プラント業界で進むデータ基盤の導入： 日本触媒がCognite Data Fusionを導入

本調査レポートでは、特定産業領域の注目すべきデジタルトランスフォーメーション（DX）ソリューションとして、プラント業界で導入が進むイノベーティブなデータ基盤を取り上げ、その特徴、新規性、有効性を分析する。また、コンテキスト化とナレッジグラフ構築の技術に強みを持ち、上記を具現化するデータ基盤ソリューションを展開するCogniteと、その導入企業である日本触媒に取材を行った。「プラント自動運転が現実味を帯び、AI（Artificial Intelligence：人工知能）と人間が協調してイノベーションを生む未来が見えてきた。企業は、知識ベースや知識グラフの構築に向けて中長期的な目標の下に明確な方針を立て、次世代の競争へと向かうべきである」とIDC Japan、Infrastructure & Devicesのリサーチマネージャーである小野 陽子は提言する。

Table of Contents：目次

Executive Snapshot

概況

• 調査概要
• DXの先にあるものとして、プラント業界が目指すべき目標
• プラントDXに関連する技術トレンド
  • AIの進化がもたらす製造業の技術革新
  • Transformerによって高まるコンテキスト化への注目とルールベース推論への回帰
    • AI利用の現場ではモデル志向からデータ志向へと変化
    • 安全性／信頼性を高めるルールベース推論の併用
  • プロセス製造業におけるコンテキスト化の重要性
  • DX高度化に不可欠なナレッジマネジメント
    • ナレッジマネジメント構築をAIがサポート
    • 起点となるIT／OT／エンジニアリングのデータ統合
    • ナレッジマネジメントの要所となる知識グラフ
      • 知識ベースと知識グラフの相補性
      • コンテキストを保持できる知識グラフは機械学習とナレッジマネジメントの両方に対して有効性が高い
      • 知識グラフの構築が難しい理由
      • 知識グラフの構築に対しても機械学習だけでなく優秀なルールエンジンが求められる
• Cogniteのプラント産業向けDataOps基盤「Cognite Data Fusion」
  • Cogniteの概要
  • Cognite Data Fusionの概要
  • データ活用に不可欠なコンテキスト化とアプリケーション
  • 国内におけるCogniteの導入状況
• データ基盤ソリューションとしてのCogniteの優位性に関するIDCの見解
  • Cogniteの導入が進む理由
  • Cogniteの技術的優位点の長期的な有効性
• 導入事例：日本触媒によるCognite Data Fusionの導入
  • 日本触媒の企業概要
  • DXへの取り組み
    • Cognite Data Fusionの導入経緯
    • Cognite Data Fusionのメリットと費用対効果
    • 導入作業の進捗状況と利用者の増加
    • 今後の展開

ITバイヤーへの提言

参考資料

• 関連調査
• Synopsis

List of Figures (2)

• Executive Snapshot：プラント業界で進むデータ基盤の導入－日本触媒がCognite Data Fusionを導入
• Cognite Data Fusion概要