令和元年度

中国地域における AI・IoT 活用可能性調査
報告書
令和 2 年 3 月

中国経済産業局

第3章

環境ビジネスにおける AI・IoT の導入ガイド

3－1． 環境分野における AI・IoT 導入のユースケース
AI・IoT を使った環境分野での先行事例を紹介しますが、すでに導入済の事例について、会社の規模と開発方式を元に分けると、以下のようになります。中小・中堅企業では、ソフトウェア開発を行っている企業では自社独自での開発ができていますが、環境企業ではパートナー企業を見つけて共同開発で進められています。社内で IT 人材を確保している企業でも、AI の導入には共同開発となることが多くなっています。
大企業では、自社独自開発が中心となっています。しかし、発電所のような重大な監視を必要とするところでは、自社単独ではなく、メーカーとの共同開発となっています。

図表 3－1－1

中小企業

導入済企業の規模別・開発形態別一覧

自社独自開発

他社と共同開発⚫

ピリカ【AI・画像認識】⚫

グルーヴノーツ【AI・機会最適化】

三光【非 AI・画像処理】

ダイオーエンジニアリング【AI・画像認識】

リョーシン【AI・画像認識】



御池鐵工所【AI・画像認識】

トライシクル【AI・画像認識】



白井グループ【AI・配車最適化】

アースクリエイティブ【IoT・遠隔
監視】

中堅企業

⚫

YE DIGITAL【IoT・カメラ監視】

中外テクノス【IoT・環境モニタリ



荏原環境プラント【AI・画像認識】

中国電力【AI・故障予兆監視】

ング】
大企業

⚫

東芝エネルギーシステムズ【AI・予測】⚫

⽇立製作所【AI・予兆検出】⚫

三菱重工業【AI・最適化】

太平洋セメント【IoT・コンクリー
ト診断】



宇部興産【IoT・故障予知】

注：○は環境企業、●は AI の開発を行っている企業

－22－

（1）

AI を使った画像認識①

選別用ロボットi） 国内 IT 企業との共同開発（ダイオーエンジニアリング株式会社（愛媛県四国中央市））
業種

対応する課題

技術の由来⚫ プラントエンジニアリ
ング会社⚫ 工場保全・施工管理⚫ 環境リサイクル設備の開発・設計・施工⚫ 従来選別機の認識率向上⚫ AI の導入による他社との差別化の必要性⚫ 自社でオープンソースを使ったプロトタイプ
デモ AI を開発
⚫ デモ AI を持ってパート
ナーを探し、共同開発

 自社の技術者が自作の AI でのデモを行い、経営層に AI 導入を決断させる
ダイオーエンジニアリング株式会社は、1972 年、大王製紙（四国中央市）の電気計装部門が独立して設立された会社。当初は大王製紙のプラントの運用を手掛けていましたが、大王製紙グループ以外への排水処理設備やリサイクル装置の販売や、廃棄物固形燃料（RPF）製造と、幅広い環境関連設備の設計・製作・施工・販売を手がけるようになりました。2005 年に、大王製紙
でのボイラー燃料製造のため、使用済みプラスチック片から塩化ビニールを除く機械を製作したことから、本格的に選別装置の開発に乗り出しました。
2016 年頃、同社の経営層と ICT ソリューション部がそれぞれに AI に注目・検討を始めました。大王グループ全体で AI に取り組んでいかないと他社に負けてしまうのではという危機意識があるものの、AI が実際に使えるものかは不明でした。ICT ソリューション部の一開発者の熱意で「泥臭いものでもよいので、実際に自分で作ってみて動かしてみる」ことになり、提案した開発者が Linux 上で機械学習の入門データセット MNIST を使った画像認識 AI をつくりました。
手書き文字のサンプル画像を AI に学習させ、画像認識・識別ができることを経営層等にプレゼンして、画像認識で選別を行なっている同社製品に AI を導入すれば画像認識率が高まり、選別
精度が高まる可能性を示し、社内における AI 開発への合意形成に活用しました。

 AI を導入することで従来識別できなかった汚れ付き破砕片等の識別が可能に
同社のエアロソータ CS-AI は、廃家電・廃自動車等を破砕したミックス廃棄物から、画像認
識で銅・アルミを色形で選別して、エアー噴射で有価物を回収します。他の破砕片と近接している領域は噴射対象から外すことによって、他の金属が混じって選別されることを防ぐ設定によって、高純度選別を実現します。AI 導入のメリットは、銅・アルミ・真鍮という顧客ニーズの高い識別を確実に行なうことで、非 AI の従来機が苦手としていた、使用済みの（汚れた）プラ
スチックとアルミ片の選別や、被覆付き銅線の選別等が AI の機械学習により識別できるようになったことです。

－23－

図表 3－1－2

図表 3－1－3

エアロソータ本体（組立中・左）とコンピュータ部分

粉砕され粉々になった素材（左）を銅・アルミ・基盤等の素材別に選別する（右） 素材ごとに約 1,000 枚のサンプル画像を使ってディープラーニング
AI を使ったディープラーニングによって、設定のための費用・時間が大幅に削減されたことも、メリットの一つです。従来機では選別精度を上げるため、顧客のもとに技術員を派遣し、サンプルの確認や数百個に及ぶパラメータ設定の変更・微調整等を行なっていました。社内にこの作業を実施できる専門家は 2 名で、1 件ごとの調整には時間がかかることが、精度向上のネックになっていました。一方、AI 搭載機では、顧客側でタッチパネル画面に従いながら、パラメー
タ設定作業を行えるようになり、複雑な設定作業が不要になりました。これによってコスト削減
効果、人手不足への対応効果は大きいものになります。
AI を使っても従来機と同じ選別速度を実現するため、銅・アルミ・真鍮・木材等の素材別に画像（学習データ）を準備し、それぞれ約 1,000 枚読み込み、素材分別に最適なパラメータを学習しています。なお、過学習は逆効果になるため、学習データの流し過ぎは避けています。
エアロソータにハードディスクを置いており、スタンドアローンで学習・動作をさせて、クラウドは使用していません。

－24－

 オープンソースのライブラリやプラットフォームを活用したデモ AI をもって開発パートナーを探す
経営層へのデモで使用した AI は、カリフォルニア大バークレー校が作成したオープンソースのディープラーニングライブラリである「Caffe」を使って作成しました。オープンソースのライブラリやプラットフォームを活用するのは定石であり、どれを選ぶかが決め手になります。
Caffe は画像認識に特化しており、高速動作、GPU 対応、洗練されたアーキテクチャ／ソース
コード、開発コミュニティが活発等の特徴があります。選別機に導入するためには、物体検出ア
ルゴリズムが必要で、Caffe では SSD（Single Shot MultiBox Detector）、YOLO(You Only Look
Once)や R-CNN (Regions with CNN features)等が使えることも決め手となっています。（国内では Preferred Networks 製のライブラリである「Chainer」も人気ですが、プログラム言語がPython で処理速度に難があることがネックとなったそうです。）
エアロソータに搭載する AI を開発する IT 企業（パートナー）は、従来の取引先には対応できるところがなく、プロトタイプデモの AI とエアロソータを見せながら「ここまでできているので、一緒にやりませんか」というアプローチで探していきました。
「AI をやりたい」だけでなくミッションが明確で紆余曲折がなかったことが、後の開発の成功にもつながったと、同社では振り返っています。パートナー企業からも、後に「やりたいことが明確だった」との言を得ています。それでも、パートナーとの連携による開発には約 1 年間かかりました。
同社では、AI 開発においては、社内の IT 部門と外部の IT 企業の協業体制が不可欠で、社内人材として、外部 IT 企業と説明・交渉等ができるような人材育成を目指しています。よいパー
トナー企業と連携できても、対等に話ができる人材が社内にいないと、こちらの要求が伝わらな
く、先方の言い分も伝わらないので、システム構築ができないと危惧しているためです。同社では、社内のプログラマでない管理職もなんとか AI を使えるようになり、さらに社内のプログラ
マとパートナーとが組んで、プロジェクトに取り組むようにしています。

 AI 導入には、経営層の決断と実働部隊が動ける環境整備が必要
同社では、これまでの取り組みを振り返って、「AI は何でもできる」という考えと「AI には懐疑的」という考えに分かれがちな経営陣に対して、AI が現実に使えるものだということを、デモを通じて正しく認識してもらえたことが大きかったと考えています。その上で、AI が万能だ
ろうとトップが判断して導入を指示しても、実働部隊が動ける環境を作らないとうまくいかな
いとも考えています。
経営陣の説得には、AI 導入の投資がマイナスにならず、回収できることを示せると一定の理解を得やすいです。IT 企業には、自社のデータ整理の現状と何を実現したいかを明らかにして、交渉に臨むことが必要。顧客には、AI に対する意識・評価はまだ低い状態もあり、説明する際のハードルは高いものの、今後 AI を導入していかないと、選別精度も上がらなく、人手不足問
題にも直面すると想定されるため、将来 AI 導入が必須となっていくと同社では見ています。
所在地

愛媛県四国中央市村松町 930-2

創業年

1972 年 7 月

資本金6,000 万円

従業者数

576 名

－25－

ii） ベンチャー企業と共同開発（株式会社リョーシン（富山県富山市））
業種
⚫ 製造業

対応する課題

技術の由来⚫ 廃棄物処理事業者の人⚫ 米国 AI ベンチャー企⚫ リサイクルプラントメーカー

手不足対応ニーズに応

業と提携

える

 社長自ら情報収集、交渉を行なって米国ベンチャー企業と提携
株式会社リョーシンは、ごみ選別ラインで使用される選別機・破砕機等を開発・製造するリサ
イクルプラントメーカー。廃棄物処理事業者の人手不足対応ニーズに応えるべく、AI を使った選別機をラインナップに入れることを社長が決断しました。社長自ら情報収集を行って、必要な機能を有しているのが米国のＡＭＰロボティクス社であることが判明し、交渉を行い提携にこぎ着けました。リョーシンでは、米国のＡＭＰロボティクス社と提携して、AMP 社が開発した
AI 搭載型ごみ選別機を⽇本で生産、販売と、共同開発を行うことになりました。

