R&D Square

AIに任せる業務内容の条件策定から評価・改善までを支援し、重要業務へのAI適用を促進 日立は、社会インフラや産業分野など、停止や誤判断の影響が大きい業務にAIエージェント*1を適用する際に「どの業務を、どの条件で、どこまで任せられるか」の判断を支援する「AI品質維持サイクル」技術を開発しました。 近年、AIエージェントの活用は、情報検索や提案にとどまらず、業務の実行を担う段階へと広がっています。一方、重要業務への適用にあたっては、AIモデルの精度だけでは十分ではなく、実行内容の妥当性評価、業務手順の遵守、異常時の対応、人とAIの役割分担まで含めて設計・評価することが必要となります。今回、...

自然言語を介して音響・時系列センサデータを活用し、異常発生時の対応と技能伝承を支援 日立は、設備保全の診断業務を効率化し、異常の見逃しによる設備停止リスクの低減と技能伝承を支援する設備保全向けフィジカルAI技術を開発しました。設備保全の現場では、装置が発する音や温度、振動などのデータを基に異常の兆候把握や原因分析を行いますが、騒音環境では音の違いに気づきにくく、また、膨大な時系列センサデータ*1から類似の波形を見つけることも困難でした。今回開発した技術は、自然言語*2を介して、音響データによる簡易診断と時系列センサデータによる詳細診断を支援します。具体的には、正常音と異常音の違いを自然言...

経験に依存しやすい測定対象の選定を定量化し、根拠に基づく測定計画の立案を支援 日立は、国立大学法人 大阪大学との共同研究を通じて、バイオものづくりに用いる微生物や培養プロセスの開発において、細胞内のどの代謝物*1を優先して測定すべきかを数理的に評価し、測定計画の立案を支援する技術を開発しました。 今回開発した技術は、微生物の細胞内の化学反応を数理的に表した代謝モデル*2を構築する際に、各代謝物の測定がどの程度未知の代謝モデルの解明度*3の向上に役立つかを情報理論*4に基づいて評価し、代謝モデルの精度を向上させるための測定対象の選定を支援します。コハク酸を生産する大腸菌のモデルに本技術を適...

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...

生成AIの広がりとともに、AI処理を担う半導体への注目が高まっている。その代表格が汎用AIチップのGPU（画像や映像の処理を専門に行う高速計算用半導体チップ）であることは確かだが、日立製作所 研究開発グループがめざしたのは、データセンターで使うような汎用AIチップではない。製造設備や検査装置、産業ロボットなどの現場の機器に直接搭載し、センサーから得られる信号をその場で処理し、AI推論を実行するための半導体、すなわち「エッジAI半導体」である。 実はこの最先端の半導体開発の原点は、長年磨き上げてきたアナログ・デジタル変換回路の技術にある。そこには半導体回路技術の研究が次第に縮小していく時代...

従来の水電解システムによる水素製造は低電圧・大電流を前提としており、設備の大型化や電力変換の複雑化が避けられない、という弱点がありました。水素は脱炭素社会の鍵とされながらも、その製造コストやシステム大規模化がその普及を阻んでいました。日立製作所 研究開発グループはその問題点の核心に、液体と気体との混合流体と高電圧化を両立させるための絶縁の問題があることを突き止め、高電圧水素製造システムを実現する絶縁配管技術を世界で初めて開発し、耐電圧試験に成功しました。この技術およびシステムの将来展望を、Sustainability Innovation R&D 環境システム研究部の杉政昌俊主任研究員と...

グラフ構造、すなわちノード（グラフの頂点）とエッジ（頂点同士を結ぶ辺）を用いてデータを表現する構造のデータベース（グラフデータベース）に対する再帰問い合わせは、複雑な関係を正確にたどれる一方、探索範囲が広がりやすく処理時間が増大しやすいという課題を抱えてきた。そこで日立製作所 研究開発グループは、東京大学と共同で、従来の「広く読んで後で絞る」方式に対し、「不要な領域は読み込まない（プルーニング*1する）」という発想に転換する新技術「動的プルーニング技術」を開発した。データベースなどへの検索要求（クエリ）実行中に探索範囲を動的に絞り込むことで、製造業やヘルスケア分野などで実用的な応答性能を...

