プラント業界におけるAI・ChatGPTの活用事例を紹介！AI導入のメリット・デメリットも詳しく解説

プラント業界におけるAIやChatGPTの活用が注目を集めています。従来の業務プロセスを大きく変革する可能性を秘めたこれらのテクノロジーは、業界にどのような影響をもたらすのでしょうか。

本記事では、プラント業界でのAI・ChatGPTの具体的な活用事例を紹介するとともに、導入によるメリットとデメリットについて詳しく解説します。AIがもたらす効率化や最適化、そして課題や留意点を理解することで、プラント業界におけるAI導入の可能性と将来像が見えてくるはずです。

技術革新が加速する中、業界の競争力を維持・強化するためには、AIの戦略的な活用が不可欠といえるでしょう。本記事を通じて、プラント業界におけるAI・ChatGPTの活用について理解を深め、自社での導入の一助となれば幸いです。

現状のプラント業界の課題とは？

プラント業界は、エンジニアリング、調達、建設（EPC）のプロジェクトを中心に展開しており、多くの課題に直面しています。ここでは、現状のプラント業界が直面している主な課題を5つ挙げて説明します。

課題①：人材不足とスキルギャップ

プラント業界では、特に経験豊富なエンジニアや技術者の不足が問題となっています。高齢化による退職者の増加と若手の業界離れが進む中、必要とされる専門技能を持つ人材を確保することが困難になっています。また、デジタル化の進展に伴い、新しい技術やソフトウェアに対応可能なスキルを持つ労働力の需要が高まっています。

課題②：環境規制の強化

地球温暖化対策として、CO2排出削減などの環境規制が世界的に強化されています。これにより、プラント設計や運営において、より厳しい環境基準を満たす必要が出てきています。特に化石燃料を使用する既存のプラントは、改修や技術的なアップグレードが急務となっています。

課題③：プロジェクトのコストとスケジュールの管理

大規模なプラント建設プロジェクトでは、予算超過やスケジュールの遅延が頻繁に発生します。これは、原材料費の増加、労働力不足、技術的な問題など多岐にわたる原因によるものです。効率的なプロジェクト管理とリスク管理の方法を見つけることが業界全体の大きな課題です。

課題④：技術革新への適応不足

デジタルトランスフォーメーション、自動化、AIの導入など、新技術がプラント業界に革命をもたらしています。これらの技術を取り入れることで、効率性が向上し、運営コストの削減が期待できる一方で、既存の業務プロセスや職員のスキルセットとの整合性を取る必要があります。

課題⑤：グローバルな供給網の脆弱性

パンデミックの影響で明らかになったように、グローバルな供給網は非常に脆弱です。部品や原材料の供給遅延は、プロジェクトの遅れを引き起こす主な原因の一つです。よりレジリエントなサプライチェーンを構築することが求められています。

プラント業界でAI・ChatGPTを活用するメリットとは？

プラント業界でAIやChatGPTのような技術を活用することには、多くのメリットがあります。以下にその主な利点を5つ紹介します。

メリット①：効率的な運用と保守管理ができる

AIを用いることで、プラントの運用データをリアルタイムで分析し、予測保守を行うことが可能になります。機械学習モデルは設備の異常を事前に検知し、故障する前にメンテナンスを行うことでダウンタイムを減少させ、運用コストを削減できます。また、最適な保守スケジュールの提案により、全体の効率性が向上します。

メリット②：プロセスを最適化できる

AI技術を活用することで、プラント内の各プロセスを最適化し、生産効率を向上させることができます。例えば、原料の投入量、温度、圧力などの条件を最適化し、エネルギー消費を抑えつつ生産量を最大化するような制御が可能になります。これにより、資源の使用効率が向上し、コスト削減にもつながります。

メリット③：安全性が向上する

AIは、異常検知やリスク評価を高速かつ正確に行うことができるため、プラントの安全性を大幅に向上させることができます。危険な状況や設備の故障が発生する可能性がある場合には、即座に警告を発し、事故を未然に防ぐための措置を講じることが可能です。

メリット④：「データ駆動型意思決定」ができる

大量の運用データを基にAIが解析を行うことで、より科学的でデータに基づいた意思決定が可能になります。これにより、直感や経験だけに依存した判断ではなく、具体的なデータをもとにした戦略的な決定を行うことができるようになります。

