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膨大な画像データを扱うAIの処理を高速化する「領域選択エンコード技術」を開発
画像内の文字を検索対象とした評価で、検索精度を維持したまま処理時間を半減 日立は、製造・保守などのさまざまな現場で生成される膨大な画像データを、AIで扱う際の処理を高速化する「領域選択エンコード技術*1」を開発しました。画像を扱うAIモデルの基本構造 (アーキテクチャ) の一つであるVision Transformer (以下、ViT)*2は、画像データの特徴量*3を生成 (エンコード) する際に用いられており、生成した特徴量は画像分類や検索などに活用できます。しかしViTは、特徴量を生成する際に、画像全体を細かく分けた各領域に対応する膨大なトークン*4を処理するため、処理時間やGPUな...
hitachi-rd @ 研究開発
 
鉄道の省電力化と定時運行を両立させる運転支援システム「DAS」の効果
hitachi-rd @ 研究開発
 
未来の暮らしのコンセプトをまとめました
hitachi-rd @ 研究開発
 
生成AIと数理最適化技術で、生産ラインの構成を自動立案する技術を開発
hitachi-rd @ 研究開発
 
フィジカルAIの現在と未来を展望する 「Hitachi Physical AI Day」
hitachi-rd @ 研究開発
 
デザイン細胞開発プラットフォームで「CAR-T細胞療法」を最適化する
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Technologies for the Electricity Era
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AI＆データサイエンス

膨大な画像データを扱うAIの処理を高速化する「領域選択エンコード技術」を開発
画像内の文字を検索対象とした評価で、検索精度を維持したまま処理時間を半減 日立は、製造・保守などのさまざまな現場で生成される膨大な画像データを、AIで扱う際の処理を高速化する「領域選択エンコード技術*1」を開発しました。画像を扱うAIモデルの基本構造 (アーキテクチャ) の一つであるVision Transformer (以下、ViT)*2は、画像データの特徴量*3を生成 (エンコード) する際に用いられており、生成した特徴量は画像分類や検索などに活用できます。しかしViTは、特徴量を生成する際に、画像全体を細かく分けた各領域に対応する膨大なトークン*4を処理するため、処理時間やGPUな...
hitachi-rd @ 研究開発
 
生成AIと数理最適化技術で、生産ラインの構成を自動立案する技術を開発
hitachi-rd @ 研究開発
 
フィジカルAIの現在と未来を展望する 「Hitachi Physical AI Day」
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LLMのマイクロドメイン特化型学習は実業務に有効であるのか？ ― 多段階評価が明らかにするその有効性と課題（英語）
hitachi-rd @ 研究開発
 
日立、学術実証から産業応用への展開の加速に向け、インテル株式会社および産業技術総合研究所との協力によりシリコン量子コンピュータの研究開発を開始
hitachi-rd @ 研究開発
 
AIエージェント基盤が刷新する企業経営の在り方：日立製作所が挑む「カスタマーゼロ」変革
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日立による合成バイオ戦略　IT・OT・プロダクトが融合する「バイオものづくり」の未来
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デジタルサービスプラットフォーム

膨大な画像データを扱うAIの処理を高速化する「領域選択エンコード技術」を開発
画像内の文字を検索対象とした評価で、検索精度を維持したまま処理時間を半減 日立は、製造・保守などのさまざまな現場で生成される膨大な画像データを、AIで扱う際の処理を高速化する「領域選択エンコード技術*1」を開発しました。画像を扱うAIモデルの基本構造 (アーキテクチャ) の一つであるVision Transformer (以下、ViT)*2は、画像データの特徴量*3を生成 (エンコード) する際に用いられており、生成した特徴量は画像分類や検索などに活用できます。しかしViTは、特徴量を生成する際に、画像全体を細かく分けた各領域に対応する膨大なトークン*4を処理するため、処理時間やGPUな...
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生成AIと数理最適化技術で、生産ラインの構成を自動立案する技術を開発
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フィジカルAIの現在と未来を展望する 「Hitachi Physical AI Day」
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日立、学術実証から産業応用への展開の加速に向け、インテル株式会社および産業技術総合研究所との協力によりシリコン量子コンピュータの研究開発を開始
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AIエージェント基盤が刷新する企業経営の在り方：日立製作所が挑む「カスタマーゼロ」変革
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日立、事業影響を踏まえてシステム脆弱性対応の優先度を自動判断する手法を開発
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既存の物体検知AIの検知結果をAIの再学習や改修なしで高精度に補正するAI技術を開発
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先端ソフトウェア＆システム