医療だけでは対応しきれない生活習慣病や孤立・孤独――。人口減少に向かう日本社会には、さまざまな課題が山積していますが、それを解決するためのリソースにも限りがあります。日立製作所 研究開発グループでは、健康を維持するための機能を医療だけでなく、スポーツクラブや栄養指導などの地域資源を活用して実現する「社会的処方」の研究に取り組んでいます。そのひとつが新潟県十日町市での実証です。地域資源と住民をつなぐリンクワーカー（保健師など）の業務を、音声認識×生成AIで支える「リンクワーカー業務支援システム」の検証が着実に進んでいます。家電から医療・サービスまで横断した経験を持つUXデザイン部の荒川正之...

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...

がん治療で用いられる「CAR-T細胞療法」は、患者自身の免疫力の要であるT細胞（＝T細胞受容体というタンパク質分子を介してさまざまな異物を認識して攻撃する免疫細胞）に、改変が施されたキメラ抗原受容体（CAR：Chimeric Antigen Receptor）の遺伝子を導入することで、がん細胞への攻撃力を高める革新的な治療法である。がん細胞を高い特異性で認識する抗体と、がん細胞への攻撃活性が強いT細胞の利点を併せ持つのが強みだ。しかしながら、リードタイムが長い、費用が高額、固形がんへの効果が限定的、といった課題が存在する。 日立ではこうした治療の効果を高めるために、遺伝子を改変して特別な...

現代の産業界は、労働人口の急激な減少や技能継承の断絶、さらには複雑化するグローバルな地政学リスクやサプライチェーンの分断といったさまざまな課題に直面している。そのように不確実性が拡大する状況下で、自律的に課題を認識してタスクを遂行する「Agentic AI（AIエージェント）」への期待が急速に高まっている。きっかけは2024年11月のAnthropic社によるModel Context Protocol（MCP）の公開、すなわちAIエージェントを利用する時の標準プロトコルの策定だ。これによりユーザー企業が個別にAPI（Application Programming Interface）を...

「バイオものづくり」は、これまで化学工業で行われてきた生産プロセスに、酵素や微生物などのバイオテクノロジーを活用することで、医薬品や再生医療等製品の製造、あるいは環境負荷の低い素材や燃料の生産が期待される取り組みだ。さらにAIなどデジタル技術を活用して微生物の物質生産能力を最適化するなど「合成生物学」の研究開発も、持続可能な社会の実現に寄与する可能性が高い。合成生物学で必要とされる、IT（情報技術）、OT（制御技術）、そしてプロダクトの知見を融合させるのは日立製作所の得意技でもある。次世代のバイオものづくりについて、研究開発グループ Next Research 合成バイオプロジェクトの伊...

Is micro domain-adaptive pre-training for LLMs effective in real-world operations? Insights from a multi-step evaluation Introduction Large language models (LLMs) are increasingly being adopted in real-world enterprise operations. Many real-world applications require LLMs to work with proprietary...

Enhancing reliability and explainability in industrial anomalous sound detection Why physical AI needs to understand sound Physical AI is becoming increasingly important as AI moves beyond digital data to sense, understand, and support decisions in the real world. In critical sectors like manufac...

Making on-device speech AI practical for the industrial frontline — domain-aware, low-latency, and noise-robust Introduction Industrial environments such as inspection floors, maintenance sites, and manufacturing plants are increasingly seeking to adopt speech AI to improve efficiency. However, p...

Enhancing circuit diagram understanding via near sight correction using VLMs Introduction When an engineer needs to diagnose a fault or validate a design, the difference between minutes and hours depends upon how quickly a legacy circuit schematic can be interpreted and trusted. At Hitachi, digit...

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 ―...

AI（人工知能）の活用は、生成AIブームを背景に社会全体で高い関心を集め続けている。プライベートからビジネスまで、壁打ち相手になるだけでなく、プログラムやビジュアルの作成など多様な役割を担うようになってきた。一方でAIの社会実装が進む中で、性能や効率の側面だけでなく、「そのAIを本当に信頼できるのか」という問いが、これまで以上に重みを持つようになっている。AIの答えが人や社会にどのような影響を与えるのか。その判断を、誰が、どのように引き受けるのかは技術の進化とともに難しさを増している。 日立製作所の研究開発グループでは、こうした潮流を前提に、生成AIにとどまらずエージェント型AIやフィジ...

AIの急速な普及と、それを支えるためのデータセンターの増加によって、電力網への需要が大きく高まっている。一方、現在の電力網では従来の計画手法が限界に達しつつある。本対談では、AIが電力事業者の課題解決にどのように貢献できるか、またAIが分析や意思決定を加速し、今後はエネルギー業界全体で重要な役割を果たす可能性について掘り下げるため、Hitachi America社R&D部門でエネルギーソリューションを担当しているVP兼ラボ長のBo YANGが司会を務め、Exelon社の送電計画DirectorのHaibin SUN氏およびHitachi Energy社 Senior DirectorのB...