 米国ベンチャー企業が AI をリョーシンがピックアップを分担して共同開発
AMP 社の製品は、フロリダにあるリサイクル工場などに実際に設置されており、さまざまな色、質感、形状、大きさ、パターンを認識して、吸引式のグリッパーを使って 1 分間に 70～80個のごみを選別することができるとされています。リョーシンでは、この選別機をもとに、5kgまでの軽量物のピックアップ用に AIMusashi を開発しました。ライン幅を広くとることができる場合はタンデムで構成することも可能です。さらに、15kg までの重量物をグリップしてピックアップする AIBenkei の開発を進めており、AMP 社が AI を担当し、リョーシンがグリップするロボットなどの装置を担当しています。

図表 3－1－4

AI による廃棄物の識別－26－

重量物をグリップしてピックアップする

エアーの吸引式で軽量物をピックアップす

AIBenkei

る AIMusashi

所在地

富山県富山市婦中町地角 600-1

創業年

2001 年 12 月

資本5,000 万円

従業者数

37 名

iii） ロボットメーカーと共同開発（株式会社御池鐵工所（広島県福山市））
業種対応する課題

技術の由来

⚫ 製造業
⚫ リサイクルプラントメーカー⚫ 業務の精度・品質の向上⚫ 従業員の負担・手間の削減⚫ 労働安全性の向上⚫ コストの削減⚫ ロボットのアーム部分を開発しているメーカ
ーの AI をベースに学習株式会社御池鐵工所は、一般廃棄物、建設系混合廃棄物をはじめとした産業廃棄物等、多種多様に亘る廃棄物処理プラント構成における破砕・粉砕・選別・成形・造粒・冷却・乾燥などの全ての環境関連機器を設計・開発・製造するリサイクルプラントメーカー。ユーザーとなる廃棄物処理事業者での人手不足への対応、高精度選別・24 時間選別等の実現をめざして、AI を使ったロボットを用いた建設系混合廃棄物の選別設備装置の開発、製造に取り組んでいます。

 AI による画像認識で捉えきれない部分を波長識別センサーと組み合わせることで認識率向上
同社では、廃棄物選別ラインで使う破砕機や傾斜式選別機（振動と風力を使って選別）などを使用する自動選別ラインを提供しています。これまでの機器でも有価物の選別は概ね出来ていますが、選別漏れがあるので、リサイクル工場では最終的に人手で選別を行っていました。リサイクル工場の人手不足への対応、高精度選別・安全な作業環境の確保、24 時間選別の実現等のニーズに応えるため、
この最終的な選別工程も自動化する AI を使った選別機を開発しています。

－27－

AI は社内に担当チームを立上げ、担当メンバーを配置して、実機を用いて社内で深層学習を進めています。当初は画像認識技術を使って、形状からごみの種類を判別していましたが、形状だけでは選別で誤りが発生することがわかりました。そのため、近赤外線センサーで反射波長をもとにした素材判別と組み合わせることで、認識率を上げるようにしています。
作業に慣れた人員が選別を行った方が正確で早いとはいえ、十分に危険な作業なので人手不足の懸念や、工場を 24 時間操業させて処理量を増やしたいという要望から、自動選別機への需要はあるとのことです。
図表 3－1－5②

御池鐵工所 AI ロボット選別機ロボセンエースのシステム構造と外観

所在地

広島県福山市神辺町川南 396-2

創業年

1953 年 8 月

資本金9,497.4 万円

従業者数

147 名

会社設立 1969 年 5 月

ピット用クレーン自動化i） ベンチャー企業と共同開発（荏原環境プラント株式会社（東京都大田区））
業種

導入に至る課題

技術の由来⚫ エンジニアリングメーカー⚫ 廃棄物処理事業⚫ 熟練クレーンマンの確保、ノウハウの継承⚫ 熟練者レベルでの技量
均質化⚫ ベンチャー企業と共同
開発⚫ 社内熟練クレーンマンの作業を AI でデジタル化

 熟練クレーンマンのノウハウを AI に学習荏原環境プラント株式会社は、荏原グループのエンジニアリングメーカーです。廃棄物処理施
設の設計・施工とともに、施設運営も行っています。同社では、長年培ったごみ焼却施設運営の－28－

ノウハウと課題意識をもとに、最先端の画像解析ディープラーニングの知見を持つベンチャー
企業の株式会社 Ridge-i と共同で開発した AI を、一般廃棄物焼却施設のごみピット用クレーンに搭載することで、ベテラン運転員を代替するレベルでのクレーン自動化を実現しました。
ディープラーニングを使って、ごみピット内のごみの種類や、ごみ袋の破れ具合まで AI で識別し、それをもとにピット内のごみの性状を均一化する「撹拌」操作や、そのまま投入すると焼却炉の安定運転に悪影響のあるごみの「退避」操作などのクレーン動作を最適化することで、クレーンで炉に投入するごみを、熟練クレーンマンと同等のレベルで安定化することが可能となりました。
図表 3－1－6

AI 自動クレーンの概要

 AI 開発をベンチャーとの共同で行うことで、短期間で最新技術を効率的に実装
この事例では、同社が有するごみ焼却施設の運転ノウハウと、Ridge-i が有する最新の画像解析技術を融合させることにより、短期間で実用に足る精度を有する AI の開発が効率的に行われました。開発した AI の効果検証のため、同社が運営委託を受けている船橋市北部清掃工場にて
約 1 年の実証実験が行われました。その結果、クレーンの自動運転率（クレーンマンの目による監視を必要としないクレーン運転の割合）は、従来の 16%から 89%へと大幅に向上することが確認されました。

 導入効果は効率的な運転の実現だけでなく人員の有効活用にも及ぶ
この結果を受けて、船橋市北部清掃工場では、本 AI を搭載した自動クレーンシステムの実運用を開始しました。本システムの運用により、燃焼の安定化による燃料コスト削減等の効果に加えて、熟練クレーンマンの操作技術をベースにした AI を構築したことで、工場のクレーン操作
技術の底上げ・安定化が図られています。また、クレーンの監視業務に割く時間が少なくなり、その時間に他の業務を行うなど人員の有効活用が可能となったことから、施設全体としても効率よく仕事ができるようになりました。

 課題
同社では、経営トップからの後押しもあり、本 AI の開発および導入に積極的に取り組むことで、成果を出すことができました。
同社ではベンチャー企業と共同開発とすることにより短期間で AI クレーンシステムの実用化に成功しましたが、今後の他の施設向けの AI クレーンシステムの製造・販売を円滑に進めるべ－29－く、AI 開発に係るスキルやノウハウの習得を進めるとともに、技術スタッフの増員についても検討するとしています。
焼却施設の運転の自動化や効率化については、業界各社ですでに取組んでいる複数施設の遠隔集中監視という方向性もあります。同社では、将来的には AI クレーンシステムや自動燃焼制御装置のさらなる高度化を進め、それらと既に運用している遠隔管理システムとを組み合わせ
た 24 時間操業の自動運転を目指すとしています。
開発に必要な資金確保という視点では、同社では早期の実装が必要な技術については、スピーディに開発を進めるため、補助金を頼った開発をしないという方向性を持っています。
所在地

東京都大田区羽田旭町 11－1

創業年

1912 年

資本金

58 億 1200 万円

従業者数

2,027 名（2018 年 12 月 31 ⽇現在）

会社設立 2006 年 3 月ii） 非 AI の画像処理による検討（三光株式会社（鳥取県境港市））
業種

導入に至る課題

技術の由来⚫ 産業廃棄物収集運搬⚫ リサイクル⚫ 木質バイオマス発電⚫ 労働安全性の向上⚫ 業務精度・品質向上⚫ 従業員の負担・手間の削減⚫ コストの削減⚫ AI を使わない従来の画像処理技術⚫ 短期間での導入を目指す コストに見合った自動化を目指す
三光株式会社は、鳥取県境港市にある総合廃棄物処理事業者。同社の事業範囲は産業廃棄物処理、リサイクル、RPF、等幅広く、広い専門技術と高い事務処理能力が求められており、OCR を活用したマニフェスト管理、全国に広がる産業廃棄物の物流の合理化、ピットクレーンの自動化
での焼却プロセスの合理化を進める方向で取り組んでいます。
同社が現在開発に取り組んでいるのは、「高い山となっている箇所から優先的に炉に自動投入する」というロジックでクレーンを自動化することです。ピット内の山の高さを判断する技術
は、AI ではなくて、従来の画像処理技術を使っています。
AI を使ってごみ種類を分ければ、より効率よく燃焼させるということも可能になりますがコ
ストも上がります。同社が優先させているのは燃焼効率の向上ではなく、ピット内を平らにする
ことでの自動化で、それならば、AI を導入しなくても十分実現可能と考えています。これによって、結果的にシステムの低コスト化につながっています。

 新技術を共同開発するより既存技術を使って短期での導入を図る
同社社長はアイデア豊富で現状を改革しようという意欲が高く、その意向が反映された同社には環境問題への高い意欲・関心や働き方に共鳴して入社してくる人材が少なからずいます。そ－30－

