日立の「フィジカルAI」戦略、その真意はどこにあるのか？
日立の「フィジカルAI」戦略、その真意はどこにあるのか？
日立製作所が「2030年度までにフィジカルAIのユースケースを2万件創出する」という目標を掲げた、というニュースを聞いて、正直なところ、最初は「また大きな数字が出てきたな」と感じた人もいるかもしれませんね。私も20年間このAI業界を見てきて、数々のバズワードと壮大な目標が生まれては消えていくのを経験してきましたから、つい身構えてしまうんです。でも、今回の発表は、単なる数字遊びではない、もっと深い戦略的な意図が隠されているように感じています。あなたも、その真意が気になりませんか？
考えてみれば、AIの進化は本当に目覚ましいものがありました。私がこの業界に入った頃は、まだエキスパートシステムが主流で、ルールベースのAIが「賢い」とされていました。それが、機械学習、ディープラーニングと進化し、最近ではChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）が私たちの日常にまで浸透してきました。シリコンバレーのスタートアップが次々と革新的な技術を生み出し、日本の大企業もその波に乗り遅れまいと必死に追随してきましたよね。しかし、多くのAIが「デジタル空間」での最適化に終始する中で、日立が「フィジカルAI」という言葉を前面に押し出してきたことには、彼らが長年培ってきた強みが色濃く反映されているように思います。
日立が目指すのは、「世界トップのフィジカルAIの使い手」になること。これは、単にAI技術を開発するだけでなく、それを現実世界の製品やデータと結びつけ、具体的な社会課題の解決に役立てる、という強い意志の表れだと見ています。彼らの中核にあるのは、デジタル基盤「Lumada」をさらに進化させた「Lumada 3.0」です。そして、そのLumada 3.0を体現するソリューション群が「HMAX（Hyper Mobility Asset Expert）」なんですね。HMAXは、もともと鉄道分野で培われた技術ですが、今やエネルギー、製造、金融・公共といったあらゆる産業へとその適用範囲を広げようとしています。
彼らの戦略で特に注目すべきは、「カスタマーゼロ」という考え方です。これは、日立自身がまずフィジカルAIを徹底的に活用し、その中で得られた知見や実績を基に、顧客やパートナーとのAIエコシステムを拡大していく、というアプローチ。これは非常に現実的で、地に足の着いた戦略だと感じます。自分たちで使って、本当に効果があることを証明してから外に出す。これこそ、長年の現場経験を持つ企業だからこそできることでしょう。
投資戦略も興味深いですね。日立は2024年度中に生成AI分野に3,000億円を投資すると発表していますが、自社でLLMを開発するのではなく、主要なプレーヤーとのパートナーシップを重視しています。例えば、Google CloudとはOT（制御・運用技術）領域の現場を効率化するAIエージェントの開発で戦略的アライアンスを拡大し、「Gemini Enterprise」を活用したローコード／ノーコード開発を進めています。NVIDIAとはHMAXの開発体制を強化し、NVIDIA IGXやNVIDIA Holoscanといったエッジでのリアルタイムデータ処理技術を活用。さらに、日本、米国、EMEAに「Hitachi NVIDIA AI Factories」を整備し、フィジカルAIモデルの開発・導入を加速させています。OpenAIともAIインフラ構築や技術活用で戦略的パートナーシップを締結している。これは、自社の強みであるOTとIT、そしてドメイン知識を組み合わせたアプリケーション層での価値創出に集中し、基盤技術は外部のトップランナーと組む、という賢明な判断だと個人的には評価しています。米子会社GlobalLogicを通じてドイツのAIコンサルティング企業synvertを買収したのも、この戦略を加速させるための布石でしょう。
では、具体的に「フィジカルAI」とは何なのか？ 日立の定義によれば、それは「現実世界の製品・データとAIモデルをつなぎ、仮想環境でのシミュレーションを通じて制御の最適解を導き出す技術」です。これは、人型ロボットや高度な自動運転技術の実現に不可欠な要素であり、まさに物理世界とデジタル世界を融合させるための鍵となる技術だと言えるでしょう。HMAXには、エージェンティックAI、フィジカルAI、そして日立が長年培ってきたドメイン知識が統合されています。
その効果は、すでに具体的な数字として現れています。鉄道分野では、列車や信号、インフラ管理の最適化に活用され、エネルギー消費量15%削減、列車遅延20%削減、保守コスト15%削減といった成果を上げています。エネルギー分野では、樹木成長による送電線切断リスクを回避する「植生マネージャー」を提供し、リスクモデルの正確性90%、現場生産性60%改善を実現。さらに、ビル分野では「HMAX for Building: BuilMirai」を開発し、NVIDIAのAI技術を活用してウェアラブルカメラ映像をリアルタイム解析し、ビル設備の保守における安全アラートや作業ガイダンスを提供しているというから驚きです。AIエージェント「Naivy」がメタバース空間で現場を再現し、リスク危険予知（RKY）支援を通じて作業者の安全意識向上とRKY活動所要時間の約20%短縮を実証した、という話も聞くと、彼らが目指す未来が少しずつ見えてくる気がします。