メリット⑤：コミュニケーションの効率化ができる

ChatGPTのような言語モデルを活用することで、社内外のコミュニケーションが効率化されます。例えば、技術文書の作成、報告書の自動生成、顧客や供給業者との問い合わせ対応など、多くの文書作業を自動化することが可能です。また、多言語対応により、国際的なプロジェクトでの言語の壁を低減することもできます。

これらのメリットを活用することで、プラント業界は生産性の向上、コスト削減、安全性の確保、そして環境への配慮を実現することができます。

プラント業界でAIを導入するデメリットや注意点

プラント業界でAIを導入する際には、多くのメリットが期待される一方で、いくつかのデメリットや注意点も存在します。以下にその主なものを3つ挙げて詳しく解説します。

デメリット・注意点①：高い初期投資と維持コストがかかる

AI技術の導入には、高度なハードウェア、ソフトウェア、および関連するデータインフラストラクチャが必要です。これらの初期設置費用は非常に高額になる可能性があり、特に中小規模の企業にとっては大きな負担となることがあります。また、システムを最新の状態に保つための維持・更新コストも見逃せません。AIシステムは、定期的なアップデートが必要であり、そのための技術サポートやトレーニングも追加のコストとなります。

デメリット・注意点②：技術への過度の依存に注意

AI技術に過度に依存することで、人間の監視が疎かになり、予期せぬエラーやシステム障害が発生した際の対応が遅れるリスクがあります。AIはあくまで人間の意思決定を支援するツールであり、すべての判断をAIに委ねるわけにはいきません。特に、AIが予期しない種類の故障や外部からの攻撃に対して脆弱である場合、その影響は計り知れないものになります。適切な人間の介入と監視体制の維持が重要です。

デメリット・注意点③：プライバシーとセキュリティの問題

AIシステムは大量のデータを処理し、分析するために設計されています。これには、機密性の高い情報や個人データも含まれることがあります。データの収集、保存、利用において厳格なセキュリティ対策が必要となり、データ漏洩や不正アクセスによるリスクも高まります。また、データ保護規制への準拠が求められることもあり、これを怠ると法的な問題に発展することもあります。データのセキュリティを確保し、適切なプライバシー保護措置を講じることが不可欠です。

これらのデメリットや注意点を理解し、適切な対策を行うことが、AI技術を効果的かつ安全にプラント業界で活用するための鍵となります。

プラント業界での具体的なAI・ChatGPTの活用方法

プラント業界では、AIやChatGPTのような技術を多様な方法で活用することができます。ここでは、その具体的な活用方法を5つ挙げて詳しく解説します。

活用例①：予測保守 (Predictive Maintenance)

AIを活用して設備のデータを分析し、機械の故障を予測します。振動センサー、温度センサー、圧力センサーなどからのリアルタイムデータを基に、機械学習モデルが異常を検知し、故障が発生する前にメンテナンスの必要性を警告します。これにより、計画外のダウンタイムを減少させ、運用コストを削減することが可能です。

活用例②：プロセスを最適化する

製造プロセスの各段階で収集される膨大なデータをAIが分析し、プロセスの効率を最大化します。例えば、化学反応の条件、熱交換器の温度設定、圧力レベルなどを最適化することで、エネルギー消費を削減し、生産量を増加させることができます。これにより、生産性が向上し、コストパフォーマンスが改善されます。

活用例③：リアルタイム監視と制御

AIを組み込んだ監視システムを利用して、プラントの運用状態をリアルタイムで監視し、必要に応じて自動で調整を行います。このシステムは異常が発生した際に即座に対応を指示し、大きな事故や損失を防ぐための迅速な措置を可能にします。また、運用データを基に持続的な改善が行えるため、全体の安全性と効率性が向上します。

活用例④：品質管理の自動化

製品の品質を自動的に検査するために、画像認識技術を用いたAIを導入します。カメラやセンサーからの映像データを分析して、製品の不良品を自動的に識別し、分類します。これにより、人的ミスを減少させると同時に、製品の品質を一貫して保持することが可能になります。

