出光興産は，新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）の2017年-2018年度事業である「IoTを活用した新産業モデル創出基盤整備事業」の実証実験に参加した。実証実験は，同社北海道製油所を現場として，ビッグデータ解析による配管腐食の早期検知や，より高精度な腐食評価の実現などを目的に実施された。実証実験の幹事会社であるアクセンチュアをはじめ，関係機関が配管における腐食の進行度合いをデータ主導型で解析，評価する仕組みを構築した。具体的にはアクセンチュアが出光の腐食評価基準に従い，配管画像・動画をピクセル単位で評価するモデルをAI技術のひとつである「Deep Learning技術」を用いて構築し，システム上で実装した。
解析モデルは裸配管・保温材配管を対象に配管画像を学習して構築し，同社定義の基準で80％以上の高い解析精度を出しており，実務レベルの有用性を確認した。このモデルにより配管腐食の早期検知，点検員による腐食評価のバラつきの均一化による設備信頼性の向上の可能性や，若手エンジニアの経験を補足する効果が示された。また，現場にてモバイルで配管画像撮影・アップロード・解析結果の確認が実施でき，実務での有効性を確認した。（’19 5/15）
