エネルギー開発大手のシュルンベルジェ（SLB）社は、油田などの地下データをAIが活用可能なプラットフォームへと転換する取り組みを進めています。この先進事例は、日本の製造業が目指すスマートファクトリーやデータ駆動型経営を考える上で、多くの示唆を与えてくれます。
エネルギー業界におけるデータプラットフォーム戦略
シュルンベルジェ（SLB）社が推進しているのは、油田開発などにおける地下（Subsurface）の物理データを収集・統合し、AIが解析可能なエネルギー・プラットフォームを構築するという壮大な構想です。このプラットフォームの中核には、生産管理の最適化や、環境排出量を意識した事業計画の立案といった目的があります。同社の基本的な考え方は、「あらゆる現場（Field）を、継続的にデータを生み出すデータリッチな環境に変える」という点に集約されます。
製造現場における「データリッチ化」の重要性
このSLB社の取り組みは、業種は違えど日本の製造業にとって極めて示唆に富んでいます。ここで言う「現場（Field）」を製造ラインや工場に、「地下データ」を設備や工程から得られる各種センサーデータ、品質データ、稼働データなどに置き換えてみれば、その本質はスマートファクトリー化やDXの目指す方向性と全く同じであることがわかります。これまで熟練作業者の経験や勘に頼りがちであった領域や、見過ごされてきた微細な変化をデータとして捉え、形式知化していくこと。これこそが、データ駆動型の工場運営における第一歩と言えるでしょう。個別の設備や工程がサイロ化された状態では、データは分断され、その価値を十分に引き出すことはできません。あらゆる現場をデータリッチな環境へと変え、それらを一元的に扱えるプラットフォームを構想することが重要になります。
データ活用がもたらす新たな価値：生産性と環境対応の両立
現場がデータリッチな環境へと変わることで、生産管理は新たな次元へと進化します。収集された膨大なデータは、AIによる高度な分析を通じて、歩留まりの改善、予知保全によるダウンタイムの削減、サプライチェーンの最適化など、具体的な成果へと結びつきます。さらに特筆すべきは、SLB社が「排出量を意識した計画（emissions-aware planning）」を視野に入れている点です。これは、製造業においてもカーボンニュートラルやGX（グリーン・トランスフォーメーション）への対応が急務となる中で、非常に重要な視点です。生産計画を立案する際に、エネルギー効率やCO2排出量といった環境負荷指標をデータに基づいて考慮し、最適化を図る。このような取り組みは、企業の競争力と社会的責任を両立させる上で、今後ますます不可欠となるでしょう。
日本の製造業への示唆
今回のSLB社の事例から、日本の製造業が学ぶべき要点を以下に整理します。
1. データ基盤（プラットフォーム）という視点を持つこと
個別のIoT機器導入やAI分析プロジェクトに留まらず、工場やサプライチェーン全体のデータを統合し、活用するための「プラットフォーム」を構築するという長期的な視点が求められます。データのサイロ化を防ぎ、組織全体で知見を共有できる基盤を整備することが、持続的な改善の鍵となります。
2. 現場の物理データや暗黙知を「資産」として捉え直す
製造現場には、設備の状態、加工中の物理現象、熟練者のノウハウなど、まだデジタル化されていない価値ある情報が眠っています。これらをセンサー技術などを駆使してデータ化し、企業の競争力の源泉となる「資産」として蓄積・活用していく意識が重要です。
3. データ活用を経営課題の解決に結びつける
単なる生産効率の向上だけでなく、カーボンニュートラル対応や品質保証、サプライチェーン強靭化といった、より上位の経営課題とデータ活用を結びつけて考えるべきです。SLB社の「排出量を意識した計画」のように、データを用いて経済的価値と社会的価値を同時に追求するアプローチが、これからの製造業には不可欠です。
4. スモールスタートと拡張性のある設計
全ての現場を一度にデータリッチ化することは現実的ではありません。特定のモデルラインや重要工程からスモールスタートで着手し、成果を横展開していくアプローチが有効です。その際、将来的な拡張性を見据え、柔軟なデータプラットフォームを設計しておくことが実務的な成功の要諦となります。
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