のような高い意欲を持つ人材を活用しながら、AI・IoT の活用にも前向きです。しかし、従来にない新技術を大学と共同研究でじっくり開発して、それを導入して課題を解決していくよりも、
同社が中心となってオープンイノベーション的に既存技術を使った製品やシステムを活用しながら課題解決・現状打破を図る方向で取り組んでいます。

③

所在地

鳥取県境港市昭和町 5-17

創業年

1972 年 9 月

資本金3000 万円 （持株会社）

従業者数

420 名（グループ全体）

環境測定（株式会社ピリカ（東京都渋谷区））
業種

導入に至る課題

技術の由来⚫ IT 企業⚫ ごみ拾い SNS ピリカの開発・運営⚫ ポイ捨て調査サービス
タカノメの開発・運営⚫

⚫ 業務の精度・品質の向上（定量測定メソッドの導入）⚫ 新製品・サービスの創出⚫ オープンソースを使って社内で構築⚫ 開発費用確保はクラウドファンディングを活用 ポイ捨ての定量測定する方法がなかったので作ったシステム
株式会社ピリカは、京都大学大学院の研究室から生まれたベンチャー企業で、科学技術の力であらゆる環境問題を克服することを目指して事業に取り組んでいます。同社は、ごみ拾いの活動
を SNS でシェアするアプリ”ピリカ”を開発し、世界中で拾われているポイ捨てごみの数を可視化することに成功しました。一方、どこにどれぐらいのごみが落ちているか？測定する方法や基準がないため、ごみ拾い活動やポイ捨て防止施策の場所選定や予算策定、効果測定が難しいという課題に気づき、そのための統一した方法・基準・データづくりができるツールとして、ポイ捨て分析アプリ”タカノメ”を開発しました。

 スマートフォンとアプリで広範囲・同一精度・低価格のシステムを
図表 3－1－7

開発
市役所等の環境関連部署が大規模な予算を組まなくても、調査が実施されるようにすることが必要と考えたため、”タカノメ”では特殊なトレーニングや専用デバイスを用意することな
く、歩道にポイ捨てされたタバコや、ペットボトルなどの種類
や量を測定できるように、スマートフォンのカメラと AI を使った画像処理を使うことにしました。
調査参加者が持つスマートフォンには十分な解像度のカメ
ラと GPS がついているので、アプリを用意すれば、広範囲・－31－

タカノメ画面同一精度・低価格を実現できる調査デバイスになります。スマートフォンで撮った動画を元に、AI の画像認識を使ってごみの解析を行っています。最終的には、AI が出したデータを人が判断して、調査レポートになります。調査結果を地図上にマッピングしてヒートマップを作成すれば、ポイ捨ての深刻な場所が見える化されます。自治体は、まちの美化活動等における施策検討と予算化、関連企業への協力要請、実施した施策・活動の効果検証・改善案の検討等に、その結果を使うことができます。
また、実施した調査結果の一部はオープンデータとして提供し、大学等関係者による研究での利活用が図られるようにしています。
図表 3－1－8 調査の流れ①調査計画の立案②スマホアプリで路上撮影③動画をコンピュータで解析⑤ヒートマップや報告書の作成④目視で品質チェック

 AI と周辺ソフトウェアを自社で開発、数千時間の学習と継続的な学習と人の目で品質確保
タカノメの AI 含めた基本システムは、様々な手法の試行錯誤を通じて社員が構築したもので、
AI による画像認識部分は、オープンソースのプログラムを活用しながらつくりあげました。開発した AI にごみデータを学習させるために、社員・アルバイトが画像の中からごみを読み取り、種類を判別した上で、その結果を AI に学習させる作業を 6～8 か月程度続け、総学習時間は数千時間に達しました。ソフトウェアのアップデートは、その後も継続的・定期的に（当初は継続的に、近年では 1 年に 1 回程度の頻度で）実施しています。AI の開発費用は、クラウドファン
ディングを活用して確保されました。
調査品質の維持向上に向けては、AI の精度向上等システムだけに頼るのではなく、人間が関与する箇所の向上も合わせて行われています。データ収集方法の標準化（調査キットの提供、動画撮影方法のマニュアル化）、画像データを複数回撮影した平均値の採用、人間の目視による納品時チェック等が実施されています。
また、ごみの種類・数を認識・計測する AI システムに加え、作業用ソフトウェア、表示用（ビジュアライズ）ソフトウェアも自社で開発しています。AI システムにもまして、使い勝手を高－32－

めるこれらのソフトウェアがタカノメの競争優位を支えています。

 調査は少額、営業展開が課題
ポイ捨てごみ問題を解決するためには、多くの自治体にピリカとタカノメを使った調査を実施していただく必要があると同社では考えています。自分たちが自治体のマインドや受発注におけるルール・仕組みをよく理解したうえで、前例がない新規サービスでも導入しやすいような環境整備が必要だと同社では考えています。同社では、株式会社と一般社団法人の両方の法人登記を行い、非営利法人への発注をしたいと考えるケースでの受け皿も確保しています。しかし、ベンチャー企業でまだ組織が小さいため、全国的な営業活動、地方から来訪希望での問い合わせに対応が難しいことが、課題となっています。調査費は数十万円台であることが多く、もし代理店に営業してもらっても手数料は少額となるので、このような営業モデルは使えません。同社では、移動時間やコスト低減のためにオンライン会議を用いた営業活動を使いたいと考えていますが、こうしたツールの普及状況にはバラつきがあるのが現状です。今後、リモートワークの浸透等に伴いオンライン会議が普及することに期待しています。

 次はマイクロプラスチックの定量把握
プラスチックの海洋流出問題が重視される中、発生源となる河川周辺で清掃活動が行われています。同社では、ここでもプラスチックごみの定量化の「ものさし」が必要となると考えています。そこで、ドローンを使った空撮動画でごみの量を解析する方法や、マイクロプラスチックが浮遊している可能性のある水を採水する調査装置を使って調査・分析する方法を開発し、新しい領域を開拓しています。

④

所在地

東京都渋谷区恵比寿 1-7-2

エビスオークビル 2, 41 号室

創業年

2011 年 11 月（株式会社設立） 2018 年 4 月（一般社団法人設立）

資本金2,009.98 万円

従業者数

29 名

価格判定（トライシクル株式会社（東京都大田区））
業種

導入に至る課題

技術の由来⚫ IT 企業⚫ 産業廃棄物処理事業者
東港金属のグループ会
社の一つ⚫ ネットを使った新製品・サービスの創出⚫ 資源リサイクルと廃棄物処理を効率化、最適化⚫ 社長が環境業界と IT業界の両方の知見有⚫ 開発担当 IT ベンダーのエンジニアが使いや
すい AI を選択

 BtoB で不要品をマッチングさせる ReSACO
トライシクル株式会社は、金属・プラスチック・産業廃棄物の収集・リサイクルを行っている
東港金属株式会社のグループ会社で、インターネットを使ったサーキュラー・エコノミー事業のために作った会社。

－33－

同社が開発した ReSACO（リサコ）は、産業廃棄物の削減を目指し、事務所で使うオフィス家
具から変電盤や産業機械など幅広い不用品の再流通を図るプラットフォームです。従来、企業が排出する不要品は法律に則って産業廃棄物として処理することが主流ですが、リサイクル業者に買い取ってもらうこともできます。しかし、リサイクルしようとしても、適切な事業者や適正価格などの情報が少なく、予想以上に費用や時間がかかることからあまり利用されていませんでした。オフィス家具、店舗用品、工場備品等の中古品市場は設備投資額の 1～2％程度でまだ成長の余地が大きいと、同社は見ています。
ReSACO はスマホアプリで、売手企業は不用品の写真を ReSACO で撮影すると、AI を使った画像認識で、その不要品の売り方（フリマ、他社オークション、即買取、廃棄物処理）との相場
価格がアプリに表示されます。売手の企業は、それぞれの事情にあった販売方法を選べること
で、資源リサイクルと廃棄物処理を効率化、最適化しようとしています。買手企業はトライシク
ルに代金を支払い、同社が ReSACO の手数料として売却価格の 12%を引いた金額が売手企業に渡る仕組みです。
図表 3－1－9 ReSACO の仕組み

 環境ビジネスと IT の両方の知見を持つ社長の下で開発
静脈物流や B to B の場合は、商品形態が多様、物流が適宜、商品が大きい等の特長があり、現場感（現場作業指示等）が重要となるため、IT ベンダーにおまかせでの開発は難しく、同社と IT ベンダーが両輪となって取り組む必要がありました。同社社長は、以前 IT インフラ企業に勤めていた経験があり、環境業界と IT 業界の両方に知見がある経営者です。
社長自身が ReSACOのビジネスモデルを考え、AI 実装のハンズオンセミナーに参加して知識を身につけ、仕様を決定しています。
さらに中古品リユース事業としての具体化には、オフィス家具メーカーでリユースの仕組みを構築した経験を持つ人材を招き、東港金属グループに不足していた部分を補いながら進めて－34－

いきました。

 AI での価格予測の精度よりも、集客につながる使い勝手を重視
ReSACO の AI は IBM の Watson を使っていますが、これは開発当時 Watson の画像認識性能が高かったことと、IT ベンダーのエンジニアが Watson に慣れていて使いやすいツールだったことが理由です。
価格予測に関しては、市場データを収集し、ある係数を乗じて、価格予測をしています。AI の学習は随時行っていますが、価格予測の精度を追求するよりも、自動化して手軽に安価で予測値を得ることに重点を置いた設計になっています。価格決定に効く要素はディープラーニングで見つけることができるものの、必要な学習データを揃えてセットすることの方が難しいといいます。

