製造業および化学を背景としたデータサイエンスやDXについて話せます

■背景
私は、製造業および化学分野における生産技術とデジタルトランスフォーメーション（DX）の推進に携わってきました。キャリアの初期には、活性炭生産部でのオペレーションと改善活動を通じて、現場の課題解決に直接関与。その後、生産開発グループやDXチームで、技術革新やデジタル技術の導入を通じて業務効率化や生産性向上を実現してきました。

2020年以降はDXの専門チームに所属し、生産設備のモニタリングシステム開発、プロセスデータ分析を推進。また、これらのプロジェクトを通じて、多様な部門と連携し、プロジェクトマネジメントスキルを磨きました。

2023年には、より環境に配慮したエコロジー材料生産部に異動し、AIによる異常検知の導入や新規材料のスケールアッププロジェクトを担当。これには、データサイエンスを活用したプロセス改善が含まれており、現場の知見とデジタル技術を融合させる経験を積むことができました。

現在は、株式会社CrowdChemでデータサイエンスチームの一員として、化学業界全体のDX推進を支援しています。具体的には、機械学習や統計モデルを活用したプロセス改善、製品開発の効率化に取り組んでいます。

■話せること
*製造現場のDX推進
製造業におけるDXプロジェクトの実施経験を基に、具体的な取り組み事例をお話しできます。
製造プロセスのデータ可視化、異常検知のAIモデル導入、IoT活用などの技術を現場に落とし込む際の課題と成功のポイント。

*データサイエンスを活用したプロセス改善
製造ラインでのプロセスデータの分析、傾向分析、機械学習を活用したモデル構築の事例。
Pythonを使用した分析手法、利用ツール（Power BI）についても説明可能です。

*プロジェクトマネジメント
部門横断的なプロジェクトの進め方、利害関係者の調整、予算やスケジュール管理のノウハウ。
DX推進の際に直面する組織的な課題（人材育成や現場の理解不足）への対応策。
製造業におけるサステナビリティとエコロジー材料の生産

サステナブルな製造プロセスの最適化に取り組んだ経験を共有。
エコロジー材料のスケールアップ時に直面した課題と、解決に向けた具体的なアプローチ。

*具体的なツール・技術
プロセスデータ分析や機械学習モデル構築に用いたツール（Python、TensorFlow、scikit-learn）。
IoTセンサーの導入事例、リアルタイム監視システム構築の具体的な技術的課題とその克服方法。

*異常検知モデルの開発と現場展開
生産現場の機械異常や不良品検出における機械学習の活用。
現場での導入時に必要な調整や運用体制の構築方法。