生成AIの登場により、システム開発の自動化や効率化は新たな段階を迎えている。システム開発におけるコーディングやテストへの生成AIの応用が注目を集める一方、生成AIがもたらす影響は、効率化や人手不足解消などの課題解決に留まらない。では、生成AIはシステム開発のプロセスや組織体制、事業モデルなどを今後どう変えていくのか。IEEE Computer Societyのプレジデントとして国内外のソフトウェア工学研究を牽引する早稲田大学の鷲崎弘宜教授と、日立グループにおける生成AI活用をリードする日立製作所 デジタルシステム＆サービスの元山事業主管、研究開発グループ サービスシステムイノベーションセ...

人間活動の影響により、資源の枯渇や環境汚染などのさまざまな課題が顕在化しています。研究開発グループでは、「プラネタリーバウンダリー」を重視し、地球課題の解決に貢献する技術の開発とともに、持続可能な社会へのトランジション（移行）の道筋を探求する活動を推進しています。その成果である「人新世のための音響プラネタリウム・モジュール」、「未来のためのヴォイス・メッセージ」、「AIと持続可能性トランジション」について、取り組みを主導したプラネタリーバウンダリープロジェクト 佐々木剛二主管研究員に話を伺いました。論文やレポートだけでは届きにくい地球環境の課題を、音楽や声、デジタル体験を通じてどう「自分...

人手不足やノウハウの継承など、さまざまな課題を抱える産業現場において、機械やデジタル技術の活用は避けて通れません。日立製作所 研究開発グループでは、こうした社会インフラを支える装置やシステムの「制御技術」の研究開発に取り組んでいます。急速に進化していくAIをどのように制御しながら活用していくのか、そして人はデジタル技術とどのように役割を分担し、これからの産業現場をつくっていくのでしょうか。人や産業が成長できるために、今後の制御技術はどうあるべきか、慶應義塾大学 理工学部 物理情報工学科の井上正樹准教授と、研究開発グループ 主任研究員の石原新士、河野洋平が議論を交わしました。 制御しすぎな...

地域交通の運転手不足や移動困難者の増加といった課題が深刻化する中、日立製作所 研究開発グループでは、社会インフラ事業で培った知見を生かし、自動運転車両の運行を支える管制システムの開発に取り組んでいます。モビリティ向けのフィジカルAIとデータ基盤を組み合わせることで、より実用的な運用の社会実装をめざし、現在、慶應義塾大学湘南藤沢キャンパス（SFC）にて実証実験を推進し、実用化に向けた検証を実施しました。 自動運転の社会実装にはどのような課題があり、どのように乗り越えていくべきなのでしょうか。実際に自動運転の研究開発や社会実装に向けたプロジェクトを推進している、慶應義塾大学 環境情報学部 大...

東京都国分寺市に位置する日立製作所 研究開発グループの「協創の森」。1942年の研究所設立以来、武蔵野の面影を残す広大な自然環境を守り続けてきた研究開発拠点です。敷地面積は約22万平方メートル（東京ドーム約5個分）、構内には約120種類・27,000本の樹木が息づき、カワセミやオシドリなど40種類を超える野鳥が生息。国分寺崖線（通称ハケ）からの湧水は大池を満たし、一級河川である野川の源流のひとつにもなっています。 2019年に「協創の森」として産学官連携の拠点へと生まれ変わり、 2023年には環境省から「自然共生サイト」の認定を取得。しかし、樹木の老朽化が進むなかで、安全管理と自然保護の...

がん治療で用いられる「CAR-T細胞療法」は、患者自身の免疫力の要であるT細胞（＝T細胞受容体というタンパク質分子を介してさまざまな異物を認識して攻撃する免疫細胞）に、改変が施されたキメラ抗原受容体（CAR：Chimeric Antigen Receptor）の遺伝子を導入することで、がん細胞への攻撃力を高める革新的な治療法である。がん細胞を高い特異性で認識する抗体と、がん細胞への攻撃活性が強いT細胞の利点を併せ持つのが強みだ。しかしながら、リードタイムが長い、費用が高額、固形がんへの効果が限定的、といった課題が存在する。 日立ではこうした治療の効果を高めるために、遺伝子を改変して特別な...