活用例⑤：自動化されたカスタマーサポート

ChatGPTや類似の言語処理AIを利用して、顧客からの問い合わせに自動で対応します。製品の技術的な質問、トラブルシューティング、メンテナンススケジュールの確認など、顧客サービスを迅速かつ効率的に行うことができます。この技術は、顧客満足度を向上させると同時に、オペレーショナルコストの削減にも寄与します。

これらの活用方法は、プラント業界における生産性と効率の向上、コスト削減、品質保持、顧客サービスの改善に大きく貢献することが期待されています。

プラント業界でのAI活用の導入事例

以下でプラント業界で活用されているAIを紹介していきます。

導入事例①：「世界初」強化学習AIによるプラント自動制御の導入(ENEOSマテリアル)

ENEOSマテリアルと横河電機は、プラントの自動操業に向けた画期的な取り組みを発表しました。横河電機と奈良先端科学技術大学院大学が開発した強化学習AI「FKDPP」を活用し、ENEOSマテリアルの実稼働プラントにおいて、世界で初めて強化学習AIによる直接制御の正式採用に至ったのです。

2022年1月から2月にかけての35日間の連続自動稼働では、従来は手動で制御していた蒸留塔のバルブ操作を完全自動化することに成功。その後、定期修理を経て、同年4月からはENEOSマテリアル主体での試験運用が続けられてきました。

約1年間におよぶ実証実験では、外気温の大幅な変化にもかかわらず、安定的な稼働が確認されました。加えて、現場担当者の作業負荷軽減や環境負荷低減など、有意義な効果も認められたことから、今回の正式採用に至ったのです。

このENEOSマテリアルでの成功事例は、プラント業界におけるAI活用の可能性を大きく広げるものといえるでしょう。自律制御AIの導入により、運転の安定性と効率性の向上、人的エラーの防止、熟練オペレーターの知見の継承など、様々なメリットが期待できます。一方で、AIへの過度な依存やセキュリティ面での課題など、導入に際しての留意点も存在します。

プラント業界がAIの戦略的活用を進めることで、持続的な競争力の強化と業界全体の発展につながることが期待されます。ENEOSマテリアルでの先進的な取り組みが、業界におけるAI導入の一層の加速を促すことでしょう。

導入事例②：「AIプラント運転支援ソリューション」を化学プラントへ導入(横河ソリューションサービス株式会社)

横河ソリューションサービスとNTTコミュニケーションズは、化学プラントにおける手動オペレーションを支援するAIソリューション「AIプラント運転支援ソリューション」を開発し、JNC石油化学株式会社市原製造所での実証実験に成功しました。

近年、プラント運営企業にとって人材確保と運転技術の継承が大きな課題となっていますが、運転員のオペレーションの複雑さゆえに、AIによる支援の実用化は困難とされてきました。本ソリューションは、模倣学習を採用したAIにより、プラントの蓄積データと運転員の知見をもとに手動オペレーションをモデル化。稼働中のプロセスデータにそのモデルを適用し、AIが運転員に推奨値とその根拠を提示するものです。

開発には、横河ソリューションサービスのプラント制御改善コンサルティングのノウハウ、NTT ComのAI開発ツール「Node-AI」で作成されたAIモデル、「アトリビューションマップ作成技術」による要因可視化を組み合わせています。

このAIプラント運転支援ソリューションは、熟練運転員の知見を活かしつつ、運転の安定性と効率性を高める画期的な取り組みといえるでしょう。人材不足や技術継承の課題を抱えるプラント業界にとって、AIによる運転支援は大きな可能性を秘めています。一方で、AIへの過度な依存やセキュリティ面での課題にも留意が必要です。

今後、このようなAIソリューションの発展により、プラント業界の持続的な競争力強化と、運転員の働き方改革が進むことが期待されます。

導入事例③：「現場拡張メタバース」の開発(株式会社日立製作所)

日立は、現場関係者と現場外関係者の情報共有や合意形成を促進し、業務効率化を図るための「現場拡張メタバース」技術を開発しました。この技術は、現場をメタバース空間上に再現し、遠隔地の関係者にも現場状況を直感的に理解できるようにするものです。

本技術の主な特徴は以下の3点です。

日立は、日立GEニュークリア・エナジーと日立プラントコンストラクションと連携し、本技術のプロトタイプシステムを原子力発電所のモックアップ移設工事に適用しました。その結果、遠隔地の関係者間で現場状況の情報共有や合意形成が可能となり、手戻りや待ち時間の減少など、業務効率向上に有効であることを確認しました。

