「化学」の再定義：化学業界のダイナミクスを変えるデジタル技術

2025年2月24日 | Sotirios Frantzanas（Chemical Week）

デジタル化とAIは、化学業界の様相を一変させる可能性を秘めた機会とリスクを生み出しています。化学企業のデジタル化の取り組みはまだ初期段階にありますが、新しい技術やツールの導入ペースは急速に加速しています。

人工知能（AI）は化学企業に大きな恩恵をもたらしています。とりわけ、大企業や、研究開発の豊富な実績に加えて営業面でも幅広い経験を持つ企業にとっては、過去の知見を活用し、国境を越えて社内の集合知を役立てられるため、その効果は大きいと、McKinsey & Co.のシニアパートナー兼グローバル化学部門統括であるChris Musso氏は、1月22日にSociété de Chimie Industrielleが主催した「Exploring AI Opportunities in the Chemical Industry」ウェビナーで述べました。

大手化学企業は、独自のリソースと豊富な知的財産を活用すれば、競合他社と一線を画す優れたソリューションを生み出せるとMusso氏は指摘します。ただし、行動を起こさなければ、他社に追いつかれる可能性もあると付け加えました。

「私たちは、業界内の所有関係のダイナミクスに大きな影響を及ぼすデジタル革命の入り口に立っています。このデジタル変革への適応に長けた企業は、そうでない企業を買収し、業界再編につながる可能性が高いでしょう。この変化は、業界全体の構造とパフォーマンスの向上をもたらすはずです。要するに、このデジタル革命が今後の買収動向を左右し、リーダーを形づくり、業界を再編していく可能性があるのです」とMusso氏は述べました。

価値あるデータを保有していても、それを効果的に構造化できない化学企業は、それができる企業にとって魅力的な買収対象になりかねないと同氏は指摘しました。

Dow Inc.の最高商務責任者（CCO）であるDan Futter氏は、Société de Chimie Industrielleのウェビナーで、化学企業にとって、単にデータを保有しているだけでは他社を上回るには不十分だと認識することが極めて重要だと述べました。

真の課題は、データを使える価値ある形に変換することにあり、その道のりは短くも容易でもないとFutter氏は言います。差別化の鍵となるのは、データを構造化された形でアクセスし活用できる企業の能力であり、それによって決断力のある行動をとり、成長を促進できると付け加えました。

「単に存在していることや確立されていること、あるいは何十年分もの潜在的に価値あるデータを手元に持っていることが重要なのではありません。決定的に重要なのは、そのデータの状態と、それをいかに迅速に機能的かつ有益な形に変換できるかです。この能力こそが、最終的に成功する企業とそうでない企業を分けることになるでしょう」とFutter氏は述べました。

Dowは現在、全部門にわたって1万人のMicrosoft Copilotのアクティブなライセンスユーザーを擁しているとFutter氏は述べました。利用は営業やマーケティングといった商務部門で目立っていますが、サプライチェーン管理や製造の分野でも活発に利用されていると言います。

Westlake Corp.もMicrosoft Copilot Stackを利用しており、大きな効果が見込める組織内の特定の職務に合わせて最適化し、保守、製造、事業の商務面などの領域に重点を置いていると、Westlakeの最高デジタル責任者（CDO）であるConstantyn Chalitsios氏はウェビナーで述べました。

Westlakeには何十年にもわたって蓄積された情報があり、AIの力を借りてそれを活用することで、これまで実現できなかった大きな前進が可能になるとChalitsios氏は述べました。

またChalitsios氏は、先進技術によって、Westlakeのような企業が既存の製品処方に求められる変更要求をシミュレーションし、通常最も重視される基本的な材料特性を維持しながら実現可能性を評価できるようになると指摘しました。

「常に新しい分子を発明する必要はありません。多くの場合、顧客は配合そのものには満足しており、特定の変更を望んでいるのです」と同氏は述べました。今日の技術により、Westlakeはこのプロセスを高い確度で加速でき、要望された調整が実現可能であることを顧客に速やかに伝えられると付け加えました。

「この迅速な対応が顧客との強固な関係を育み、Westlakeを知見豊富で信頼できるパートナーとして位置づけます。私たちが素早く適応し革新する能力は、専門性と顧客ニーズへのコミットメントを顧客に再認識させ、営業組織に大きく貢献しています」とChalitsios氏は述べました。

