Alteryx web forms will be unavailable from 1:00 AM – 4:00 AM UTC on Wednesday, July 22. Have questions? Chat with Annie, our AI Chat Bot. Chat Now
Talk with Annie, Alteryx’s AI agent that answers data questions, explores use cases, and helps teams solve analytics faster. Talk to Annie Now
Alteryx and Google Cloud expand partnership, bringing Live Query in-place analytics to BigQuery, with more coming soon Learn More
hero background shape
Toyo Engineering
お客様事例

東洋エンジニアリング社、Alteryxで複雑な設計プロセスを自動化

hero background gradient

東洋エンジニアリング社(以下、TOYO)は、エクソンモービル社やBASF社をはじめとする多数の大手グローバルブランドにおける建設実績を誇り、炭化水素(石油・ガス)や石油科学セクターにおける大規模化学プラントの設計・調達・建設(EPC)を請け負う総合エンジニアリング企業です。

最先端の化学プラントの建設は、製造するすべての部品に緻密な設計が求められる大がかりな事業であり、TOYOのDXエンジニアリング部は、プラント建設時の配管の設計・製作に使用される3DCADソフトウェアなどをはじめとする、EPCプロジェクト向けのエンジニアリングツールアプリケーションを担当しています。

同チームは、Hexagon社が提供する3次元CADシステムであるSmart 3D(S3D)を活用し、あらゆる工程をデータ化していますが、1つのプロジェクトの3Dデータベース内には通常数万以上のテーブルがあり、その各テーブルには数百万もの膨大なレコードが格納されています。

過度な作業負担

それらのデータベースから、プロジェクトごとに必要に応じてデータを抽出するためには、数十個ものテーブルをSQLで結合してCSVファイルへ出力し、Excelで処理しなければならず、こうした膨大なレコードを抽出、クレンジング、統合するために、1プロジェクトあたり数千時間もの時間を取られることも珍しくありませんでした。

同社のプロジェクトチームマネージャーのJifeng Qiu氏は、こうしたプロセスがエンジニアの大きな負担となっており、反復的で手間のかかる作業に貴重な時間を奪われていたと振り返ります。「3D管理者は、大量のデータストリームをさばくために、1日または2日ほど他の業務を中断しなければなりませんでした。Excelには再現性がないため、毎日、毎週と、同じ作業を繰り返さなければならなかったのです」(Qiu氏)

また手作業のプロセスには、人的ミスがつきものという問題もありました。「ExcelからExcelへ、もっとひどい時にはPDFからExcelへのコピー&ペーストに追われていました」と、TOYOのAlteryx CoEメンバーである中川一平氏は語ります。さらに、Qiu氏は次のように続けます。「1桁や2桁の数字が欠けていることもありましたが、すべてが正しく進んでいると思いこんでしまい、なかなか気づけない。こうしたミスが下流工程まで見落とされ、1~2ヶ月後にやっと発覚ということも。こうしたことが、不本意な遅れ、手手戻り、コストロスの原因となっていました。 」

複雑な設計プロセスを自動化

そこで、デジタルトランスフォーメーション(DX)推進を全社的な取り組みとして掲げているTOYOは、DXエンジニアリングチーム内でAlteryx ServerとDesignerを導入し、データ抽出やレポート作成、3Dモデリングの作業、設計品質の管理チェックといった煩雑で時間のかかるプロセスの自動化を目指しました。

自動化の鍵となったのはAPI接続でした。TOYOは、エンジニアがAlteryx内でモデルを構築できるように、AlteryxとS3D APIを使用して設計ルールを自動化しました。

Alteryxを使用することによって、SQLの種類を大幅に減らし、目的の異なる複数のレポートを同時に作成できるようになり、ワークフローによっては最大30種類のレポートを一度に抽出することも可能になりました。Qiu氏のチームは、現在Alteryx Server上で複数のプロジェクトに対して毎日100以上のスケジュールを実行し、250種類のレポートと1,700個のファイルを作成しているそうです。「Alteryxは不可能を可能にしてくれます。Alteryxの導入前は到底不可能だと思っていた、建設用のDWGの生成に必要となる複雑な3Dモデリングの作業プロセスもAlteryxで自動化できました」と、3D CAD R&Dのタスクリーダーである土屋大輔氏は語ります。各プロジェクトで少なくとも38,000時間を節約できており、工数では85%もの削減につながったと、土屋氏は続けます。