今後、日立は様々な産業分野のお客様と協力し、本技術を活用して現場作業の効率化を通じて社会インフラの持続可能な運用と管理に貢献していくようです。また、日立GEニュークリア・エナジーと日立プラントコンストラクションは、原子力発電所における作業効率と安全性の向上、技術伝承、人材育成に本技術を活用していく予定です。

導入事例④：石油・化学プラントにおけるAI信頼性評価ガイドライン及びAI導入事例集(総務省)

総務省、厚生労働省、経済産業省は、石油コンビナート等災害防止3省連絡会議において、石油・化学プラントにおけるAI活用を促進するための「プラント保安分野AI信頼性評価ガイドライン」と「プラントにおける先進的AI事例集」を取りまとめ、公表しました。

AIは保安力・生産性の飛躍的な向上の可能性を秘めていますが、特に安全性が重視されるプラント保安分野では、信頼性評価体系の整備が不十分であるため、導入が進んでいない状況にあります。そこで、「プラント保安分野AI信頼性評価ガイドライン」では、プラント保安分野に特化したAIの信頼性を適切に管理する方法を提示し、信頼性の高いAIの実装を推進することを目指しています。

一方、「プラントにおける先進的AI事例集」では、AIプロジェクトの推進にあたって、導入効果が不明確であるため投資に踏み切れない、あるいは導入時の課題克服方法がわからないといった企業の悩みに応えるべく、12の先進的なAI導入事例を取り上げ、その導入成果と課題解決策を具体的に示しています。

このガイドラインと事例集の公表は、プラント保安分野におけるAI活用の加速と、安全性と生産性の両立に向けた重要な一歩といえるでしょう。AIの信頼性評価体系の整備と、先進事例の共有により、企業のAI導入への心理的障壁が下がり、より多くの企業がAIの導入に踏み切ることが期待されます。

導入事例⑤：AI運転支援システムの構築(日本電気株式会社/国立研究開発法人 産業技術総合研究所/三井化学株式会社/株式会社オメガシミュレーション)

NEC、産総研、三井化学、オメガシミュレーションは、化学プラントなどの大規模インフラの運転を支援する、論理思考AIとミラープラントを組み合わせた革新的な運転支援システムを開発し、三井化学のプラントでの実証実験により、その有効性を確認しました。

従来、化学プラントでは、生産量や生産品の変更に伴う運転変更操作を、運転員が手動で、あるいはベテラン運転員の操作をルール化したシーケンス制御で行っていました。しかし、最適な状態に達するまでに長時間を要し、原料やエネルギーの無駄につながっていました。

NECと産総研が開発した「論理思考AI」は、強化学習を拡張し、シミュレータ上で様々な操作を試行することで、最適な運転変更操作を導き出すことができます。この技術とオメガシミュレーションのミラープラントを連携させ、三井化学の実プラントに適用したところ、運転員の手動操作と比べて操作時間を40%短縮できることが確認されました。

本技術の特長は、以下の2点です。

この実証実験の成果は、化学プラントの運用効率化に大きく寄与するものと期待されています。AIとシミュレータを活用した運転支援技術は、安全性と効率性の両立という、これまで困難とされてきた課題の解決につながる可能性を秘めているのです。

まとめ

プラント業界におけるAI・ChatGPTの活用は、業務効率化や安全性向上、技術継承など、様々な面で大きな可能性があることがお判りいただけたでしょうか。

ENEOSマテリアルでの自律制御AIの導入や、横河ソリューションサービスとNTTコミュニケーションズによる手動オペレーション支援AI、日立の現場拡張メタバース技術など、先進的な取り組みが着実に成果を上げつつあります。

プラント業界がAIの戦略的活用を進めることで、安全性と効率性の両立、熟練技術者の知見の継承、業界全体の競争力強化など、様々な課題の解決につながることが期待されます。今後、AI・ChatGPTの更なる発展と、プラント業界におけるAI活用の加速が大いに期待される中、各企業が自社の状況に合わせて適切にAI技術を選択・導入し、そのメリットを最大限に活用していくことが重要です。