社会・経済活動におけるリスクが多様化・複雑化する中で、リスクの予兆把握による国や企業活動のレジリエンス強化をめざし、東京大学は2023年4月に デジタルオブザーバトリ研究推進機構を設立しました。日立製作所は本機構との共同研究を通じ、実世界データの観測・分析と生成AIを連携したデジタルオブザーバトリ技術の研究開発を進めています。 2025年12月1日、本機構の第3回フォーラムとワークショップが東京大学駒場リサーチキャンパスにて開催されました。フォーラムでは地政学的な緊張の高まり、保護主義の台頭、気候変動の激甚化、インクルージョンなど、現代社会が直面する複合的リスクに対するデジタルオブザーバ...

理化学研究所・imecとの連携強化、クラウド公開、2030年1,000量子ビット実現への挑戦 2025年10月2日、日立製作所本社地区（丸の内）にて量子コンピュータ研究開発説明会を開催しました。当日は水野弘之技師長が、日立の戦略や今後の展望について報告しました。 量子コンピュータの社会的意義と日立の挑戦 量子コンピュータは、従来のコンピュータでは膨大な時間がかかる複雑な計算や、現代社会が直面する新たな課題の解決に向けて期待されている革新的な技術です。世界中の研究機関や企業が開発競争を繰り広げる中、日立製作所は理化学研究所（以下、理研）やベルギーのimecと連携し、シリコン量子コンピュータ...

複数の企業から調達している部品であっても、同じ地域に工場が集中している場合、地震や水害などでサプライチェーンの維持に大きな影響が生じることがありますが、部品と製造拠点を結びつけるデータは少ないのが実情です。そこで、日立製作所 研究開発グループでは、サプライチェーンのリスク低減を目的としたディープインサイト推定技術を開発し、企業情報やISO認証情報などのオープンデータから、部品の製造拠点を推定できるようにしました。松田知紘研究員と、水品圭汰研究員に、サプライチェーンリスク低減の意義と、工場推定の難しさを乗り越えた技術開発、利用者を想定したアプリケーション開発の歩みについて聞きました。 デジ...

2026年5月20日、ザ・プリンス パークタワー東京にて、日立製作所主催の「Hitachi Physical AI Day」が開催されました。 研究開発グループは、複数の講演や展示、デモンストレーションを通じて、フィジカルAIを活用したロボティクスの最新動向や、社会インフラへの実装を支える知能基盤モデル「IWIM（Integrated World Infrastructure Model）」、AIエージェント「Frontline Coordinator - Naivy」などを紹介しました。 本記事では、フィジカルAI活用におけるさまざまな課題に対する解決策を、具体事例も交えながらご紹介し...

「食」は私たちにとって生きるために必要不可欠なものであると同時に、ウェルビーイングや地域の文化とも深いかかわりがあります。しかし今、気候変動や世界的な食糧危機、フードロスや農業の担い手減少など、食を取り巻く多くの課題が顕在化しています。 2026年2月3日(火)、北海道大学と日立北大ラボは第6回フォーラム「食のミライ ～都市と地方の新たな関係の構築～」を開催しました。直面する課題を踏まえ、未来の食、農業・食産業の在り方について行政・アカデミア・産業界の有識者の皆さまと議論を深め、食を通じた都市と地方の新たな関係構築の可能性を共有しました。 開会挨拶・共催者挨拶 北海道大学と日立製作所のオ...

日立東大ラボのエネルギープロジェクトでは、2018 年よりSociety 5.0 を支えるエネルギーシステムの実現に向けた提言を行っています。第7版まで重ねてきた提言では、脱炭素社会へのトランジションの一助となるべく、電力・エネルギーシステムだけにとどまらず社会全体のあり方まで広範に取り上げてきました。 2026年1月に開催した第8回日立東大ラボ・産学協創フォーラムでは、前半でこれまでの提言内容と各研究グループの活動を振り返り、地域における次のトランジション戦略についてディスカッションを行いました。後半では、「エネルギーシステムの公共性と競争性」、「地域のトランジションの加速」をテーマと...

資源の枯渇や廃棄物の増大といった環境負荷がグローバル課題となる中で、日立製作所と国立研究開発法人産業技術総合研究所（以下、産総研）が2022年に設立した「日立-産総研サーキュラーエコノミー連携研究ラボ（以下、日立-産総研CEラボ）」の第3回オープンフォーラムを開催しました。今回のフォーラムでは、「多様なステークホルダーが共存し、社会の仕組みが寄り添い循環を促す社会」という「ありたき将来」の実現に向けたロードマップや要件に加え、デジタルソリューションや標準化に関する具体的な取り組み事例を紹介しました。また、サーキュラーエコノミー社会への移行を加速するために重要となるステークホルダー間の連携...