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研究トピックス

日立の研究開発関係のトピックス一覧です。
新たな技術の開発や受賞に関するトピックスを掲載しています。

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

研究トピックス AI＆データサイエンスデジタルサービスプラットフォーム先端ソフトウェア＆システム金融公共電力＆エネルギー

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

日立グループの技術・ソリューション3件が、革新的な技術・製品を表彰する国際的なアワード「2026 R&D 100 Awards」を受賞しました。受賞したのは、複雑な内面形状を有する製品の高精度化と品質安定化を実現する非接触式のレーザー測定装置「GlobeScan*」、新たな発電設備および需要設備の系統連系に関する信頼性・経済性評価を高速かつ高精度に実行する「電力系統接続計画の最適化ソリューション」、サプライチェーンのリスク管理、レジリエンス強化、およびコンプライアンス対応に関する意思決定を支援する「サプライチェーン・インテリジェンス・プラットフォーム」の3件です。産業の未来において重...

hitachi-rd @ 研究開発

研究トピックス AI＆データサイエンスデジタルサービスプラットフォーム計測＆分析エネルギー電力＆エネルギー産業受賞のお知らせ

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

熟練者が着目したポイントを提示し、確認場面の自動再現により現場作業を効率化日立は、社会インフラや産業設備の保守・点検現場における熟練者不足の課題に対応するため、3Dデジタルツイン上の操作ログから熟練者の実践知を抽出し、知見継承を支援する手法を開発しました。これにより、経験の浅い作業者でも必要な情報へ速やかにたどり着けるようにし、安全で確実な作業を支援します。保守・点検では、設備の構造や関連文書などを適切に把握する必要がありますが、熟練者がどこを、どの順番で確認し、どの文書を参照するかといった知見は実践知になりやすく、継承が難しいという課題がありました。今回開発した手法は、設備を三次元...

hitachi-rd @ 研究開発

研究トピックス AI＆データサイエンスデザイン＆ユーザー／顧客エクスペリエンスモビリティ産業

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

熟練者の作業ノウハウを活用して手順書作成・更新の効率化を支援し、技能継承や教育への活用に貢献日立は、製造、保守・点検など、複雑な作業工程を有する現場向けに、動画から作業手順の区切りと作業内容を自動的に抽出し、見た目が類似した工程も精度よく識別する映像AI技術を開発しました。熟練者の作業ノウハウは個人に依存しやすく、手順書作成・更新の効率化に加え、技能継承や教育に活用できる形へ整理するには多くの時間がかかります。本技術は、同じ道具や部品が映り続け、1枚の画像だけでは見分けにくい作業工程でも、連続する映像から手の動きや対象物の変化を時系列で捉え、AIで分析します。これにより、見た目が類似し...

hitachi-rd @ 研究開発

研究トピックス AI＆データサイエンスデジタルサービスプラットフォーム先端ソフトウェア＆システム電力＆エネルギーヘルスケア産業

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

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、...

hitachi-rd @ 研究開発

研究トピックス AI＆データサイエンスデジタルサービスプラットフォーム先端ソフトウェア＆システム公共都市・ビル産業

診断業務を効率化する設備保全向けフィジカルAI技術を開発

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...

hitachi-rd @ 研究開発

研究トピックス AI＆データサイエンス電力＆エネルギーモビリティ産業

バイオものづくりプロセスの開発に向け、有効な測定対象を数理的に選ぶ技術を開発

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...

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研究トピックス AI＆データサイエンス材料科学＆生産生命科学産業

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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研究トピックス AI＆データサイエンスデジタルサービスプラットフォーム先端ソフトウェア＆システム公共モビリティ産業

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

分散した製造知識を活用し、現場の要請に応じた複数のライン構成案を定量的に導き、業務効率化や迅速な意思決定を支援日立およびHUN-REN Institute for Computer Science and Control(以下、SZTAKI)は、製造業における安定供給と生産効率向上を両立する生産体制の構築を支援するため、需要変動や人員不足、設備故障などの変化に応じて、生産ラインの運用・改修方針の策定から、ライン構成案の導出までを一貫して自動で立案する技術を開発しました。本技術は、生成AIと数理最適化*1技術を連携させることで、「生産量を20%増やしたい」といった現場の要請に対し、部署や...

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研究トピックス AI＆データサイエンスデジタルサービスプラットフォーム材料科学＆生産産業

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

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...

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研究トピックスデジタルサービスプラットフォーム先端ソフトウェア＆システム金融公共産業

「線形加速器システム OXRAY」が、世界的に権威のある「Red Dot Design Award 2026」において、「Red Dot: Best of the Best」を受賞

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...

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研究トピックス生命科学デザイン＆ユーザー／顧客エクスペリエンスヘルスケア受賞のお知らせ

血液悪性腫瘍の鑑別診断を支援するAI技術を開発

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...

hitachi-rd @ 研究開発

研究トピックス AI＆データサイエンス計測＆分析生命科学ヘルスケア

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