このフィジカルAI市場は、2030年度までに約20兆円（約1,247億ドル）規模に急拡大すると予測されています。日立は、この巨大な市場の中心でリーダーシップを取ろうとしているわけです。HMAXの受注件数は2025年9月時点で50件ですが、AIの進化とともに2027年度には潜在案件パイプラインで1,000件、2030年度には目標の2万件へと拡大を見込んでいるとのこと。この数字の伸びは、まさに彼らの戦略が市場に受け入れられ始めている証拠と言えるでしょう。
投資家の方々にとっては、日立のこの戦略は長期的な成長ドライバーとして非常に魅力的だと思います。ただし、2万件という目標達成には、技術的な課題だけでなく、顧客のDX推進をいかに支援し、現場にAIを浸透させるかという、泥臭い実行力が問われます。技術者の方々にとっては、OTとITの融合、エージェンティックAIの開発、そして何よりも「現場のドメイン知識」の重要性が改めて浮き彫りになったのではないでしょうか。これからのAIは、単にコードを書くだけでなく、現実世界とどう繋がるかを深く理解する能力が求められるようになるでしょう。
日立のフィジカルAI戦略は、日本の製造業が持つ「現場力」と、最新のAI技術を融合させることで、新たな価値を創造しようとする意欲的な試みだと感じています。もちろん、道のりは平坦ではないでしょうし、競合他社も黙って見ているわけではありません。しかし、彼らがこの目標を達成できた時、私たちの社会はどのように変わっているのでしょうか？ そして、あなた自身は、このフィジカルAIの波にどう乗っていきますか？
この問いかけは、私たち一人ひとりが、この大きな変革の波の中でどう立ち位置を見つけるべきかを考えさせる、非常に重要なものだと感じています。日立の掲げる2万件のユースケース創出という壮大な目標は、単なる数字の積み上げではなく、社会全体のデジタルトランスフォーメーションを加速させるための具体的なロードマップを示していると言えるでしょう。しかし、その道のりが決して平坦ではないことも、私たちは十分に理解しておく必要があります。
フィジカルAI実現への道のり：見えてくる課題と克服への道筋
まず、技術的な側面から見てみましょう。フィジカルAIが真に機能するためには、現実世界から膨大かつ多様なデータをリアルタイムで収集し、それをデジタル空間で統合・分析し、さらにその結果を物理世界にフィードバックして制御するという、極めて高度なデータパイプラインが必要です。OT（制御・運用技術）の世界には、これまでITとは異なるプロトコルやデータ形式が乱立しており、これらのサイロ化したデータをシームレスに連携させるだけでも一筋縄ではいきません。センサーの信頼性、エッジデバイスでのリアルタイム処理能力、そして何よりも、膨大なデータから意味のあるインサイトを抽出し、正確な予測や最適解を導き出すAIモデルの精度と堅牢性が求められます。
特に、現場でAIを動かすとな
—END—
特に、現場でAIを動かすとなると、単に技術的な課題だけでなく、運用面での大きな壁に直面しますよね。既存のレガシーシステムとの連携、異なる世代の設備から収集されるデータの標準化、そして何よりも、長年の経験を持つ熟練者の方々が培ってきた「暗黙知」をいかにAIに学習させるか。これらは、デジタル空間で完結するAIとは異なる、フィジカルAIならではの難しさだと感じています。
さらに、現場でAIが下す判断の信頼性や、万が一の誤作動が起きた際の責任の所在といった、セキュリティや倫理的な問題も避けては通れません。例えば、自動運転車が事故を起こした時、誰が責任を負うのか。あるいは、AIが推奨する保守作業が、従来の熟練者の判断と異なる場合、現場はどちらを優先すべきなのか。こうした問いに明確な答えを出すには、AIモデルの「説明可能性」や「頑健性」を極限まで高める必要があります。日立が目指す「フィジカルAI」は、まさにこうした複雑な現実世界の問題に、真正面から向き合おうとしているわけです。
日立が描く「フィジカルAI」実現への具体的な道筋
では、日立はこの困難な道のりをどのように乗り越えようとしているのでしょうか？ 私が注目しているのは、彼らが長年培ってきた「ドメイン知識」と「OT（制御・運用技術）の知見」を、最新のAI技術と融合させるアプローチです。これは、単にAI技術を導入するだけでなく、現場の深い理解と、そこで実際にAIを「使いこなす」ためのノウハウが不可欠だということを示唆しています。
彼らの「カスタマーゼロ」戦略は、この点で非常に理にかなっています。自分たちでまずAIを徹底的に現場で活用し、その過程で生まれる課題を解決し、成功事例を積み重ねる。そうすることで、顧客が抱えるであろう共通の課題を先回りして解決し、導入時のハードルを下げる。これは、まさに現場を知り尽くした企業だからこそできる、地に足の着いた戦略だと評価できます。
HMAXが鉄道分野で培われた技術を基盤としているのも、この「現場からのフィードバック」を重視する姿勢の表れでしょう。鉄道システムは、まさにフィジカルAIが求められる複雑な環境の典型です。安全性、定時運行、効率性、そして膨大な設備の保守。これらすべてをAIで最適化するには、現実世界での膨大なデータと、それを扱うためのOTの知識が不可欠です。HMAXをエネルギー、製造、金融・公共といった他産業へ展開する際も、鉄道で得られた知見が横展開されることで、導入のスピードと信頼性が高まることが期待されます。
