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研究開発のイノベーションを促進するデジタル・ラボのメリット

ハンドブック
ダッソー・システムズ株式会社
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ラボの生産性向上と卓越した成果の実現に役立つ実践ガイド

掲載内容
◆CPG ラボの変革、その再定義
◆ラボでの実験と文書化
◆レシピと手法
◆リソースおよび在庫管理
◆デジタル・ラボ: 変革のニーズ

◆詳細はカタログをダウンロードしご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

このカタログについて

ドキュメント名 研究開発のイノベーションを促進するデジタル・ラボのメリット
ドキュメント種別 ハンドブック
ファイルサイズ 5.2Mb
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取り扱い企業 ダッソー・システムズ株式会社 (この企業の取り扱いカタログ一覧)

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このカタログの内容

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パッケージ製品・小売業 研究開発のイノベーションを促進する デジタル・ラボ・プレイブック ラボの生産性向上と卓越した成果の実現に役立つ実践ガイド 1
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Intro

CPG ラボの変革、その再定義 変化の速いパッケージ製品(CPG)業界の研究開発(R&D)ラボは、1 秒 たりとも疎かにできない世界に身を置いています。市場投入の最速 化と収益の拡大を目指すためのイノベーション・プロセスが、研究開 発組織を前進させていることもあれば停滞させてしまっていることも あるでしょう。 今日、CPG セクターの研究開発リーダーは業界最高の難題に取り組 むという使命を負っています。ラボの生産性向上や新製品投入の加 速から実験コストの削減まで、前途多難な道のりです。 その証拠が市場トレンドです。消費者の嗜好の劇的な変化に伴い、 ブランドはポートフォリオの再構築を迫られています。求められるの は、より健康的で自然かつ有益な製品です。 2
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代替タンパク質 自然由来成分配合 ポートフォリオの 有効成分 動物性食品に代わる植物性 「クリーン・ビューティ」を掲 最適化 世界の消費者の 6 割が、 食品の売上が過去 2 年にわ げるオーガニック化粧品の売 Nestlé は、The Bountiful 免疫力をサポートする製品 たり 53% 増の 13 億ド 上がフランスで 19% 増の Company の主要ブランドを に対するニーズを強めてい ルを達成(2021年)1 9 億ユーロの新記録を達成 57 億 5,000 万ド る(2020年) (2019年) ルで買収してビタミン・ミネ ラル・栄養補助食品の世界的 リーダーに(2021年)2 この業界では、事業のさまざまな部分に新しいテクノロジーが取り入 れられていますが、各種のラボ・ネットワークの変革は後れを取って います。市場で主導権を握るには、研究開発組織のラボ業務をデジタ ル・ラボ・テクノロジーによって単一のデジタル・バックボーンで一元管 理する必要があります。これは、世界を変えるイノベーションを成功 させるための戦略です。 このプレイブックでは、科学的イノベーション・プラットフォームとそ の包括的なソリューション群を活用したスマート・デジタル・ラボの変 革パワーによって研究開発ラボの潜在能力を最大限に引き出す方 法をご紹介します。 [1]「 Growing demand for plant-based proteins」by NielsenIQ (2021) [2]「 Nestle to acquire nutrition and supplement brand The Bountiful Company」by WellToDo (2021) 3
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理想的な研究開発ラボの構築 適切なデジタル・イネーブラーによって科学的イノベーションの各段 階でラボの生産性と効率性を高めましょう。詳細は以下のとおりです。 4
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デジタル・ラボは価値を生み出す新たな源泉 CPG企業は、分断された紙ベースの手作業から脱却しようとしていま す。そして、イノベーションと市場への迅速な対応を向上させること で事業を前進させたいと考えています。そのためには、ラボのアップ グレードが必要です。 コロナ後のラボ変革3 91% ラボのデジタル化に取り組んでいる 69% ラボのデジタル化の試験運用中、スケールアップ中、また は大規模導入段階 21% ラボのデジタル化を 1 年以内に開始する予定 画像をここに配置 ラボでの科学的イノベーションをサポートする適切なプラットフォー ムとデジタル機能があれば、データ主導のインサイトの活用、より効 果的なトレンド特定、物理的な研究の加速が可能になります。 詳しい内容をこれから説明します。 [3]「 Faster innovation: Driving digitalization in the lab」by Accenture (2022) 5
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Chapter 1

