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化学業界におけるデジタルトランスフォーメーション(DX)の現状と将来展望


化学 DX

本記事では、化学業界におけるデジタルトランスフォーメーション(DX)の現状と将来展望について解説します。スマートファクトリー、研究開発、サプライチェーン、カーボンニュートラル、循環経済など、化学業界のDXの具体的な活用事例と将来の可能性を探ります。


DXを推進する上での課題と、その克服に向けた提言を示します。化学業界のDXに関心のある方は、ぜひご一読ください。


目次

はじめに

1.1 化学業界におけるデジタルトランスフォーメーション(DX)の必要性

1.2 本記事の目的と概要

化学業界のDXの現状

2.1 スマートファクトリー:化学プラントのDX事例

2.2 研究開発におけるDXの活用

2.3 サプライチェーンのデジタル化

2.4 その他のDX活用事例

化学業界のDXが直面する課題

3.1 レガシーシステムとデジタル技術の統合

3.2 データ管理とセキュリティ対策

3.3 DX人材の確保と育成

3.4 組織文化の変革とデジタルマインドセットの醸成

化学業界のDXの将来展望

4.1 カーボンニュートラル達成に向けたDXの活用

4.2 循環経済の実現に向けたデジタル技術の役割

4.3 グローバルサプライチェーンの変革

4.4 将来の化学プラントとオペレーションの姿

まとめ

5.1 化学業界におけるDXの重要性と将来への期待

5.2 DX推進に向けた提言とアクションプラン


1. はじめに

1.1 化学業界におけるデジタルトランスフォーメーション(DX)の必要性

化学業界は、世界経済の重要な基盤産業の一つであり、様々な産業に不可欠な素材を提供しています。しかし、近年、化学業界は大きな変革期を迎えています。


グローバル競争の激化、環境規制の強化、顧客ニーズの多様化など、業界を取り巻く環境が大きく変化する中で、化学企業は従来のビジネスモデルや操業方法の抜本的な見直しを迫られています。


このような状況下において、デジタルトランスフォーメーション(DX)は化学業界の成長と競争力強化に不可欠な戦略となっています。DXとは、デジタル技術を活用して、ビジネスモデルやプロセス、組織文化を変革することで、新たな価値創造や効率化を実現することを指します。


化学業界におけるDXの主な目的は以下の通りです。


1. 生産性の向上と品質管理の強化

- スマートファクトリーの実現により、生産プロセスの自動化・最適化を図る

- IoTセンサーやAIを活用し、リアルタイムでプラントの状態を監視・制御する

- ビッグデータ解析により、品質のばらつきを抑制し、歩留まりを改善する


2. 研究開発の効率化と新製品の迅速な上市

- AI・機械学習を用いて、膨大な実験データを解析し、新材料の開発を加速する

- 材料開発のシミュレーションにより、実験コストと開発期間を大幅に削減する

- デジタルラボの構築により、研究者の生産性を高め、イノベーションを促進する


3. サプライチェーンの最適化と透明性の向上

- ブロックチェーン技術を活用し、サプライチェーン全体の可視化を実現する

- リアルタイムデータ共有により、需給バランスの調整と在庫削減を図る

- デジタルツインにより、物流ネットワークの最適化とリスク管理を強化する


4. 新たなビジネスモデルの創出と顧客価値の向上

- デジタル技術を活用し、製品・サービスのカスタマイズを実現する

- データ駆動型のビジネス意思決定により、機会損失を防ぎ、収益性を高める

- デジタルマーケティングにより、顧客エンゲージメントと満足度を向上させる


DXは、化学業界が直面する様々な課題を解決し、持続的な成長を実現するための鍵となります。


1.2 本記事の目的と概要

本記事では、化学業界におけるDXの現状と将来展望について解説します。まず、スマートファクトリー、研究開発、サプライチェーン、業務プロセスなど、化学業界のDXの具体的な活用事例を紹介します。次に、DXを推進する上での課題として、レガシーシステムとの統合、データセキュリティ、人材育成などについて考察します。


さらに、化学業界のDXの将来展望として、カーボンニュートラルの達成、循環経済の実現、グローバルサプライチェーンの変革など、デジタル技術がもたらす可能性について言及します。


将来の化学プラントとオペレーションの姿として、完全自動化された 無人運転の工場、AIによる自律的な生産計画の最適化、デジタルツインによる仮想シミュレーションなどを展望します。


