製造業DXを成功させるために、大阪ガスはどのようにデータ分析環境を整備したか

　人材不足やコロナ禍、グローバル競争の過熱など、製造業にとって既存の業務プロセスでは解決しづらい課題が山積している。こうした課題を乗り越えるためにDXは避けられないが、企業調査では、いわゆる「つながる工場」に取り組む企業が約6割に上る一方、その約半数が期待していた成果を得られていないという厳しい結果が出ている。

　その典型的な理由として「データの取得や前準備で疲弊してしまう」「部分最適はできても全体最適につながらない」「経営陣や現場など他部門を巻き込む難しさ」の3点がある。こうしたハードルを乗り越えた企業の1社が、大阪ガスだ。同社は、情報システム部門内にデータ分析の専門組織を立ち上げ、LNG上流分析、基地整備の運用効率化、ガスのパイプラインの保安効率化などの分析をビジネスに生かしている。

　ただ、この環境整備に至る道は平たんではなかった。本資料では、製造業DXに関する企業調査や大阪ガスの取り組みを交えて、製造業DXの成否を分ける要因を探っていく。特に重要なポイントとみられるMLOpsの考え方を中心に、製造業DXのヒントを得られる内容になっている。