ラボでの実験と文書化 科学者チームは、気付けば紙ベースの作業に追われ、実験の文書 化にさまざまなポイント・ソリューションを使用せざるを得ない状況 に陥っています。また、研究者が判読の難しいノートを読み解くのに 苦戦している一方で、システム間の連携ができていないために貴重 なデータの価値が発揮できなくなっています。これらはよく耳にする 話ではないでしょうか。 「紙ベースのプロセスに頼っていると、どうしても作業の連携に制限 がかかります。例えば、ヨーロッパの研究開発ラボですでに行った研 究、実験、試験をアジアのラボで重複して行うことがないようにする には、どうすればよいでしょうか。製品実験の計画段階で、同様の研究 が他所ですでに行われていないかを検索して確認できることが重要で す」と、ダッソー・システムズの消費財インダストリ・ソリューション・エ クスペリエンス担当ディレクターの Walid Darghouth は述べます。 試験や実験の具体的な詳細の記録には、ラボラトリー情報管理シス テム(LIMS)または電子実験ノート(ELN)による電子文書を使用する 人が増えています。しかし、各種のポイント・ソリューションを使用し ていると、時代遅れの手順と相まって、問題が悪化するだけです。そ の結果、相互の連携がうまくいかず、作業環境が縦割り化してしまい ます。 6
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「さまざまなポイント・ソリューションの使用は、生産性を低下させま す。スムーズなデータの受け渡しが妨げられることで、1つの製品とそ の品質試験に関するデータセットのバージョンが複数作成されてしま う問題が発生する可能性があります。そうすると、信頼できるデータを 特定することが難しくなります。このような問題を認識した研究開発リ ーダーは、統合データ・モデルを使用したプラットフォームベース・アプロ ーチに移行しています」と、ダッソー・システムズの BIOVIA マーケティン グ担当ディレクターの Stephen Hayward は語ります。 世界的に事業展開している組織にとってさらに重要性を増すのは、相互 に連携している環境内で作業することです。これにより、世界中に分散し ている関係者間のコラボレーションを強化し、作業の重複を予防し、全体 的な生産性を向上させ、運用コストを削減することができます。 進むべき方向は、デジタル接続と連携強化です。 この2つは、3DEXPERIENCE® プラットフォームで実現できます。 7
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成功への戦略: 3DEXPERIENCE プラットフォーム 3DEXPERIENCE プラットフォームを実験や文書化に活用すると、研 究開発ラボでは次のことが可能になります。 既存の知識の調査 他のラボで行われた同様の研究がないかを検 索して確認 以前の結果の活用 以前に行われた実験の結果を利用 効率性の向上 時間を節約、実験コストを削減、新製品の市場投 入を加速 8
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また、特定の実験がグローバル・ラボで実施されていない場合は、研 究開発ラボは次のように知識を結集することができます。 継続的なデータ収集 効率的なデータ共有 使いやすいプラットフォーム シームレスなデータ共有を で科学データと観察結果を 促進、各国のさまざまなラボ 文書化 へのアクセスを向上 「 社内外のラボやさまざまな組織とのコラボレーシ 強化されたコラボレーション 業務の標準化 ョンを強化するには、データの共有が不可欠です。 探索から製造までの活動を 異なる複数のラボで専用テ 社内で試験を行う場合でも、外部ラボに作業をアウ グローバル化、ネットワーク ンプレートを利用できるよう トソーシングする場合でも、3DEXPERIENCE プラット 化し効果的なコラボレーショ にして、標準的な業務手順を フォームでスムーズなコラボレーションを実現でき ンを促進 確立 ます。サプライヤーはプロジェクトの作業と実験結果 のアップロードがしやすくなり、データをすぐに検証 レビューに送れるため、ラボ全体の生産性が向上し ます」 データ主導の戦略 製品を市場に投入する前に、デ Walid Darghouth ータに基づき製品のバーチャ ダッソー・システムズ、消費財インダストリ・ソリューション・エ ル・ツインを構築して試験 クスペリエンス担当ディレクター 9
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お客様事例 アジアで菓子の製造小売を手がける企業が、クラウドベースのELN ある有名なお菓子メーカーは、データ、 を 3DEXPERIENCE プラットフォームで活用して、次のことを実現して 参考文献、実験結果を 1 ヵ所に記録で います。 きるようになったため、研究開発資産の 報告書の準備にかかる時間を短縮して、既存の業務の効率を 向上 デジタル化、検索 、 ラボ業務の合理化 が可能になりました。 日々の研究から得たデータや情報を記録して、集合知を構築 研究メモや知りたい情報の検索、アクセス、閲覧を効率化 事例の全文を読む: ワークフローを最適化して、新規プロジェクトを大幅に増加 知識の収集と伝達を仮想環境で行って、効率的な製品開発に 活用 新しいシステムを開発して、既存のフレームワークの制限を解消 10
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日本を拠点とする国際飲料メーカーの研究開発部門が、ダッソー・シ ステムズの ELN とデータ・サイエンス・ツールを活用して、飲料、健康 科学、医薬品、生化学などの複数分野でイノベーションを生み出し、 実現しています。 特長: 現在の作業プロセスと研究の公正性を損なうことなく、研 検索機能を使用することで研究ノートやラボ・データに迅 究開発を加速 速にアクセスし、情報を簡単に取得することが可能 テンプレート作成機能を使用して、強力な実験記録形式 さまざまな研究者と科学者のデータやラボ・ノートを、関 を開発 係者全員がアクセス可能な集合知として統合 集中管理型の統合プラットフォームで実験を行うことによ 将来性を保証する機能により、今後の研究ニーズを予知・ り、分野の異なる研究者間でのスムーズなコラボレーショ 予測して、いち早くイノベーションを展開 ンを促進 事例の全文を読む: 11
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Chapter 2

