プロセス・インフォマティクスとはなにか？基本概念から活用シーン・メリットまで徹底解説

新素材の開発には膨大な時間とコストがかかります。従来の試行錯誤的なアプローチでは、もはや市場のスピード感についていけません。

しかし、AI（人工知能）とプロセス・インフォマティクスを連携させることで、材料開発のスピードを飛躍的に高めることができるとされ、昨今注目が高まっています。

製造プロセスから得られる膨大なデータをAIで解析し、最適な材料候補や製造条件をリアルタイムで予測・制御する新しいアプローチによって、これまでになかったスピードで画期的な新素材を生み出せる時代が到来しています。

この記事では、プロセス・インフォマティクスの基本概念から、その活用シーンや導入のポイントまでを詳しく解説します。さらに、実際の事例を交えながら、なぜこの技術が製造業にとって重要なのかを探ります。

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プロセス・インフォマティクスとは？

プロセス・インフォマティクス（PI）とは、材料開発における製造プロセスの最適化を目指す比較的新しい開発手法です。従来の経験や勘に頼った材料開発ではなく、プロセスから得られる膨大なデータを活用し、データ分析、機械学習、デジタルツインなどの高度なAI技術で、プロセスの内部状態をリアルタイムで観測し、最適な制御を実現します。

プロセス・インフォマティクスにより、材料開発のスピードアップや、製造プロセスの効率化、コスト削減などが期待できます。

プロセス・インフォマティクスとよく混同されがちな技術に「マテリアルズ・インフォマティクス」（MI）があります。両者は似たような名前を持つものの、その目的と適用範囲には明確な違いがあります。プロセス・インフォマティクスとマテリアルズ・インフォマティクス（MI）と連携することで、より高度な材料開発を可能にします。

マテリアルズ・インフォマティクスとの違い

マテリアルズ・インフォマティクスは、材料そのものの特性や構造に着目し、材料データベースや計算科学を活用して新材料の探索や設計を行う手法です。材料の構造、特性、製造プロセスに関するデータを収集・解析し、最適な材料設計や性能予測を行います。

対して、プロセス・インフォマティクスは、材料を作る製造プロセスに焦点を当てています。例えば、鉄を作る際の温度や圧力、添加物の種類や量といったプロセス条件を変えることで、材料の特性がどう変化するかを解析します。つまり、MIが「どんな材料を作るか」を追求するのに対し、プロセス・インフォマティクスは「どうやって材料を作るか」を探求するのです。両者は車の両輪のように連携し、革新的な材料開発を加速させていくでしょう。

マテリアルズ・インフォマティクスとは何かをこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

プロセス・インフォマティクスで必要な技術要素

プロセス・インフォマティクスの主要な技術要素には、以下があります。

• リアルタイム計測
• データ分析
• AIや機械学習
• デジタルツイン

リアルタイム計測は、製造プロセスの内部状態を逐次観測し、膨大なデータを収集します。そのデータをAIによる高度なデータ解析技術で処理し、プロセスの最適化に役立てるのです。

さらに、AIや機械学習を活用することで、プロセスの自動制御や異常検知なども可能になります。

デジタルツインは現実世界のデータを収集し、コンピュータ上で再現する技術です。デジタルツインによって、プロセス全体のシミュレーションを行い、最適な運転条件や改善点を見出すことができます。これにより、プロセス・インフォマティクスの予測精度と効果が向上します。

これらの技術要素が連携することで、材料開発の効率化と高度化を実現するのが、プロセス・インフォマティクスの真骨頂と言えるでしょう。

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プロセス・インフォマティクスがなぜ今、重要なのか？

プロセス・インフォマティクスが材料開発分野にもたらすメリットについて説明します。

開発スピードの向上

プロセス・インフォマティクスでは、先進的なセンサー技術を用いてプロセス内部のデータをすることで、材料の状態変化をリアルタイムで捉えることができます。

従来の材料開発では、プロセスの内部状態を直接観測することが難しく、製品の品質評価は主に最終製品の分析に頼っていました。しかし、プロセス・インフォマティクスにより、不具合の早期発見や、プロセスの最適化が可能となり、開発スピードの向上が期待できます。

さらに、AIを活用により、プロセス内部で起こる複雑な現象の理解が深まり、新たな材料開発の可能性が広がります。

分析精度向上

従来の材料開発では、研究者の経験と勘に頼ることが多く、データに基づく意思決定は限定的でした。しかし、プロセス・インフォマティクスを導入することで、データドリブン型のアプローチが可能となります。

具体的には、材料開発の各工程で得られる膨大な実験データを収集・分析することで、従来は見落とされていた重要な情報を見出すことができます。例えば、ある大手化学メーカーでは、プロセス・インフォマティクスの手法を用いて製造プロセスのデータを分析したところ、原料の投入タイミングが製品品質に大きく影響していることが明らかになりました。この知見を基に投入タイミングを最適化したことで、不良品率が減少し、年間数億円規模のコスト削減効果があったと報告されています。

プロセス・インフォマティクスとAIによる高度なデータ分析により、目的とする材料特性を実現するための最適なプロセス条件を自動的に予測・提案できるようになるでしょう。

知見の集積と活用

プロセス・インフォマティクスでは、データに基づく意思決定により、開発の再現性や信頼性も格段に向上します。プロセスのデジタル化により、知見を組織的に蓄積・活用できるようになります。これまでのように、属人的な勘と経験に頼る開発プロセスでは、研究者の交代などによりノウハウが失われるリスクがありました。