 AI 導入は失敗から学ぶ姿勢で取り組むことが重要。
開発プロジェクトの成功に向けては、失敗プロセスをいかに踏んできたが重要だと、同社社長
は考えています。失敗の原因を知り、失敗プロジェクトの中から“気づく”ことが重要である（例：
機器の監視に使うつもりでつくってみたが失敗した AI も、作業員のシフト配置の最適化といった別用途に使えることがある等）ということです。

 現実の利用実態に合わせて方向修正を図りつつ、さらにリメイク・アップサイクルへの拡大を目指す
プラットフォームアプリ実現以降の最大の課題は、売手・買手のマルチサイドプラットフォー
ム事業を軌道に乗せるため、集客をどうするかの克服になっています。当初は低コストを求める
中小企業が主たるユーザー層として考えていましたが、ReSACO をリリースしてみると、SDGsへの取組を進める大企業や、医療機器の廃棄に苦心する大病院から「社内・グループ会社間のみのクローズド環境で使いたい」という引き合いが多くありました。中小企業の利用が進まない理由として同社では、リサイクル・リユースで予想外のトラブルが起きるかもしれないリスクを嫌っているからと分析しています。
そこで、同社では顧客戦略の修正を図

図表 3－1－10っています。もっと使いやすくするため

トライシクルの考える

サーキュラー・エコノミーには、AI が商品を判別して売り方の選択
肢と予測価格を提示している現在の仕組みからさらに発展させて、どの売り方だとより成約につながりやすいか等まで提示できるようにしていく考えです。
さらに、将来的には職人やアーティストのマッチングも行い、商品をそのまま流通させるのではなく、リメイクやアップ
サイクルにまで手を拡げることを見込んでいます。
ReSACO を使って、サーキュラー・エ
コノミーを実現させて行くには、企業の意識の変革が必要になるだろうと予想－35－

しています。
所在地

東京都品川区南大井 6 丁目 17 番 17 号

創業年

2018 年 5 月 （東港金属(株) 創業 1902 年 会社設立 1947 年）

資本金1000 万円

従業者数

５名

（2）

AI による最適化問題の解決①

配車最適化（白井グループ株式会社（東京都足立区））
業種

導入に至る課題

技術の由来⚫ 廃棄物収集運搬事業者⚫ 一般廃棄物、産業廃棄物の両方を扱う⚫ CO2 削減
⚫ 配車業務の効率化⚫ 静脈産業の経済性の向上⚫ 動脈物流のサービスを
カスタマイズ 廃棄物処理の経済性をあげるためコストの約半分を占める物流の合理化に取り組む
白井グループ株式会社は、一般廃棄物収集と産業廃棄物収集運搬の両方の事業を行っている
東京都内では数少ない企業の一つです。同社では、燃料化を含めた実行可能な再生資源の利用が進むには廃棄物処理の経済性を高めることが必要で、そのための同社のアクションとしては新
しい処理技術を大学等と研究開発するよりも、処理コストの約半分を占める物流の部分の圧縮を図ることが有効と考えました。経済性が向上することは、会社経営にとっても利益確保が見込
まれるということでもあり、同社では IT を使った合理化を進め、その一つとして AI を使った配車システムの導入を図ることとしました。アメリカのごみ収集の動向を勉強したり、一般廃棄物の効率的な収集運搬の実態から、事業系もより効率よくしていく必要を感じていたことも、背景にあったといいます。
同社は約 2,000 カ所の事業場を 30 数台のトラックで回収していますが、それぞれの回収品目や曜⽇が異なるため配車業務は非常に複雑です。そのための配車ルートをまず AI が算出し、配車担当が必要な修正を加えて、最終的なルートが決められています。AI を使って最適なルートを設定することで、約 10％のコスト削減が可能になりました。コスト削減分は、値上げ傾向にある収集運搬料金を据え置くことで還元しています。

 動脈系の AI 配車システムを静脈系にカスタマイズして利用
同社が使っている配車支援 AI は、
もともとは動脈系の配車支援としてつくられていたものを、
カスタマイズして使用しています。事業用の動脈系物流の大半は決まった品物を決まった時間に届けるので、配送ルートの最適化だけで済みます。しかし静脈系の物流では、定期的な回収もありますがスポットでの回収依頼もありますし、あらゆる種類の廃棄物を中間処理場まで運ぶ必要があり、種類によっては必要なトラックが変わる場合もあります。これらの条件も含めて最－36－

適化を図る必要があることから、動脈系のものをそのまま使えるわけではなく、2～3 年かけてカスタマイズを続けてきました。
AI はクラウドのサービスを利用しており、顧客の事務所所在地、1 回あたりの排出量、収集す
る曜⽇、頻度等のデータと、トラック台数、それぞれのトラックの積載量に関するデータを元にして、遺伝的アルゴリズムで学習したモデルからトラックのルート、走行距離と時間が計算されます。AI の計算した結果をもとにしながら、最終的には人が配車ルートを作成しなければならないのは、AI の最適ルートの計算には、ドライバーの従来のルートでの“慣れ”や“顧客との関係”を含めて計算していないので、そのまま運用するとうまくいかないこともあるためです。また、ドライバーに配慮して、頻繁に AI で配車とルートを計算しているわけでなく、必要なときに行っています。AI による完全自動化ではなく、AI の計算結果を基に人が総合的に判断して、現実的な運用を行っています。
図表 3－1－11

AI 配車のイメージと効果出典：「平成 29 年度 東京都環境局 「持続可能な資源利用」に向けたモデル事業

Web 活用及び処理業者連携の促進による事業系廃棄物処理の効率化事業報告書」平成 30 年
2月

エコスタッフ・ジャパン株式会社

 複数社での収運の最適化
東京都心部では数多くの店舗・事業所があり、それぞれ個別にごみ収集運搬事業者と契約しているので、1 つのエリアに複数の収集運搬事業者のトラックが入ってきて、非効率的な状況になっています。複数の収集運搬事業者で共同化して AI 配車支援を使った配車で、収集運搬を行え
ば、運転手不足、CO2 排出抑制、コストアップに悩まされている収集運搬事業者にとってメリットが見込まれます。同社では、平成 28 年度、29 年度の 2 年間で東京都のモデル事業として複数社での最適化に向けた実証実験を行いました。
3 社 2 区を対象に AI がつくった配車ルートをトラックで走って検証した結果、実際の所要時
間は AI の計算の 10％以内の誤差で収まりました。また、参加社を増やし対象エリアを広げてシ
ミュレーションをした場合、走行距離と走行時間、CO2 排出量をいずれも削減できることと、－37－連携する会社が多いほどよりルート最適化をしやすくなり、必要なトラックの台数の削減も可能で、効果が大きくなるとわかりました。実際に運用する段階では、従来の各社の営業先にも配慮が必要となるとみられるので、必ずしも AI が計算したとおりのルートとは限りませんが、2～3 割の削減効果になると見込んでいます。

 静脈プラットフォームの構築
現在同社で開発を進めているのが、これまでの取り組みを発展させて「静脈分野での Amazon・Uber モデル」を目指し、経済産業省の新連携支援事業に最適されたプラットフォーム構築事業です。29 年度までの実証実験で見えてきた課題を踏まえて、受付、法的文書（契約書、マニフ
ェスト）、見積書等を一体的に電子化する Web 受付ポータルサイトを構築し、排出事業者の利便性を向上させます。これに、複数社連携対応に改良した AI 配車システムや、広域的な処分先の確保を組み合わせれば、ユーザーにとって使いやすい低コストサービスになります。こうして集められたごみからリサイクルされた再生資源がより使われるようにすれば、サーキュラー・エ
コノミーの実現につながっていきます。
将来的には、再生資源を低コストで製造できるようになり、静脈側から製造業側への再生資源の品質等の情報を提供し、製造業側からは静脈産業へ品質ニーズを提供できる資源循環プラッ
トフォームになると、再生資源の使用量もさらに増えると同社では考えています。
図表 3－1－12

静脈物流のプラットフォーム

所在地

東京都足立区入谷五丁目 16 番 28 号

創業年

1941 年 11 月 設立 2003 年 4 月

資本金1000 万円

従業者数

249 名（グループ全体）

－38－

②

収集機会最適化（株式会社グルーヴノーツ（福岡県福岡市））
業種⚫ IT 企業⚫ AI ベンチャー企業対応した課題

技術の由来⚫ 廃棄物処理事業者の人
手不足への対応⚫ 収集ルートの最適化による CO2 削減⚫ 独自開発の AI を用いて発生量予測⚫ 量子コンピュータによる高速・高精度な「最適解」を計算 AI を使ったごみの発生量予測を下に、AI が最適ルートを算出
株式会社グルーヴノーツは、2011 年に設立した AI ベンチャー企業で、ビジネス現場で活用できる AI を目指して、プログラミング不要の AI ツール「MAGELLAN BLOCKS」を開発しました。
ユーザーは、クラウド上の「MAGELLAN BLOCKS」で、数値の予測、自然言語解析、画像分類等であらかじめ用意されたブロックとツールを使って、ブロック単体や組み合わせて目的の用途に合わせた分析のためのモデルをつくり、予測・分類ができます。さらに、AI を使った予測と量子コンピュータによる組み合わせ最適化で、解を出すこともできます。「MAGELLANBLOCKS」の AI エンジンは自社で開発したものです。
三菱地所が丸の内エリアにおいて取り組んでいる「オープンイノベーションフィールド」事業の一環で、三菱地所が丸の内エリアで管理するビルから発生する廃棄物を効率的に収集運搬するルートを導出する取組に、同社の MEGELLAN BLOCKS が使われています。三菱地所は、丸の内地区で ESG 投資や SDGs に取り組んでいて、廃棄物収集作業の効率化、車両走行距離の短
縮、廃棄物収集運搬業務における人手不足の解消、街全体の CO2 排出量削減を目指し、今回の実証事業を行っています。
広大な丸の内エリア（約 123ha）には、約 4,300 の事業所が存在します。本実証事業では、約30 棟のビルの就業者数等から廃棄物の重量や個数の予測を AI で行っています。また AI の予測・推定を元に量子コンピュータを活用して、廃棄物収集車両の種類や耐荷重、収集における作業時
間、各ビルの制約条件等を考慮した車両の運搬経路の最適解を導き出しています。
本実証では、業務系因子（曜⽇、季節等）と小売系因子（業種構成、店舗の性格等）に分類した予測因子を 10 個超使い、精度の高い予測が可能でした。
同社では、システマティックに整備されている動脈物流よりもイレギュラー性が大きい静脈
物流等、規則性のない分野は従来の統計手法での分析が難しく、多変量・非線形な分析を得意とする AI の効果が大きいと見込んでいます。