レシピと手法 今日の CPG 業界では、革新的な製品の市場投入をめぐる主導権争いが 繰り広げられています。各社が目指すのは、消費者の印象に長く残る製 品を生み出すことです。 原材料費の高騰も依然として問題であり、消費者嗜好の変化とともに、 業界で製法の変更が増えるきっかけになっています。 この重圧の下、別の原材料を使って品質を損なうことなく製品ポートフ ォリオの製法を全面的に変更する必要に迫られている企業もあります。 98% の CPG 企業が製品の製法を多少なりとも変更している 全世界の消費者の 49% がサステナビリティを優先している 1,500 億ドルもの金額をサステナブル製品に支出している (2021 年) どの種類の CPG ラボでも、研究開発科学者にとって大きな課題は、コス トを最小限に抑えながら新しい製品や製法を探求することです。 科学データや重要な機器へのアクセスが制限されると、イノベーション・ プロセスが複雑化します。こうした状況では、画期的なブレイクスルーは 困難になります。 これらの課題を克服し、ラボ・リソースを最適化するには、紙から電子シ ステムに移行するだけでは十分でありません。 12
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「 プロセスのデジタル化のために適切なソリューションを選 択する際は、現在の問題の解決だけでなく、他のことにも目を 向けるべきです。CPG 企業は、今後を見据える必要がありま す。5 ～ 6 年後に自社がどうなっているかを想像し、将来にな っても成長と変革をサポートできるソリューションを選択する 必要があります。今後は、人工知能(AI)と機械学習が新常識と なります」 Walid Darghouth ダッソー・システムズ、消費財インダストリ・ソリューション・エクスペリエ ンス担当ディレクター デジタル・ラボと予測モデリングは、レシピ開発や製法設計において イノベーションの加速と製品開発サイクルの短縮を実現する鍵です。 13
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成功への戦略: デジタル・ラボ コストやリソースへの影響を意識せずにデータ更新に多大なリソー スを費やしているラボを想像してみてください。 「あるお客様は、データに信頼性があるのは 18 ヵ月が限度とおっし ゃっていました。それよりも古いデータは無効とみなし、実験をやり直 すそうです」と、Hayward は述べます。 データ管理を改善すれば、研究開発リーダーは実験で得たデータの 信頼性を確信することができます。これは、統合データ・モデルによっ てラボにもたらされるメリットです。 「統合データ・モデルでは、実験の状況を継続的に把握できるため、 ラボ全体の標準形式でそれを保存し、データのバージョンを 1 つに 維持することができます。このアプローチにより、データの長期的な 信頼性が高まり、時間、コスト、リソースを大幅に節約できます」 と、Hayward は説明します。 デジタル・ラボにしかない強みは、この統合データ・モデルによってラ ボ・データを標準化および統合できることだけでなく、仮想世界の実 験と現実世界の実験のギャップを単一のプラットフォーム上で埋めら れることです。 14
