DXの推進による最も大きな変革は、データ駆動型の研究開発へと転換を図ったことです。貴重な情報が社内に散逸することを防ぐとともに、製品開発に最大限に活用できるデータ基盤の構築に着手しました。研究者が手元のタブレットから入力した実験結果のデータを、即時に全社でシェアすることが可能になりました。2023年度中に正式運用を開始する予定です。

さらに、高度なデータ解析を容易に実行できるウェブアプリケーション群を全研究所に配布し、研究・開発の支援ツールとして利用されています。

また併せて、材料データの検索などで行う機械学習といった高度な分析を一般の研究者が自身で行えるよう、社内データ活用ツールを整備しました。社会ニーズは加速度的に進化しており、従来の常識に反するような判断が求められることもあります。その際、判断の根拠となるのが「データ」です。データ基盤の重要性を社内に浸透させるとともに、活用のすそ野を広げるMI人材の育成を進めています。

すでに多くの成果をあげており、高放熱特性を持つ原料や、しなやかで高い強度と信頼性を併せ持つ半導体封止材料の処方など、従来の実験結果を上回る高機能材料の開発につながっています。開発現場では、既存製品の特性値を変えることなく、材料の置き換えやプロセス条件の最適化により、大幅なコスト削減を達成した事例もあります。各研究所では、MIを用いた実験回数の削減にも取り組んでいます。実験条件の予測モデルをスクリーニングに活用することで約4倍の能率向上を達成したケースがあるなど、大きな手応えを感じています。

予測不能な現代に求められているのは課題解決能力の高い製品の迅速な開発です。従来の試行錯誤型の開発スタイルを改め、社内外の膨大なデータに基づく科学的なアプローチに変えることで、スピードが決め手となる材料開発を劇的に進化させることは間違いありません。データ起点の研究開発で、次世代素材に求められる高機能と環境対応の両立や、それらの製品化段階における実験効率アップを図り、市場シェアの早期獲得につなげてまいります。

モノづくりでは、人に頼らない生産システムの構築を目指し、①データ収集/蓄積、②見える化、③オートパイロット制御の3つを柱にDXの推進を図ってきました。現在、国内5事業所、海外5拠点に導入し、計画は順調に進んでいます。

生産ラインでは、温度、圧力、流量や振動などの値を各種センサーを用いてデジタルデータ化。このデータを蓄積し、アプリケーションツールで見える化を実現しています。異常検知などを知らせる自動監視とオートパイロット制御と連動させ、品番ごとに品質管理を行っています。人に頼らないスマート・ファクトリーのさらなる進化を目指しています。

製造業では、少子化による採用人数の減少、熟練作業者の退職による技能の損失などが、先送りできない課題となっています。気候変動による自然災害の発生などをはじめ、不測の事態への備えも必要です。海外拠点を網羅した生産情報の一元化などによる、世界規模のモノづくり体制で社会活動を支えていきたいと考えています。

また、ロボティクス技術を積極的に活用し、横持ち移動など付加価値を生まない作業を自動化していく考えです。準備段階を終え、今期中の導入を見込んでいます。今後は、M&Aなどにより子会社化した海外の生産拠点にも順次展開していく方針です。異なる文化や価値観への配慮を忘れず、適切に導入をしていきます。

業務改革ではRPA（Robotic Process Autometion: ロボットにより業務に自動化を図ること）を、DXの推進の主要手段と位置付け、部門ごとに開発人材の育成を図りながら効果拡大を目指してきました。2022年12月末時点で、ロボットは260体、年間削減工数は12,000時間を超える成果をあげています。また、ペーパーレス化に加え、前期よりAI-OCR^※の全社導入を開始しました。RPAと連携した業務の自動化を進めた結果、2022年12月末時点で年間2,000時間の削減効果が出ています。

デジタル化がもたらす効果は、単に工数削減や効率化だけにとどまりません。ミスが許されない業務での過度な緊張からの解放によるストレス軽減など、働き方改革を促す好循環をつくりだしていると実感しています。

また、特別な知識やプログラミングを必要とせず、アプリケーションが開発できるノーコードツールを、現在、全社に展開しています。システム部門に依頼することなく、各部門での簡易なシステム構築を可能にするものです。DX人材を発掘、育成する有効な手段としても注目しており、活用の拡大を図っています。

さらに並行して、自らが業務改革の主体者としての意識を持つことを促す取り組みを行っています。ワーキンググループを設置し、部門ごとに目指す姿を策定し、プロセスを見直すことで、そこから浮かびあがったテーマをもとに、効率化したい業務をどのデジタル技術に置き換えることが最適か自分たちで検討するというものです。業務効率化に対し会社が設定した目標の遂行と同時に、従業員が自らの意思で改善に取り組む姿勢こそが重要だと考えています。

データ起点の製品開発を目指し、研究所に限定せず社内の広範な部署へのデータサイエンティストの配置を計画しています。一年におよぶ社内教育を、通算で3期、累計50名超の従業員を対象に実施しました。2023年度中にデータサイエンティスト社内認定制度を設置し、2025年度末には技術系従業員の2割を認定者とすることを目標にしています。

データ駆動型社会のめざましい進展に対応するには、優れたMI人材の確保が急務といえます。当社グループは、「プラスチックのパイオニア」として事業を開始して以来、先進的な技術で業界をリードし続けてきました。住友ベークライトならではのこうしたモノづくりへの誇りと、高度なスキルを兼ね備えた人材を社内で育成することを目的に、若手を中心としたプロジェクトを結成しました。企画から、レベル別に実施される教育プログラムにかかわるすべての運営をメンバーが行っています。若きデータサイエンティストの活躍は、将来にわたる発展の源泉になると期待を寄せています。豊かな経験に根差したベテランの知恵が脇を固める盤石な体制で、抜群のシェアを誇るグローバル市場での存在感をさらに高めてまいります。