－39－

図表 3－1－13

廃棄物収集ルートの最適化実証事業

 AI の観点から行う最適化を支援する開発姿勢
同社は、顧客に対して要望に合わせて開発した AI を納品するだけでは十分な成果が得られないと考え、同社が顧客の AI を導入した事業改善に向けた検討プロセス（課題の整理→仕組みの検討→検証→効果測定→計画→実施支援）の全体を支援するアプローチをとっています。顧客はAI を使った明確な業務最適化ビジョンを十分な業務知識をもとに検討し、それをもとに同社がAI モデルの初期構築を行います。初期構築後の運用は顧客が必要に応じてモデル修正・チュー
ニングを実施しながら、予測・分析等をすすめていくことで、成果があげられると考えています。
同社の MEGELLAN BLOCKS は、このような使い方を前提にしたプログラミング不要のツール群として提供されています。

－40－

図表 3－1－14

AI 導入のプロセスとツール群等

AI は従来の統計的手法や従来の IT 導入事業とは異なる新しい事業であり、「やってみないとわからない」側面が多々あり、時になぜそうなるかが論理的に説明しにくい分析結果を導き出すことがあります。そのため、モデルをつくったものの予測精度が上がらない場合には、現場の知見と AI ベンダーの知見を連携させ、トライ＆エラーを繰り返しながらプロジェクトを俊敏に柔軟に進めて修正を図ることもあります。データを与えて学習をしないと高いポテンシャルが発揮されないのですが、データを与えすぎるとポテンシャルが落ちる過学習の状態になることもあります。同社では、経験を有する AI ベンダーの役割として、導入企業のパートナーとなってAI 特有の課題を克服していくことで、AI の幅広い普及を図っていこうとしています。

 今後の展開方向性
現在の AI は、「人・物・作業の予図表 3－1－15

測・最適化」を小売・金融等の一企

AI 用途発展の方向性

業と推進している段階ですが、今後
AI 導入分野は、自治体、電鉄会社、自動車会社、医療機関、教育機関、
エネルギー会社等の複数の主体を巻き込んで「モビリティの変革（MaaS）」、「健康・教育・エネルギ
ーの予測・最適化」、「都市全体の効率化」へと拡大していくと、同社では見込んでいます。特に都市では、交通やエネルギーの問題への対応が急務です。
環境分野では、上記の廃棄物収集ルートの最適化のほか、街のごみ箱がいっぱいになる前に回－41－

収する等ごみ回収効率の向上、画像データを活用したごみの分類・選別等が検討課題となります。また、「コンビニの廃棄ロスの削減」は卸売と小売が連携した最適化を図ることで実現されますが、そこには AI 活用の必要性が期待されます。
所在地

福岡県福岡市中央区今泉 1 丁目 19 番 22 号

創業年

2011 年 7 月

従業者数

43 名

（3）

IoT を活用した遠隔監視①

省電力カメラを使った画像監視（株式会社 YE DIGITAL（福岡県北九州市八幡西区））
業種

対応した課題技術の由来⚫ IT 企業⚫ 主に製造業向けのソリューションを提供⚫ 電源のない場所での安定的なセンサー運用⚫ 設置工事が容易でない場所へのセンサー設置⚫ 米国ベンチャー企業が開発した省電力無線カ
メラをエッジデバイス⚫ 自社の産業用ゲートウ
ェイとクラウドサービ
スとを組合せる

 工事不要で運用ができ、サブスクリプションでの利用も可能なワイヤレス画像監視株式会社 YE DIGITAL は、安川電機グループの IT パートナーで、製造業を主な顧客に業務シ
ステム・制御システムでのデジタル化を担ってきた会社。同社はそれまでの製造業向けのソリューションの経験を活かした様々な AI・IoT サービスを提供しています。IoT ソリューションの一つであるワイヤレス画像監視システム「MMsmartMonitor」は、小型省電力防塵防水 HD カメラ
をエッジデバイスとして、同社の産業用 LTE ゲートウェイとクラウドを使った遠隔監視とを組み合わせたもので、屋内でも屋外でも簡単に利用できるサービスです。自社販売だけでなく、
IoT サブスクリプション・マーケットプレイス「IoT SELECTION connected with SORACOM」
でのサブスクリプションサービスでも提供しています。
従来の遠隔監視用のカメラを電源や通信環境のない場所に設置するには、設置工事が必要であり、導入に困難が伴う場所も多くありました。MMsmartMonitor は、同社や⽇本の有力企業、ベンチャーキャピタルが投資をしていた米国のベンチャー企業 LOCIX が開発した小型省電力防塵防水 HD カメラを採用することで、設置が容易にできます。さらに、単三乾電池 2 本で 2 ヶ月間稼働が可能で（撮影頻度など利用条件によって変動）、新たに電源を確保するための電気工
事、電線工事は不要になりました。カメラからクラウドへの通信には、同社の産業用 LTE ゲー
トウェイを使うことで、携帯電話会社のデータ通信サービスエリア内なら通信工事も不要です。
同社のクラウドサービスと組み合わせることで、離れた場所から PC を使って定周期観測が可能になりました。

－42－ 平成 30 年 7 月豪雨災害での広島県内の土石流発生場所監視に採用
平成 30 年 7 月豪雨で発生した土石流災害を受けて、広島県では不安定な状態が一部残っている箇所で、砂防堰堤が完成するまでの暫定的な安全対策として、土石流センサと常時監視カメラを設置することを決めました。そこで、安定稼働が可能かつ省電力で簡易なソーラー発電のカメ
ラシステムを検討した結果、MMsmartMonitor が採用されました。
設置場所は電源や通信環境がなく、従来の監視カメラシステムではカメラ機材と電源・通信の工事資材で総重量が 100 キロ近くになるため、山中を運搬するには大変な労力を必要とします。
また、電線を引かずソーラー電源とバッテリーを組み合わせて、カメラとその制御に必要な機器の電力をまかなう場合、電力不足に陥らないためにはカメラを１台にする必要があるといった課題ありました。軽量、省電力、安定動作の観点から検討した結果、MMsmartMonitor が 3 カ所で導入されることになりました。

図表 3－1－16

MMsmartMonitor を使った監視システム

 自社のこれまでのノウハウを生かした製造業向け AI による画像分析サービスも同社では、この他にも、これまでの製造業向け FA 開発で培ってきたノウハウを生かし、独自に開発した AI「Paradigm」を使った AI ソリューションも提供しています。一般に AI と一言でいっても範囲が広いのですが、Paradigm はこれまでの同社が扱ってきた製造業の設備・装置のエンジニアリングノウハウを生かし、モニター、装置、画面等に特化させ、アルゴリズムを同社が独自に開発したものです。ディープラーニングにより、数値化できないあいまいな基準の判定を自動化することができるようになりました。導入期間は案件によってまちまちですが、データをすでに蓄積している製造現場などでは、３～４ヶ月で本格導入をスタートできるケースもあります。一度学習し、モデルができあがったあとでも、現場技術者の知見を追加学習できるとい－43－

った特徴を持っています。
この Paradigm は、工場設備の故障予知・異常検知、食品工場での画像判定、機械加工での製造品質判定、浄水場での薬品注入率や配水量予測等で、すでに使用されています。
所在地

福岡県北九州市八幡西区東王子町 5 番 15 号

創業年

1978 年 2 月

資本金7.02 億円

従業者数 619 名②

遠隔環境モニタリング（中外テクノス株式会社（広島県広島市））
業種

対応した課題

技術の由来⚫ 環境調査・分析⚫ 環境コンサルタント⚫ 構造物・材料調査、非破壊検査⚫ 検査装置設計・製作・販売⚫ 建築現場、工場等での多様な測定ニーズへの対応⚫ 顧客からのコスト要求に応える⚫ 自社開発⚫ 必要なセンサーはそれぞれ最適なものを選択

 先行していた PLC を使った遠隔モニタリングにインターネット・クラウドを使ったサービスを追加
中外テクノス株式会社は、環境調査分析、低炭素社会づくりに向けたコンサルティングサービ
スやエンジニアリングまで、環境関連事業を幅広く展開。同社では、大気汚染・水質汚濁・土壌
汚染・騒音・振動などでの測定で、他社に先行して PLC を活用した遠隔モニタリングサービスを提供し、特に建設現場で使用されていました。同社の創業以来のノウハウを活かして現場のニーズに合わせた質の高いサービスの提供と、同社が環境調査・計量証明を行う会社であることか
ら、測定するだけでなく提出が求められる計量証明書の発行まで一気通貫でできることが強みとなっています。しかし、後発の会社がインターネットやクラウドを使って同様のサービスをはじめたので、インターネットやクラウドを活用するサービスを追加することで、PLC よりも低価格で高品質なサービスを求める顧客の要望に応えるようにしました。
このサービス「遠隔モニタリングシステム“CEEMS Cloud ”」では、設置された複数のセンサ
ーのデータを Wi-Fi 通信を使ってクラウドにアップロードするので、事務所の PC やスマート
フォンで確認することができます。また、測定に使うセンサーは、顧客の測定ニーズ合わせて様々な異なるメーカーの製品から選んで、システム構築が可能なこともメリットの一つです。同社がデバイスメーカーではないことが、センサー等の選択の幅を広げています。