また、日立が自社で大規模言語モデル（LLM）を開発するのではなく、Google Cloud、NVIDIA、OpenAIといった主要なプレーヤーとのパートナーシップを重視している点も賢明な判断だと感じます。AIの基盤技術は日進月歩で進化しており、その開発競争に自社で全てを投じるのは非常にリスクが高い。日立の強みは、あくまでOTとIT、そしてドメイン知識を組み合わせた「アプリケーション層」での価値創出にあります。外部のトップランナーが提供する最先端の基盤技術をレバレッジすることで、日立は自社の強みに集中し、より迅速に、より質の高いフィジカルAIソリューションを提供できるわけです。これは、まさに「選択と集中」の戦略であり、日本の製造業がAI時代を生き抜くための一つの模範的なアプローチだと個人的には考えています。
米子会社GlobalLogicを通じてドイツのAIコンサルティング企業synvertを買収したのも、AIを顧客の現場に深く浸透させるための「実装力」を強化する狙いがあるのでしょう。いくら優れた技術があっても、それを顧客のビジネスプロセスや既存システムに適切に組み込み、運用に乗せる「コンサルティング」と「インテグレーション」の力がなければ、絵に描いた餅になってしまいます。この買収は、日立がフィジカルAIの「開発」だけでなく、「導入」と「運用」までを見据えた、包括的な戦略を持っていることの証左と言えるでしょう。
フィジカルAIが拓く未来の社会と産業
日立のフィジカルAI戦略が成功すれば、私たちの社会はどのように変わっていくのでしょうか。単なる効率化やコスト削減に留まらない、より本質的な変革が期待できます。
例えば、インフラの維持管理は劇的に進化するでしょう。老朽化が進む橋梁やトンネル、送電線といった社会インフラの点検・補修は、これまで多大な人手とコストを要してきました。フィジカルAIがこれらのインフラの状態をリアルタイムで監視し、劣化の兆候を予知し、最適なタイミングで、最小限のコストで補修計画を立案・実行できるようになれば、私たちの生活の安全性は飛躍的に向上します。エネルギー分野での「植生マネージャー」の事例は、その具体的な一端を示していると言えるでしょう。
製造業では、自律型の工場がさらに進化し、生産ラインの最適化だけでなく、サプライチェーン全体のレジリエンス（回復力）を高めることに貢献するはずです。災害や予期せぬ事態が発生した際にも、AIがリアルタイムで状況を分析し、最適な代替ルートや生産計画を提案することで、事業継続性を確保できるようになるかもしれません。
さらに、フィジカルAIは、環境問題への対応にも大きな役割を果たすでしょう。エネルギー消費の最適化、廃棄物の削減、再生可能エネルギーの効率的な運用など、物理世界における資源の利用効率を最大化することで、持続可能な社会の実現に貢献できる可能性を秘めています。鉄道分野でのエネルギー消費量15%削減という実績は、その大きな可能性を示唆していますよね。
そして、最も重要なのは「人」との共存です。AIエージェント「Naivy」がメタバース空間でリスク危険予知（RKY）支援を行う事例は、AIが人間の仕事を奪うのではなく、人間の能力を拡張し、より安全で効率的な作業環境を創出することを示しています。熟練者の知識をAIが学習し、それを現場の若手に伝承するツールとして活用することも可能になるでしょう。これは、労働力不足が深刻化する日本社会にとって、非常に希望のある未来像だと感じています。
投資家と技術者へのメッセージ
投資家の皆さんにとっては、日立のフィジカルAI戦略は、短期的なAIブームに乗るだけでなく、長期的な視点で企業価値を評価する上で重要なポイントとなります。日立は、伝統的な重電メーカーとしての強み（OT、現場力、顧客基盤）と、最新のデジタル技術（Lumada、AI、パートナーシップ）を融合させることで、他社には真似のできない独自の競争優位性を築こうとしています。2万件のユースケース創出という目標は野心的ですが、その達成に向けた具体的なロードマップと、これまでの実績を見ると、十分に実現可能な目標だと私は見ています。ただし、技術革新のスピードが速いこと、競合他社との競争が激化すること、そして大規模なシステム導入に伴うコストと時間がかかることなど、リスク要因も十分に考慮に入れる必要があります。日立がこれらの課題にどう対応していくか、継続的にウォッチしていくことが重要です。
技術者の皆さんにとっては、これからのAIが「コードを書くだけ」の時代から、「現実世界とどう繋がるか」を深く理解し、実装する能力が求められる時代へとシフトしていくことを示唆しています。OTとITの融合は、もはや避けて通れないテーマです。AIモデルの設計・開発能力はもちろんのこと、センサーデータの前処理、エッジデバイスでのリアルタイム処理、サイバーセキュリティ、そして何よりも現場のドメイン知識を習得することが、これからのキャリアを築く上で決定的に重要になります。日立のような企業で働くことは、まさに最前線でフィジカルAIの社会実装に貢献できる、非常に刺激的な機会となるでしょう。
日立のフィジカルAI戦略は、日本の製造業が持つ「現場力」と、最新のAI技術を融合させることで、新たな価値を創造しようとする意欲的な試みだと改めて感じています。もちろん、道のりは平坦ではないでしょうし、競合他社も黙って見ているわけではありません。しかし、彼らがこの目標を達成できた時、私たちの社会はどのように変わっているのでしょうか？ そして、あなた自身は、このフィジカルAIの波にどう乗っていきますか？
