R&D Square

第三者に説明可能な判断基準と運用自動化で、脆弱性対応体制の強化を支援 日立は、限られた人員でも重要な脆弱性に優先的に対応できるよう、システム脆弱性対応の優先度を事業影響に基づいて自動判断する手法を開発しました。 近年、サイバー攻撃の増加・高度化に伴い、脆弱性への迅速な対応が一層重要になっています。加えて、サプライチェーン全体でのセキュリティ対応強化が進む中、取引先や監査に対して判断根拠を示せる運用が求められています。従来、脆弱性評価には、技術的な深刻度を数値で示す指標(CVSS*1)と、事業影響も踏まえて対応方針を判断するSSVC*2が用いられてきました。CVSSでは、技術的なリスクを客...

日立製作所研究開発グループが株式会社日立ソリューションズ・クリエイトと共同でデザインを手がけた株式会社日立ハイテクの「線形加速器システム OXRAY」が、世界的に権威のある「Red Dot Design Award2026」において、カテゴリー（Medical Devices and Technology）内で最高位となる「Red Dot: Best of the Best」を受賞しました。 審査員による評価コメント 本デザインは、技術、ユーザーインターフェース、そして空間を一体化した統合的なシステムとして成立しています。審査員はその明快さと一貫性を高く評価しました。「すべての機能が精緻...

機械学習を用いてフローサイトメトリー検査データを解析し、複数の候補疾患を確率付きで提示 日立および国立大学法人九州大学病院(以下、九州大学病院)は、血液悪性腫瘍の診断に用いられるフローサイトメトリー(FCM)*1検査において医師の鑑別診断*2を支援する機械学習型のAI技術を開発しました。 血液悪性腫瘍は病型によって治療法が大きく異なるため、候補疾患を適切に絞り込むことが、患者に適した治療選択につながります。一方、FCM検査は細胞の特徴を示すマーカーを測定して診断に役立てる重要な検査ですが、検査データの解釈に高度な専門性と経験が求められ、また、症例数の増加に伴い解析作業の負担が増大していま...

製造現場や社会インフラなどにおける誤検知抑制や見逃し低減を実現 日立は、製造現場や社会インフラなど幅広い分野での安全確保や業務効率化に向けて、既存の物体検知AIの検知結果を後付けで補正するAI技術を開発しました。従来手法では画像全体の状況を示す情報と細かい領域ごとの特徴との相互関係を十分に捉えることが難しかったという課題に対し、本技術は、これらを統合的に分析することを可能とし、画像や映像から対象物を検知する物体検知AIの検知結果をより正確に補正します。複数の公開ベンチマーク*1で検証した結果、最新の物体検知モデル*2で最大50%以上の検知精度の改善を確認しました。さらに、追加の処理時間は...

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...

モーターは世界の電力消費の約半分を占めると言われています。したがってモーターの高効率化が実現できれば、カーボンニュートラル実現の大きな助けになります。 日立製作所 研究開発グループでは、長年にわたってアモルファス金属を用いた高効率なモーターの研究開発を続け、一般的なラジアルギャップ型と異なるアキシャルギャップ型のモーター構造を開発し、空気圧縮機に搭載して製品化しています。さらに、ラジアルギャップ型にもアモルファス金属を適用することで、モーターの高速化と高効率化の両立を実現する研究も続けています。このアモルファスモーターの開発の狙いと今後の目標を、グリーン＆コネクティブイノベーションセンタ...

「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...

半導体産業は、ウエハを製造する「前工程」と、ウエハを切り出して個々のパッケージに実装する「後工程」とに分かれて水平分業することで成長してきた。しかしこの堅牢で順調に思える産業構造を大きく変える可能性があるのが「チップレット集積化」である。 AIの発展に伴う半導体需要の急増と、従来の微細化路線の限界を背景に、半導体業界はチップレット技術への移行という転換期を迎えているのだ。チップレット集積化とは、従来のモノリシックと呼ばれる単一のチップ上に集積化をしていくSoC（System on Chip）（単一ダイ集積※）とは異なり、機能ごとに分割した複数の半導体ダイ（＝チップレット）を、先進パッケー...

IoT環境の複雑化に伴い、セキュリティ対応は人手による力技が通用しない領域に達しつつある。日立が考える「AI for Security」は、製品企画から設計、運用までのライフサイクル全体をカバーし、属人化解消とセキュリティ品質の向上を同時に実現するAI技術群だ。 その中でも脆弱性管理技術は、膨大な脆弱性情報から自社製品への影響を自動で解析し、専門知識が少ない担当者でも判断可能な日本語のチェックリストを生成することで、調査時間を約45%削減する。欧州サイバーレジリエンス法などの国際的法規制対応を背景として必要性が増している製造業におけるPSIRTの業務を支援する。この技術について、日立製作...