International Flavors & Fragrances（IFF）のエンタープライズデータ・AI責任者であるMoin Haque氏によれば、デジタル技術の真の利点は、発見と実験のプロセスを加速し、新しいアイデアを効果的に絞り込むことにあります。「こうしたアイデアは理想的には、マーケットインテリジェンスに裏づけられた市場の知見や消費者トレンドから生まれるべきです。既存の資産を活用するにせよ、他分野で用いられた戦略を応用するにせよ、これらの知見を製品構成に取り入れることが差別化には不可欠です」とHaque氏はウェビナーで述べました。

またHaque氏は、AIの価値は生成AIにとどまらないと強調しました。基盤的AI、古典的AI、あるいはレガシーAIと呼ばれるものからも大きな恩恵が得られるためです。

「生成AIは、価値提案を豊かにし高める関連コンテンツを探索することを可能にします。私たちが扱うデータの性質上（主にテキストと画像）、マルチモーダルな構成が特に適しています。この再生成的なアプローチは従来のラボ手法を超え、ワークフロー、実験、予測プロセスの最適化を可能にし、アクティブラーニングに近い動的な『ラボ・イン・ザ・ループ』環境を生み出します」とHaque氏は述べました。

さらに、データのデジタル化はナレッジマネジメントを強化し、協業を促進し、価値を付加してプロセスを加速させうる情報共有を改善していると同氏は述べました。ただし、より広い規模での知識共有は依然として課題だと指摘しました。

WestlakeのChalitsios氏は、教師あり機械学習がAIの領域で依然として最も重要かつ成功している要素だと述べました。教師あり機械学習の分野で、Westlakeは数多くの機会を特定し、実装してきたとChalitsios氏は言います。

Dowは過去1年でAIをプロセスに統合し始め、3つの大きな課題に直面したとFutter氏は述べました。1つ目は、専有データとパブリックドメインの情報をいかに明確に区別し、その境界を細心の注意を払って管理・徹底するかです。

2つ目に、同社は事業を展開する各法域において、従業員と顧客の双方に関するプライバシー法を厳格に遵守しなければならないと付け加えました。

3つ目の課題はより人に関わるもので、新しい技術を吸収する従業員の能力に関するものだとFutter氏は述べました。最大の課題は、Dowの組織がこうした新しいツールをどれだけのペースで効果的に取り込めるかを見極めることだと言います。

IFFのHaque氏は、トレーニングと人材育成への投資の重要性を強調しました。「単に新しいツールを導入しさえすれば、それが自動的に効果的な活用につながるとは限りません。企業は、こうした技術を従業員向けに拡張し、高度化し、文脈に沿ったものにするために、トレーニングと人材育成に投資しなければなりません」とHaque氏は述べました。

Haque氏はまた、データの重心が移り変わっていることも重要な論点として挙げています。従来、データは取引ワークフローに組み込まれ、企業のプラットフォームやシステム内に存在していましたが、今ではその知識の多くが、本来そうした目的のために設計されていないプラットフォームやシステム、たとえばメール、チャットログ、ファイル共有などに存在していると言います。

体系的なデータ収集と分析

Henkel AGの接着剤事業であるHenkel Adhesives Technologiesは、新型コロナウイルスのパンデミックが始まった時期に、デジタルツールの統合を通じてイノベーションを推進する取り組みを開始したと、同社のグローバル・イノベーション責任者であるMichael Todd氏は述べています。「それ以来の当社の変革は目覚ましいものですが、私たちはさらに大きな前進が待っていると期待しています。私たちはまだこの道のりの入り口に立っているにすぎません」とTodd氏はChemical Weekに語りました。

近年、Henkelは、22カ国・約60の研究所にわたって働く約3,000人からなる研究開発組織全体に、Albert Inventのプラットフォームを導入することに成功したとTodd氏は述べました。最も大きな成果は、世界中で実施されるほぼすべての実験からデータを体系的に収集できるようになったことだと言います。この展開以前は、データ収集はばらばらで、Excelのスプレッドシートや紙の記録といったさまざまな方法に頼っていたと付け加えました。Albertによって、ラボ業務に携わるHenkelの世界3,000人のチームから、価値あるデータを日々収集することが可能になったとTodd氏は述べました。

