DX 時代における保安力強化に向けて

1．はじめに（DX による社会変化）

特定非営利活動法人

保安力向上センター会長

松尾英喜 Hideki Matsuo

クボックス化も発生する。先日医療機器に細工を行い故障に見せかけて過剰な補修費を請求する問題が発生していた。ブラックボック

コロナの感染拡大によって世の中は大きくスになれば非定常時や異常時の対応はより難変化してきた。リモート化は急激に進展してしくなってしまうのではないだろうか。AIきた。これらの変化にはデジタルや ICT 技術やロボットの活用が広がれば、人の役割はどの発展が大きく影響している。今後も DX ののように変化して、どのような分担になるの進展は更に加速、拡大していくだろう。新ただろうか。その時に人はこれまでと違うどのな技術の導入は必ずトレードオフの課題（副ような能力が必要となっていくのだろうか。

作用）も発生する。表1にコロナによって足また ICT による監視強化が行われ、将来的に元で発生している変化と考慮すべき課題を整は感情まで監視されるかもしれない。そうな理してみた。リモート化が進むと臨場感は伝れば価値観や意思や意欲にも影響するかもしわるのか。現場感覚は養成できるのだろうか。

れない。教育についてもリモート教育の普及

3密の回避が進むと技術伝承のやり方も変はデジタルに強い人材は育成できてもコミュわっていくのだろう。高度化が進めばブラッニケーション力は大丈夫だろうか。アメリカの小学生の学力がリモート教育の拡大ととも

表１

コロナ後に起こる社会変化（製造業にも影響）キーワードに低下しているとの発表がなされていた。サ内容 （考慮すべき事項）
プライチェーンにも変化が起こるだろう。大・コミュニケーションのオンライン化（テレワーク、リモート化
遠隔診断、Web 会議）、人と人の直接接触の減少
量生産、大量消費からの脱却は、生産計画のオンライン化（現場感覚はどうなる？）
（臨場感、経験の代替が必要） 高度化、複雑化への対応が必要となる。これ
3密回避
・移動の減少 ・居住と就業先が地理的に分散（技術伝承の方法も変化） らの変化や課題は製造業にも同様な影響が考高度化
・ブラックボックス化 （非定常時、異常時の対応） えられる。高圧ガス保安法が改定され、技術働き方改革
・AI・ロボットの活用拡大 ・労働の質や内容の変化の活用によって高度な自主保安を確保する事
・人とロボットの協働人材確保困難（ロボット・AI・人の役割分担、連携）が求められているが、技術の高度化は分かる
・IT による監視強化（感情までも監視）
監視社会強化（価値観、意思、意欲の変化） が、高度な自主保安は高度な技術の導入だけ
・対面式教育からリモート教育へ
教育の変化（コミュニケーション力の教育） で実現できるのだろうか。このように DX の・サプライチェーン（国内回帰）の変化
進展に伴って生じる新たな課題には、これまサプライチェーン ・大量生産大量消費からの脱却
（生産計画の複雑化、高度化） でとは違った対応が必要になってくると考え
・A 認定、B 認定ともに高度なテクノロジーを活用し、なくてはならない1）。
高圧ガス保安法の改定 自主的に高度な保安の確立が必要（高度な保安と伝承される保安力）
4

図1

スマートファクトリーの目指すべき姿

安全性

設備信頼性

事故労災ゼロ・現場作業の危険源見える化、ガス検知
安全作業をガイダンス
・プラント状態を可視化、監視強化
・国内外拠点間での遠隔支援
・IoT活用した安全教育

無線センサ

点検ドローン

MR/AR
リモートメンテナンス

AI
設備異常検知パトロールロボット

３Dモデル/CAD

AI

ウェアラブルデバイス

運転員

生産性

AI

高効率運転
・最適運転操作ガイダンス
・全社、近隣を含めたSCでリアルタイムにコスト最適
・IoT活用した作業効率化

VR/AR
体験型教育

保全記録タブレット

AI

人とAIが協調する
安全作業支援 高効率で安全・安定な工場運転記録タブレット

設備トラブルゼロ
・AI活用した保全計画&変更管理
・設備状態を可視化、故障予測・ロボット活用したメンテナンス
・IoT活用した技術伝承

運転支援・自動運転/プロセス異常検知 運転員 品質異常検知
高度な生産計画

運転データ

オンラインシミュレータ

2．スマートファクトリーの方向性AI

カメラ＋センサ

保全計画支援変更管理支援

設備データ

保全員

補修
履歴品質安定性
品質データ

品質苦情ゼロ

自動選別・異常の早期検知、予測・製品品質を可視化、改善・悪化要因を解析、ペック品の自動選別、品質悪化原因の高度解析が行われ品質悪化対策が適切に取られ、品質苦情が無くなる工場である。