この問いかけは、私たち一人ひとりが、この大きな変革の波の中でどう立ち位置を見つけるべきかを考えさせる、非常に重要なものだと感じています。日立の掲げる2万件のユースケース創出という壮大な目標は、単なる数字の積み上げではなく、社会全体のデジタルトランスフォーメーションを加速させるための具体的なロードマップを示していると言えるでしょう。しかし、その道のりが決して平坦ではないことも、私たちは十分に理解しておく必要があります。
フィジカルAI実現への道のり：見えてくる課題と克服への道筋 まず、技術的な側面から見てみましょう。フィジカルAIが真に機能するためには、現実世界から膨大かつ多様なデータをリアルタイムで収集し、それをデジタル空間で統合・分析し、さらにその結果を物理世界にフィードバックして制御するという、極めて高度なデータパイプラインが必要です。OT（制御・運用技術）の世界には、これまでITとは異なるプロトコルやデータ形式が乱立しており、これらのサイロ化したデータをシームレスに連携させるだけでも一筋縄ではいきません。センサーの信頼性、エッジデバイスでのリアルタイム処理能力、そして何よりも、膨大なデータから意味のあるインサイトを抽出し、正確な予測や最適解を導き出すAIモデルの精度と堅牢性が求められます。 特に、現場でAIを動かすとなると、単に技術的な課題だけでなく、運用面での大きな壁に直面しますよね。既存のレガシーシステムとの連携、異なる世代の設備から収集されるデータの標準化、そして何よりも、長年の経験を持つ熟練者の方々が培ってきた「暗黙知」をいかにAIに学習させるか。これらは、デジタル空間で完結するAIとは異なる、フィジカルAIならではの難しさだと感じています。
さらに、現場でAIが下す判断の信頼性や、万が一の誤作動が起きた際の責任の所在といった、セキュリティや倫理的な問題も避けては通れません
—END—
例えば、自動運転車が事故を起こした時、誰が責任を負うのか。あるいは、AIが推奨する保守作業が、従来の熟練者の判断と異なる場合、現場はどちらを優先すべきなのか。こうした問いに明確な答えを出すには、AIモデルの「説明可能性」や「頑健性」を極限まで高める必要があります。日立が目指す「フィジカルAI」は、まさにこうした複雑な現実世界の問題に、真正面から向き合おうとしているわけです。
日立が描く「フィジカルAI」実現への具体的な道筋
では、日立はこの困難な道のりをどのように乗り越えようとしているのでしょうか？ 私が注目しているのは、彼らが長年培ってきた「ドメイン知識」と「OT（制御・運用技術）の知見」を、最新のAI技術と融合させるアプローチです。これは、単にAI技術を導入するだけでなく、現場の深い理解と、そこで実際にAIを「使いこなす」ためのノウハウが不可欠だということを示唆しています。
彼らの「カスタマーゼロ」戦略は、この点で非常に理にかなっています。自分たちでまずAIを徹底的に現場で活用し、その過程で生まれる課題を解決し、成功事例を積み重ねる。そうすることで、顧客が抱えるであろう共通の課題を先回りして解決し、導入時のハードルを下げる。これは、まさに現場を知り尽くした企業だからこそできる、地に足の着いた戦略だと評価できます。
HMAXが鉄道分野で培われた技術を基盤としているのも、この「現場からのフィードバック」を重視する姿勢の表れでしょう。鉄道システムは、まさにフィジカルAIが求められる複雑な環境の典型です。安全性、定時運行、効率性、そして膨大な設備の保守。これらすべてをAIで最適化するには、現実世界での膨大なデータと、それを扱うためのOTの知識が不可欠です。HMAXをエネルギー、製造、金融・公共といった他産業へ展開する際も、鉄道で得られた知見が横展開されることで、導入のスピードと信頼性が高まることが期待されます。
また、日立が自社で大規模言語モデル（LLM）を開発するのではなく、Google Cloud、NVIDIA、OpenAIといった主要なプレーヤーとのパートナーシップを重視している点も賢明な判断だと感じます。AIの基盤技術は日進月歩で進化しており、その開発競争に自社で全てを投じるのは非常にリスクが高い。日立の強みは、あくまでOTとIT、そしてドメイン知識を組み合わせた「アプリケーション層」での価値創出にあります。外部のトップランナーが提供する最先端の基盤技術をレバレッジすることで、日立は自社の強みに集中し、より迅速に、より質の高いフィジカルAIソリューションを提供できるわけです。これは、まさに「選択と集中」の戦略であり、日本の製造業がAI時代を生き抜くための一つの模範的なアプローチだと個人的には考えています。
米子会社GlobalLogicを通じてドイツのAIコンサルティング企業synvertを買収したのも、AIを顧客の現場に深く浸透させるための「実装力」を強化する狙いがあるのでしょう。いくら優れた技術があっても、それを顧客のビジネスプロセスや既存システムに適切に組み込み、運用に乗せる「コンサルティング」と「インテグレーション」の力がなければ、絵に描いた餅になってしまいます。この買収は、日立がフィジカルAIの「開発」だけでなく、「導入」と「運用」までを見据えた、包括的な戦略を持っていることの証左と言えるでしょう。
フィジカルAIが拓く未来の社会と産業
日立のフィジカルAI戦略が成功すれば、私たちの社会はどのように変わっていくのでしょうか。単なる効率化やコスト削減に留まらない、より本質的な変革が期待できます。