「今や収集している膨大なデータは、機械学習やAIアルゴリズムを通じて活用しなければなりませんが、これは私たちがまだ探索を始めたばかりの領域です。多くの組織と同様に、私たちもこのデータを分析するためにさまざまなモデルを導入する初期段階にあり、製品性能の予測やその他の知見の向上を目指しています」とTodd氏は述べました。

Albertのプラットフォームは、ワークフローのあらゆる段階で包括的なデータ取得を支援するように設計されていると、Albert Inventの共同創業者兼CEOであるNick Talken氏は述べています。これには、Henkelが接着剤、シーラント、機能性コーティングの製造に使用する原材料に関するデータの取得が含まれます。重要なデータ項目には、化学構造、引火点や沸点といった特性、さまざまな地域への輸送に関する規制遵守などがあるとTalken氏は述べました。

「このプラットフォームは化学者にとってのデジタルツインとして機能し、バーチャルなラボアシスタントの役割を果たします。日々の業務全体を通じてユーザーを支援し、組織の集合知を活用して意思決定を高めます。より多くの情報が集まり、データの品質が向上するにつれて、その効果が時間とともに増幅されていく雪だるま式の効果が生まれます」とTalken氏はChemical Weekに語りました。

このワークフローのあらゆる段階でデータを取得することは、新規顧客のニーズに効率的に応えるうえで極めて重要だと同氏は述べました。自動車業界の顧客が電気自動車（EV）への投資に向けたソリューションを求める場合、熱容量や接着特性といった特定の性能目標が必要になると付け加えました。理想的には、Henkelは既存のデータを活用して最適なソリューションを迅速に提供し、重複する実験の必要性を最小限に抑えるべきだとTalken氏は述べました。

2020年という早い段階でAlbertのプラットフォームを採用したことで、Henkelはデータ収集において大きな優位性を得ており、AIが今後どのように発展しようとも、収集したデータを効果的に活用できる体制を整えているとTodd氏はChemical Weekに語りました。

現在の枠組みにより、世界各地の拠点間の連携が格段に高まり、Henkelの科学者間でのシームレスな情報共有が実現したと同氏は述べました。この連携性が同社のアプローチを根本から変え、特定のプロジェクトに向けたより多様でダイナミックなチーム編成につながったとTodd氏は述べました。「過去の一部の非効率が解消され、組織全体でリアルタイムの協業と知識共有が可能になりました。この変革により、当社の製品の市場投入までの時間は大幅に短縮され、顧客により迅速にソリューションを届けられるようになりました」と付け加えました。

モバイル電子機器の顧客向けに接着剤を開発した最近のプロジェクトでは、開発とテストの反復サイクルが5回から3回に削減されたとTodd氏は述べました。スピードが最優先され、競合他社より2サイクル早く実用可能なサンプルを提示できるかどうかが成否を左右することが多いため、これは事業獲得に不可欠だったと言います。

Albert Inventは北米、欧州、日本の市場に対応しており、この3地域すべてでデジタル志向への「途方もない」関心が高まっているのを実感しているとTalken氏は述べました。「化学業界からは当社の取り組みに大きな関心が寄せられていますが、同業界の多くはデジタル変革の初期段階にあり、多くの企業がこの道のりへの最初の一歩をまだ検討している状況です」と同氏は述べました。

Nouryon、Chemours、Solenis、Marabuも、Albertが協業している化学企業に含まれます。いずれの企業も、プロセスの加速、製品品質の向上、そして製品開発サイクルへのAIと機械学習の統合を望んでいるとTalken氏は述べました。「ただし、レガシーなプロセスやばらばらのシステムから、初めてのエンドツーエンドの研究開発プラットフォームの導入へと移行するには、相当な努力が必要です。こうしたシステムをさらに洗練させ、改善していくことは、継続的な取り組みを要する反復的なプロセスです」と同氏は指摘しました。

HenkelのTodd氏は、組織的な定着を促し、個々人が新しいワークフローや行動様式に適応できるよう支援することも同様に重要であり、デジタル化の取り組みに伴う、しばしば過小評価されがちな課題だと強調しました。