「冷却」は、エアコンや冷蔵庫などで馴染みが深いだけに簡単に実現できるものと考えられがちだ。しかし、冷媒規制および脱炭素社会にむけた消費電力の削減の2つの社会課題との関係を考えると、従来通りの冷却、冷凍の技術を使い続けることに懸念が生じる。日立では、冷媒ガスを使わず、同時に効率が高い冷却技術として、磁気の作用によって冷却する「磁気冷却（磁気冷凍）」の研究を進めている。日立製作所 研究開発グループ Sustainability Innovation R&D 計測インテグレーションイノベーションセンタ ナノプロセス研究部の山本浩之 主任研究員に、磁気で冷やすという発想が、未来の冷却技術をどう変...

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...

Mapping industrial time-series to natural language: Making sensor data readable and searchable in plain English Empowering non-experts to unlock time-series insights Time series data are sequences of sensor measurements recorded over time (e.g., temperatures, pressures, vibrations) whose evolving...

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...

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...

2025年日本国際博覧会（大阪・関西万博）。「いのち輝く未来社会のデザイン」をテーマに掲げたこの世界的イベントにおいて、日立は「フューチャーライフ万博・未来の都市」のプラチナパートナーとして、KDDIと共同で「Society 5.0と未来の都市」をテーマにした展示「Mirai Meeting」をつくりあげました。 Society 5.0が実現された2035年の未来社会。そこで人々はどう生き、社会はどう変わっていくのか。技術の羅列ではなく、市民一人ひとりが「未来は自分たちで変えられる」と実感できる体験をいかにデザインするか──この難題に挑んだのが、日立製作所 研究開発グループ デザインセン...

Society 5.0が実現された2035年の未来社会では、社会の進む方向はどのようにして決められていくのでしょうか。2025年に開催された大阪・関西万博「未来の都市」パビリオンでは日立とKDDIが共同で「未来は自分たちで変えられる」をテーマに、市民参加型の社会を体験できる「Mirai Meeting」の展示を行いました。参加者が未来の市民になって、社会課題や都市のあり方を主体的に考えて選択をしていく。展示の企画当初から携わった日立製作所 研究開発グループが、この体験型展示に込めたビジョンを振り返り、これからの未来の社会に向けた協創を考えます。 ©Expo 2025 関連記事 未来を自分...

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...

日立は、2023年度よりデジタルオブザーバトリ（＝デジタルデータの観測所の意）によるサプライチェーン強靭化の研究を推進しています。サプライチェーンのリスクにおける重要なものとして、気象のリスクが挙げられます。このリスクに対処するため、数カ月先までの気象予測情報を活用することを検討しています。そのため、日立では、ClimateAi, Inc.（本社：米国カリフォルニア州／以下ClimateAi）のソリューションを活用し、季節ごとの天気と異常気象の予測などのデータを基に、気象条件に左右されない在庫管理の実現を検討しています。この取り組みは、ClimateAiのWEBサイトでも導入事例として紹...

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...

電力系統の調整力としての水素に着目、高電圧化で設備を簡素化、実証を経て社会実装へ 2026年2月25日、日立製作所本社 (丸の内)にて高電圧水素製造システムの研究開発説明会を開催しました。当日は鈴木朋子技師長、Next Research大原主任研究員、杉政主任研究員が、高電圧水素製造システムの狙いや技術、今後の展望について報告しました。 水素が担う新しい役割――電力需給の調整力として 電力需要の増加と再生可能エネルギーの導入拡大は、脱炭素とエネルギー安定供給を両立するうえで避けて通れない流れです。一方で、再エネは出力が変動しやすく、発電した電気を「必要なときに、必要な場所で」使い切るため...

2026年2月5日、日立製作所 研究開発グループの協創の森にて、『学びとは何か―〈探究人〉になるために』をはじめとする多数の著書を通じ、人間の言語習得や学習、思考のメカニズムを解き明かしてこられた慶應大学名誉教授の今井むつみ先生の講演会が開催されました。 「人は論理的に考えている」と私たちは思いがちですが、実際には、論理や合理性よりも感情を優先し、きわめて主観的な意思決定をしています。一見すると弱さとも取れるそうした特性の意外な可能性についてお話しいただきました。 見える世界は人によって異なる 認知心理学は、理系と文系のあいだに位置する学問です。哲学のように「人間とは何か」という根本的な...

『学びとは何か―〈探究人〉になるために』をはじめとする多数の著書を通じ、人間の言語習得や学習、思考のメカニズムを解き明かしてこられた慶應大学名誉教授の今井むつみ先生をお迎えした講演会。後半は、人間とAIの本質的な違いに迫ります。人間ならではの創造性、柔軟性を支え、知的能力を拡張する「スキーマ」「アブダクション」とは？超一流の熟達者が行う「逸脱」とは？ 今井むつみ先生講演会（前編） 意思決定の鍵「実用スキーマ」とは ここまで見てきたように、人間は必ずしも論理的でも合理的でもありません。人間は確率を誤解し、ベースレートを無視し、表現の違いに大きく影響されます。一方で、AIはビッグデータを用い...