例えば、インフラの維持管理は劇的に進化するでしょう。老朽化が進む橋梁やトンネル、送電線といった社会インフラの点検・補修は、これまで多大な人手とコストを要してきました。フィジカルAIがこれらのインフラの状態をリアルタイムで監視し、劣化の兆候を予知し、最適なタイミングで、最小限のコストで補修計画を立案・実行できるようになれば、私たちの生活の安全性は飛躍的に向上します。エネルギー分野での「植生マネージャー」の事例は、その具体的な一端を示していると言えるでしょう。
製造業では、自律型の工場がさらに進化し、生産ラインの最適化だけでなく、サプライチェーン全体のレジリエンス（回復力）を高めることに貢献するはずです。災害や予期せぬ事態が発生した際にも、AIがリアルタイムで状況を分析し、最適な代替ルートや生産計画を提案することで、事業継続性を確保できるようになるかもしれません。
さらに、フィジカルAIは、環境問題への対応にも大きな役割を果たすでしょう。エネルギー消費の最適化、廃棄物の削減、再生可能エネルギーの効率的な運用など、物理世界における資源の利用効率を最大化することで、持続可能な社会の実現に貢献できる可能性を秘めています。鉄道分野でのエネルギー消費量15%削減という実績は、その大きな可能性を示唆していますよね。
そして、最も重要なのは「人」との共存です。AIエージェント「Naivy」がメタバース空間でリスク危険予知（RKY）支援を行う事例は、AIが人間の仕事を奪うのではなく、人間の能力を拡張し、より安全で効率的な作業環境を創出することを示しています。熟練者の知識をAIが学習し、それを現場の若手に伝承するツールとして活用することも可能になるでしょう。これは、労働力不足が深刻化する日本社会にとって、非常に希望のある未来像だと感じています。
投資家と技術者へのメッセージ
投資家の皆さんにとっては、日立のフィジカルAI戦略は、短期的なAIブームに乗るだけでなく、長期的な視点で企業価値を評価する上で重要なポイントとなります。日立は、伝統的な重電メーカーとしての強み（OT、現場力、顧客基盤）と、最新のデジタル技術（Lumada、AI、パートナーシップ）を融合させることで、他社には真似のできない独自の競争優位性を築こうとしています。2万件のユースケース創出という目標は野心的ですが、その達成に向けた具体的なロードマップと、これまでの実績を見ると、十分に実現可能な目標だと私は見ています。ただし、技術革新のスピードが速いこと、競合他社との競争が激化すること、そして大規模なシステム導入に伴うコストと時間がかかることなど、リスク要因も十分に考慮に入れる必要があります。日立がこれらの課題にどう対応していくか、継続的にウォッチしていくことが重要です。
技術者の皆さんにとっては、これからのAIが「コードを書くだけ」の時代から、「現実世界とどう繋がるか」を深く理解し、実装する能力が求められる時代へとシフトしていくことを示唆しています。OTとITの融合は、もはや避けて通れないテーマです。AIモデルの設計・開発能力はもちろんのこと、センサーデータの前処理、エッジデバイスでのリアルタイム処理、サイバーセキュリティ、そして何よりも現場のドメイン知識を習得することが、これからのキャリアを築く上で決定的に重要になります。日立のような企業で働くことは、まさに最前線でフィジカルAIの社会実装に貢献できる、非常に刺激的な機会となるでしょう。
日立のフィジカルAI戦略は、日本の製造業が持つ「現場力」と、最新のAI技術を融合させることで、新たな価値を創造しようとする意欲的な試みだと改めて感じています。もちろん、道のりは平坦ではないでしょうし、競合他社も黙って見ているわけではありません。しかし、彼らがこの目標を達成できた時、私たちの社会はどのように変わっているのでしょうか？ そして、あなた自身は、このフィジカルAIの波にどう乗っていきますか？ この問いかけは、私たち一人ひとりが、この大きな変革の波の中でどう立ち位置を見つけるべきかを考えさせる、非常に重要なものだと感じています。日立の掲げる2万件のユースケース創出という壮大な目標は、単なる数字の積み上げではなく、社会全体のデジタルトランスフォーメーションを加速させるための具体的なロードマップを示していると言えるでしょう。しかし、その道のりが決して平坦ではないことも、私たちは十分に理解しておく必要があります。
—END—
例えば、自動運転車が事故を起こした時、誰が責任を負うのか。あるいは、AIが推奨する保守作業が、従来の熟練者の判断と異なる場合、現場はどちらを優先すべきなのか。こうした問いに明確な答えを出すには、AIモデルの「説明可能性」や「頑健性」を極限まで高める必要があります。日立が目指す「フィジカルAI」は、まさにこうした複雑な現実世界の問題に、真正面から向き合おうとしているわけです。
信頼性と社会受容性を築くための対話
フィジカルAIの社会実装を進める上で、技術的な側面だけでなく、こうした倫理的・社会的な課題への取り組みは避けて通れません。AIが現実世界に介入し、人々の生活や安全に直接影響を与えるからこそ、その「信頼性」と「社会受容性」をいかに築くかが、成功の鍵を握ると私は考えています。日立が「カスタマーゼロ」戦略で自ら実践し、実績を積み重ねていくのは、単に技術的な検証だけでなく、現場での運用における課題を洗い出し、人間とAIが協調するための最適なバランスを見つけるという、非常に重要な意味を持っているのではないでしょうか。