Albertのプラットフォーム導入において最も大きな障壁となったのは、ラボのデータをどのように記録するかについて組織全体に再考を促すことでした。それは、個々人が長年かけて培ってきた習慣の根本的な転換を必要とするからだとTodd氏は述べました。

もう一つの行動面での課題は、同社のイノベーションチームや経営陣が、システムを導入すればただちに貴重な知見が得られ、自動的にソリューションが立案され、テストが実行されると期待してしまうことだと言います。ChatGPTのような新しい技術を導入したからといって、すぐにあらゆる解決策が手に入るわけではないことを、チームが理解することが重要だと付け加えました。

「この道のりには忍耐と適応が求められます。こうした技術の統合には学習曲線と段階的な改善が伴うからです。課題は、こうした期待を適切に管理し、これらのツールの能力と進化について現実的な理解を育むことにあります」とTodd氏は述べました。

AIはまもなく、あらゆる人のワークフローに欠かせない当然の構成要素になるとTodd氏は指摘しました。化学企業におけるAIの役割は、これまで非常に手作業に頼ってきた科学的プロセスを、高品質な成果を得るために必要な実験数を減らすことで、あるいはその成果の品質そのものを高めることで、合理化し加速させることだと述べました。

「AIのより広範な活用により、組織のあらゆる領域からイノベーションが急増すると見込んでいます。これは分子構造に関するものだけでなく、現実世界の問題を解決することにも及びます。顧客ニーズに応えるためのプロセス変更や製造の最適化などが含まれるかもしれません」とTodd氏は述べました。

Henkelはまた、自動化を通じて、データ構造やAIといったデジタル要素の統合にも多額の投資を行ってきたとTodd氏は付け加えました。これらの構成要素は本質的に結びついており、特にラボにおけるロボティクスの活用によって、自動化を通じてAIの拡大が大きく促進されると言います。「私たちが学習とイノベーションを推進するためにますますデータを活用するなかで、この相乗効果は不可欠であり、データ生成においてロボティクスが重要な役割を果たします」と付け加えました。

自動化のデジタル化

自動化のデジタル変革のリーダーであるSchneider Electric SEは、ソフトウェア定義型の自動化ソリューションを提供しており、これにより、化学をはじめとする業界のデジタル変革に不可欠な柔軟性と拡張性が実現するとしていると、同社のエネルギー・化学部門プレジデントであるChristophe de Maistre氏はChemical Weekに語りました。

「ハードウェアとソフトウェアを分離することで、企業は専有システムに縛られることなく、可能な限り最良の技術を採用できます。このハードウェアからの独立は、サプライチェーンの混乱や規模拡大の課題に直面する業界にとって画期的です」とDe Maistre氏は述べました。

さらに、こうしたソリューションはリアルタイムのデータ分析と意思決定を可能にし、これは業務の最適化と効率の向上に不可欠だと同氏は述べました。「デジタル化は業務パフォーマンスを向上させるだけでなく、エネルギー消費の削減、廃棄物の最小化、資源利用の最適化を通じて、企業がサステナビリティ目標を達成することも可能にします」とDe Maistre氏は述べました。

デジタル化は持続可能な産業変革の基盤だとDe Maistre氏は指摘しました。「デジタルソリューションがなければ、特に化学のような複雑な業界で、大規模にサステナビリティを実現することは極めて困難でしょう。プロセスをリアルタイムで監視、最適化、自動化する能力は、廃棄物の削減、エネルギー効率の向上、そして業務全体の持続可能性の向上に不可欠です」と同氏は述べました。

Schneider ElectricとGR3N（スイス・ルガーノ）との提携は、これまで大規模に効果的なリサイクルを行うのが難しかった業界において、自動化がいかに循環型経済の可能性を引き出せるかを示す「力強い」一例だとDe Maistre氏は述べました。

GR3Nは、経済的に成り立つポリエチレンテレフタレート（PET）のリサイクルを可能にし、産業規模での実装を実現するプロセス（マイクロ波技術をアルカリ加水分解に応用したもの）を開発しました。

GR3Nのマイクロ波支援解重合（MADE）技術は、Schneider Electricのソフトウェア定義型自動化と組み合わさることで、PETのようなリサイクルが難しい材料にとって大きな前進を意味するとDe Maistre氏は述べました。

