日本の中堅企業が挑むデジタル変革─DXアクセラレーションプログラム受賞9社が第2回中間報告

2021年5月14日(金)日川佳三（IT Leaders編集部）

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デル・テクノロジーズは2021年5月13日、中堅企業のデジタルトランスフォーメーション（DX）を推進する支援プログラム「中堅企業DXアクセラレーションプログラム」の第2回中間報告会を開催した。2020年10月に開催した「DXアクセラレーションプログラム本選」の上位入賞9社が登壇し、各社の取り組みを説明した。本選から6カ月が経過（2021年2月3日の第1回中間報告から3カ月が経過）した時点での各社の最新状況を報告した。

　「中堅企業DXアクセラレーションプログラム」は、中堅企業のデジタル変革を推進する支援プログラムである。デル・テクノロジーズと奈良先端科学技術大学院大学が共同で推進している。中小企業に対して、AI、ブロックチェーン、IoTなどを学ぶ講座や、プログラミング技術の習得支援などを提供している。

　2020年10月7日に企業参加型のコンテスト「中堅企業DXアクセラレーションプログラム本選」を開催し、12社が参加した。2021年2月3日には、コンテストから3カ月後の第1回中間報告として、コンテストの上位入賞9社が登壇し、各社の取り組みを説明した（関連記事：日本の中堅企業が挑むデジタル変革─DXアクセラレーションプログラム受賞9社の取り組み）。今回、コンテストから6カ月が経過したことを受け、第2回の中間報告会を開催した。各社は今後、プロトタイプの開発と評価に入る。

　今回登壇したコンテスト上位9社は、登壇順に、CDISC-SDTM Blockchain Team、イグス、ヴィッツ、ピーチ・ジョン、平井精密工業、水上、アズワン、レニアス、ユーネットランスである。

臨床データをブロックチェーンで共有

　CDISC-SDTM Blockchain Teamは、複数の製薬会社、CRO、システム会社で構成する合計8人のチームである。同チームは、臨床データをブロックチェーンで管理して共有する取り組みを進めている。患者自身の権限でデータ共有を拒否したり、費用の一部をスマートコントラクトで患者に還元したりできるようにする。

　第1回中間報告の時点では、ブロックチェーンの適応案を議論し、関連技術を調査していた。今回の第2回中間報告では、着目しているシステム実装の仕組みを報告した（図1）。現在、要素技術について、技術検証を進めている途中である。

図1：CDISC-SDTM Blockchain Teamが取り組む、臨床データをブロックチェーンで
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　検証を進めている仕組みは、ブロックチェーン（Ethereum）に、P2P型の分散ファイルシステムであるIPFS（Interplanetary File System）と、公開鍵暗号方式の一種であるABE（属性ベース暗号）を組み合わせる、というものである。臨床データをABEで暗号化してIPFSに格納し、IPFS上に存在するデータのハッシュ値や、データ利用者がデータにアクセスするために必要な情報を、ブロックチェーンに格納する。

ERPデータのクリーニングに取り組む

　ドイツの樹脂素材機械部品メーカー、イグス（igus）の日本法人、イグス（本社：東京都墨田区）は、ERP（統合基幹業務システム）を対象に、会社名と住所のデータクリーニング（名寄せ）に取り組んでいる。変換プログラムは、Python言語で自社で開発した。変換情報を記述したCSV（カンマ区切り形式）データを利用して、データベースを更新するSQLを自動で生成する。

　現時点で、会社名の変換プログラムの作成は完了しており、2021年4月19日に検証をスタートした（図2）。PCからバッチ処理でERP（Oracle）にアクセスし、SQLを発行して更新対象をCSVで抽出する。抽出したCSVデータをPythonプログラムで変換し、データを更新するSQL文を自動で作成する。

図2：イグスが取り組む、データクリーニングの進捗状況（出典：イグス）
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　現在は、住所データの変換に取り組んでいる。日本郵便のホームページからCSVファイルをダウンロードして、VB（Visual Basic）で作った変換プログラムで変換し、これを反映している。今後は、Pythonプログラムを作成する予定である。

生産設備の課題をデジタルツインで解決

　組み込みソフトウェア事業などを営むヴィッツ（本社：愛知県名古屋市）は、生産設備の課題を、デジタルツイン（仮想工場）で解決する仕組みを構築している。要素技術として、IoTデータ（位置データ）を正確にトラッキングする技術、設備の安全標準やルールからの逸脱を予測する技術、AIによる群制御、などを利用する。

　現在は、それぞれの要素技術を育成している途中である（図3）。すでに、仮想工場を動かすための仮想サーバー環境は完成済み。仮想工場を活用したアプリケーションとして、効率的な生産ラインや動線を自動で作成することや、原料供給の最適化、などを考えている。

図3：ヴィッツが取り組む、デジタルツイン構築の進捗状況（出典：ヴィッツ）
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AIで受注や在庫消費を予測

　女性向け下着の通信販売会社ピーチ・ジョン（本社：東京都渋谷区）は、AIを使った受注予測（EC、店舗）、在庫消費予測、顧客行動分析、SNS分析、市場分析、トレンド分析などに取り組んでいる。

　第1回中間報告（2021年2月）までの進捗として、分析対象として扱えるデータを調査した。購買情報、在庫情報、ECサイトの検索データなどがあった。第2回中間報告（2021年5月）までに、引き続き分析対象として扱えるデータを調査した。Pythonを使って、クラスタリングとデータの分類、相互相関係数などを調査した（図4）。