インダストリアル ビッグデータの真髄
インダストリアル ビッグデータの真髄

インダストリアル
ビッグデータの真髄

事業責任者インタビュー

インダストリアル・ビッグデータに込める想い
冨岡語る。

1975年ISID誕生。米国製造業の巨人「GE」と広告代理店の雄「電通」のジョイントベンチャーとして日本に初めて「CAE」という概念を持ち込んでから42年、製造業のエンジニアリング領域で様々なご支援を重ねてきたISIDもこのIoT/ビッグデータの時代を迎え、製造業向けのデータ分析ソリューションを展開している。
例えば、製品や生産設備のPHM(Prognostics and Health Management、故障予測と健康状態の管理)実現のための「IMS/知的保全サービス」を開始して4年が経過し、コマツや新日鐵住金など名だたる企業と30件を超えるプロジェクトを積み重ねてきた。
ISIDが提供するこうしたデータ分析ソリューションのキーメッセージは「インダストリアル・ビッグデータ」だと本事業推進責任者の冨岡は言う。

「商業マーケティング向けビッグデータ分析で成功している手法をそのまま製造業のものづくり関連業務に展開しても実質的には上手く使えないことが多いのです。機器の構造、即ちシステム全体と各サブアセンブリ、コンポーネント間の関係性や物理法則から来る因果関係に起因するデータ構造そのものの複雑さなどが根本的に商業マーケティング向けのそれとは異なるからです。また故障データを始めとしたデータ収集も大きな課題であり、“ビッグデータ”と言いながら極めて限定的なデータで分析せざるを得ない場合もあります。更には、ものづくりにおけるデータ活用では“説明性”も欠かせません。分析結果を誤れば人命に関わる事故につながる事柄も多く、分析結果に対する説明性なくして結果のみを信ずるというのにはまだまだ慎重にならざるを得ないのが実情です。」

製造業向けのビッグデータ分析は、
本質的には“サイバーフィジカルシステムの実現”
を目指した活動だと思っています。

「世の中には“故障予知ソリューション”の名のもとにサービスを提供しているベンダーも沢山いますが、こと“ものづくり”に関連する領域においては “コト”はそう簡単には行きません。残念ながら魔法の杖はありませんから、機械学習手法などを活用したブラックボックス型のツールだけで解決してくれる問題というのは実は限られているのではないでしょうか。
欧米企業に比べて、日本企業は各ドメインの技術力の深掘り度合いは大変に優れたものがあると思います。しかし、いわば物理ベースアプローチに固執するきらいがある。データドリブンアプローチが俯瞰的に見て有効に活用出来るのならば積極的にそれを活用することで大きくブレークスルー出来る可能性があるのに、どうしても従来のドメイン知見ありきで活用の幅を狭めてしまいがちだ。あるいは、データドリブンアプローチが魔法の杖であるかのようにそれだけで過度な結果を期待してしまい、結果的に行き詰まってしまうことも多いのではないか。このあたりはベンダー側の責任もあるのではないか」と冨岡は言う。
「だからこそ、42年間に亘り日本の製造業の皆様へCAEを始めエンジニアリング領域でご支援を積み重ねて来た我々ISIDだからこそ、日本においてインダストリアル・ビッグデータを先頭に立って推進していくべきだという使命感を持っているのです。欧米企業はもとより最近は中国企業も国を挙げて積極的にデータ分析技術を活用し、その“ものづくり力”、あるいは“コトづくり力”を驚異的なスピードで高めつつあると聞きます。その意味では日本企業はどんどん取り残されているとも言えるでしょう。しかし、確かなブレークスルーを実現するには、物理ベースの技術力だけでも、データ分析の技術力だけでも、いずれか一方だけでは片手落ちです。いま求められているのは、物理ベースの技術力に如何にデータ分析の技術力を有効に掛け合わせてあげられるかが肝要です。今からでも決して遅くはありません。これまで培った日本の製造業各社の技術力に正しくデータ分析技術を掛け合わせてあげることで、きっと世界の競合を凌駕するイノベーションを生み出せると信じています。製造業向けのビッグデータ分析は、生産設備のゼロダウンタイムや製品故障の検知・診断などを目指して取り組まれることが多いのですが、私は本質的には“サイバーフィジカルシステムの実現”を目指した活動だと思っています。我々ISIDはそこにおいて、日本の製造業の皆様のお役にたてる存在でありたいと常に思っています。

PDM Consulting by Predictronics 株式会社電通国際情報サービス
インダストリアル・ビッグデータ営業推進部
部長
冨岡 広