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新型コロナウイルス感染症のパンデミックが最も深刻だった時期、世界は迅速な解決策を必要としていました。重症化を防ぐ新薬の開発が求められていたのです。しかし、どのようにして実現すればよいのでしょうか。当時、新薬のコンセプトから承認までには通常12年から15年を要していました。製薬会社Pfizerは、このプロセスを加速させるためにデジタルツールを活用するという答えを見いだしました。同社はスーパーコンピュータを活用して適切な分子の探索を行い、さらに人工知能（AI）を用いて臨床試験に向けた膨大な患者データの解析やサプライチェーンの最適化を進めました。その結果、有効成分の初のラボスケールでの合成から、Covid-19向けの抗ウイルス薬Paxlovidの量産化まで、わずか18か月で実現しました。

しかし、従来型のIndustry 4.0におけるデジタル化の目標に限れば、投資は控えられる傾向にあります。たとえば、自動化されたワークフロー、デジタルプロセス制御および予知保全によって製造不良の削減、ダウンタイムの回避および運用コストの低減を図る取組みがこれに該当します。この分野の大手企業であるRockwell Automationは、世界中の製造業のリーダー1,500人を対象に調査を実施しました。同社の「State of Smart Manufacturing Report」によると、プロセス産業におけるプラントの包括的なデジタル化は、依然として道半ばであることが示されています。同レポートによると、第4次産業革命が提唱されてから10年以上が経過した2025年時点でも、Industry 4.0テクノロジーに大規模投資を行っている企業はわずか20%にとどまっています。つまり、デジタル化という観点では、プロセス産業は進捗が著しく遅い大規模な建設現場のような状況にあります。そこで、仮囲いの内側をのぞき、いくつかの重要な問いに迫ってみましょう。なぜプロセスプラントのデジタル化は十分に進んでいないのでしょうか。なぜ変革の基盤はこれほど不安定なのでしょうか。そして、このデジタル化という夢の宮殿は、果たして単なる夢に終わってしまうのでしょうか。

というのも、実際にはプロセス産業の多くの企業が長らく「パイロットの袋小路」に陥っているからです。IIoT、クラウドソリューションやデジタルツインといった現在のデジタル技術を検証するために、多くの単独プロジェクトが立ち上げられています。しかし、こうしたパイロットプロジェクトはしばしばサイロ化し、拡張や広範な適用に結びつかないままにとどまっています。この現象は2018年の時点でWorld Economic Forumによって指摘されていましたが、現在に至るまで大きな変化はありません。Rockwell Automationの調査では、調査対象企業の56%が現在パイロットプロジェクトを実施していると回答しています。さらに20%の企業はまだ取組みを開始していないものの、投資計画は進行中だとしています。

現在の実務では、多くの企業がほぼ技術面のみに焦点を当てています。さらに問題なのは、デジタル化の取組みがしばしば、実際にもたらされる価値ではなく、機能の向上そのものを目的とした技術プロジェクトやITプロジェクトとして進められている点です。これに対し、経営コンサルティング会社McKinsey & Companyは、本当に問うべきは「自社のビジネスにどのような付加価値をもたらすのか」だとしています。しかし、多くの企業は、この問いに対する明確な答えを持ちません。さらに、デジタルトランスフォーメーションの成功指標として、どのような具体的な目標や評価基準を設定すべきかという点も、同様に十分に整理されていないのが実情です。ドイツのFraunhofer Institute for Production Technologyも同様の結論に達しています。同研究所によれば、多くの企業がIndustry 4.0によって自社の生産にどのような価値がもたらされるのかを評価することに苦慮しています。その結果、投資が控えられる要因となっています。持続的な付加価値を生み出すために、Rockwell Automationのレポートでは、生産や運用上の課題の解決につながり、かつ短期間で投資回収が見込めるユースケースを特定し、優先順位を付けることを推奨しています。

このように焦点を絞り、段階的に進めるデジタル化のアプローチについて、Endress+Hauser Digital SolutionsのマネージングディレクターであるRolf Birkhofer博士も同様の見解を示しています。用途によって得られるメリットや採用される技術が異なるため、小さなステップに分けて進めることが理にかなっています。「たとえば小規模なプラントでは、測定ポイントをリモートで監視することで、高コストな現地対応を不要とし、コスト削減が可能です。大規模プラントでは、導入済みのフィールド機器を管理することで、短期間で投資回収が可能であることをすでに実証しています」。さらにRolf Birkhofer博士は、Rockwell Automationのレポートに同意し、次のように述べています。「成功するデジタル化とは、ひとつのソリューションが長期にわたって活用され、想定された期間内に投資回収が実現することです」。

プラントエンジニアリングにおけるデジタルツインは、デジタル化の成功事例のひとつです。これにより、企業はプラントを仮想空間内で計画、シミュレーションおよび最適化することができます。たとえばCoca-Colaは、Istanbulのハイテク工場において、充填ラインの各工程をデジタルツインでモデル化しています。デジタルツインを用いたシミュレーションにより、潜在的なボトルネックや機械の故障、効率低下を特定・防止できるほか、さまざまなシナリオの検証も可能です。その結果、不良品の削減、エネルギー消費量の低減、コスト削減が実現されています。

しかし多くの企業では、デジタルツインに必要なデータが複数のシステムやフォーマット、担当領域に分散しているため、その可能性を十分に引き出せていません。「デジタルツインは、ライフサイクル全体のデータが揃ってはじめて機能します」とEndress+Hauserのテクノロジーおよびポートフォリオ担当ディレクターであるHans-Joachim Fröhlichは述べています。「現状では、このエンドツーエンドの連続性が欠けているか、あるいはデータ同士がうまく整合していません」。

さらに厄介なのは、データの収集や処理を担うすべての人が、その労力に見合う直接的なメリットを得られるわけではない点です。「そのため、組織全体で部門横断的なビジネスプロセスに対する共通理解を持つ必要があります」とWilhelm Otten博士は説明します。機能ごとのサイロを超えたデータのシームレスな統合は、ほぼすべてのIndustry 4.0のアプリケーションにおいて、パイロットプロジェクトを拡張するための基本要件です。「プロセス産業におけるデジタル化の進展が遅い理由のひとつは、必要とされる相互運用性が依然として不足していることにあります。現時点では、企業内でも企業間でも、データをシームレスにやり取りすることができません」とHans-Joachim Fröhlichは述べています。

今後数か月で、この分野における動きが加速する可能性があります。その理由は主に2つあります。第一に、競争の激化、規制要件の厳格化、サプライチェーンの逼迫、深刻化する人材不足、そしてサイバーセキュリティ強化の必要性の高まりにより、緊迫感が一層高まっていることです。第二に、デジタル化を加速させる推進力としての人工知能への期待です。製薬業界の成功事例、たとえばPfizerのケースを受けて、多くの企業はAIを万能の解決策と捉えています。Rockwell Automationのレポートによると、プロセス産業の企業の95%が、すでにAIおよび機械学習に投資しているか、今後5年以内に投資を計画しています。特に有望視されている用途としては、品質管理、サイバーセキュリティ、プロセス最適化などが挙げられます。AIは、生産をより高品質で信頼性が高く、安全で効率的なものにし、ひいてはより持続可能なものにすることが期待されています。

AIの潜在能力を最大限に引き出すには、強固なデータ基盤とシームレスなデータフローが不可欠です。そのため、企業にとってデジタル化への投資は、将来のさまざまな技術の基盤としてもますます重要になっています。「State of Smart Manufacturing Report 2025」の作成者は、次のように述べています。「産業の変革は勢いを増しています」。