最後に、化学業界がDXを成功裏に推進するための提言とアクションプランを示し、デジタル時代における化学業界の発展の方向性を示唆します。


本記事が、化学業界のDXに関心を持つ経営者、研究者、エンジニアなど、幅広い読者の理解と行動を促す一助となることを期待しています。


2. 化学業界のDXの現状

2.1 スマートファクトリー:化学プラントのDX事例

化学業界では、スマートファクトリーの実現に向けたDXが加速しています。スマートファクトリーとは、IoT、AI、ロボティクスなどのデジタル技術を駆使して、生産プロセスの自動化・最適化を図る次世代の製造拠点です。


2.1.1 IoTセンサーによるリアルタイムモニタリング 化学プラントでは、製造設備や配管などにIoTセンサーを設置し、温度、圧力、流量、振動などのデータをリアルタイムで収集・監視しています。 これにより、設備の異常や性能の低下を早期に検知し、トラブルを未然に防ぐことができます。また、リアルタイムデータに基づく運転条件の最適化により、品質のばらつきを抑制し、エネルギー効率を高めることが可能です。

2.1.2 ビッグデータ解析による生産プロセスの最適化 IoTセンサーから収集された膨大なデータは、ビッグデータ解析技術を用いて処理・分析されます。機械学習アルゴリズムにより、生産プロセスの最適なパラメータを自動的に導出し、リアルタイムで運転条件にフィードバックすることで、品質と収率の向上を実現します。 ヒストリカルデータの分析から、設備の劣化パターンや原料の品質変動が製品に与える影響などを明らかにし、プロセス改善に役立てています。

2.1.3 自動化・ロボット化による生産性向上 スマートファクトリーでは、自動化・ロボット化技術を積極的に導入することで、生産性と安全性の向上を図っています。例えば、危険な作業や重労働をロボットに代替させることで、作業員の負担を軽減し、事故リスクを低減します。 自動搬送ロボットや無人倉庫システムの導入により、人手不足の解消と物流効率の改善を実現しています。


2.2 研究開発におけるDXの活用

化学業界では、研究開発のDX化により、新製品の開発スピードと成功確率の向上を目指しています。


2.2.1 デジタルラボの構築とバーチャル実験環境 実験室の機器・設備をデジタル化し、クラウド上でデータを一元管理する「デジタルラボ」の構築が進んでいます。 研究者は、バーチャルな実験環境で、実験条件の設定、データの収集・解析、レポートの作成などを行うことができます。これにより、実験の再現性と 追跡可能性が向上し、研究者間のコラボレーションが促進されます。

2.2.2 AI・機械学習を用いた新材料開発の効率化 新材料の開発には、膨大な実験データの収集と解析が不可欠です。AI・機械学習技術を活用することで、実験データからの知見の抽出と新材料の探索を効率化できます。 例えば、材料組成と物性の関係をモデル化し、最適な組成を予測することで、実験回数を大幅に削減できます。また、自然言語処理技術により、文献や特許データから有用な情報を抽出し、研究者の 仮説設定を支援します。

2.2.3 材料開発のシミュレーションによる開発期間短縮 材料開発では、分子設計、構造解析、特性評価など、多岐にわたるシミュレーションが活用されています。 量子化学計算や分子動力学計算などの手法により、材料の構造と物性を原子・分子レベルで予測することで、実験の試行錯誤を減らし、開発期間を短縮できます。また、機械学習を用いてシミュレーション結果を解釈・最適化することで、さらなる効率化が図られています。


2.3 サプライチェーンのデジタル化

化学業界では、サプライチェーン全体の可視化と最適化に向けて、デジタル技術の導入が進められています。


2.3.1 ブロックチェーン技術によるサプライチェーンの透明性向上 ブロックチェーン技術を活用することで、サプライチェーンのトレーサビリティと透明性を高めることができます。 原材料の調達から製品の販売に至るまでの各プロセスで、取引データをブロックチェーン上に記録することで、改ざん防止と情報の共有を実現します。これにより、原材料の品質管理、製品の安全性確保、 コンプライアンス違反のリスク低減などが可能になります。

2.3.2 デジタルツインを活用した物流の最適化 デジタルツイン技術により、サプライチェーンのリアルタイムな可視化と意思決定を代替案サポート。 工場、倉庫、輸送ルートなどの物理的な 資産をデジタル空間上に再現し、リアルタイムデータとシミュレーションを組み合わせることで、需給バランスの最適化や輸送計画の改善を図ります。また、 「what-if」分析により、リスクシナリオへの対応力を高めることができます。