膨大な画像データを扱うAIの処理を高速化する「領域選択エンコード技術」を開発
画像内の文字を検索対象とした評価で、検索精度を維持したまま処理時間を半減 日立は、製造・保守などのさまざまな現場で生成される膨大な画像データを、AIで扱う際の処理を高速化する「領域選択エンコード技術*1」を開発しました。画像を扱うAIモデルの基本構造 (アーキテクチャ) の一つであるVision Transformer (以下、ViT)*2は、画像データの特徴量*3を生成 (エンコード) する際に用いられており、生成した特徴量は画像分類や検索などに活用できます。しかしViTは、特徴量を生成する際に、画像全体を細かく分けた各領域に対応する膨大なトークン*4を処理するため、処理時間やGPUな...
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LLMのマイクロドメイン特化型学習は実業務に有効であるのか？ ― 多段階評価が明らかにするその有効性と課題（英語）
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日立、学術実証から産業応用への展開の加速に向け、インテル株式会社および産業技術総合研究所との協力によりシリコン量子コンピュータの研究開発を開始
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日立、事業影響を踏まえてシステム脆弱性対応の優先度を自動判断する手法を開発
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既存の物体検知AIの検知結果をAIの再学習や改修なしで高精度に補正するAI技術を開発
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静的プルーニングから動的プルーニングへ ――不要な領域を読み込まないという新しい発想が切り拓く、グラフDB高速化へのチャレンジ
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安全性と利便性を両立する公開型生体認証方式に関する発明で全国発明表彰「日本経済団体連合会会長賞」を受賞
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制御＆メカトロニクス

鉄道の省電力化と定時運行を両立させる運転支援システム「DAS」の効果
鉄道関連の技術は、車両開発、軌道などのインフラ開発・整備技術、そして運行管理システムの3本柱を軸に、安全性や快適性を実現している。日本の鉄道関連技術が世界最高水準の安全性と定時運行を支えているのは周知の通りである。しかし、少ないエネルギーで最大の効果を発揮させる、つまり「省エネルギー化」については未だに開発の余地が多く残されているのが実情だ。 そこで、日立製作所では鉄道DAS（Driver Advisory System）、すなわち、勾配などの路線条件やダイヤを考慮し、定時性と省エネ性の観点で最適な加減速や惰性走行のタイミングを運転士へリアルタイムに提案するシステムの研究開発に取り組んで...
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高電圧水素製造システムを実現する絶縁配管技術への挑戦
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自動運転の社会実装に向けた産官学連携とインフラの構築
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茨城県日立市に次世代型社会インフラ研究拠点「調和の丘」を新設し、ハーモナイズドソサエティの実現に向けた研究開発を強化
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日立、自動運転車両の運行管制システムを開発、実フィールドでの実証にて有用性を確認
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再エネの余剰電力を価値に変える――日立の高電圧水素製造システムが描く新しいエネルギーインフラ
hitachi-rd @ 研究開発
 
日立、現場で自ら学びながら動作を最適化し、複雑作業を自動化するフィジカルAI技術を開発
hitachi-rd @ 研究開発
 

Insights from AI/Analytics

AI倫理は研究開発をどう変えたのか ――AIを駆使した信頼性を実装する研究者たち
日立の研究開発グループがAIを活用する側面は多岐にわたる。ただし、そこに共通して流れているのは、「最終的な責任は人が引き受ける」という姿勢である。AI倫理が技術革新を止めるための制約にならないように、人とAIの関わりの中から社会に受け入れられる知恵を蓄えている。研究開発グループAI倫理委員会をはじめとした日立の研究開発現場でのAI倫理原則への具体的な取り組みを通じて、AIと信頼の関係をひもといていく。 研究開発グループのAI倫理全体の取り組みについてはこちら＜AIはどこまで信頼できるのか――日立の研究開発現場に見るAI倫理と社会実装＞をご覧ください AIの判断はどこまで信頼できるのか ―...
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AIはどこまで信頼できるのか ――日立の研究開発現場に見るAI倫理と社会実装
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AIと電力網が出会う時: データセンタ需要逼迫への挑戦
hitachi-rd @ 研究開発
 
生成 AI はシステム開発をどう変革していくのか？
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人のための技術: 労働力不足に対応する「人間中心設計」
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日立製作所・研究開発グループにおける実践的な「AI倫理原則」への取り組み
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OT × ITで、スマートファクトリーを実現
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