山城郁也（やましろ・いくや）氏。慶應義塾大学大学院にて電子工学を専攻し、2014年から大手エネルギー会社のプラントエンジニアとして勤務。その後2018年にアクセンチュアに中途入社し、素材・エネルギー業界の製造業のコンサルティング業務に従事。
アクセンチュアのデジタル化最前線。｢デジタルツイン｣と製造業の未来
国土交通省が主導する日本全国の3D都市モデルの構築・オープンデータ化プロジェクトや、東京都の3Dビジュアライゼーション実証プロジェクト──。 これらの構想の実現に欠かせない技術として注目されているのが｢デジタルツイン｣だ。
もともと製造業を中心に検討や実証、導入が進んでいた｢デジタルツイン｣とはどのような技術なのか。
｢産業のイノベーションを促進する手段として、大きな潜在的価値を持つ技術｣と話すアクセンチュア マネジャーの山城 郁也氏に、現在取り組んでいるデジタルツインを活用したプロジェクトや製造業の未来を聞いた。
｢デジタルツイン｣とは何か？
｢デジタルツイン｣は、IoTやAIを用いてバーチャル空間にリアル空間の｢双子（ツイン）｣を再現し、リアル空間のモニタリングや蓄積データによるシミュレーションをバーチャル上で行うことで、現実社会の未来を予測する新しい技術だ。
山城氏はアクセンチュアの中で、生産現場のデジタル化を担うインダストリーXグループのDigital Manufacturing & Operations（以下DMO）チームに所属し、現在は素材・エネルギー業界の生産現場にデジタルツインを構築するプロジェクトに携わっている。
｢デジタルツインが提供する機能は大きく3つあります。
1つ目は、リアル空間で得られたデータをバーチャル上へ再現したツインを通じて、リアルの状況を可視化・監視する『モニタリング』。2つ目は、センサーを活用して集めたリアル空間のデータを仮想条件のもとで検証する『分析・シミュレーション』。そして3つ目は、それらの結果を踏まえて再度リアル空間で情報を活用する『フィードバック』です｣（山城氏）
これを生産現場に置き換えると、現場の稼働状況や設備の状態を｢モニタリング｣し、故障リスクや新規導入による効果検証などを｢分析・シミュレーション｣する。そしてその結果を、実際のメンテナンス計画の最適化や投資計画といったリアル空間に｢フィードバック｣していく、という流れだ。
仮想空間で分析し、現場にフィードバックする
｢私が主に関わっているのは、『分析・シミュレーション』の要となるデータ連携の領域です。
お客様の目指す姿の実現に必要なデータと現場に点在しているデータとの関係性を紐解いて課題と方針を整理し、実際に連携可能かどうかの検証を行います。
もし、必要なデータが現状で整理できていない場合には、どのようにデータを整備、蓄積していくかもお客様と一緒に考えていきます｣（山城氏）
そうしてさまざまな情報を複合的に分析・シミュレーションすることで、今まで見えていなかったことが見えてくることがあるという。
｢単一の設備データを見るだけだとその機器に関する情報しか分からないですが、複数のデータを組み合わせることで別の分析視点が生まれます。
例えば設備が同じAとBで、Aだけでトラブルが起きた場合。設備データは同じでも、それぞれの機器の稼働データの違いを3Dデータ上で比較してみると、設置方法の違いに起因した原因が判明する、というトラブルシューティングが机上で可能になります。デジタルツインへデータが集約されることで、熟練のエンジニアが暗黙的に行っていた知見が集まっていくのです｣ （山城氏）
現場でこれまでバラバラだったさまざまなデータを集約し、バーチャル上のデータ同士を照らし合わせることで、生産活動や業務のスピードアップができ、業務改革につながっていくのだ。
日本の生産現場に対する、ある危機感
山城氏は、前職のエネルギー業界のエンジニア時代に、日本の製造業に対する課題意識を抱えていた。それは業務のサイロ化によってノウハウが個人に蓄積され共有できていないことだ。
｢私が現場で働いて感じたのは、いい意味で日本の生産現場には主体性があり、各々が仕事に対しての強い思いがあるということ。一方、その強い思いに引っ張られて技術や業務が属人化・個別化している点が大きな課題だと感じていました。
設備管理を例にとると、業務の遂行部署が各拠点で異なるため、その実態に合わせて設備のデータ管理方法もざまざま。システム上で管理しているところもあれば、独自のエクセルファイルを使っているところもあり、外部から容易に取り出せる状態で管理されていない問題があったのです｣（山城氏）
さらに山城氏が担当していた現場では、30〜40代の人材が圧倒的に不足しており、高年齢の熟練のエンジニアが退職するとノウハウが継承されなくなってしまう問題もあった。そこで、デジタル化や業務改革を進める必要性を痛感していたという。
｢現在はお客様の本社の方々と協業する機会が多い立場ですが、現場を経験してきた身としては、“本社側の俯瞰しながら全体最適を考える視点”と、“現場の個々の問題に寄り添う視点”、その両方を持ち続けたいと強く思います。
改革には痛みも伴いますが、変化の先にある新しい価値をしっかりとかみ砕き言語化して現場に伝えるような、トップと現場の橋渡し的存在になることも我々コンサルタントの価値だと感じています｣（山城氏）
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前提をどれだけ覆せるか
現在携わっているデジタルツインのプロジェクトでは、現場との信頼関係を築きつつ、デジタル化に対して自分ごと化してもらえるようなコミュニケーションをとりながら改革を進めている。
ただこれはあくまでも“改革のファーストステップ”だ。ひいては生産現場の効率化や単なる置き換えだけではない、データドリブンな業務につなげていくことを見据えて支援しているという。
｢期間でいうと数年単位の中長期的なプロジェクトです。やって終わり、導入して終わりではなく、経験を重ねるごとに蓄積されるデータなどをもとに継続的に支援できることがこの仕事のやりがいでもあります。いずれは集約されたデータを活用し、設備稼働や投資において、これまで実現できなかったより高度かつ迅速な人の意思決定に役立つものになればと思っています｣（山城氏）
また、変化の激しい時代において最新技術のインプットや知見のアップデートも常に必要な業務だが、そんなときに心強いサポート先となるのがグローバルも含めたアクセンチュアのネットワークや開かれた知見だ。
｢アクセンチュアに入社して最初のプロジェクトで、上司に“前提をどれだけ外して考えられるかが重要だ”と言われ、今でもその言葉を大切にしています。きっと〇〇だからこうだろう、〇〇は無理に違いないなど、手段を固定化させるのではなく、常にそれは本当にお客様のためなのかを考えることを意識しています。アクセンチュアには、私が所属しているDMOチームのメンバーも含めて、視点の柔軟な人が多く日々刺激を受けています｣（山城氏）
最後に、日本の製造業に対する使命を聞くと、山城氏はこう答えた。
｢デジタルツインの活用はスタートしたばかりのところも多く、現場の理解・調整やデータ整備など、価値創出にむけての課題はまだまだ山積みです。
しかしIoTやAIの進化により、生産の最適化・効率化やリモートメンテナンス、現場のリアルタイムデータを用いた高度なシミュレーションなど、これまで人が苦労していた部分に加えて人ができなかった部分まで担えることは、製造業の仕事そのものの転換や働き手の意欲向上にもつながると考えています。
今後も日毎に更新される新しい技術や知見を柔軟に取り込みながら、ものづくり企業の変革を支援していきたいです｣（山城氏）
日本の現場に点在していたこれまでの先人たちの叡智を、デジタル技術を活用し昇華させていく。その挑戦は始まったばかりだ。