2.3.3 需要予測の高度化による在庫管理の効率化 AIを活用した需要予測により、サプライチェーンの効率化と 在庫最適化を実現しています。販売実績データ、市場動向、経済指標などの多様なデータを機械学習モデルで分析することで、 製品別・地域別の需要を高精度に予測します。 この予測に基づいて、生産計画や在庫配分を最適化することで、機会損失の回避と在庫コストの削減を図っています。


2.4 その他のDX活用事例

化学業界では、メンテナンス、マーケティング、業務プロセスなど、様々な領域でDXが活用されています。


2.4.1 予知保全によるメンテナンスコストの削減

設備の稼働データと故障履歴を機械学習で分析することで、 故障の兆候を早期に検知し、最適なメンテナンスタイミングを予測する「予知保全」が実現しています。

これにより、計画外のダウンタイムを最小限に抑え、メンテナンスコストを削減しつつ、設備の稼働率を高めることが可能です。


2.4.2 デジタルマーケティングによる顧客エンゲージメントの向上

デジタルマーケティング技術を活用することで、顧客との接点を強化し、 セールス促進を図っています。

webサイトやSNSでの情報発信、オンラインイベントの開催、チャットボットによる問い合わせ対応など、デジタルチャネルを通じて顧客とのコミュニケーションを活発化させています。

顧客データの分析から、個々の顧客のニーズや嗜好を把握し、パーソナライズされたコンテンツや製品レコメンデーションを提供しています。


2.4.3 RPAによる業務プロセスの自動化

RPA(Robotic Process Automation)技術により、定型的な業務プロセスの自動化を進めています。受発注処理、在庫管理、経費精算などにRPAを適用することで、人的エラーの防止と業務効率の改善を実現しています。

業務プロセスのデジタル化により、リモートワークへの対応力を高め、 コロナ渦におけるビジネスの継続性を確保しています。


以上のように、化学業界ではDXの活用領域が広がっており、生産性向上、品質管理、研究開発、サプライチェーン、 メンテンスなど、バリューチェーン全体でデジタル技術の導入が進んでいます。DXは、化学企業の競争力強化と事業変革を加速する大きな原動力になると期待されます。


3. 化学業界のDXが直面する課題

3.1 レガシーシステムとデジタル技術の統合

化学業界では、長年にわたって使用されてきた基幹システム(レガシーシステム)が、DXの推進における大きな障壁となっています。


これらのレガシーシステムは、独自の仕様や古いプログラム言語で構築されていることが多く、最新のデジタル技術との互換性に乏しいのが実情です。レガシーシステムの維持・運用には多額のコストがかかる一方、新システムへの移行には膨大な投資と長期間を要するため、二の足を踏む企業も少なくありません。


DXを成功させるためには、レガシーシステムとデジタル技術を円滑に統合することが不可欠です。そのためには、まずレガシーシステムの現状を正確に把握し、システム全体のアーキテクチャを見直す必要があります。


その上で、APIの活用やマイクロサービス化などの手法により、レガシーシステムとデジタル技術を柔軟に連携させる基盤を構築することが求められます。また、クラウドへの移行を進めることで、スケーラビリティと柔軟性を高め、新たなデジタルソリューションの導入を容易にすることができます。


3.2 データ管理とセキュリティ対策

DXの進展に伴い、化学業界では膨大な量のデータが生成・収集されるようになりました。このビッグデータを効果的に活用することが、競争力の源泉となります。しかし、データの管理とセキュリティ対策には多くの課題が伴います。


まず、データの品質と整合性を確保することが重要です。異なるシステムやデバイスから収集されたデータを統合し、正確性と一貫性を担保するためには、データガバナンスの仕組みを確立する必要があります。


データの保管と処理に関する規制への対応も欠かせません。特に、個人情報を含むデータの取り扱いには細心の注意が求められます。


さらに、サイバー攻撃への対策も喫緊の課題です。化学プラントの制御システムがサイバー攻撃を受けた場合、生産停止や事故につながるリスクがあります。また、機密情報の流出は、企業の信用失墜や競争力の低下を招きます。


これらのリスクに対応するため、セキュリティ監視の強化、脆弱性の定期的な診断、事故対応態勢の整備などが不可欠です。加えて、サプライチェーン全体のセキュリティ対策も重要な課題です。取引先のセキュリティレベルを評価し、必要に応じて改善を促すことが求められます。


