フィジカルAI日立の取り組みとは？HMAX・市場・事例を解説

「フィジカルAIで日立が世界トップクラスの使い手を目指すと聞いたけれど、具体的に何をしていて、自社の現場にどう関わるのかがよくわからない」

こうした疑問に答えます。

本記事の内容

日立のフィジカルAIは、現場のデータと深いドメインナレッジをAIと結びつけ、判断から実行までを担う次世代の取り組みです。

本記事を読めば、日立が掲げる戦略の狙いから中核のHMAX、市場規模の見立て、製造や社会インフラでの活用事例までを事実ベースで把握でき、自社での検討や情報収集の判断材料が得られます。ここから日立のフィジカルAIの全体像を順番に見ていきましょう。

フィジカルAIにおける日立の取り組み

日立製作所は、フィジカルAIを次の成長を担う中核技術と位置づけ、自ら徹底的に使いこなす立場から社会実装を進めています。頭脳にあたるAIの判断を、現場の設備やロボットという身体で実行するフィジカルAIは、社会インフラや製造現場を長年支えてきた日立の強みと重なるためです。ここでは、日立にとってのフィジカルAIの意味と、掲げる方針、注力の背景を整理します。

フィジカルAIの意味と日立の位置づけ

日立にとってのフィジカルAIは、デジタルと物理世界を融合し、現場で自律的に動くAIを指します。情報を処理するだけの段階から、現実を動かす段階へと進化したAIという捉え方です。

日立はこの考え方を、AIで社会インフラを革新する次世代ソリューション群「HMAX by Hitachi」の中核概念に据えています。鉄道やエネルギー、製造といったミッションクリティカルな現場をOTとITの両面から支えてきた実績があり、そこで培った深いドメインナレッジをAIと結びつける点に独自性があります。単なる効率化ではなく、現場に蓄積された知見を組み込み、判断から実行までを一貫して担う仕組みを目指しています。

世界トップクラスの使い手を目指す方針

日立が掲げる方針は、フィジカルAIの作り手ではなく、世界トップクラスの使い手になることです。基盤モデルそのものを開発する競争ではなく、自社の事業で徹底的に活用し、成果が出た手法を顧客へ提供するという戦略を選んでいます。

同社のAI推進を担う責任者は、まず日立自身がフィジカルAIを使いこなし、うまくいったものをソリューション化して届ける方針を示しています。汎用の大規模言語モデルは外部のものを活用し、現場のナレッジで差別化するという役割分担が特徴です。約29万人の従業員を抱える事業そのものを実践の場とし、そこで磨いた活用ノウハウを競争力の源泉にしています。

フィジカルAIに注力する背景

日立がフィジカルAIに力を注ぐ背景には、社会インフラを支える人手不足への強い危機感があります。日立の試算では、日本のインフラを支える働き手が2040年に1100万人規模で不足する見通しです。

老朽化する社会インフラの維持と深刻な労働力不足という課題に対し、フィジカルAIは現場の作業を自動化し、熟練者の技能を継承する手段になります。日立はフィジカルAI関連の市場を100兆円以上と見込んでおり、大きな社会課題と事業機会の両面から取り組みを加速させています。2016年に機器や設備のデータをAIで統合するLumadaを発表して以来、現場データの活用に一貫して注力してきた流れが、今のフィジカルAI戦略につながっています。

日立のフィジカルAIを支えるHMAX

日立のフィジカルAIは、単一の製品ではなく複数の技術とソリューションの組み合わせで成り立っています。中核にあるのが次世代ソリューション群HMAXであり、それを現場で動かす学習技術やエッジAI半導体、AIエージェントが支えています。ここでは、日立のフィジカルAIを構成する主な要素を順に見ていきます。

次世代ソリューション群HMAX

HMAXは、AIで社会インフラを革新する日立の次世代ソリューション群です。フィジカルとデジタル両方のアセットから得られる膨大なデータを、先進的なAIと深いドメインナレッジで結びつけ、顧客に成果を届けます。

HMAXには、産業向けのHMAX Industryやエネルギー分野向けのHMAX Energyといった領域別のソリューションがあります。物流最適化AIエンジンのLogiRiSMのように、業務ごとに特化した機能も用意されています。日立の発表によると、HMAXはローンチから4年で事業規模3000億円、利益率20%超という水準に達しています。フィジカルAI戦略の中心となる事業基盤です。