－44－

図表 3－1－17

CEEMS Cloud の設置例（左）と本体（右） ダイオキシン等有害物質の飛散を抑制する必要がある現場にも対応
同社のシステムは、建設現場の環境指標や工場設備の不具合などを遠隔モニタリングできるだけでなく、ダイオキシンが問題になる焼却炉の解体現場など、有害物質を含む粉塵発生を抑制する必要がある現場でも有効に活用できます。同社がこれまで測定してきた粉塵の発生とダイオキシンの飛散についてのデータをもとに相関を求め、遠隔モニタリングから測定した粉塵の量を元にダイオキシンの飛散量を予測しています。粉塵の発生とダイオキシンの飛散は正の相関なので、粉塵の発生を抑えていることが明らかならば、ダイオキシンも抑えられているという報告ができるようになっています。環境測定、計量証明を自社で行っていることが、ここでも強みとなっています。

 社内に IT 技術者を確保して顧客の要望に応じたシステム構築が可能
同社では、システム開発・構築についても IT 専業の社内技術者を確保し、顧客の要望に応じて、必要なセンサーや通信方法を選択してシステムを構築することができるようになっています。同社のモニタリングのノウハウとメーカーとは違う立場からの IT、IoT のノウハウに基づいた提案ができることは大きな強みとなっています。大手と比べると少ない人数ですが、社内にテスト環境を用意して、自前で開発ができる環境を整えています。人材育成には、県のセミナーやワークショップ、勉強会なども活用しています。クラウド化の技術も、県の IoT 勉強会の成果が活かされています。
同社での新事業開発は、新技術を積極的に導入して業界でのフロントランナーを目指すのではなく、顧客からのニーズを出発点として、他社との競争力を確保するために必要なものに取り組んでいくことからスタートすることが多いといいます。現場の営業担当がつかんだ顧客のニーズを元に、事業部及び経営戦略本部が検討して対応が必要だと判断されれば、事業計画書に仕立て上げ、経営層と相談して新事業となっていきます。

 コスト競争ではなく付加価値を高める場面への導入を増やす
建設工事現場の環境測定はなくてはならないものの、それで現場の環境が大きく変わるもの
ではないので、常にコスト削減の要求があります。そのため、同社では導入した会社での生産性を改善する、利益を上げる方向に貢献する場面で活用される測定の機会を増やしたいと考えており、ニーズのある工場現場での監視・異常予知等に展開していきたいと考えています。その際には、学習済み AI モデルをつくる独自データを持たないので、導入先とモデル作成から始める－45－

ことになるため、他社との競争力を確保できるのかが課題と考えています。
所在地

広島市西区横川新町 9-12

創業年

1953 年

資本金4,700 万円

会社設立年：1983 年

従業者数 983 名③

海外に設置された浄化槽の遠隔監視（株式会社アースクリエイティブ（山口県宇部市）
業種⚫ 浄化槽管理⚫ 廃棄物処理⚫ 食品リサイクル

対応した課題技術の由来⚫ 従業員の負担・手間の削減⚫ 新製品・サービスの創
出⚫ 浄化槽管理ノウハウは自社⚫ センサーは県内中小企
業に発注

 今後成長が期待できる海外市場に注目、現地の状況を日本で遠隔監視
株式会社アースクリエイティブは、宇部市地域の浄化槽維持管理・清掃業を中心として、廃棄物収集運搬・食品リサイクル等を手がけています。同社の主力業務である浄化槽設備の管理事業については、国内市場は成熟しており、需要が低迷しています。そこで同社では新事業として、
海外の新市場開拓に期待を持っています。その第 1 号が、インドネシアでの高級リゾートホテ
ルに設置を目指す浄化槽の遠隔監視です。
インドネシアでは、浄化槽が設置されても⽇本のように定期的なメンテナンスが行なわれることはまれで、浄化槽の能力を十分に発揮できていません。同社社長が現地を視察中にその実態に気づき、環境保全上の課題の大きさを認識するとともに、ここに同社にとっての新しいビジネ
スチャンスがあると考えました。帰国後、浄化槽の管理の基本データである pH と溶存酸素濃度について、現地の浄化槽に設置したセンサーで測定し、結果はインターネットを使って⽇本にデータ送信、同社スタッフが⽇本国内で監視して、対応が必要な際は現地法人に連絡してメンテナンスをすることができないかと考え、山口大学や山口県産業技術センター、JICA などの協力を得て検討を始めました。山口大学には、同学が提携しているインドネシアのウダヤナ大学から現地の浄化設備の処理能力と運用の仕組みの情報を得、県産業技術センターとはハードウェア開発のパートナーとなる県内中小企業との共同研究、JICA は案件化調査の採択といった支援を得ました。
⽇本の浄化槽管理ノウハウを使うため現地にスタッフを派遣してインドネシア

バリ州の高級リゾートホテルでの浄化槽で、水質の遠隔監視を実験予定。⽇本国内の実験では、センサーは十分機能し、インターネットでデータ送信できたものの、⽇本製センサーは多機能で高価なため、普及させるには機能を絞った安価なセンサーが求められるという課題が明らかになりまし－46－た。そこで、県内の回路設計開発を行っている中小企業と安価なセンサーを県の補助金を得て共同開発することにしました。インターネットを使った遠隔監視については、⽇本国内での実証を続けており、2020 年早々に現地にセンサーを設置して検証試験を予定しています。即時性のある対応を必要とせず、必要なときに現地に指示を出して、スタッフが状況を確認して、マニュアルに沿った対応をとることを支援するシステムとすれば、AI を使った異常検知・予測までは不要と考えています。
水質異常等があった場合の現地でのメンテナンス対応については、現地法人を設立して対応することとし、2019 年 9 月に現地法人設立の許可を取得しました。バリ島内のホテルや病院、学校など約 500 カ所での事業展開を目指しています。この遠隔監視のシステムは、⽇本国内では定期的な点検・メンテナンスがしっかりしているので、遠隔監視のニーズはあまり期待できな
いと同社ではみており、海外向けとして期待しています。
図表 3－1－18

水質センサー制御装置（左）と監視用パソコン（右）所在地

山口県宇部市大字妻崎開作 1319 番地 1

創業年

1963 年 10 月

資本金4000 万円

従業者数 43 名（4）

IoT を活用した保安①

コンクリート構造物の診断（太平洋セメント株式会社（東京都港区））
業種

対応したい課題

技術の由来

⚫ 製造業
⚫ セメント製造業（セメントの原料として廃棄物の再資源化）⚫ コンクリート構造物の点検を誰でも簡単に定量的にできるように⚫ 工場全体を AI で最適化した自動運転の実現⚫ 同社研究所にて開発

 太平洋セメント㈱中国支店 環境事業営業部の取り組み
中国地域にある太平洋セメント株式会社中国支店環境事業営業部では、中国管内で発生する産業廃棄物から災害廃棄物まで各種廃棄物の情報を収集し、同社の大分工場や他の全国のセメント工場での原材料や熱源としてのリサイクルを促進しています。

－47－

 コンクリート施工時に埋め込んだ RFID を使って点検診断するシステムを開発
同社の中央研究所では、WIMO（Wireless Monitoring System）を開発しました。これは、構造物の健康度を RFID（Radio Frequency Identification）を使うことで、非破壊で、誰でも、簡
単に、定量的に診断できるシステムです。あらかじめ鉄筋に設置治具を使ってセンサーを固定し、そこにコンクリートを打ち込んで、外から計測器をつかって計測をする仕組みになっています。用途としては、ひずみ計測、塩害等による腐食検知、その他各種構造物の健全性の管理・確認に使われています。

 生コンクリート製造において AI 導入により品質の安定化、省力化を進める
固まる前のコンクリートの柔らかさを表す指標であるスランプは、最も重要な品質項目の一つです。コンクリート製造工場ではオペレーターが配合通り練り混ぜられているかモニタを目視で確認しながらスランプの安定化を図っています。同社では練り混ぜ後のコンクリートのスランプを AI のディープラーニングを用いて、瞬時に高精度で予測する技術を開発しました。今後はこの技術をコンクリートの製造工場に実装し、コンクリートの品質のさらなる安定化と人手不足を解消する省力化や自動化を進めていく予定です。

 セメント製造工場の AI・IoT 導入検討状況
セメント産業は装置産業であり、工場内の単独設備レベルでの自動化は行われてきています
が、全体を最適化するような AI・IoT を使った自動運転までは実現していません。しかし、調合と焼成というセメント製造の現場の技を AI 化する試みはすでに進んでおり、TQPS（太平洋セメント品質予測システム）として、セメントの各種分析値と運転条件、製品特性をもとにニュー
ラルネットワークを使って、最適化するモデルをつくり、それをもとに目標値や運転条件の管理が行えるようにしています。将来的には品質の安定化に留まらず、セメント製造における原価低減、リサイクル利用向上、及び環境負荷低減等に寄与できると考えています。
所在地

