エンジニアリング系企業がプラントを人工知能（ＡＩ）で高度に制御する取り組みを加速している。熟練技能者の退職による運転員の減少やノウハウ伝承が課題になる中、熟練者不在をＡＩで代替する自動運転や自律制御が実現している。ＡＩ制御を実装したサービスとして提供が始まっており、競合との差別化要素になりつつある。（戸村智幸）

ＪＲ鶴見線の弁天橋駅を出て目の前にあるＪＦＥエンジニアリング（東京都千代田区）の横浜本社（横浜市鶴見区）。敷地内を数分歩くと、プラントの遠隔操業・監視拠点「グローバルリモートセンター（ＧＲＣ）」がある。

同社は自治体のゴミ処理場の設計・調達・建設（ＥＰＣ）が主力事業だ。民間委託の流れが強まり、Ｏ＆Ｍ（運用・保守）の受託も増えている。２０１４年にＧＲＣの前身のリモートサービスセンターを設立し、顧客のゴミ処理場の遠隔監視や操業データの蓄積を始めた。１８年にはＧＲＣを開設し、太陽光発電や生物由来資源（バイオマス）発電などの遠隔監視を集約した。

ＧＲＣでは２４時間３６５日、現場経験のあるオペレーターが顧客のゴミ処理場などを遠隔監視している。国内外８８施設が監視対象で、うち８施設は操業支援まで提供している。２０年には、ＡＩを活用したゴミ焼却炉の完全自動運転システム「ブレイング」を始めた。

焼却炉にはさまざまなゴミが投入されるため、炉の状態を安定化するにはベテランのノウハウが求められる。状態が悪化しないために介入作業が必要で、１日数十回にもなるという。燃焼状態が改善すれば、有害物質の発生抑制や発電量増加が見込める。ゴミ処理場では焼却だけでなく発電もしている。

ブレイングは過去に蓄積した操業データを生かし、映像により炉内の温度やゴミの供給量、空気量などをＡＩに学習させた。小山建樹常務執行役員ＤＸ本部長は「ベテランの操業を解析・再現している」と特徴を挙げる。

導入実績は増えており、１１施設の焼却炉でＡＩで自動運転している。ＡＩが異常な燃焼をさせないように制御していることも安心感になり、自治体は導入に積極的という。２３年度中に１４施設に増える予定だ。顧客の中には発電量が４％増えたケースもある。その分を売電に回せるため、収入を増やせる点も評価されている。

現在は自社がＥＰＣとＯ＆Ｍを手がける施設向けに提供しているが、他社が手がける施設にも適用できるという。他社がＯ＆Ｍを担う施設に組み込む難しさはあるが、実現すれば事業規模を拡大できる。ＧＲＣも同様に、外販を目指している。

プラントの操業をつかさどる制御システム大手も、競争力強化のためにＡＩを研究してきた。横河電機は奈良先端科学技術大学院大学と共同で、プラントをＡＩで自律制御する技術「ＦＫＤＰＰ」を共同開発した。実際のプラントを３５日間連続で自律制御する世界初の実績を築いた上で、自社の制御装置に後付けで導入できるサービスを始めた。

２２年１―２月、ＥＮＥＯＳマテリアル（東京都港区、当時はＪＳＲ）の三重県四日市市のブタジエン精製プラントを３５日間連続ＡＩで制御し、無事に操業した。蒸留塔で沸点が近い２種類のブタジエンを分離するため、バルブを開けて排熱で蒸留塔を加熱する作業などをＡＩが担った。ベテラン運転員の経験が必要になるため、自動化できなかった領域だ。雨や雪、気温など天候の変化に対応しつつ、相反する要素の品質と省エネルギーを両立できた。

具体的なプロセスは以下の流れだ。対象のプラントをバーチャルに再現するイメージで、ＡＩ制御モデルを生成する。過去の運転データを与え、動作を確認する。さらにリアルタイムの操業データを与え、ベテラン運転員が動き方を確認し、安全性を確保した上で、実際にＡＩで自律制御した。失敗してもプラントの操業を止めないように、主力製品の統合生産制御システム（ＤＣＳ）に統合し、プラント操業に組み込んだ。ＤＣＳの安全機能が働くため、異常が発生しても対処できる。

奈良寿社長は「安全な操業、生産性向上、品質、環境負荷の低減という相反する要素を両立できる革新的な技術だ」と胸を張る。

３５日間連続だけでなく、定期修理を挟んで計約１年間自律制御に成功し、ＥＮＥＯＳマテリアルは正式採用した。また、同社での実証をベースに商用化し、自社の制御システムのオプションで後付けで導入できるサービスを２月に始めた。ＤＣＳではなく、エッジコントローラー「ｅ―ＲＴ３」という小型装置に後付けする。

プラント全体に一気に導入しようとすると、ＤＣＳに組み込むことになる。そのためにはプラントの次の定期修理まで待つ必要があり、何年もかかる場合がある。ｅ―ＲＴ３は制御装置の一種で、顧客が制御プログラムを組み込める。プラントや工場の部分的な制御に活用されており、ＡＩ自律制御を希望する範囲のみで導入したい需要を想定する。

横河電は経営の意思をプラント操業に反映させることに、ＡＩが貢献することを志向する。経営とプラントがシステムでつながり、クラウド上の自律制御ＡＩに経営目標を連携させる。経営目標に合わせて、生産性重視、二酸化炭素（ＣＯ２）排出削減重視のようにモードを切り替えて操業できるようにするイメージだ。

横河電も、全てのプラントをＡＩ自律制御が担うようになるとは考えていない。ＰＩＤなど従来の人手による制御が残る一方で、ベテラン運転員退職への対応や、経営視点の反映など高付加価値の操業が求められるケースにＡＩ自律制御を提供する方針だ。