AIの判断がなぜその結論に至ったのかを人間が理解できる「説明可能性（Explainable AI: XAI）」の追求は、特に重要です。現場の熟練者がAIの推奨を受け入れるためには、「なぜそうなのか」という納得感が不可欠だからです。また、予期せぬ状況や異常事態にもAIが適切に対応できる「頑健性（Robustness）」も、安全性確保の生命線となります。日立は、これらの課題に対し、長年のOT領域で培ってきた安全思想や品質管理のノウハウを、AI開発に持ち込むことで、他社にはない強みを発揮できるはずです。
さらに、法整備やガイドラインの策定も、フィジカルAIが社会に浸透するためには不可欠な要素です。自動運転や自律型ロボットの普及が進むにつれて、責任の所在やプライバシー保護、データガバナンスといった論点について、社会全体での議論と合意形成が求められます。日立のようなリーディングカンパニーが、技術開発だけでなく、こうした社会的な対話にも積極的に関与していく姿勢は、業界全体の健全な発展にとっても極めて重要だと、私は個人的に感じています。
人材育成と組織文化の変革が成功の鍵
そして、もう一つ、フィジカルAI戦略を成功させる上で決定的に重要なのが「人」と「組織」の側面です。いくら優れた技術や戦略があっても、それを使いこなし、発展させていく人材がいなければ、絵に描いた餅で終わってしまいます。
日立が目指すOTとITの融合、そしてドメイン知識の活用は、まさに異なる専門性を持つ人材が密接に連携し、新たな価値を生み出すことを要求します。ITの専門家がOTの現場を深く理解し、OTのエンジニアが最新のAI技術を学ぶ。そして、長年の経験を持つ熟練者が持つ「暗黙知」を、AIが学習可能な形式知へと変換していくプロセスは、一朝一夕にはいきません。これは、単なるスキルアップ研修では賄いきれない、組織文化そのものの変革を伴う、壮大なチャレンジだと言えるでしょう。
日立が「カスタマーゼロ」として自社でフィジカルAIを徹底活用する中で、こうした人材育成や組織変革のノウハウを蓄積し、それを顧客へのソリューション提供に活かしていく、という戦略は非常に理にかなっています。自分たちが苦労して乗り越えた壁だからこそ、顧客の課題に寄り添い、真に役立つ支援ができるはずです。AIを導入するだけでなく、それを現場で「定着」させ、「使いこなす」ためのコンサルティングやトレーニングまで含めた包括的なサポートが、今後の競争優位性を左右するのではないでしょうか。
フィジカルAIが描く、より良い社会の実現に向けて
日立のフィジカルAI戦略は、単なる技術トレンドの追求に留まらず、日本の製造業が培ってきた「現場力」と、最新のAI技術を融合させることで、社会全体のデジタルトランスフォーメーションを加速させ、より持続可能で安全な社会を実現しようとする、非常に意欲的な試みだと改めて感じています。
2万件のユースケース創出という壮大な目標は、確かに道のりは平坦ではないでしょう。競合他社との競争、技術革新のスピード、そして前述した倫理的・社会的な課題など、乗り越えるべきハードルは山積しています。しかし、日立が持つ長年の実績、強固な顧客基盤、そして「Lumada」で培ってきたデジタル技術とOTの知見の融合は、この困難な道のりを切り拓くための強力な武器となるはずです。
私たちが生きるこの物理世界は、これまで以上に複雑化し、予測困難な課題に直面しています。気候変動、少子高齢化、インフラの老朽化、地政学的リスク。これらを乗り越え、より良い未来を築くためには、人間の知恵と、AIの力が融合した「フィジカルAI」のようなアプローチが不可欠だと、私は強く信じています。
日立の挑戦が成功した時、私たちの社会は、単に効率化されただけでなく、より安全で、より快適で、そして何よりも「人」が中心となる、豊かな世界へと変貌を遂げているかもしれません。この大きな変革の波の中で、あなた自身は、どのような役割を担い、どのような未来を創造していきたいですか？ 日立のフィジカルAI戦略は、私たち一人ひとりに、そんな問いを投げかけているように思えてなりません。この壮大な旅路の行方を、これからも注視していきたいと思います。
—END—
例えば、自動運転車が事故を起こした時、誰が責任を負うのか。あるいは、AIが推奨する保守作業が、従来の熟練者の判断と異なる場合、現場はどちらを優先すべきなのか。こうした問いに明確な答えを出すには、AIモデルの「説明可能性」や「頑健性」を極限まで高める必要があります。日立が目指す「フィジカルAI」は、まさにこうした複雑な現実世界の問題に、真正面から向き合おうとしているわけです。
信頼性と社会受容性を築くための対話
フィジカルAIの社会実装を進める上で、技術的な側面だけでなく、こうした倫理的・社会的な課題への取り組みは避けて通れません。AIが現実世界に介入し、人々の生活や安全に直接影響を与えるからこそ、その「信頼性」と「社会受容性」をいかに築くかが、成功の鍵を握ると私は考えています。日立が「カスタマーゼロ」戦略で自ら実践し、実績を積み重ねていくのは、単に技術的な検証だけでなく、現場での運用における課題を洗い出し、人間とAIが協調するための最適なバランスを見つけるという、非常に重要な意味を持っているのではないでしょうか。
AIの判断がなぜその結論に至ったのかを人間が理解できる「説明可能性（Explainable AI: XAI）」の追求は、特に重要です。現場の熟練者がAIの推奨を受け入れるためには、「なぜそうなのか」という納得感が不可欠だからです。また、予期せぬ状況や異常事態にもAIが適切に対応できる「頑健性（Robustness）」も、安全性確保の生命線となります。日立は、これらの課題に対し、長年のOT領域で培ってきた安全思想や品質管理のノウハウを、AI開発に持ち込むことで、他社にはない強みを発揮できるはずです。