3.3 DX人材の確保と育成

DXを推進するためには、デジタル技術に精通した人材の確保が欠かせません。しかし、化学業界では、ITスキルを持つ人材が慢性的に不足しています。特に、AIやIoTなどの先進技術の活用には、高度な専門性が求められます。


この課題に対応するためには、社内でのDX人材の育成と、外部からの人材獲得の両輪が必要です。社内育成では、デジタルスキルの研修プログラムを拡充し、従業員のリスキリングを促進することが重要です。


デジタル人材のキャリアパスを明確化し、やりがいを持って働ける環境を整備することも求められます。一方、外部人材の獲得に向けては、魅力的な報酬とチャレンジできる職場環境、デジタル人材市場プレゼンスを高めることが鍵となります。


加えて、専門家とデジタル人材の協業を促進することも重要です。


化学の専門知識を持つ研究者・技術者と、データサイエンティストやAIエンジニアなどのデジタル人材が協力し合うことで、DXの成果を最大化することができます。そのためには、異なるバックグラウンドを持つ人材が円滑にコミュニケーションできる仕組みが不可欠です。


3.4 組織文化の変革とデジタルマインドセットの醸成

DXを成功させるためには、技術だけでなく、組織文化の変革が欠かせません。化学業界では、伝統的に保守的な文化が根強く、変化に対する抵抗感が強い傾向にあります。DXに対する理解不足や、失敗を恐れる風潮が、 デジタル変革の足かせとなっているのが実情です。


この課題を克服するためには、トップマネジメントがDXの重要性を強く認識し、変革に向けたビジョンを示すことが不可欠です。そのビジョンを社内に浸透させ、全従業員がDXの意義を理解し、 前向きに行動変容できるよう、継続的な啓発活動が求められます。


また、 trial 推奨、スピード重視、 顧客の中心の視点など、デジタル時代に適応した価値観や行動様式(デジタルマインドセット)を組織全体で醸成することが重要です。そのためには、トップダウンの押し付けではなく、従業員一人ひとりが 当事者意識を持ってDXに取り組める環境を、丁寧にデザインしていく必要があります。


加えて、組織のサイロを打破し、部門間のコラボレーションを活性化することも重要な課題です。デジタル技術の導入には、ITと業務部門の緊密な連携が不可欠ですが、従来の縦割り組織では、円滑な協業が難しい場合があります。


組織構造を見直し、組織横断的なチームが編成できる体制を整備することが求められます。


化学業界がDXの真価を発揮するためには、これらの組織的な課題を一つずつ着実に克服していくことが重要です。変革には長い時間と忍耐が必要ですが、トップのコミットメントと現場の創意工夫により、化学業界に新しい文化を根付かせていくことが期待されます。


4. 化学業界のDXの将来展望

4.1 カーボンニュートラル達成に向けたDXの活用

化学業界は、カーボンニュートラルの達成に向けて、DXを積極的に活用することが期待されています。デジタル技術は、エネルギー効率の改善や再生可能エネルギーの導入を加速し、CO2排出量の削減に大きく貢献します。


4.1.1 スマートグリッドとエネルギー管理の最適化

化学プラントでは、AIを活用したスマートグリッドの導入が進むと予想されます。スマートグリッドは、電力の需給バランスをリアルタイムで最適化し、エネルギー効率を大幅に改善します。


AIが電力需要を予測し、再生可能エネルギーの発電量や蓄電池の充放電をコントロールすることで、化石燃料への依存を減らし、CO2排出量を削減することができます。

ブロックチェーン技術を用いて、電力の需給調整に参加するプレイヤー間の取引を自動化・最適化することも可能になります。


4.1.2 再生可能エネルギーの活用とCO2排出量のモニタリング

化学プラントでは、太陽光、風力、バイオマスなどの再生可能エネルギーの活用が加速すると予想されます。


IoTセンサーを用いて、再生可能エネルギーの発電量や設備の稼働状況をリアルタイムで監視することで、エネルギーの安定供給と効率的な運用を実現します。

AIを活用して、天候予報や過去のデータから発電量を予測し、エネルギー需給計画の最適化を図ることも可能になります。


さらに、CO2排出量のモニタリングにもデジタル技術が活用されます。IoTセンサーを用いて、プラントの各所で排出されるCO2をリアルタイムで計測し、ブロックチェーンで記録することで、排出量の可視化と透明性の確保を実現します。


