルコースをはじめとする 6 種の化成品が得られるものとした。横手盆地に実在するカントリーエレベー
タと工業団地の位置は図 3 に示す通りである。原料のもみ殻は各カントリーエレベータから 600 トン／年が使用できるとし，工業団地でのもみ殻の処理量の上限を 4,000 トン

図4／年とした。横手盆地における考え得る全ての輸送経路から成るスーパーストラクチャをシステム上に表現した様子

横手市における輸送経路のスーパーストラクチャ（上）と工業団地内の処理ネットワーク（下）を図 4 に示す。原料や製品の価格，装置コスト，輸送コス慮していないが，最適化問題の変数は 6,413 個であり，制ト等のデータに妥当と考えられる値を設定し最適化計算を

約式は 6,124 個となった。計算の結果，工場の建設場所をおこなった。ここでは，バイオマス収穫量の季節変動を考

工業団地 4 と 6 とし，5 段階の変換の全てをおこなって 6 種

第 87 巻

第 9 号（2023）（5）

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特集の製品を製造するのが最適であるという結果が得られた。

製造するサプライチェーンの最適設計をおこなうために開最適条件の感度解析をおこなった。まず，もみ殻の価格発した。一方で，開発に当たってサプライチェーン内の要を変更したが最適な工場建設場所や運転計画に影響しない素を抽象化したことで，物質の変換と輸送を含む多様なことが示された。各カントリーエレベータから得られるもネットワークの最適化にも活用可能となっている。現在はみ殻の量の上限を変化させると最適な工場建設場所が変化

本システムをバイオマス由来の化成品生産システム設計にした。使用できるもみ殻の量が 400 トン／年以下の場合に活用すると共に，更なる展開の可能性について検討を進めは，工業団地 1 に集約する解が，800 トン／年では工業団ている。

地 4，6 に加えて工業団地 1 にも工場を建設する解が得られ現代社会においては物質のリサイクル利用や炭素の循環た。に代表されるように，社会における物質の流れを適切に制製品の価格を変更して同様の感度解析をおこなった。製御して，環境へのインパクトを抑制できるシステムの構築品の 1 つとして想定したナノセルロースの価格を変化させが求められている。このような循環システムも物質の変換たところ，200 円 /kg 以下では，ナノセルロースを製造すと貯蔵，輸送からなるネットワークと捉えることができるる反応はおこなわず，更に工場は工業団地を 1 のみに集約ので，その設計に本システムが活用できると期待される。

する方が有利となった。ナノセルロースは 6 種の製品の中更に前述したように，本システムの変換要素は植物の成で最も出荷額が大きいため，価格の変動が最適な生産戦略長を表現できる。この特徴を利用すると長期に亘る農地やに影響を与えたと考えられる。

森林の利用計画の設計にも活用できると考えられる。

同様の化成品生産システムを横手盆地内の横手市だけに6．おわりに構築する場合についての計算もおこなった。もみ殻は横手市内の 5 つのカントリーエレベータから得られるとした。
工場建設場所としては横手市内の 2 つの工業団地を候補と地域に生産システムを実装する際には，地域の特性に合した。横手盆地の場合と同様に輸送経路のスーパーストラわせてそれぞれに最適なシステムを明らかにする必要があクチャを構築し，各工業団地内に処理の流れを入力して最る。その際，想定し得る変動要因が経済性に及ぼす影響を適化計算をおこなった。工場の最適な建設場所を特定する検討するために多様なケーススタディの実施が求められことができ，サプライチェーンの規模の縮小に伴って，利る。本稿で紹介した最適化システムは迅速に問題を構築で益が縮小してしまう様子も確認できた。

きるため，短時間で多くのケーススタディを実施することが可能である。

計算の一例を紹介したが，使用者が操作法を理解し，問題構築に必要なデータが全て明らかになっていれば，横手

なお，本システムの開発に当たっては，内閣府戦略的イ盆地を対象とした大規模な最適化問題であっても 1 〜 2 時「スマートバイオ産業・ノベーション創造プログラム（SIP）間で構築できる。GUI 上でのパラメータやネットワークの（管理法人：農研機構生研支援センター）の支援を農業基盤技術」

構造を変更することは容易であり，多くのケーススタディ受けた。ここに記して感謝する次第である。

を実施できる。
参考文献
1）Alcántara-Avila, J. R.：J. Chem. Eng. Japan, 56（1）, 2188112（2023）, https://doi.org/10.1080/00219592.2023.2188112
2）外輪健一郎：第 63 回自動制御連合講演会要旨集 , 2D3-5（2020）
3）Sotowa, K.-I.：Comput. Aided Chem. Eng., 49, 577-582（2022）
4）木下真：京都大学卒業論文 2023 年 3 月

5．最適化システムの応用可能性
本システムは，バイオマスを原料として多数の化成品を376（6）

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