日立、現場全体の自律最適化へHMAX Data Fabricなど提供開始

電力、鉄道、製造などのミッションクリティカルな現場では、労働力不足と熟練技術者の引退に伴う暗黙知の喪失が深刻化しています。フィジカルAIへの期待が高まる一方で、AIモデルを導入するだけでは不十分です。ノイズの多い現場データの整備、現場固有の制約や安全ルールのAI対応、導入後の継続的な監視と安全運用が求められます。日立は、Lumada事業で培った約15,000の基幹システムを支えてきた実績と、現場の知見をオントロジーとして体系化してきたノウハウを基盤に、今回の新ソリューションを開発しました。

日立のAIスペシャリストやドメインエキスパートなど、IT・OT・プロダクトの専門家からなる「Physical AI FDE Team」が、経営課題の特定からAIの開発・実装、自律進化まで伴走支援します。AIインタビュー技術を活用して熟練者の暗黙知や判断基準を抽出し、ノイズの多い現場データのクレンジングや構造化を行います。さらに、短期間のワークショップ形式で現場課題の深掘りからAIモデルの有効性検証までをアジャイルに実行するプログラムも提供します。

分散する業務データや制御データ、機器データを、設備同士の物理的なつながりや製造工程の順序といった関係性を踏まえて構造化し、AIが参照・推論できるナレッジグラフとして蓄積するデータ基盤です。日立ハイテクでの自社実践で培ったノウハウを活用しています。この基盤により、ロボットや設備を制御するAIモデルの学習や、Agentic AIを開発・運用する環境との接続が容易になります。社会インフラ知能基盤モデル「IWIM」と連携することで、AIが現場の文脈を的確に予測・解釈し、複数のシステム間で最適な動作を導き出すオーケストレーションを実現します。

フィジカルAIが実世界での実行・学習を繰り返す中で、AIモデルの性能監視やセキュリティ監視などを行います。日立のAI運用フレームワーク「HARC for AI」の実績を活用し、パフォーマンスやガバナンス、セキュリティ、コストを継続的に観測・改善します。データの欠損やノイズ、脅威の変化に対応するため、データガバナンスの維持やアクセス制御、監査も実施します。AI特有のリスクやハルシネーションを低減し、ミッションクリティカルな環境でも安全な自律運用を支援します。

これらの新ソリューションは、日立が2026年9月3日から4日に開催する「Hitachi Social Innovation Forum 2026 JAPAN」で紹介されます。9月4日には「HMAXデータ基盤とFDEで切り拓く、フィジカルAIの社会実装」と題したセッションも予定されています。

A. 現場の分散したデータをAIが活用できる形に構造化し、ナレッジグラフとして蓄積するデータ基盤です。設備同士の物理的なつながりや工程の順序も踏まえてデータを関連付けます。

A. 専門家チームがお客さまの現場に入り、経営課題の特定からAIの開発・実装までを伴走支援します。熟練者の暗黙知を抽出し、データの整備やAIモデルの検証も行います。

A. HMAX AI Operationsが、AIモデルの性能やセキュリティを継続的に監視します。データの欠損やノイズの影響を低減し、ハルシネーションなどのAI特有のリスクにも対応します。

• 日立とNVIDIA、フィジカルAIの統合制御による、現場全体の自律化とHMAXの進化に向けて協業
• https://www.hitachi.co.jp/products/it/harmonious/cloud/articles/harc/index.html
• https://www.service.event.hitachi/regist/
• HMAX Data Fabric・HMAX AI Operations・Physical AI FDE Team：デジタル：日立
• HMAX｜Lumada：日立
• https://www.hitachi.com/ja-jp/
• https://www.hitachi.co.jp/it-pf/inq/NR/

O!Productニュース編集部からのコメント

熟練者の暗黙知をAIインタビューで抽出してデータ化するのは、属人化解消に効きそうですね。現場の安全運用まで見てくれるのが心強いです。

引用元：PR TIMES