これにより、排出量取引や炭素税などの制度設計にも活用できるデータ基盤が構築されます。


4.2 循環経済の実現に向けたデジタル技術の役割

化学業界では、循環経済(サーキュラーエコノミー)の実現に向けて、デジタル技術の活用が進むと予想されます。循環経済とは、資源の効率的な利用と廃棄物の削減を通じて、持続可能な社会を実現する経済モデルです。


デジタル技術は、製品ライフサイクル全体の管理を最適化し、リサイクルを促進することで、循環経済の実現を加速します。


4.2.1 製品ライフサイクル管理とリサイクルの効率化

IoTセンサーを製品に組み込むことで、製品の使用状況や位置情報をリアルタイムで把握し、ライフサイクル全体を通したデータ収集・分析が可能になります。これにより、製品の設計や製造プロセスの最適化、予防保全、リコール対応などに活用できます。


使用済み製品の回収・リサイクルにもデジタル技術が活用されます。AIを用いて、回収製品の品質や残存価値を評価し、最適なリサイクル方法を選定することで、資源の有効活用と廃棄物の削減を実現します。


4.2.2 デジタル技術を活用した新たなビジネスモデルの創出

デジタル技術は、製品の所有からサービスの利用へと、ビジネスモデルをシフトさせる可能性を秘めています。


例えば、化学製品のサブスクリプションモデルでは、IoTセンサーで製品の使用状況を監視し、最適なタイミングで補充や交換を行うことで、顧客の利便性向上と資源の効率的な利用を実現します。


製品のシェアリングプラットフォームを構築することで、遊休資産の有効活用と廃棄物の削減を図ることもできます。


4.3 グローバルサプライチェーンの変革

デジタル技術は、グローバルなサプライチェーンの可視化と最適化を促進し、化学業界のバリューチェーン全体の変革を促すと予想されます。


4.3.1 デジタルプラットフォームによるステークホルダー間の協調

ブロックチェーン技術を活用することで、サプライチェーンに関わる様々なステークホルダー(原料サプライヤー、物流事業者、規制当局など)をつなぐ、安全かつ透明性の高いデジタルプラットフォームの構築が可能になります。


このプラットフォーム上で、取引データや品質情報などを共有・管理することで、サプライチェーン全体の可視化とトレーサビリティの向上を実現します。


スマートコントラクトを用いて、取引の自動化や条件付き実行を行うことで、業務プロセスの効率化と不正防止を図ることもできます。


4.3.2 リアルタイムデータ共有による意思決定の迅速化

IoTセンサーやAIを活用することで、サプライチェーン上の在庫情報、需要予測、リードタイムなどのデータをリアルタイムで収集・分析し、関係者間で共有することが可能になります。


これにより、需給バランスの最適化や、突発的な事象への迅速な対応が可能となり、意思決定のスピードと精度を高めることができます。


AIを用いて、複雑なサプライチェーン上の意思決定(調達先の選定、生産計画の策定など)を自動化・最適化することで、人的エラーの防止と業務効率の向上を実現します。


4.4 将来の化学プラントとオペレーションの姿

デジタル技術の進展に伴い、化学プラントとオペレーションの姿が大きく変化すると予想されます。自律化・無人化が進み、AIやデジタルツインを活用した運用の最適化が実現します。


4.4.1 完全自動化・無人化されたスマートファクトリー

将来の化学プラントでは、IoTセンサー、ロボット、AIなどのデジタル技術を最大限に活用した、完全自動化・無人化されたスマートファクトリーが実現すると期待されます。


原料の投入から製品の出荷までの全工程が自動化され、人の介在を最小限に抑えることで、生産性と品質の飛躍的な向上を実現します。また、危険な作業や過酷な環境から作業者を解放し、安全性の向上にも寄与します。


4.4.2 AIによる生産計画の自律的な最適化

AIを用いて、需要予測、原料調達、在庫管理、設備メンテナンスなどのデータを統合的に分析し、生産計画を自律的に最適化する技術が発展すると予想されます。


市場動向や供給リスクなどの外部環境の変化に応じて、リアルタイムで生産計画を調整することで、需給バランスの最適化と収益性の向上を実現します。また、AIによる生産プロセスの自律制御により、品質のばらつきを抑制し、歩留まりを改善することも可能になります。


4.4.3 デジタルツインによるプラント運用の仮想シミュレーション

デジタルツイン技術により、化学プラントの設備や生産プロセスを仮想空間上に再現し、リアルタイムデータとシミュレーションを組み合わせた運用の最適化が進むと予想されます。


