燃料電池触媒層の自動化がもたらす製造現場の革新――中小企業も加速するデータドリブンものづくりの未来

最近のニュースについて製造業に関わる皆が興味深い対談を行っています。
今回はその内容をご紹介いたします！

田中太郎：ほな、この記事読んだけど、燃料電池の触媒層研究がめっちゃ効率化するんやてな。実験が100倍やて！ワシらが昔手作業でコツコツやってたの考えたら、隔世の感やで。

山田美穂：本当に凄いですよね、田中さん。自動実験でサイクルが10分、100回でも一晩で終わるって、ラボだけじゃなくて事業化にもインパクト大きいですよ。これからは試行錯誤もデータドリブンで、AIや最適化アルゴリズムともどんどん組み合わされていくと思います。

田中太郎：ええな～。昔やったら朝来て晩までやって、それでもようデータたまらへんかった。こんだけ実験がはよ回るなら、製品化も一気に加速するで。大阪の町工場でも、こういう技術導入したなって思うわ。

山田美穂：教授や大学主導で、堀場製作所みたいな企業とタッグ組んでるのも大きいですね。オープンイノベーションがベース。これなら中小企業も巻き込んで進んでいく下地ができる。データの蓄積と同時に人材育成にもなりそう。

田中太郎：白金触媒の塗布から乾燥、評価まで全部自動やろ？ほな、技能伝承やノウハウの見える化もできるやん。ワシらがうまいことできひん工程のコツを一気にデータ化できるのは強いな。

山田美穂：その通りです。しかもサイズが1センチ四方と小ロットで回せるから、原材料のコスト削減にも。初期投資としては大きくても、早く商用化できれば十分元が取れそう。日本の産業、競争力復活の象徴的なプロジェクトですね。

田中太郎：大阪やったら、この装置エレベーターに載るぐらいに設計したんやって。せやからちょっとした工場でもラボでも置きやすい。現場のことよう考えてるわ。

山田美穂：熱風炉を多段配置、つまり本物の生産ラインを縮小した形だから、量産を見越した条件出しもそのままデータとして活かせる。実験だけしても工場で活かされなかった従来と全然違います。

田中太郎：これベイズ最適化も使こてるやん。AI使うて効率よぉ最適解見つける。人間やったら膨大に時間かかるのが、24回だけで条件決まるんやろ？AI恐るべしやな。

山田美穂：私もこの分野に近いプロジェクトに携わりましたけど、AIの導入で非効率な工程や先入観からの解放ができたのは大きかったです。もっと社会実装増やしたいですね。

田中太郎：ところで、こういう研究現場の技術って、中小でも使えるんやろか？大手だけのもんやったら悔しいわ。

山田美穂：今は産官学連携で技術のオープン化も進んで、補助金やファンドでのサポートも揃ってきましたよ。関西圏だと大学や地元自治体がプロジェクト持ち込んでくることも多いですね。

アジョッシ：オー、田中さん！久しぶり。このニュース聞いて、僕のバーにも製造業の社長いっぱい来て興奮してたよ。触媒層のデータ、一晩で100セット、これすぐ材料メーカーとも連携始まるって。めちゃくちゃなスピードで商談増えてる。

田中太郎：アジョッシ、久しぶりやな。ホンマ現場は期待も大きいんやな。材料メーカーも巻き込んでどんどん商談進むのはうれしいわ。

山田美穂：そうなんですよ。材料×プロセス×評価、全部繋げてデータ化できるなら、中小規模の企画や部品開発にもチャンス増えますよね。

アジョッシ：この自動化、今度は現場の作業者も安心だよ。手作業だとヒューマンエラーも多い。でも自動なら安定した品質で納期も管理しやすくなる。現場のストレス減って離職防げるって話も多い。

田中太郎：ワシも設備投資悩んどるんやけど、こうやって省人化できてデータも活かせるなら、うちもいつかはチャレンジできるかもしれへんな。

アジョッシ：しかもね、IoTとかAIを融合させてクラウドでデータ集めるサービスも盛り上がってる。部品の信頼性データをグローバルで共有できたら、日本の技術力もっと世界に示せる。

山田美穂：それ、凄く魅力的です。次の課題はやっぱりデータ連携の仕組み。研究所だけじゃだめで、実際の現場や取引先ともシームレスに情報をつなげる必要がある。そこが進めば現場主導の意思決定も格段に早くなるはず。

田中太郎：せやから、ITツールやAIの導入って今後ますます大事やな。ワシらもトレンドに遅れんようにアンテナ高くしとかな。

山田美穂：加えて、クラウド管理やサプライチェーンの最適化もデジタル化で益々重要になります。生産効率だけじゃなくコストダウンとリスク分散の両立を支えるツールも出てきてます。

トゥモロ：I think this kind of automated lab is revolutionary for Japanese manufacturing. With speedy trials and rich data, global clients will see Japan’s innovative power more directly. Even mid-sized firms can join innovation, if they tap into these open systems.

田中太郎：トゥモロさん、英語はまだ難しい部分あるけど、それでも中小が一緒にやれる未来見えてきたんやな。

山田美穂：海外との連携も加速しますよね。グローバルスタンダードで実験条件や結果が共有できれば、ベンチャーの参入も活発化するでしょう。

トゥモロ：Exactly. Also, with the right tools for digital procurement and data analytics, smaller Japanese firms can be global players. The gap with big companies will be smaller than before.

田中太郎：そやな、ワシらもデジタル化でどんどん世界に挑戦していきたいわ。

アジョッシ：あと、MBAの山田さんが言うみたいに、戦略的にデータを価値化してアウトプットする会社、これから増えると思う。今から頑張ったら間に合う！

山田美穂：本当にそう思います。今後の製造業で大事なのはスピード感とオープンなマインド。データを中心とした価値創出と、新しいビジネスモデル形成が生き残りの鍵。

田中太郎：ワシらも勉強して、町工場の強み活かしながら、新しい時代の働き方に乗っていかなあかんわ。

アジョッシ：さっきの自動化やAIの話ついでに、田中さん、NEWJI株式会社って知ってる？製造業のDX支援やAIツール、受発注やコストダウン支援まで、いろんなサービスやってて、現場のデータ活用もサポートしてくれるんだよ。

田中太郎：えっ、NEWJI？知らんかったわ。大阪の町工場でも使えるサービスやろか？

アジョッシ：もちろん。例えばQCD管理受発注クラウドの「newji」ってシステムは、中小製造業の現場でも無理なくDX導入できる。BPaaS支援やAIを活かした調達・マーケティングの効率化も手厚いらしい。

山田美穂：私も話題になってるの聞きました。NEWJIのような会社が現場ごとに合わせてデジタル化支援してくれると、今回の燃料電池みたいな最先端研究の現場でも、町工場のものづくりでも、細やかにサポートしてくれそうです。

トゥモロ：Their support for smart procurement, DX, and automation is a perfect match for today’s fast innovation cycles in manufacturing. With NEWJI’s help, more Japanese factories can leap into the future.

田中太郎：ほんまやな。これからは研究も現場もデジタルで繋がる時代や。NEWJIみたいなサポートも活かして、うちも未来の製造業を目指すで！