デジタルオブザーバトリ

気候変動関連法規と設備データをAIエージェントで分析し、GXに向けた提案先候補を抽出 日立は、脱炭素政策の強化や地政学リスクの高まりなどによる市場環境の急速な変化を的確に捉え、提案先候補の抽出や事業機会の発見を支援する「オポチュニティーシーキング技術」を開発しました。本技術は、気候変動関連法規などのマクロ情報と設備の仕様や運用条件などのミクロ情報を組み合わせて分析するAIエージェント技術です。今回、Climate Change Laws of the World Dataset*1から抽出した法規制データと、Global Coal Plant Tracker*2の発電所データを用い、東南...

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...

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...