化学プラントの運転においては、温度や圧力、流量などのプロセス量と呼ばれる制御因子を精度よく計測しプロセスを制御する技術が必要となります。しかし、上記プロセス量は制御目標との相関を定量的に捉えにくく、さらに制御因子の数が多く複雑に錯綜していることから、経験や実績に依存している部分が多いのも事実です。一方、ニューロネットワークやディープラーニングなどの機械学習機能を使った人工知能（ＡＩ）の進歩はめざましく、複雑な系の学習や解析など広い分野にわたり適用が始まっています。
 
本書では、化学操作や化学処理を中心とした製造プロセス適用された人工知能（ＡＩ）に関する特許調査を行い、プロセス量の計測・故障診断・異常検知・ばらつき予測・シミュレーション等の観点から重要と思われる技術を選んでいます。