従来のリサイクル手法は、効率やリサイクル材料の品質を維持する能力に限界があると同氏は述べました。これは、広く使われている一方で高品質な製品へのリサイクルが「極めて困難」なことで知られるPETにとって、とりわけ重要だと付け加えました。

GR3NのMADE技術のような先進的なプロセスは、PETをバージン材に近い品質にリサイクルすることを可能にし、高性能用途にも適したものにすることで、こうした限界に対処するとDe Maistre氏は述べました。これにより、プラスチック廃棄物が削減され、バージン材への需要が減り、プラスチック生産の環境負荷が軽減されると言います。

「当社のソフトウェアソリューションは化学業界のデジタルの礎として機能し、イノベーション、効率、サステナビリティを等しく推進します。GR3Nとの提携は、先進的な自動化が、より持続可能で循環型の経済への転換をいかに促進しうるかを示しており、プラスチックリサイクルの未来、そしてその先への道を切り開くものです」とDe Maistre氏は述べました。

社内でのデジタルソリューション開発

多くの化学企業が、顧客向けのデジタルソリューションを開発するために、自社の能力への投資を進めています。Ecolab Inc.の水処理・プロセス管理事業であるNalco Waterは、Inlet Integrity Programを開発しました。これは、化学的手法と専門家主導のサービス・分析を通じて、ファウリング（汚れの付着）や腐食のリスクに先手を打って対処することで、ガス処理業務の保護を支援するように設計されています。「ファウリングはガス処理業務の効率に大きな影響を及ぼしかねません。先を見越したプログラムがなければ、事業者は頻繁なメンテナンスを計画せざるを得ず、コストと時間がかかります。包括的なアプローチをとることで、私たちはガス処理事業者が信頼性が高く効率的な操業を維持しつつ、運用コストを削減できるよう支援できます」と、Nalco Waterのグローバル・ケミカル担当シニアバイスプレジデント兼ゼネラルマネージャーであるLottie Elwood氏はChemical Weekに語りました。

Inlet Integrity Programはセンシングや自動化の技術を用いていませんが、Nalco Waterのフィールドサービスチームは、パフォーマンスデータの分析とベンチマークにECOLAB3Dインテリジェンスプラットフォームを使用しているとElwood氏は述べました。「現場で働く担当者は、モバイルアプリを使って手動でデータをプラットフォームにアップロードします。一元化されたサービスの知見は、パフォーマンスを分析して傾向や改善の機会を特定するための、単一の情報源となります」と同氏は述べました。

デジタルソリューションはEcolabの戦略の重要な一部を成しており、とりわけ同社が顧客のパフォーマンス、成長、サステナビリティの管理をどのように支援するかという点で重要だとElwood氏は述べました。「Ecolabにはデジタルイノベーションの豊かな歴史があり、それを基盤に当社のソリューションを築いてきました。私たちは35年以上前に、産業用水システム向けにリアルタイムの監視と薬剤注入を提供する特許取得済みの自動化・制御技術を開発することで、この道のりを歩み始めました」とElwood氏は付け加えました。

同社は今日、水のパフォーマンスと産業資産を管理する3万を超えるシステムのグローバルネットワークを維持しており、あわせて顧客にリアルタイムかつ先を見越した知見を提供するインテリジェンスソリューション群も備えていると同氏は述べました。「私たちは革新を続け、業界に飛躍的な効果と価値をもたらすAI技術を統合する機会を探っています」とElwood氏は述べました。

Nalco Waterは、Inlet Integrity Program以外にも、化学処理を行う顧客を支援するさまざまなデジタルソリューションを提供しています。ECOLAB3Dを基盤とするOMNIのようなソリューションは、先を見越した監視とインテリジェンスを通じて、熱交換器などの重要な資産の保護を支援するとElwood氏は述べました。

さらに、同社の水管理向け3D TRASAR技術は、自動化・制御に加えて革新的な付着センサーを活用し、リスクの低減とリアルタイムでのパフォーマンス管理を支援すると付け加えました。「化学ソリューションとデジタル技術を組み合わせることで、私たちは顧客が拠点および全社の操業全体でクラス最高水準のパフォーマンスを達成できるよう支援できます」とElwood氏は述べました。

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