それでは、DX 時代の工場、スマートファ④生産性＝最適運転操作ガイダンス、ICT

クトリーとはどんな工場になるのだろうか。

を活用した作業効率化、全社を含めたサ

図1にスマートファクトリーの目指すべき姿

プライチェーンでのコスト削減により高を示す。

効率化が実現する工場である。

①安全性＝現場作業の危険源の見える化、これらを実現するために色々な技術が適用

プラント状態が可視化され管理の強化がされ始めている。いくつかの事例を紹介する。

可能となる。現場とコントロールルーム

タブレットを用いたパトロールで、運転記録が画像等により情報の共有化、指示の徹や保全記録を確実に行い、画像の利用も可能底が図られる。国内外拠点間で遠隔支援となり、現場で過去の記録やマニュアルも確が行われ知識・経験が共有化される。安認できる。無線センサーや点検ドローン、パ全作業等が AI によりガイダンスされるトロールロボット、更には画像によるガス検等が可能となり事故労災が減少する工場

知等は、点検困難箇所のパトロールを可能とである。

するだけでなく、データ収集量を増大させ精②設備信頼性＝AI 活用による故障予測・度も向上させる。更に画像処理やビッグデー保全計画・変更管理が高度化される。ロタ解析等を組み合わせて監視、解析、管理のボットを活用したメンテナンスや遠隔メ強化につなげることができる。ウエアラブル

ンテナンスも行われる。IoT を活用したデバイスの利用は画像による情報の共有化が技術伝承も行われ設備信頼性が向上して可能であり、VR/MR/AR ※1との組み合わせいる工場である。

により遠隔メンテナンス（海外からも可能）③品質安定性＝異常の早期検知・オフスや体験型教育にも利用されている。収集され※1
VR/MR/AR
現実世界と仮 想世界を融合して、新しい体験を作り出す技術で以下の種類がある。
VR：Virtual Reality（仮想現実）仮想世界に入りリアルな体験が可能。
MR：Mixed Reality（複合現実）現実世界を仮想世界に反映させ、リアルに操作可能。
AR：Augmented Reality（拡張現実）現実世界を仮想的に読み取り、現実に起こっているかのような体験が可能。

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た情報はビッグデータ解析やオンラインシめられる。そして将来的には自動車と同様にミュレータ、AI 判断に利用され、情報のビプラントの自動運転も可能になっていくのか

ジュアル化、将来の状態予測、意思決定支援もしれない。意思決定や操作が自動化されてに利用されようとしている。高効率で安全・いった時でも、非定常時に対応できるように安定な工場とは人と AI が協調する工場であ準備しておかなくてはならない。技術の高度り、今後更に AI 活用が進んでいけば、人と化が進めば、その段階に応じて複雑で多方面AI の関係が重要な課題になってくる。に渡る新たな課題が生じることが考えられる。

3．スマートファクトリーに向けた高度化技術の展開と技術開発の課題

今後意思決定の高度化（判断・自動化）が進
むだろうが、スマートファクトリー実現のためには、それによって生じるリスクに対応できる保安力を高めることが前提になる。プラントの DX 化にはどのようなリスクがあり、スマートファクトリーの実現のため技術開考慮すべき課題は何か表2に整理した。ド発の流れを図2に示す。情報の電子化・可視ローン活用では人による点検が減少するが、化が進み、数値だけでなく言語や画像も解析

目視だけではなく人の五感を生かした検知が対象となってきた。また無線センサーやド減ることが心配である。現場感覚や感性の維ローン、ロボット等により更に多くのデータ持に影響はないのだろうか。ロボットの活用が収集され、データの信頼性が要求される。

では、人とロボットが協同する中で人の役割

これらのデータはビッグデータ解析などで課はどのように変化し、必要な能力や資質は変題解析や効率化に利用され、さらにオンライわるのだろうか。AI による自動運転では、AIンシミュレータ等により将来の状態予測や意が学習していない非定常時に人が自力で対応思決定の高度化につながっていく。データ解する力をつけることが求められる。AI と人

析結果を十分に理解し活用していく能力が求の意思決定の役割はどうなるのだろうか。人図2

スマートファクトリーに向けた高度化技術の展開

予測する

利用する

フレアの黒煙検知
計測・点検するドローンなどを用いた高所・配管内点検
スマホを利用した
パトロール

解析する

カス検知カメラによる可燃物の漏洩検知

無線センサ

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ビッグデータビッグデータ解析によるタ解運転安定領域の検討