東京都港区台場 2-3-5 台場ガーデンシティビル（本社）

創業年

1881 年 5 月

資本金862 億円

従業者数 1,760 名②

故障予知（宇部興産株式会社 宇部ケミカル工場（山口県宇部市））
業種

対応した課題解決策⚫ 製造業⚫ ファインケミカル、工業薬品、医薬品、ナイ
ロン、機能性材料等⚫ 業務の精度・品質の向上⚫ 売上高の増加⚫ システムのブラックボ
ックス化を回避するため自社・グループ内企
業で開発

－48－

 スマートファクトリー化で品質向上と売上増を目指す
宇部興産株式会社

宇部ケミカル工場では、化学工場のスマートファクトリー化に取り組んでおり、プラントの異常検知システムによって安定操業を通じた品質向上による売上増を目指しています。異常予知の仕組みは、開発段階から把握してきた全てのプロセス変動要因をセンサーなどによってとらえ、いつもとは異なる変動が起こった場合に異常の予兆としてアラームするものです。安定した動作のために、機器に設置したセンサーの情報を元にプロセス稼働のための総合データシステム、異常検知システム及び分散型監視・制御システムを連動させることによって化学プラントの異常予知を行い、安定操業を実現できるようにしています。
プラントでの機器の故障における不良発生や事故は、停止による機会損失だけでなく、顧客にも迷惑をかけることになったり、認証の取り消しになったりと、事業への影響が大きいものになります。一方で、安定した運転はあたりまえで評価されにくいという問題もありますが、プラントの安定運転による可避的損失抑制でも評価されるようになっています。また、プラントの生産
データは、社内の生産管理システムや物流システムなどとの連携を図っており、業務の効率化とデータの見える化を併せて進めています。

 品質確保を優先するプラントから導入が進む
このシステムの導入は、プラントごとに決定される仕組みになっています。導入の費用はプラントでのコスト管理の一部分として計上されることから、導入に関する費用対効果を検討した
上で、それぞれのプラントの経営方針によって違いが生まれます。費用対効果の大きいプラントから導入されるとのことです。

 メーカーの都合でシステムのメンテナンスが途切れないよう、自社やグループ内企業で開発
同社では、故障予知等のシステムはプラントの安定稼働の後方支援であること、システムをブ
ラックボックス化しないこと、融通性のあるソフトウェアであることを原則としています。大手メーカーのシステムを導入すると、メーカーがサポート期間を設定すること、サポート期間終了
後に自社で引き継いでも対応できなくなるといったことが、強く懸念されます。そのような事態にならないように、大手メーカーに開発を依頼せずに、グループ内企業や自社での開発を進めて、融通性を持たせつつ、維持継続できるシステムにしています。
所在地

山口県宇部市大字小串 1978-10

創業年

1897 年 6 月 会社設立 1942 年 3 月

資本金584 億円

従業者数 単独 3,298 人，連結 11,010 人（2019 年 3 月期）

－49－

③

既存工場設備への異常発生予測システムの導入（株式会社リライフ（山口県周南市））
業種対応した課題技術の由来⚫ 産業廃棄物収集運搬⚫ 産業廃棄物処分⚫ リサイクル事業⚫ 異常の早期発見、故障予知で、従業員の負担・手間の削減、業務の精度・品質の向上⚫ IT 戦略室をつくり人材を確保するとともに、同室と現場をつなぐ未来開発部をおき、一体となって取り組み⚫

 既存工場設備へのセンサー導入で経過推移を把握
株式会社リライフは、山口県周南市にある産業廃棄物の運搬・処理等を手がける中特グループのリサイクル業務を担当しています。現在の同社の設備等の稼働報告は、「○か×」的な紙での不具合報告だけで経過推移を細かく確認する手段はなく、一度設備の不具合が生じると対応の遅れでの機会ロスになることがありました。熟練技術者は稼働音や振動で不具合を感じ、早期対策を取ることもありますが、⽇々の点検稼働記録報告には含まれず、それを元にした対応は取られていませんでした。
同社では、これまでの点検稼働記録からでは故障を予測できない状況にあることから、故障予知が必要な既存の機器にセンサーを新たに設置して、リアルタイムにデータを収集できるようにすることで、異常の検知、対策の実施につなげるシステムを計画・検討しています。目視点検から自動データ収集になることで、異常の早期発見につながると期待しています。現在は機器から取れるデータの確認及び稼働データの収集方法を検討しつつ、並行して熟練技術者の技能の形式知化を進めているところです。形式知化の取り組みは、熟練者の技能の棚卸しにつながるとともに、社員の意識改革とあわせて進められています。

 現場と IT 担当との両方の意見を理解しながらプロジェクトを推進
同社では、IoT のために設備を更新するのではなく、既設設備を継続使用する前提で、自社の仕事に必要なデータ活用を目指して、必要なデータを取得する機器を揃えていく方針をとっています。また、自社の業務フローに合わせたシステムづくりをする方針で、社内の人材開発にも力を入れています。
IT 戦略室を設け、社内に IT 技術者を確保して開発を進めていますが、経営層と現場と IT 担当とをつなぐ役割をもった「未来開発部」を合わせて設置しています。未来開発部はプロジェク
トの推進役として、現場と IT 担当者の間の両方の意見を理解しながら進めています。部のリー
ダーは、以前社内業務システム入れ替えの際に業務フローの再構築などを手がけた経験があり、その時の経験が IoT の導入でも有効に活用されています。
所在地

山口県周南市大字久米 3078 番地の 1

創業年

1989 年

資本金9,500 万円

従業者数 25 名－50－活用しようとすると、規模や価格の問題から利用が困難になってしまうので、自分たちが考えることを実現させるには、自分たちで AI を作る方がいいのではないかと考えています。そのための情報収集に、県や市のセミナー・ワークショップに参加しています。同社社長は、技術的な情報収集だけでなく、講師や他の参加者とのネットワークづくりの機会としても活用できるといいます。特にセミナー・ワークショップに参加する人は、業種を問わず AI・IoT のみならず、業務改善などに関心を持つ人が集まっているので、それぞれの経験を踏まえた発想をもとに議論が進むと、刺激を受けるといいます。SNS でも同じようなことができます。パートナーとして自社のことを理解し、並走してくれるになるベンダーを探す一方で、他と連携して自分たちで AIをつくってみて、関心のある人たちと一緒にオープンイノベーションで取組む道を模索しています。
所在地

広島県福山市神辺町川南 636-1

創業年

創業 1974 年 会社設立 1989 年 9 月

資本金1,000 万円

従業者数 20 名（6）AI を使ったプラント管理①

ビッグデータを活用した故障予兆監視システムの開発と高度化（中国電力（株）及び日本電気（株））
適用するプラント

対応する課題導入技術の特徴⚫ 中国電力島根原子力発
電所⚫ 経験豊富な技術者の退職で、プラント監視を人手に頼れない⚫ 保守費用の削減と信頼性の向上の両立⚫ 異常予兆を人に気づきを与える⚫ 複数の AI が連携して過去データから類似事象
をピックアップ 過去の正常運転データをもとにモデル化し、それを外れた異常予兆を人に気づきを与えるシステム
中国電力株式会社では、島根原子力発電所の長期停止に伴い、再稼働の際のプラント信頼性確保の必要性と、経験豊富な技術者の退職によって、プラント監視・異常時の原因究明・対策決定を人手に頼れなくなっていることから、AI を使った異常検知を導入することになりました。そこで、プラントを監視する AI と、原因究明をアシストする AI とが連携を図りながら、プラント運転経験のない社員が短時間で判断を下すための支援を目指しています。
同社が NEC とつくった SIAT（System Invariant Analysis Technology）は、大量のセンサー間の関連性を自動的にモデル化し、モデルからの予測値と観測値とを比較し、異常を予兆段階から発見できるシステムです。過去の正常時の機器稼働データを使って、正常時のセンサー間の関係性の強さの範囲を学習し、これを教師モデルとして、現在の観測データとモデルの予想とを比較して、一定時間はずれた状態が続くと異常と判断し、報告をする仕組みです。

－57－

図表 3－1－21

SIAT による異常予兆

大量のセンサー間の関係性を自動的にモデル化、モデルからの予想値と観測値を比較し、異常を予兆段階から発見
数百～数千のセンサー
からの時系列データ「いつもの」 動きを見える化「いつもと違う」 動きを検知＜インバリアント（不変性）モデル＞＜リアルタイム異常検知＞
異常度

センサA

ＮＥＣのＳＩＡＴ（インバリアント
分析技術）を適用

センサB

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 AI が検知した異常予兆をもとに、別の AI を使って今後の推移と原因究明を支援
さらに、同社と NEC では、SIAT の異常予兆をもとに人への示唆をより高度にする取り組み
として、IBM Watson との連携によって、原因究明アシスト機能を構築しようとしています。
SIAT が検知・捕捉した事象が、今後どのような事象に発展していくと予想されるのか、過去の国内原子力プラントで経験したトラブルやトラブル未満の事象の DB のなかから、AI 学習によって類似事象を十数件まで絞り込んで人に提示すれば、経験の浅い運転員・補修員でも過去事象に倣って、必要なプロセスをたどることができると期待しています。
さらに、同社では SIAT と導入済の統合型保全システム（EAM）とを組み合わせることで、リアルタイム監視・状況監視で検知した異常情報や機器の運転状況をもとに、EAM での点検計画に反映させることで機器の分解点検周期を適正化し、保守費用の削減とさらなる信頼性の向上を図りたいと考えています。

