Project/Area Number |
23K11332
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 62020:Web informatics and service informatics-related
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Research Institution | The University of Tokyo |
Principal Investigator |
木見田 康治 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任准教授 (60632495)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
天沢 逸里 東京大学, 先端科学技術研究センター, 特任准教授 (80804989)
西野 成昭 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (90401299)
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Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2025: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
Fiscal Year 2024: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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Keywords | Circular Economy / 製造業のサービス化 / Product-Service Systems |
Outline of Research at the Start |
近年、環境負荷の削減と経済活動の拡大を同時に実現する手段として、製造業が製品機能をサービスとして提供する「Product-Service Systems(PSS)」が注目を集めている。PSSによる環境的・経済的な効果を高めるためにはIoTなどのデジタル技術の活用が必要不可欠である。本研究では、あるPSSに特定のデジタル技術を導入した際の環境的、経済的な効果を具体的に評価することを目的とし、PSSの設計段階においてデジタル技術による環境的・経済的な効果を評価するためのシミュレーションを開発する。
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Outline of Annual Research Achievements |
今年度は、まず、Circular Economy (CE)、Servitization、Product-Service Systemsなど分野の文献調査や、CEやPSSの実務家や専門家に対するインタビューを通じて、PSSにおける環境的、経済的な効果を促進する要因とデジタル技術との関係を整理した。デジタル技術としては、例えば、IoT、ビックデータ分析、AI、RFIDなどが挙げられる。一方、環境的、経済的な効果を促進する要因とは、製品の稼働率向上、長寿命化、使用の効率化などが挙げられる。そして、IoT・ビックデータ分析を用いた製品使用の効率化や、RFIDを用いた製品の稼働率向上など、促進要因とデジタル技術との関係についても整理を行った。さらに、デジタル技術の活用による効果は、当該PSSの製品特徴やビジネスモデルにより異なる。そのため、既存のPSSにおける製品とビジネスモデルの分類にもとづき整理した。また、上記で整理したデジタル技術の活用による環境的・経済的な効果を評価するシミュレーションのプロトタイプを開発した。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
今年度は計画どおり、PSSにおける環境的、経済的な効果を促進する要因とデジタル技術との関係を整理した。次年度は、デジタル技術の活用による環境的・経済的な効果を評価するシミュレーションの開発を行う。
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Strategy for Future Research Activity |
デジタル技術の活用による環境的・経済的な効果を評価するシミュレーションを開発する。環境的、経済的効果の指標としては、それぞれ温室効果ガス排出量、ライフサイクルコストなどが挙げられる。本段階ではまず、デジタル技術による正の影響だけでなく負の影響も考慮した本評価モデルを構築する。正の影響に関しては、整理した環境的・経済的な効果の促進要因とデジタル技術との関係と、促進要因と温室効果ガス排出量やライフサイクルコストなどの環境的・経済的な効果との関係をモデル化する。負の影響に関しては、主に下記の2つの項目を評価モデルに組み込む。1つ目は、デジタル技術自体に起因する負の影響である。これは例えば、デジタル技術の活用に必要なICT機器を生産、使用する際に生じる環境負荷やコストなどである。2つ目は、デジタル技術の活用によるリバウンド効果である。例えば、RFIDを用いて製品稼働率を高めた結果、製品使用量が増加し、デジタル技術による環境負荷やコストの削減分を相殺してしまうことなどが挙げられる。 以上で構築した評価モデルを申請者らが既に開発しているシミュレータに追加実装する。本シミュレータは、主に製品の情報(製品寿命や数量など)と使用者の情報(使用年数や製品に対する選好など)を入力とし、シェアリング等のPSSにおけるライフサイクルコストと温室効果ガス排出量などを出力する。これに、前述の評価モデルを追加実装することで各デジタル技術の導入した際の環境的・経済的な効果を評価可能とする。
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