AI技術で化学産業の暗黙知を継承する新たなアプローチ

2023年の技術動向レポートが示すように、化学産業におけるAIの活用が次第に注目を集めています。特に、熟練技術者が持つ暗黙の知識をどのようにしてAIに継承するのかという課題が浮き彫りになっています。これは、技術革新が進む中でも、実際の製造現場での経験が依然として重要とされるためです。今回は、リーガルテック株式会社が実施した調査結果をもとに、化学産業におけるAIの発展とその技術課題について詳しく探っていきます。

調査の背景と目的

リーガルテック株式会社が展開する特許調査・発明抽出プラットフォーム「MyTokkyo.Ai」を活用し、化学・素材産業のバーティカルAI実装の現状を探求したこの調査。化学プラントにおいては、プロセスデータと熟練者の技術的知見が欠かせません。しかし、AIの学習には高品質なデータが求められますが、実際にはデータの不足や不規則性が多く、これが大きな障壁となっていることが分かりました。

明らかになった技術課題

本調査を通じて、以下の3つの技術課題が明らかとなりました。

1. 現場データの不足・不統一
化学プラントでは、設備の老朽化や計測機器の世代差によって、AIが必要とするデータの形式や精度が安定しません。また、バッチ生産では反応条件が頻繁に変わり、AIが学習する上でのデータ確保が困難です。

2. 熟練者の暗黙知のデータ化
熟練技術者の知識は、しばしば五感や経験に基づくため、これを明文化し数値化するのは非常に難しい作業です。このため、熟練者が退職すると、その知識が失われてしまうリスクがあります。

3. AI判断の説明可能性・信頼性
AIによる予測が安全性や品質に直接影響を与えるため、AIの判断根拠や信頼度を説明できる仕組みが求められます。AIの導入には、結果だけでなく、どうしてその判断がなされたのかという情報の透明性が不可欠です。

特許に見る技術動向

調査を通じて、特に注目すべきは、2020年以降、関連技術における特許出願が増加傾向にあるということです。対応技術としては、IoTセンサーの統合、画像認識、異常音や振動解析技術などがあり、現在進行中の開発テーマを浮き彫りにしています。特に、三菱ケミカルや住友化学、日立製作所などが取り組む技術は、化学産業の革新を支える重要なファクターとなっています。

今後の技術展望

これからの化学産業においては、以下の3つの技術領域が特に重要になると考えられます。

1. プロセスデータと品質データの統合AI基盤

原料、反応条件、品質データを一元化し、それらをAIが効果的に利用できる形で整備する技術です。この分野には、IoTやエッジAI技術を組み合わせた開発の余地があります。

2. マルチモーダル暗黙知抽出技術

熟練者の知識を、画像や音響、振動など複数の情報から再現する技術。これにより、現場での技能継承を効率化できる可能性があります。

3. 化学プロセス特化型の説明可能AI

AIの判断根拠を分かりやすく示し、安全管理や品質保証の従事者が確認できる技術。因果推論やプロセスシミュレーションを通じて差別化が可能です。