将来の状態予測へ判断をサポート

人を支援する

紙から電子情報へ

数値だけでなく言語や画像も解析対象に自動運転

意思決定の高度化

オンラインシミュレータをを用いた生産の最適化

ロボットを利用したパトロール・現場作業

現場作業の効率化

情報の電子化
・可視化

AI

画像系AIによる異物の判定

材面ではデータサイエンティストの育成が必表2要になる。対象となるプロセスや設備の知識

開発技術 技術的課題
全体・防爆エリアでの使用機器の制限だけでなくデジタルの知識も必要となるが、非定常時に対応できる応用力や感性の育成も必要となる。技術の高度化によって生じる新たなリスクを想定し対応を行っていくリスク評価力が必要となる。

4．スマートファクトリーを実現する人の役割と人材
スマートファクトリーとは、人と AI が協調する工場である。スマートファクトリー実
現のためには技術の高度化とともに、それにDX 技術開発の課題考慮しておかなければならない課題
・技術の導入によって生じる新たな防爆機器はコスト大リスクを想定し対応を行っておく。
・サイバー対応⇒リスク評価力の強化
ドローン ・防爆エリアでの飛行制限
・ドローンの活用拡大による人によ
定修時の目視点検の代替だけではなく、日 る点検の減少
常点検や死角部の点検への展開⇒目視だけでなく人の五感による検知減少
ロボット ・データ収集から知能化への展開 ・人とロボットの協働データ収集を異常の検知につなげる。
⇒ロボット導入による人の役割の変化
AI の活用 ・情報の信頼性の確保
・非 定常（AI が学習できていない）
・AI による自動運転は難易度が高い 事象への対応
精度向上にはシミュレータの精度が重要⇒通 常 AI に依存している人が非定常時に自力で対応できるようにしておく。
人材の育成 ・DX の推進には化学プラントの知 ・技術力だけでなく、デジタル力や識を有するデータサイエンティス 更なるリスク評価力が必要
トが必要・非定常に対応できる応用力と感性・経験の減少を補う教育の育成
・技術伝承をどう考えるか。

対応できる人を組み合わせていくことが必要となる。プラントで最も重要な安全の視点で壁は完ぺきではなく欠陥（安全の弱点）が存人の役割を考えてみる。図3で AI と安全の関在し、その弱点は環境や時代等の変化によっ係をスイスチーズモデルで考える。いろいろて常に変化している。その変化を見極め対応な欠陥やミスが要因で事故は発生するが、プすることが求められるが、過去の事故を振りラントではミスが発生しても事故につながら返ると、この対応が十分でなかった時に発生ないように多重の防護壁がある、しかし防護している。安全が維持されていると思ってし

図3

AI と安全のスイスチーズモデル

多重防護l機器欠陥
l操作ミス
l経年劣化lプロセス異常

事故
欠陥の孔
防御壁の欠陥（安全の弱点）は常に変化する。その変化を見極め、対応を行い続けることが事故防止には必要

これまでの事故の反省
多段防護されているとエラーや不具合・弱点が滅多に顕在化しないので⇒安全が維持されていると思ってしまう（過信）⇒エラーや不具合・弱点の存在に気付かなかったり警戒を怠る（慢心）AIは・防御壁の機能の一つになり得るのではないか。
・変化する防御壁の欠陥を検知して、対応を指示することは可能だろうか？
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まう（過信）、エラーや不具合・弱点の存在にジェット機の安全はパイロットだけで維持さ気付かず警戒を怠る（慢心）が深層原因に挙れているわけではない、色々な部門、多くのげられている。AI は防護壁の一つにはなり得専門家、過去からの色々な安全の取り組みとるが、変化する防護壁の欠陥を検知して対応改善等の組み合わせにより可能にしている。

を行うのは AI には難しい。AI が導入されてもプラントの運転も同様の対応を考えていかな

防護壁の変化に確実に対応するのは人の役割くてはならないのではないだろうか。DX がである。そこで図4で DX の時代に工場で求め進展しても絶対安全はない。プロセス安全はられる人材を考えてみた。エンジニアはデー優れた設計・建設・運転・保全が一体化する

タ解析力やマネジメント力とともに、新たにことで実現する。AI や ICT の進歩によって設生じるリスクを評価対応できるリスク評価力

計、建設、運転、保全の内容も変化しようとを有するデータサイエンティストが求められしている。それぞれの変化に対応し一体化をる。オペレーターはデータ収集力に加えて、経担うのは AI ではなく人である。安全は技術だ