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これにより、研究開発リーダーや科学者は次のことが可能になります。 現在および過去の 研究開発 仮想試験の実施 データの活用 ワークフローの強化 科学者は、以前の実験やデータを簡単に検索 デジタル・ラボではすべてのラボ機能が 1 つ 科学者は、3Dモデリングとシミュレーションの して、同僚の研究やノウハウを活用できます。 の統合システムに集約されるため、個別に設 機能を使用して仮想世界と現実世界の両方で そのため、研究開発チームが従来のようにレ 定する必要がありません。科学者は自分の役 データを生成し、その結果を比較することで差 シピを毎回一から作成するのではなく、製法 割やタスクに応じてワークフローをシームレ 異を確認することができます。この方法を採用 のバリエーションを段階的に改善することが スにカスタマイズでき、タスクの完了が従来 した場合、最適な組み合わせをスクリーニン 可能になるため、製法設計・レシピ開発プロセ の方法よりも 20 ～ 30% 速くなります。これに グして、仮想環境でレシピの開発と製法を最 スの効率性とコラボレーションが向上します。 よって時間を節約できるだけではありませ 適化することができます。そして、製品または ん。合理化された自動プロセスの実装により、 材料に期待される性能を示す仮想モデルを ラボ全体の生産性が最適化されます。 作成して、仮想と現実を比較できます。これに より、反復型イノベーションの文化が醸成さ れ、市場投入までの時間の短縮とコストのか かる物理的試験の削減が可能になります。 15
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予測分析を通じた イノベーション 真のデジタル・ラボを導入することで研究開発リーダーは イノベーションのペースを最適化し、次のことを達成できます。 予測分析を通じてデータ主導のイノベーションを実現します。研究開 発ラボは、機械学習と AI を活用して予測モデルを構築し、このモデル を使うことで過去の実験に基づいて新製品の挙動を予測できるよう 製法のイノベーションを 20% 向上 になるため、イノベーション・プロセスを加速できます。 プロジェクトの完了を最大 25% 高速化 「お客様は、生成式や分子に関心を示しています。例えば、有名化粧 品ブランドから、特定の有効成分をシミュレーションして肌への浸透 が可能かどうかを調べるように依頼されました。このタスクは、 情報の記録にかかる時間を最大 40% 短縮 in silico モデリング、AI、機械学習で遂行できます。ダッソー・システムズ が提供するモデルは、このようなシミュレーションを検証するお客様 データの集約を最大 95% 高速化 を確実にサポートします。また、配合物の粘度の予測に機械学習を 活用する需要も高まっています。つまり、CPG 業界で予測分析の応用 が広がっているということです」と、Darghouth は述べます。 原材料の使用を 20% 以上削減 16
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お客様事例 消費財を扱う多国籍企業が、仮想実験を 3DEXPERIENCE プラットフ ォーム上で行うことで製法や材料の活用に役立てています。 特長: ELN と仮想実験を使用し、仮想と現実のフィードバック ループを実装 「in silico ファースト」モデルに移行し、現実の試験に入る 前に仮想的な実験を優先的に行って指針として活用 コンピュータ・シミュレーションのような従来の方法と比 較して、作業量の減少、時間の節約、コストの削減を実現 仮想実験で検証済みの良い結果が予測される実験に集 中することで、効率化を促進 ラボでの仮想実験の確認と検証を通じて、リソースを最 適化 17
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Chapter 3