Alteryxは簡単に使い始められ、短期間のうちに価値創出へとつなげることが可能です。ノーコード・ローコード、ドラッグ&ドロップで簡単に利用できることから、TOYOのあらゆるスキルレベルのユーザーがデータ専門家のサポート不要でワークフローとレポートを作成できるようになったそうです。

「Alteryxは、ITやプログラミングのスキルがないExcelユーザーでも簡単に使うことができます。誰でもワークフローを簡単に開発し、必要なアウトプットを自分で手に入れられます」と、R&Dチームのシニアエンジニアである時松基氏は語ります。

さらに、エンジニアやビジネスユーザーに自動化分析を提供することは、TOYOのDXへの取り組みとデータドリブンな企業文化の加速にもつながっており、Alteryxの導入によって節約できた時間を有効活用することで、さらなるイノベーションの創出に向けた新たな機会も生まれたそうです。「節約できた時間を教育や設計品質の向上に充てられるようになりました」(中川氏)

設計品質の向上は、設計の変更、手直し、建設現場での費用削減などの、さまざまな下流工程にメリットをもたらします。例えば、衝突や設計ミスを回避するために配管ルートを修正するなど、施工業者の問題の解決に向けて発行されるFRI(現場修正指示書)でも、Alteryxが大いに役立っているそうです。「FRIで何かミスが見つかった場合は、10倍ものコスト負担を覚悟しなければならないこともあります」(Qiu氏)

TOYOでは、Alteryxによって設計品質管理の分析の自動化を実現し、施工現場での図面チェック工数や手戻りの回数を大幅に削減するとともに、施工中にミスが見つかった場合のコスト負担リスクも大幅に軽減しています。

Qiu氏は、今後のAlteryxの活用に無限の可能性を見いだしています。彼は、AIを活用した予測機能により、過去のデータに基づいて顧客に対してより良いコスト見積もりを行う方法を見据えています。

Qiu氏のチームの誰もが、時間のかかる手作業から解放されたことに満足しながらも、さらに完璧な製品を作り、顧客満足度を向上させるために、Alteryxのような先進技術をより良く活用できるように日々専念しているそうです。

Alteryxを利用するメリット
時間の節約

Alteryxは生産性を向上させ、反復的な手作業に費やす時間を大幅に削減します。

使いやすさ

直感的なドラッグ&ドロップ機能により、技術者以外のユーザーでも、ワークフローを簡単に構築し、レポートを生成できます。

リスクの低減

Alteryxを使用して手動プロセスを自動化することで、人的ミスに起因する部品の設計不良などのリスクを排除します。

 

おすすめのリソース

 
ブログ記事
Alteryx OneがSnowflake Marketplaceで提供開始
  • アナリティクスリーダー
  • ITリーダー
  • 専門職
今すぐ読む
 
ブログ記事
SAPと信頼できるAIの間に欠けているレイヤー
  • アナリティクスリーダー
  • ITリーダー
  • 専門職
今すぐ読む
 
Webinar
Alteryx in Action: Building a Human-in-the-Loop AI Workflow
This is a practical how-to session for analysts who want to bring AI into their workflows without handing over the final call.
  • Live Product Demo
  • Generative AI
  • Analytics Leader
Watch Now
 
ブログ記事
金融分野におけるすべてのAI説明がクリアすべきテスト
  • アナリティクスリーダー
  • ビジネスリーダー
  • 財務リーダー
今すぐ読む
 
アナリストレポート
2026年ITリーダー調査:AIの責任の所在、AIエージェント、ROIの現状
1,400人のITリーダーを対象とした調査から、AI投資とAIが生み出す価値の間にあるギャップと、ガバナンス、ビジネスコンテキスト、IT部門とビジネス部門の連携を通じてそのギャップを埋めるために必要なことが明らかになりました。
  • アナリティクスリーダー
  • ITリーダー
今すぐ読む
 
ブログ記事
AI時代においてアナリストの価値が高まっている理由
  • アナリティクスリーダー
  • ITリーダー
  • 専門職
今すぐ読む