験が少なくても非定常やリスクに対応できるけでは維持できず、技術の進歩に応じて人のリスク対応力（応用力）が必要となる。ジェット

役割、育成を併せて考えていかないと一体化機のパイロットについて考えてみよう。ジェッにひずみが生じてしまう可能性がある。これ

ト機の技術進歩は目覚ましく、ほとんど自動まで蓄積してきた経験や文化、組織力を更な運転が可能となってきている、そんなジェッる変化に対応できるように強化していく必要

ト機を運転するパイロットは気象の急激な変がある。保安は現場だけの問題ではない。DX化や機器異変などの非定常の時にも安全に運の推進は経営の責任だが、これら自主保安の転できる能力が求められる。応用力、感性を強化も経営の責任である。本社機能を含めた維持するために継続的な訓練を行っている。

総合保安力を考慮し強化する必要がある。

図4

DX が展開される工場で必要とされる人材

リスク評価力の高いエンジニアがデータ解析力を習得することで、デジタル化を推進し、競争力強化を図ることが必要。
将来のエンジニア

現状のエンジニア
プロセス
設備保全
知識

データ解析力マネジメント
リスク評価

プロセス
設備保全
知識

マネジメントマネ
リスク評価

装置産業では、保安を高めながら技術的な課題を解決していく必要があり、デジタルの知識だけでなく、プロセスや設備保全、マネージメントなどの経験や知識が必要であり、新たに生じるリスクも評価できるデータサイエンティストの育成が必要である。

安全は≪技術×組織×意識≫にて確保される。
デジタル化に対応する保安力強化を図る必要がある。
将来のオペレータ

現状のオペレータ
知識
経験
感性
リスク対応

8

データ収集力

価値観
使命感

知識
経験
感性

識＋ 知識
感性

価値観
使命感

経験

リスク対応
対応

価値観
使命感

DXの展開は人の役割も変化していく。経験で得られていたスキルや感性の環境も変化する。新たな役割を担える能力を有する人材の育成をどのように進めていくのか重要な課題である。

図5

DX の時代における保安力評価の取り組み

保安力

安全
安全基盤
安全文化

安全は社会の価値観、経済状況、人や組織、技術設備の変化などに影響を受け、何もしなければ劣化する⇒継続的改善が必須

保安力評価
保安力評価は事業者が自主的に弱みや強みを見いだして組織の安全を向上させる仕組み
運転、保全、工事、設計、変更管理など業務運営の項目を 段階評価

組織統率、資源管理、動機づけなど 項目を 段階評価

活性化

DXの時代に対応できるように、新たな必要項目についても追加して評価を行っていく必要がある。

保安力向上センターは各事業者の方と一緒に保安力の評価を行い、課題、弱点を明確にしてその改善に取り組む活動を支援しています。

5．まとめ

DX の時代に対応できるように新たな必要項目についても追加をしていく必要があると考プラントでは安全はすべてに優先する。

えている。自主保安は各企業の責任ではあるDX の時代においても安全を実現するためのが、現代の大きなかつ急激な変化の中ではど保安力の強化は不可欠である。スマートファの様に取り組むのか各社だけで考えるのではクトリーを実現するためには高度な技術の活なく、産・官・学が連携して考えていく必要用だけではなく、これまで述べた DX の展開がある。保安力向上センターは DX の時代にによる課題を克服する保安力強化の取り組み対応する保安力評価と更に保安力強化につなが必要となる。図5に DX 時代における保安げていく方策についても検討を継続するとと力評価の取り組みを示す。安全は社会の価値もに、産・官・学の連携においても、パイプ観、経済状況、人や組織、技術、設備の変化役として貢献できればと考えている。などに影響を受け、何もしなければ劣化する。
常に継続的な改善が求められる。DX の導入も大きな変化として対応していくことが保安参考文献 1） 松尾英喜：DX 時代における自主保安の強化に向けて，ケ
ミカルマテリアルジャパン2022 第7回産業安全フォー
ラム，2022.

力の強化には不可欠である。保安力向上セン
ターでは安全を支える安全文化・安全基盤について保安力評価を行い、会員企業とともに保安力評価を通じて課題を把握し改善していく取り組みを行っているが、評価の内容もまつお

ひでき 

1982年横浜国立大学大学院修士課程（安全工学）修了、三井化学入社、プロセスエンジニア及び製造課長経験、シンガポール、中国でのプラント建設及び会社運営に従事、生産技術本部長、代表取締役副社長（CTO）等を歴任し2022年退任。同年6月
保安力向上センター会長に就任

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