マーケティング研究 他社事例 518 「製造現場のデータ分析能力と現場力①」 ～複雑な現場だからこそ情報が変える～

マーケティング研究　他社事例　518　「製造現場のデータ分析能力と現場力①」　～複雑な現場だからこそ情報が変える～


「数年前に比べてデータ活用の状況が変わってきた」

そして製造現場では、「系よりも個」へと、工程を示すデータ（系）より、個々のワークがどうなっているのか（個）を示すデータに重点が移りつつあると言います。

背景にあるのは、データをきめ細かく取得する技術の発展でした。

加えて膨大なデータ（ビッグデータ）を蓄積・処理する技術も進みます。

ID（個体識別番号）にひも付いたデータは、数が膨大になるだけでなく、変数（特徴量）の種類も膨大（高次元）になりますし、これにより、従来は得られなかったような知見がデータから得られます。

いわゆる「データドリブン」と言われる考え方で、大量に観測されるデータから知見を帰納的に導き出す方法です。

これまでの理論を積み上げて現象を証明するのとは異なったアプローチと言えます。

研究開発、生産、顧客先での製品の稼働管理などのモノづくりの各分野で「既存の限界を超える手法として新鮮味を感じてもらっているようだ」などの意見が出ています。

事例として、三菱ケミカルHDを見て行きたいと思います。

三菱ケミカルHDの場合、傘下には製薬会社があり、長年の経験を積んだデータサイエンティストがいました。

複雑な統計モデルを作成する手段として機械学習に取り組んできたなどの経験を持つ人が多いのが、データサイエンティストです。

2017年に発足したデジタルトランスフォーメーショングループには、これらのデータサイエンティストが集まりました。

データサイエンティスト、AI（人工知能）といった最新デジタル技術の応用普及を通じて三菱ケミカルHDグループ全体の変革を推進する役割を担っていました。

データサイエンスが特に生きるのは「理論をそのまま適用しにくく、シュミレーションなどの計算が難しい複雑系」と言われています。

典型的な例が新薬の開発であり、例えば病変を拡大すると特定のタンパク質と結合して働きを阻害する薬について、それが効くかどうか、安全かどうかは、最終的には多数の投与例のデータから帰納的に説明するしかありません。

メカニズムの説明ではなく、データで統計上有意な結果が得られるかを数値で判断するのです。

材料開発へのデータサイエンスの応用を目指して、三菱ケミカルHDでは2018年6月に「マテリアルズ・インフォマティクスCoE」がスタートしました。

傘下のグループ会社やアカデミアを含み社外パートナーが有する技術を結集し、材料開発期間の短縮と新規材料設計を早期に実現するためのグループ横断的なチームとなったのでした。

その手段が傘下の三菱ケミカルなどが培ってきた量子科学計算や分子動力学、分子シュミレーションなどの計算化学と、データサイエンスや機械学習との組み合わせとなります。

2019年6月には、MCCが情報・システム研究機構統計数理研究所との共同研究部門設置で合意となり、計算化学技術をデータサイエンスでさらに強化する考えです。

（続く）


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