デジタルツイン上で、設備の劣化予測、プロセスの異常検知、what-if分析などを行うことで、トラブルの未然防止と生産性の向上を図ることができます。また、新しい製品や生産方式の導入に際して、デジタルツイン上で事前に検証することで、実機での試行錯誤を減らし、開発期間の短縮とコスト削減を実現します。


以上のように、DXは化学業界に大きな変革をもたらし、カーボンニュートラルや循環経済の実現、グローバルサプライチェーンの最適化、スマートファクトリーの実現など、様々な領域でゲームチェンジャーとなる可能性を秘めています。


化学企業がDXの可能性を最大限に引き出すためには、長期的な視点に立った戦略的な取り組みが求められます。


5. まとめ

5.1 化学業界におけるDXの重要性と将来への期待

化学業界は、DXを通じて、従来の事業モデルや操業方法を抜本的に見直し、新たな価値創造と競争力強化を実現する転換期を迎えています。


DXは、生産性向上、品質管理、研究開発、サプライチェーン最適化など、バリューチェーン全体の変革を加速する原動力となります。


また、DXは、化学業界が直面する様々な社会的課題の解決にも大きく貢献すると期待されます。カーボンニュートラルの達成、循環経済の実現、安全・安心の確保など、化学業界には持続可能な社会の実現に向けた重要な役割が求められています。


DXは、エネルギー管理の最適化、製品ライフサイクル管理の高度化、トレーサビリティの向上など、これらの課題解決に不可欠なイノベーションを推進する鍵となります。


将来の化学業界では、DXがもたらす変革が加速し、業界の姿が大きく変貌すると予想されます。スマートファクトリーの実現により、生産性と品質が飛躍的に向上し、AIやロボットを活用した自律的な運用が当たり前になるでしょう。


デジタルプラットフォームを介して、サプライチェーン上の様々なステークホルダーが緊密に連携し、リアルタイムデータに基づく迅速な意思決定が可能になります。


このように、DXは化学業界の持続的な成長と社会課題解決の両立に不可欠な取り組みであり、業界の未来を切り拓く大きな可能性を秘めています。化学企業がDXの潮流をいち早く取り込み、新たな価値創造に挑戦することが強く期待されます。


5.2 DX推進に向けた提言とアクションプラン

化学業界がDXの真価を発揮するためには、以下のような取り組みが求められます。


1. 全社的なDX戦略の策定と実行

- 経営トップがリーダーシップを発揮し、DXの全社的な推進体制を整備する

- 事業戦略とDX戦略を一体的に策定し、全社の意識合わせと資源配分の最適化を図る

- DXの進捗を定量的に評価する指標を設定し、PDCAサイクルを回す


2. データ基盤の整備と高度活用

- 全社で統一されたデータ管理基盤を構築し、データの品質と利用性を向上させる

- AIやアナリティクスの活用により、データドリブンな意思決定を組織に浸透させる

- 外部データとの連携を進め、新たな価値創造につなげる


3. 人材育成とデジタルマインドセットの醸成

- デジタル人材の育成・獲得に向けた戦略的な取り組みを推進する

- 全従業員のデジタルリテラシー向上に向けた教育プログラムを拡充する

- 挑戦を奨励し、失敗から学ぶ文化を根付かせる


4. オープンイノベーションとエコシステムの構築

- スタートアップ企業や大学など、社外の知見を積極的に取り込む

- 業界の垣根を越えたエコシステムを構築し、新たな価値創造を加速する

- 標準化団体や規制当局とも積極的に対話し、DXに適した環境整備を働きかける


5. セキュリティとコンプライアンスの確保

- サイバーセキュリティ対策に継続的に投資し、レジリエンスを高める

- 個人情報保護など、データ活用に関する規制への対応を徹底する

- サプライチェーン全体のセキュリティ・コンプライアンス管理体制を強化する


化学業界がこれらの取り組みを着実に実行するためには、トップマネジメントのコミットメントと、現場の創意工夫を結集することが不可欠です。短期的な成果にとらわれず、長期的な視点に立ってDXを推進することが重要です。


業界全体で知見を共有し、協調領域での連携を深めながら、各社の強みを活かしたDXの取り組みを加速することが期待されます。化学業界のDXが進展することで、より持続可能で豊かな社会の実現に貢献できると確信しています。

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