導入事例 富士ゼロックス株式会社

経営課題

環境規制に関わる認証取得で積極的に環境対応を推進

富士ゼロックス株式会社 研技開本 コミュニケーション技研所 渡部 雅夫 富士ゼロックス株式会社
研技開本 コミュニケーション技研所
渡部 雅夫

当社は2014年から、国内外での環境規制に関わる認証制度、ライフサイクルアセスメント(以下、LCA)における認証取得を進めています。LCAとは、自社の製品、当社でいうと複合機やプリンターなどの製品の原材料調達から生産、物流、利用、廃棄、リサイクルに至るまでのすべてのライフサイクルにおける環境負荷をCO2の排出量に換算して算出することで、各製品の環境負荷を客観的な基準により示していることを認証する制度です。

米国ではすでにLCAの認証を政府調達の要件のひとつに加える動きが出てきましたので、当社としてもそのような状況に適応する必要があります。また、国内ではまだ調達条件にするところは少ないですが、LCA認証は難易度が高く、当社が環境負荷軽減に対して積極的に取り組んでいることの客観的な証明にもなります。

膨大な数の部品すべてのCO2排出量を算出するための工数負担が課題

CO2排出量は、部品の材料ごとの質量を合計した後に材料別の「CO2原単位」と呼ばれる係数を掛け合わせ、それらを合計することで算出します。複合機の部品点数はおおよそ3000から9000点。すべての部品に対してその作業を行わなければなりませんので、簡単な作業ではありません。さらに大きな課題は、算出に必要な部品の材料や質量のデータが網羅的には揃っていないということでした。1つのデータソースだけではそれらの情報が網羅できないため、図面上のデータをはじめ、部品の仕入れ先からの報告データや社内関連部門の保有データ、さらに生産工場が計測するデータなどさまざまなデータを集約する必要がありました。しかし集めたデータは各々違った目的で作成されたものですのでデータ特性や入力方法などが異なります。

それらの情報をそのまま集計してしまうと、同一部品で複数の異なったデータが存在することになってしまいます。そのため部品の重複を取り除くなど、どれが有効な質量データなのかを特定する必要があり、さらに不足しているデータの補完もしなければなりません。これらのデータの選別と補完作業は、従来手作業で実施していましたが、非常に多くの手間と工数を要すために、認証取得・申請のスピードを上げることができません。システム化を検討しましたが、選別・補完の判断ロジックは50を超え、通常の表計算ソフトなどを使用して判定するのは現実的には非常に困難でした。また、何らかのルールベースのプログラミングでは、状況によってはロジック間で競合を起こし、判定ロジックが停止してしまうケースもあるために実現が難しい状況でした。

取り組み内容

多層的な関連性の中から正しい答えを見つけ出すオントロジーを活用

富士ゼロックス株式会社 CS品質本部 環境商品安全部 環境G 竹内 友梨 富士ゼロックス株式会社
CS品質本部 環境商品安全部 環境G
竹内 友梨

このような課題を解決するために用いたのが当社のオントロジー技術の1つです。オントロジーとはヒトの持つ知識体系をコンピューターシステム内で表現する技術。データ要素間の方向付けを持ったグラフ型ネットワークで関連付けし、二次元の平面的な関係だけではなく、現実の知識の形式に多層的な関連付けによって知識を体系化することができます。上記のデータ選別・補完のような単純なロジックの組み合わせだけでは正しく対処できない処理でも、オントロジーを活用することでさまざまな複雑で多層的な関連性の中から正解を見つけ、ヒトが行うような正しい判断を行うことができます。

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  • 注記 事例の内容は2018年6月時点の情報です。

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