－58－

図表 3－1－22

過去
不適合管理情報複数 AI を連携した原因究明アシスト機能

CR記録
重要度

①原子力用語の辞書作成③抽出した事例の類似度評価

処置内容

AI（対処）

CR入力

不具合事象
事象進展
ニューシア
登録情報

②AIの判断しやすい
KeyWordを抽出する

処置内容

過去事例に基づいた事象の進展・対処手順に関する情報

ｲﾝﾊﾞﾘｱﾝﾄAI（SIAT）

AIによる予兆監視

原因特定機能原子力発電所プロコン
NEC Corporation 2019②

発電所運営の高度化を実現する IoT ソリューション（東芝エネルギーシステムズ（株））
適用するプラント

対応する課題導入技術の特徴⚫ 発電所⚫ エネルギー領域向けのプラットフォーム

⚫ 再エネに対応したエネ
ルギーミックスでの予測と最適化が必要⚫ 発電設備の稼働率の向上のために高度な故障検出を導入⚫ 複数アルゴリズムを組み合わせることで、精度を上げている⚫
での個別最適を重ねて全体最適を図る マイクロサービスから構成される IoT プラットフォーム
東芝エネルギーシステムズが提供しているエネルギー事情の課題に対応する IoT プラットフ
ォームは、現場からの制御信号（OT）とサービスのデータ(IT)とを連携させて、両方を画面上のダッシュボードに表示しながら、同社とユーザー等で課題の共有・課題解決を図ろうとしています。このプラットフォーム上には、発電所で求められるニーズに合わせて選択できるマイクロサービス群が用意されており、これらが連携して動き、オンプレミスでもクラウドでも自由に配置できる様になっています。

－59－

図表 3－1－23

マイクロサービスから構成される IoT プラットフォーム、 の 需要予測・供給予測を複数走らせて火力発電所の出力調整に活用
火力発電所は、再生可能エネルギーの増加で、調整力の重要性が高まっています。1 ⽇の中でも時間ごとに電力需要が変化し、太陽光発電の供給能力も変わってくるので、火力発電所は需要に応じた調整を行なうことが必要です。そこに AI を使って時間帯ごとの影響が大きな気象測定
点を選んで需要予測し、さらに複数の需要予測アルゴリズムと組み合わせることで、高精度な需要予測を行ないます。供給側の太陽光発電も気象をもとに予測を出して、火力発電所に求められる時間帯と電力量をもとに、複数発電所の発電量の最適化問題として計算し、経済性向上につながりました。このような個別の最適化課題をプラットフォームのマイクロサービスの一つとして提供していくことで、トータルの最適化を図れるようになることを目指しています。
図表 3－1－24

需要予測を行なう AI システム（左）、発電量予測を行なう AI システム

 稼働率向上のため故障予兆を検知
火力発電所では、過酷な運転による設備ストレスの増加、既存設備のバックアップ化、メンテ
ナンス費の低減・技術者不足が課題となっていて、設備稼働率の向上とメンテナンス費用の低減－60－が求められています。故障予兆検知で稼働率向上を図る取り組みでは、現場でわかりやすいアル
ゴリズムとして、過去データをもとに監視モデルを構築して、理想値から統計な閾値を外れた値が測定されると故障として検知する仕組みを使いながら、他にも統計的な手法やニューラルネ
ットワークを使ったアルゴリズムを組み合わせて、故障予兆を検知し稼働率の向上につなげています。
さらに、メンテナンスには AR/VR、ドローン等を導入して、業務効率の向上も図っています。

③

プラント診断サービス｢ARTiMo｣が変えるプラントの操業と保安（（株）日立製作所）
導入するプラント

対応する課題導入技術の特徴⚫ 石油精製、石油化学、
水処理、火力発電等⚫ 事例：エチレンプラン
ト分解炉⚫ QoL の視点を取り入れて全体を最適化⚫ プラントの安全性向
上、収益力向上、効率的、効果的な技術伝承⚫ 原因診断との親和性が高いクラスタリング方
式
⚫ 構造化
と
組み合わせての知
識化・部門間で共有

 リアルタイムの状態を可視化し、クラスタリング技術を使ったプラント診断サービス
⽇立製作所の ARTiMo は、運転実績のトレンドデータに基づいてプラントの状態を、クラス
タリング方式を使ってリアルタイムに可視化する技術です。ARTiMo で使われているクラスタリング方式は、追加学習が容易で、原因診断と親和性を持つという特徴を持ちます。モデルを最適化して高い精度の検知を実現する「モデル利用方式」では、対応する事象に合わせてモデルを変える必要があるのに対して、「クラスター方式」ではその必要なく、ラベリング機能で原因診断と信用性を高くすることができます。AI にとって未知の事象によるカテゴリーができると、運転員が自らの知見とあわせて状態を判断して、正常・異常を判断します。判断結果とともにカテゴリーに名前をつけて、事象・種別とのラベリングを行なうことで、AI が次回以降は自動で判断ができるようになります。

－61－

図表 3－1－25

診断結果と事象・種別とのラベリングのイメージ

 2 年間の実績で現場のスタッフが納得し、信頼しはじめた予兆検出
昭和電工株式会社大分コンビナートでは、安全性向上、収益力向上、技術伝承を目的として、
エチレンプラント分解炉の異常検知と要因分析に ARTiMo を導入し、まず炉内のデコーキング
での検証を行ないました。運転員は導入直後では懐疑的でしたが、導入から 2 年を過ぎると、運転の中での出来事と ARTiMo の予兆が合っていることが体験的にわかってきて、現場の運転員の間で徐々に信頼ができつつある状態になっています。これまでは状態にかかわらず定期的なデコーキングを行なっていましたが、ARTiMo を使うことで設備状態に合わせた対応が可能になり、切替ロスの低減、設備故障リスクの低減も効果があがってきています。
昭和電工では、ARTiMo が提示する新規カテゴリーを、これまでの経験をもとにどう判断したかを記録して、長期にわたって運用する際に判断基準がわからなくなることを防ぐようにしています。これまでよりも早い段階で検知できるようになり「見える化」が実現しましたが、さらに最適運転・トラブル回避を実現させるための運転対応ガイダンス、自動化のためのツールとして活用を構想しています。

 ナレッジを持っている熟練者にも安心して働いてもらうスマート化の実現
同社では、現状では部分的にデジタル化ができていないなどから、連携が不十分な状態を解消していくためのツールが必要だと考えています。そのため今すでに持っている既設のデータ、ツール、マニュアルを自動で集めてきて、必要な人に提供することで情報の共有化を図る構造化されたプラットフォームの形成を始めています。

－62－

図表 3－1－26④

構造化情報プラットフォームを使ったプラント診断の将来イメージ

AI 技術を活用したプラントオペレーション最適化への取り組み（三菱重工業（株））
導入するプラント

対応する課題技術の特徴⚫ 化学プラント、発電プ
ラント、焼却プラント等⚫ 現場にベテランが少な
くなり技術伝承が課題⚫ 最適化によって、プラントの省力化、CO2 削
減等にも対応したい⚫ 現場の幅広いデータを集めて、現状と目的をコミュニケーションを通じて可視化させる⚫ 予測と運転指針ガイダ
ンスで意思決定を支援 ベテラン社員の技術伝承のため、徹底的に現場をヒアリングした結果を教師データにした AI
三菱重工業では、ベテラン社員の減少から、過去のデータをためて技術伝承をするため、独自の社内ツールとして AI 開発を始め、運用開始後に社外でも使えると判断し、「ENERGY CLOUD」
として提供を開始しました。スタート時の教師データは、同社内のものづくり現場でのベテランの経験・知見、ノウハウ等を幅広く徹底的にヒアリングして、データ化したものです。

 社内の幅広いデータを集めて可視化した後に設定した目的に最適させる AI
ENERGY CLOUD の導入にあたっては、ソリューション手順が標準化されており、図表 3－1－27 の下から上へ、最初の現状把握、AI 適応、将来予測と進みます。まず現状把握のためには、プラントの DCS に限らず保守や営業、経営に関する幅広いデータを集めることが最も重要と考えています。それをデータのレベルで可視化して、不足のデータを簡易的に集め、相関を把握した後に目的設定を行ないます。初期段階で目的設定をするとその達成が目的となりかねないので、スタートは肩肘張らずに考えて、データを集める過程で本当に解決したい問題がより具体的に見えてくるので、その段階で考えることがポイントとなります。ここでみつけた目的は、現場－63－

層、管理層、経営層それぞれ違って複数できることもあります。それぞれの目的に合わせて、過去データをもとにモデルを作成し検証していきます。この完成までの一連のステップを進めていく過程で、社内のコミュニケーションを活性化して、今まで担当外で知らなかったことも知る
きっかけを作ることにもなるので、同社では ENERGY CLOUD は新しいコミュニケーションツ
ールにもなると考えています。

図表 3－1－27

ENERGY CLOUD でのソリューション手順

ENERGY CLOUD の導入例としては、予防保全、ボイラー運転のガイダンス、プラントのエネ
ルギーサプライチェーンの最適化等がありますが、AI の高精度な将来予測を使った情報系からの支援をもとに、人間系がベテランと同水準に近づき、適切なプラント運転ができるようになっています。複雑な計算が必要な場合には、現実をそのままモデル化せずに目的に合わせて簡易的なモデルを作成し、実績データと統計モデルをハイブリッドに活用して、精度の高い最適化のガ
イダンスを短時間で導き出すようにしています。また、導入当初は AI からの発報が誤報となったり、厳しいタイミングになったりしていましたが、AI の学習が効いてくることで、次第に現場が納得できるようなってきており、次第に現場に受け入れられるようになっています。

－64－

図表 3－1－28

ENERGY CLOUD を使った予測最適化システム構成例－65－