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社会インフラなどの運用管理最適化に向けて、相反する複数のKPIを考慮し、多様で有力な候補を生成するLLM学習技術を開発
似た候補に偏らず異なるKPIバランスを持つ複数の案を提示し、現場の用途や制約条件に応じた意思決定を支援 日立は、相反する複数のKPI*1を同時に考慮することが求められる社会インフラや産業分野などにおいて、現場の用途や制約条件に応じて複数の候補を生成するLLM(大規模言語モデル)*2学習技術を開発しました。例えば、モビリティの運行計画作成や物流における配送計画作成では、運行効率を高めると同時に消費電力を抑える必要があるなど、複数のKPIのバランスを考慮した意思決定が求められます。従来のLLM向け強化学習では、複数KPIを1つの総合点にまとめて最適化することが多く、総合点を最大化する特定のバ...
hitachi-rd @ 研究開発
 
大規模視覚言語モデル（LVLM）により、図面を正確に読める生成AI学習技術を開発―― 接続関係を理解し技術継承とフィジカルAIへの活用につなげる
(日立BS）中居沙緒理 <saori.nakai.mj@hitachi.com> @ 研究開発
 
DetRefiner: 変化する実世界環境におけるオープンボキャブラリ物体検知の信頼性向上（英語）
hitachi-rd @ 研究開発
 
日立、判断根拠の整理を支援する生成AIの日本語での論理推論能力を強化する技術を開発
(日立BS）中居沙緒理 <saori.nakai.mj@hitachi.com> @ 研究開発
 
京都大学と研究・分析装置メーカー等による 「先端技術開発アライアンス」を設立
hitachi-rd @ 研究開発
 
日立グループの革新的な技術・ソリューション3件が「2026 R&D 100 Awards」を受賞
hitachi-rd @ 研究開発
 
3Dデジタルツイン上の操作ログから実践知を抽出し、保守・点検現場の知見継承を支援する手法を開発
hitachi-rd @ 研究開発
 

AI＆データサイエンス

社会インフラなどの運用管理最適化に向けて、相反する複数のKPIを考慮し、多様で有力な候補を生成するLLM学習技術を開発
似た候補に偏らず異なるKPIバランスを持つ複数の案を提示し、現場の用途や制約条件に応じた意思決定を支援 日立は、相反する複数のKPI*1を同時に考慮することが求められる社会インフラや産業分野などにおいて、現場の用途や制約条件に応じて複数の候補を生成するLLM(大規模言語モデル)*2学習技術を開発しました。例えば、モビリティの運行計画作成や物流における配送計画作成では、運行効率を高めると同時に消費電力を抑える必要があるなど、複数のKPIのバランスを考慮した意思決定が求められます。従来のLLM向け強化学習では、複数KPIを1つの総合点にまとめて最適化することが多く、総合点を最大化する特定のバ...
hitachi-rd @ 研究開発
 
大規模視覚言語モデル（LVLM）により、図面を正確に読める生成AI学習技術を開発―― 接続関係を理解し技術継承とフィジカルAIへの活用につなげる
(日立BS）中居沙緒理 <saori.nakai.mj@hitachi.com> @ 研究開発
 
DetRefiner: 変化する実世界環境におけるオープンボキャブラリ物体検知の信頼性向上（英語）
hitachi-rd @ 研究開発
 
日立、判断根拠の整理を支援する生成AIの日本語での論理推論能力を強化する技術を開発
(日立BS）中居沙緒理 <saori.nakai.mj@hitachi.com> @ 研究開発
 
日立グループの革新的な技術・ソリューション3件が「2026 R&D 100 Awards」を受賞
hitachi-rd @ 研究開発
 
3Dデジタルツイン上の操作ログから実践知を抽出し、保守・点検現場の知見継承を支援する手法を開発
hitachi-rd @ 研究開発
 
地域と共に成長する企業をめざして――未来シナリオシミュレーションを通して考える“ありたい姿”
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デジタルサービスプラットフォーム

