R&D Square

機密情報を開示せず、受信トラフィックを10分の1に削減、検査の網羅性を10～30%拡大 日立は、工場や電力設備などで使われるOT*1機器の出荷前セキュリティ検査を、機密情報を外部に渡さず、通信帯域に制限がある(10Mbps～100Mbps)環境*2でも効率的に実施できる技術を開発しました。 OT機器の安全性確認では、疑似的な攻撃を繰り返して弱点を見つける検査*3が有効です。しかし、検査には専門的な設備やノウハウが必要なために外部機関に委託する場合があり、その際、ソースコードなどの機密情報を開示しにくいことが課題でした。加えて、通信帯域に制限がある環境では、検査の進み具合を示すカバレッジビ...

サービス品質設計やコスト管理などの運用作業を効率化・最適化し、お客さまの競争力強化を支援 日立は、クラウドを活用したITサービス運用の現場負担や人財不足の解決に向けて、ITサービス運用者がサービス価値向上に専念できるクラウド運用成熟度モデル*1を開発しました。本モデルは、従来、担当者の運用ノウハウや勘に頼っていた応答速度やエラー率などのサービス品質設計や、クラウド利用コストの管理を標準化・自動化し、運用現場の作業を最適化します。具体的には、サービス品質指標(SLI*2)の標準設定や、クラウド利用コストの業界標準形式(FOCUS*3仕様)による一元管理と異常検知により、迅速で適切なサービス...

過去の治療記録や文献をもとに、医療現場の専門会議で議論すべき論点を根拠情報とともに提示 要旨 東北大学病院、日立および日立ハイテクは、がんゲノム医療*1における遺伝子検査結果を医学的に解釈するための専門会議「エキスパートパネル(以下、EP)*2」の事前準備を支援するAI技術を開発しました。本技術は、過去の医師コメントや関連知識、文献データベースなどを参照し、候補となりうる治療方針を含む、EPで確認・議論すべき論点を根拠情報とともに提示します*3。これにより、EPでの確認・議論が円滑化するとともに、事前準備に伴う情報収集や整理の時間が短縮され、医師の業務負担軽減に寄与することが期待されます...

設備マニュアルから診断モデルを自動構築し、現場の結果を反映して原因候補を確率の高い順に提示 要旨 日立は、装置メーカーのメンテナンス担当者や、装置を導入した工場の設備保全担当者が設備トラブルに迅速に対応できるよう、設備マニュアルをAIで解析して故障原因の候補を提示する故障診断AI技術を開発しました。従来は、現場に蓄積された故障対応の履歴情報をもとに、機械学習*1を用いて故障原因の候補を示す仕組みがありました。しかし、導入にあたっては設備機種ごとにマニュアルを読み込み、故障原因と症状の関係を人手で整理する必要があるため、多くの工数を要していました。また運用面でも担当者の経験に依存しやすく、...

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...

宇宙状況把握（SSA： Space Situational Awareness）においては、光学カメラによる観測と並んで、電波による位置や速度の推定が重要な要素です。日立製作所 研究開発グループは、2024年には宇宙状況把握の高精度化をめざし、全方位からの電波を観測して電波源を特定する基本技術を開発しました。2025年には、宇宙からの災害監視・インフラ管理の精度を高める「構造化電波」技術の原理検証に成功。宇宙状況把握と構造化電波の技術開発に携わってきたNext Research 宇宙プロジェクトの田部洋祐主任研究員と木村寿利研究員に、取り組みの経緯から今後の社会実装まで話を聞きました。 ...

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...

「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...

ゼロ知識証明とは自身が持つ知識や命題の真実を、それ以上の情報を提供せずに証明する技術である。「不正していないこと」を保証できることから、これまでミッションクリティカルシステムの構築で培ってきたセキュリティ技術や分散データ処理技術を活用しブロックチェーンの研究開発を加速させる日立にとっても、プライバシーと透明性のトレードオフを解決する手段として急速に進展しつつある。加えて、サーバー計算の検証や電子証明書の一部の情報開示と検証、耐量子計算機暗号など広範なセキュリティ基盤に貢献する技術として期待されているので、量子コンピュータにおいても研究の先頭を切る同社との相性も良い。セキュリティの基盤とし...

製造の現場などでシステムや設備を動かすための制御・運用技術は「OT（Operational Technology）」と呼ばれている。現場ではOTを通じて多様な知識とデータ、ノウハウなどのスキルが日々生み出されており、属人的になりがちな現場知識を価値へと変換することが必要だ。日立製作所は製造設備の故障原因を高度に推定するAIエージェント技術を開発した。設計図面データを生成AIが読み解けるナレッジグラフに変換、OTデータともども体系的な安全分析手法（STAMP/CAST）による分析を実行。熟練技術者の思考プロセスを模倣することで、未知の故障にも対応可能だ。すでにダイキン工業との共同実証で有効...

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...

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...

AIとデジタル化は、働き方や産業構造を大きく変えています。地政学リスクや技術覇権の競争、投資の集中といった世界的な動きも加わり、産業界はこれまでにない転換点を迎えています。こうした課題を前に、日本・米国・欧州の産学官が集い、労働生産性、人材戦略、エネルギー・環境、AI・デジタル化などを横断して議論しました。その成果が、ロボット革命・産業IoTイニシアティブ協議会（RRI）*1 ・CESMII*2・Plattform Industrie 4.0*3の三団体による日米欧ディスカッション・ペーパー『産業の持続可能性に関する日本、米国、欧州の相互分析 – 国際協業のために - 』です。 本記事...

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...

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...

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...

日本だけではなく、世界でも山積する課題のひとつに、労働人口の減少による、現場で働くフロントラインワーカーの人手不足や、ベテランの次世代への熟練技術の継承などが存在している。これらの課題に対し日立は、現場で働くフロントラインワーカーを支援するAIエージェントである”Naivy”(読み：ナイビー)を開発。2025年には「CEATEC AWARD 2025」において「イノベーション部門賞」を受賞し、2026年にはラスベガスで行われたCES2026でも展示を行い、国内外で大きな注目を集めている。今回は、そんなCES2026の会場にて、Naivyの開発に携わっている研究開発グループの平川 康則、そ...