リソースおよび在庫管理 研究開発では、在庫管理の可視性と接続性が失われていること がよくあります。どの種類の研究開発ラボでも、リソースや在庫 のレベルをリアルタイムで把握できないと、ニーズを予測して在 庫の過不足を防ぐのが難しくなります。 さらに、手作業でのデータ入力やレポート作成は、多くの場合、 遅れやミス、ラボ担当者の作業量の増加につながります。 企業は、標準化されたプロセスを使用してリソースと在庫品目を 記録および分類する必要があります。これにより、データ解釈の 一貫性と結果が向上します。 18
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ラボ手順のデジタル化が鍵であり、それにより、研究開発リーダーは 次のことが可能になります。 デジタル・ラボ機能を使用して、在庫を効率的に管理 および標準化 ワークフロー内で機器の状態と調整を直接確認 在庫をシームレスに把握・管理して、必要な材料がす べて手元にあることを確認 「 私たちは基本的に、科学者がラボで行っているこ とに合わせてワークフローを設計します。そのため、 ラボのナビゲーションを強化して、必要な機器や材料 科学者は ELN、LIMS、ラボ実行システム(LES)のどれ を見つける時間を短縮 を使用しているかを心配する必要はありません。ワ ークフローに合った環境で作業できます。以前のセ ットアップでさまざまなポイント・ソリューションを ラボ・リソースと在庫データの概要をリアルタイムに 把握 使用していたときの面倒な手順は不要です」 Stephen Hayward すべてのツールと機器について、追跡可能性を確保 ダッソー・システムズ、BIOVIA マーケティング担当ディレクター し、監査証跡を表示 プロセスを合理化し、リソースを最適化することで、 生産性を向上 より少ないラボ・リソースで、より多くの進歩を達成 19
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成功への戦略: パーフェクト・ラボ 在庫管理の接続性が失われる主な原因は、研究開発ラボのデジタル ダッソー・システムズのパーフェクト・ラボのような統合ソリューションを 化に対する CPG 企業の取り組み方が変化することです。 使用すると、すべてのラボ機能を 3DEXPERIENCE プラットフォームで統 合できます。例えば、QC ラボで試験を実施する場合、研究開発リーダー 「ラボでは、特定のタスクに個別のソリューションを採用することが多 は次のことが可能になります。 く、さまざまなベンダーのツールが混在しています。これが直接、情報 の断片化につながります」と、Hayward は述べます。 試験に必要な標準化された手順に簡単にアクセス 手書きで記録された不正確な在庫データを扱ったり、リソース文書 調整済みの機器を確認して、最適な動作状態を確保 が標準化されていないためにリソース・ニーズの予測に苦労したり しているラボ技師や科学者を想像してみてください。市場リーダーに とっては、まったく好ましくない状況です。 ラボ試験に必要な機器を具体的に特定 統合在庫システムで材料の在庫を確認 自動記録された結果を表示し、想定内の結果を自動承認するオ プションを設定 20