しかし、人員の入れ替わりがあっても、安定した品質の製品を継続的に開発できるようになるのです。

予知保全の実現

プロセス・インフォマティクスは、設備の故障を未然に防ぐ予知保全の実現にも大きく貢献します。

材料開発の現場では、実験装置や製造設備の突発的な故障が、スケジュールの遅延や多大なコストロスにつながるリスクがあります。しかし、プロセス・インフォマティクスを活用することで、そうした事態を未然に防ぐことが可能となります。

具体的には、IoTセンサーなどで収集した設備の稼働データを、AIを用いてリアルタイムに分析することで、異常の兆候を早期に検知できるようになります。例えば、ある部品の温度や振動のデータが通常とは異なるパターンを示した場合、その部品の劣化や故障の可能性が高いと判断できます。

そうした予兆を捉えることで、部品の交換時期を適切に判断し、計画的なメンテナンスを実施できるようになります。その結果、突発的な設備の停止を回避し、材料開発を滞りなく進めることができるのです。

プロセス・インフォマティクスをうまく導入するためのポイント

プロセス・インフォマティクスの導入は多くのメリットをもたらしますが、効果的に導入するためにはいくつかの重要なポイントがあります。

目標と成果指標の明確化

プロセス・インフォマティクスを導入する前に、具体的な目標と期待する成果を明確に設定することが重要です。例えば、生産効率の向上、コスト削減、品質改善など、何を達成したいのかをはっきりさせておくことで、プロジェクトの方向性がブレず、効果的な実施が可能になります。

導入にかかるコストと時間を明確化

プロセス・インフォマティクスの導入には、一定のコストと時間が必要です。特に、初期投資では、データ収集のためのセンサー類やシステム基盤の整備、AIモデル構築のためのリソースの確保など、多岐にわたる項目があります。

しかし、長期的な視点で見れば、その投資は十分に見合うものと言えます。競合他社に先駆けて導入することで、技術的優位性を確保できる点も大きなメリットです。先行者利益を獲得し、市場でのプレゼンスを高められるからです。

ただし、闇雲に導入を急ぐのではなく、自社の事業戦略に沿った形で、段階的に進めていくことが肝要でしょう。

データインフラの整備

プロセス・インフォマティクスは、データの収集・分析に基づいています。したがって、データインフラの整備が不可欠です。センサーの設置やIoTデバイスの導入を通じて、製造プロセスの各ステージからデータをリアルタイムで収集できる環境を整えます。また、収集したデータを適切に管理・解析するためのデータベースやクラウドプラットフォームも必要です。

データセキュリティ

大量の機密データを扱うプロセス・インフォマティクスにおいて、データセキュリティは極めて重要な課題です。特に、製造プロセスに関するデータは、企業の競争力の源泉とも言える情報です。これらが外部に漏洩すれば、競争優位性を失うだけでなく、信用失墜や法的紛争など、深刻な事態を招きかねません。

そのため、データの暗号化、アクセス制御の徹底、定期的なセキュリティ監査など、多層的なセキュリティ対策を講じる必要があります。特に、クラウドを利用する場合は、信頼できるベンダーの選定が重要です。データの所在地や、障害発生時の対応体制など、セキュリティ面での評価を十分に行った上で、最適なパートナーを見極めましょう。

また、万が一、インシデントが発生した場合に備え、緊急時対応計画（コンティンジェンシープラン）を策定しておくことも重要です。初動対応の手順やステークホルダーへの報告プロセスなどを予め定めておけば、被害を最小限に食い止められるはずです。

専門知識の習得とチーム構築

プロセス・インフォマティクスを効果的に導入するためには、専門知識を持った人材が必要です。社内に専門家を育成するか、外部の専門コンサルタントを活用して、プロジェクトチームを構築することが求められます。また、製造現場のオペレーターや管理職も、基本的な知識を習得し、データ駆動型のアプローチに理解を深めることが重要です。

関連記事：「AI人材とは？なぜ不足？今後の需要は？社内育成が難しい理由徹底解説！」

パイロットプロジェクトの実施

いきなり全体の製造プロセスに導入するのではなく、まずは小規模なパイロットプロジェクトを実施することをお勧めします。小さな成功事例を積み重ねながら、徐々に適用範囲を拡大していくアプローチが有効です。これにより、導入に伴うリスクを最小限に抑えつつ、具体的な課題や改善点を洗い出すことができます。

プロセス・インフォマティクスについてよくある質問まとめ

まとめ

プロセス・インフォマティクスは、材料開発における製造プロセスの最適化を目指す革新的な手法です。センサーやIoTデバイスを活用してプロセスの内部状態をリアルタイムで観測し、AIによる高度なデータ分析を行うことで、開発スピードの向上、分析精度の改善、知見の集積と活用、予知保全の実現など、多くのメリットをもたらします。

一方で、導入にはデータインフラの整備やセキュリティ対策、専門知識の習得など、克服すべき課題もあります。しかし、適切な計画とステップを踏むことで、これらの課題を乗り越え、プロセス・インフォマティクスの真価を発揮することができるでしょう。

材料開発の未来を切り拓くプロセス・インフォマティクスの導入と活用は、もはや競争力維持のための選択肢ではなく、必須条件と言えるでしょう。日本の製造業が、世界の最先端を行くためにも、この革新的なアプローチに果敢にチャレンジしていくことが求められています。

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