さらに、法整備やガイドラインの策定も、フィジカルAIが社会に浸透するためには不可欠な要素です。自動運転や自律型ロボットの普及が進むにつれて、責任の所在やプライバシー保護、データガバナンスといった論点について、社会全体での議論と合意形成が求められます。日立のようなリーディングカンパニーが、技術開発だけでなく、こうした社会的な対話にも積極的に関与していく姿勢は、業界全体の健全な発展にとっても極めて重要だと、私は個人的に感じています。
日立が描く「フィジカルAI」実現への具体的な道筋
では、日立はこの困難な道のりをどのように乗り越えようとしているのでしょうか？ 私が注目しているのは、彼らが長年培ってきた「ドメイン知識」と「OT（制御・運用技術）の知見」を、最新のAI技術と融合させるアプローチです。これは、単にAI技術を導入するだけでなく、現場の深い理解と、そこで実際にAIを「使いこなす」ためのノウハウが不可欠だということを示唆しています。
彼らの「カスタマーゼロ」戦略は、この点で非常に理にかなっています。自分たちでまずAIを徹底的に現場で活用し、その過程で生まれる課題を解決し、成功事例を積み重ねる。そうすることで、顧客が抱えるであろう共通の課題を先回りして解決し、導入時のハードルを下げる。これは、まさに現場を知り尽くした企業だからこそできる、地に足の着いた戦略だと評価できます。
HMAXが鉄道分野で培われた技術を基盤としているのも、この「現場からのフィードバック」を重視する姿勢の表れでしょう。鉄道システムは、まさにフィジカルAIが求められる複雑な環境の典型です。安全性、定時運行、効率性、そして膨大な設備の保守。これらすべてをAIで最適化するには、現実世界での膨大なデータと、それを扱うためのOTの知識が不可欠です。HMAXをエネルギー、製造、金融・公共といった他産業へ展開する際も、鉄道で得られた知見が横展開されることで、導入のスピードと信頼性が高まることが期待されます。
また、日立が自社で大規模言語モデル（LLM）を開発するのではなく、Google Cloud、NVIDIA、OpenAIといった主要なプレーヤーとのパートナーシップを重視している点も賢明な判断だと感じます。AIの基盤技術は日進月歩で進化しており、その開発競争に自社で全てを投じるのは非常にリスクが高い。日立の強みは、あくまでOTとIT、そしてドメイン知識を組み合わせた「アプリケーション層」での価値創出にあります。外部のトップランナーが提供する最先端の基盤技術をレバレッジすることで、日立は自社の強みに集中し、より迅速に、より質の高いフィジカルAIソリューションを提供できるわけです。これは、まさに「選択と集中」の戦略であり、日本の製造業がAI時代を生き抜くための一つの模範的なアプローチだと個人的には考えています。
米子会社GlobalLogicを通じてドイツのAIコンサルティング企業synvertを買収したのも、AIを顧客の現場に深く浸透させるための「実装力」を強化する狙いがあるのでしょう。いくら優れた技術があっても、それを顧客のビジネスプロセスや既存システムに適切に組み込み、運用に乗せる「コンサルティング」と「インテグレーション」の力がなければ、絵に描いた餅になってしまいます。この買収は、日立がフィジカルAIの「開発」だけでなく、「導入」と「運用」までを見据えた、包括的な戦略を持っていることの証左と言えるでしょう。
人材育成と組織文化の変革が成功の鍵
そして、もう一つ、フィジカルAI戦略を成功させる上で決定的に重要なのが「人」と「組織」の側面です。いくら優れた技術や戦略があっても、それを使いこなし、発展させていく人材がいなければ、絵に描いた餅で終わってしまいます。
日立が目指すOTとITの融合、そしてドメイン知識の活用は、まさに異なる専門性を持つ人材が密接に連携し、新たな価値を生み出すことを要求します。ITの専門家がOTの現場を深く理解し、OTのエンジニアが最新のAI技術を学ぶ。そして、長年の経験を持つ熟練者が持つ「暗黙知」を、AIが学習可能な形式知へと変換していくプロセスは、一朝一夕にはいきません。これは、単なるスキルアップ研修では賄いきれない、組織文化そのものの変革を伴う、壮大なチャレンジだと言えるでしょう。
日立が「カスタマーゼロ」として自社でフィジカルAIを徹底活用する中で、こうした人材育成や組織変革のノウハウを蓄積し、それを顧客へのソリューション提供に活かしていく、という戦略は非常に理にかなっています。自分たちが苦労して乗り越えた壁だからこそ、顧客の課題に寄り添い、真に役立つ支援ができるはずです。AIを導入するだけでなく、それを現場で「定着」させ、「使いこなす」ためのコンサルティングやトレーニングまで含めた包括的なサポートが、今後の競争優位性を左右するのではないでしょうか。
フィジカルAIが拓く未来の社会と産業
日立のフィジカルAI戦略が成功すれば、私たちの社会はどのように変わっていくのでしょうか。単なる効率化やコスト削減に留まらない、より本質的な変革が期待できます。
例えば、インフラの維持管理は劇的に進化するでしょう。老朽化が進む橋梁やトンネル、送電線といった社会インフラの点検・補修は、これまで多大な人手とコストを要してきました。フィジカルAIがこれらのインフラの状態をリアルタイムで監視し、劣化の兆候を予知し、最適なタイミングで、最小限のコストで補修計画を立案・実行できるようになれば、私たちの生活の安全性は飛躍的に向上します。エネルギー分野での「植生マネージャー」の事例は、その具体的な一端を示していると言えるでしょう。