日立、判断根拠の整理を支援する生成AIの日本語での論理推論能力を強化する技術を開発
関連研究成果が言語処理学会にて最優秀論文賞を受賞、併設コンペティション「FT-LLM 2026」においても1位を獲得 日立は、高度な判断業務を生成AIによって支援するため、複数の根拠を一歩ずつ整理する論理的思考能力を高める技術を開発しました。新規事業の検討、投資判断、制度や社内ルールを踏まえた計画立案などでは、複数の条件や制約を整理しつつ、結論に至るまでの根拠を一貫して示すことが求められます。今回、日立は2024年12月に公開した論理的思考データセット自動生成技術*1を発展させ、独自の論理パズルデータセット*2と既存の英語学習データを併用した学習を行うことで、日本語において根拠を示すため...
(日立BS）中居沙緒理 <saori.nakai.mj@hitachi.com> @ 研究開発
 
日立グループの革新的な技術・ソリューション3件が「2026 R&D 100 Awards」を受賞
hitachi-rd @ 研究開発
 
製造などの現場に向け、動画から作業手順を自動抽出し、見た目が類似した工程も精度よく識別する映像AI技術を開発
hitachi-rd @ 研究開発
 
協創ナレッジの形式知化による、社会との信頼関係を構築するための「社会実装RAG」
(日立BS）中居沙緒理 <saori.nakai.mj@hitachi.com> @ 研究開発
 
AIエージェントを安全に業務へ適用するための「AI品質維持サイクル」技術を開発
hitachi-rd @ 研究開発
 
日立、宇宙からインフラ・災害を3次元監視する『構造化電波技術』の衛星搭載に向けた原理検証に成功
hitachi-rd @ 研究開発
 
日立、学術実証から産業応用への展開を加速するシリコン量子コンピュータ基盤技術を開発
hitachi-rd @ 研究開発
 

先端ソフトウェア＆システム

大規模視覚言語モデル（LVLM）により、図面を正確に読める生成AI学習技術を開発―― 接続関係を理解し技術継承とフィジカルAIへの活用につなげる
画像も扱える生成AIは、電子回路図や配線図などの技術図面も容易に理解できるはずと期待されていました。しかし実際には、部品の名称や図面の概要は説明できても、どの部品とどの部品がつながっているのか、という接続関係を正確に読み取るのは苦手という弱点がありました。日立製作所 研究開発グループは、回路図の構造をMermaid形式のテキストとして表現し、AIに学習させることで接続関係の認識精度を高める技術を開発しました。さらに複数のAIエージェントを組み合わせることで、より複雑な図面を読み解く研究も急ピッチで進めています。図面を正確なデジタルナレッジへ変換することで、設計・保守業務の効率化やノウハウ...
(日立BS）中居沙緒理 <saori.nakai.mj@hitachi.com> @ 研究開発
 
DetRefiner: 変化する実世界環境におけるオープンボキャブラリ物体検知の信頼性向上（英語）
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日立、判断根拠の整理を支援する生成AIの日本語での論理推論能力を強化する技術を開発
(日立BS）中居沙緒理 <saori.nakai.mj@hitachi.com> @ 研究開発
 
製造などの現場に向け、動画から作業手順を自動抽出し、見た目が類似した工程も精度よく識別する映像AI技術を開発
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社会インフラにおけるフィジカルAIの安全運用に向けたガードレール技術を開発
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AIエージェントを安全に業務へ適用するための「AI品質維持サイクル」技術を開発
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日立、宇宙からインフラ・災害を3次元監視する『構造化電波技術』の衛星搭載に向けた原理検証に成功
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制御＆メカトロニクス

社会インフラにおけるフィジカルAIの安全運用に向けたガードレール技術を開発
ニュースリリース概要 社会インフラにおけるフィジカルAIの安全運用に向けたガードレール技術を開発 設計時の安全分析から実行時のAI制御指令の監視・補正までを一貫して支援 株式会社日立製作所 株式会社日立製作所(以下、日立)は、産業、エネルギー、モビリティ分野などの社会インフラにおけるフィジカルAIの安全運用に向けたガードレール技術を開発しました。本技術は、設計時にナレッジグラフ*1をもとにAIを用いて事前ハザード分析や安全制約の抽出などの安全分析を支援し、実行時には、その安全制約に基づいて、AIが生成した制御指令を制御ガードレールでリアルタイムに監視・補正することで、一貫してフィジカルA...
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フィジカルAIの時代を迎え、変化する人とAIと制御技術の役割
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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
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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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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」
hitachi-rd @ 研究開発
 
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
hitachi-rd @ 研究開発
 
OT × ITで、スマートファクトリーを実現
hitachi-rd @ 研究開発
 

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