製造業では、自律型の工場がさらに進化し、生産ラインの最適化だけでなく、サプライチェーン全体のレジリエンス（回復力）を高めることに貢献するはずです。災害や予期せぬ事態が発生した際にも、AIがリアルタイムで状況を分析し、最適な代替ルートや生産計画を提案することで、事業継続性を確保できるようになるかもしれません。
さらに、フィジカルAIは、環境問題への対応にも大きな役割を果たすでしょう。エネルギー消費の最適化、廃棄物の削減、再生可能エネルギーの効率的な運用など、物理世界における資源の利用効率を最大化することで、持続可能な社会の実現に貢献できる可能性を秘めています。鉄道分野でのエネルギー消費量15%削減という実績は、その大きな可能性を示唆していますよね。
そして、最も重要なのは「人」との共存です。AIエージェント「Naivy」がメタバース空間でリスク危険予知（RKY）支援を行う事例は、AIが人間の仕事を奪うのではなく、人間の能力を拡張し、より安全で効率的な作業環境を創出することを示しています。熟練者の知識をAIが学習し、それを現場の若手に伝承するツールとして活用することも可能になるでしょう。これは、労働力不足が深刻化する日本社会にとって、非常に希望のある未来像だと感じています。
投資家と技術者へのメッセージ
投資
—END—
例えば、自動運転車が事故を起こした時、誰が責任を負うのか。あるいは、AIが推奨する保守作業が、従来の熟練者の判断と異なる場合、現場はどちらを優先すべきなのか。こうした問いに明確な答えを出すには、AIモデルの「説明可能性」や「頑健性」を極限まで高める必要があります。日立が目指す「フィジカルAI」は、まさにこうした複雑な現実世界の問題に、真正面から向き合おうとしているわけです。 信頼性と社会受容性を築くための対話 フィジカルAIの社会実装を進める上で、技術的な側面だけでなく、こうした倫理的・社会的な課題への取り組みは避けて通れません。AIが現実世界に介入し、人々の生活や安全に直接影響を与えるからこそ、その「信頼性」と「社会受容性」をいかに築くかが、成功の鍵を握ると私は考えています。日立が「カスタマーゼロ」戦略で自ら実践し、実績を積み重ねていくのは、単に技術的な検証だけでなく、現場での運用における課題を洗い出し、人間とAIが協調するための最適なバランスを見つけるという、非常に重要な意味を持っているのではないでしょうか。 AIの判断がなぜその結論に至ったのかを人間が理解できる「説明可能性（Explainable AI: XAI）」の追求は、特に重要です。現場の熟練者がAIの推奨を受け入れるためには、「なぜそうなのか」という納得感が不可欠だからです。また、予期せぬ状況や異常事態にもAIが適切に対応できる「頑健性（Robustness）」も、安全性確保の生命線となります。日立は、これらの課題に対し、長年のOT領域で培ってきた安全思想や品質管理のノウハウを、AI開発に持ち込むことで、他社にはない強みを発揮できるはずです。 さらに、法整備やガイドラインの策定も、フィジカルAIが社会に浸透するためには不可欠な要素です。自動運転や自律型ロボットの普及が進むにつれて、責任の所在やプライバシー保護、データガバナンスといった論点について、社会全体での議論と合意形成が求められます。日立のようなリーディングカンパニーが、技術開発だけでなく、こうした社会的な対話にも積極的に関与していく姿勢は、業界全体の健全な発展にとっても極めて重要だと、私は個人的に感じています。 日立が描く「フィジカルAI」実現への具体的な道筋 では、日立はこの困難な道のりをどのように乗り越えようとしているのでしょうか？ 私が注目しているのは、彼らが長年培ってきた「ドメイン知識」と「OT（制御・運用技術）の知見」を、最新のAI技術と融合させるアプローチです。これは、単にAI技術を導入するだけでなく、現場の深い理解と、そこで実際にAIを「使いこなす」ためのノウハウが不可欠だということを示唆しています。 彼らの「カスタマーゼロ」戦略は、この点で非常に理にかなっています。自分たちでまずAIを徹底的に現場で活用し、その過程で生まれる課題を解決し、成功事例を積み重ねる。そうすることで、顧客が抱えるであろう共通の課題を先回りして解決し、導入時のハードルを下げる。これは、まさに現場を知り尽くした企業だからこそできる、地に足の着いた戦略だと評価できます。 HMAXが鉄道分野で培われた技術を基盤としているのも、この「現場からのフィードバック」を重視する姿勢の表れでしょう。鉄道システムは、まさにフィジカルAIが求められる複雑な環境の典型です。安全性、定時運行、効率性、そして膨大な設備の保守。これらすべてをAIで最適化するには、現実世界での膨大なデータと、それを扱うためのOTの知識が不可欠です。HMAXをエネルギー、製造、金融・公共といった他産業へ展開する際も、鉄道で得られた知見が横展開されることで、導入のスピードと信頼性が高まることが期待されます。 また、日立が自社で大規模言語モデル（LLM）を開発するのではなく、Google Cloud、NVIDIA、OpenAIといった主要なプレーヤーとのパートナーシップを重視している点も賢明な判断だと感じます。AIの基盤技術は日進月歩で進化しており、その開発競争に自社で全てを投じるのは非常にリスクが高い。日立の強みは、あくまでOTとIT、そしてドメイン知識を組み合わせた「アプリケーション層」での価値創出にあります。外部のトップランナーが提供する最先端の基盤技術を
—END—