現場で自ら学ぶフィジカルAI技術

日立は2026年に、現場で自ら学びながら動作を最適化するフィジカルAI技術を開発したと発表しました。設備や部品、手順が異なる多様な現場でも、環境や対象物の変化に合わせて自律的に学習し、作業の速度と品質を高める技術です。

従来は、現場が変わるたびに設備を止めてデータを収集し、動作を調整する必要がありました。新しい技術は、稼働しながら学習を進めることでこの負担を軽減します。熟練工の両手の動きを1秒単位で分析する動画解析AIなどを用いて、暗黙知を機械の動作へ落とし込む取り組みも進んでいます。

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基盤を担うエッジAI半導体

日立はHMAX Industryを支える基盤技術として、エッジAI半導体を開発しています。画像や音、振動といった多様な現場データを、産業機器の中でリアルタイムに分析するための半導体です。

このエッジAI半導体は、従来比で10倍以上高い電力効率で処理を実行できることが確認されています。製造設備や検査装置、ロボット、物流機器、ビルやエネルギー設備といった実際の現場装置に組み込む運用に目途が付いています。クラウドに送らず現場で判断するエッジ処理は、通信の遅延を抑え、即応性を確保するうえで欠かせない要素です。

業務を支えるAIエージェント

日立は、現場業務を支援するAIエージェントNaivyもフィジカルAIの一部として展開しています。現場の作業員をサポートするフロントライン向けのAIエージェントという位置づけです。

Naivyを活用し、現場の安全性を高めるリスク危険予知の支援システムなども開発されています。作業手順の案内や危険の察知といった役割を担い、人とロボットが協調して働く現場づくりを後押しします。こうしたソフトウェアと、HMAXやエッジAI半導体といった基盤が組み合わさることで、日立のフィジカルAIが現場で機能します。

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日立のフィジカルAI市場戦略

日立はフィジカルAIを、大きな事業機会と捉えて戦略を組み立てています。市場の規模感を大きく見積もり、HMAXを軸に受注拡大を狙い、米国の先進AI企業との連携で技術力を補強するという三本立ての姿勢です。ここでは、日立が描く市場戦略の全体像を数値とともに整理します。

フィジカルAI市場の規模感

日立はフィジカルAI関連の市場を、控えめに見ても100兆円以上と見込んでいます。フィジカルAIとAIエージェントという2つの潮流が重なることで、巨大な市場が生まれるという見立てです。

より狭い範囲で見た場合でも、フィジカルAIのハードウェアとソフトウェアの市場は、2030年に1247億ドル、日本円で約20兆円へ拡大すると予測されています。これは基準年の471億ドルからおよそ10倍にあたる規模です。調査の対象範囲によって数字に幅はあるものの、今後数年で市場が急拡大するという方向性は共通しています。

HMAXの事業目標

日立は中核事業のHMAXで、着実な事業拡大を目標に掲げています。すでにローンチから4年で事業規模3000億円、利益率20%超という成果を出しており、ここからさらに顧客基盤を広げる計画です。

中期経営計画Inspire 2027のもとで、顧客数を2027年度に1000社規模へ引き上げる目標を示しています。導入企業では、設備の保全コストが15%削減、稼働度が20%向上といった効果が報告されています。エネルギー効率の改善なども含め、現場の成果を数字で示すことで導入を後押しする戦略です。

米国企業との連携

日立は、自社の強みを生かしながら、基盤となるAI技術は米国の先進企業と連携して補う方針です。汎用の大規模言語モデルを外部から取り入れ、そこに現場のドメインナレッジを重ねることで差別化します。

連携先には、対話型AIのClaudeを提供するAnthropicがあります。ClaudeのAPIが持つ高度な推論能力をHMAXに統合し、ミッションクリティカルな環境でのAI活用を広げる狙いです。日立はGoogle CloudのGeminiとも協業し、業界別のAIエージェント開発を進めています。約29万人の従業員へ先進AIを展開し、世界有数のエンタープライズ活用企業になることを目指しています。

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日立のフィジカルAI活用事例

日立のフィジカルAIは、構想の段階を超えて具体的な現場での実装が進んでいます。製造や社会インフラといった得意領域での活用に加え、顧客と一緒に検証する拠点づくりも始まっています。ここでは、代表的な活用事例と今後の展望を紹介します。

製造現場での熟練技能の継承

製造現場では、熟練工が持つ暗黙知をフィジカルAIへ移す取り組みが進んでいます。長年の経験で培われた手の動きや判断は、これまで言葉やマニュアルで伝えることが難しい領域でした。

日立は動画解析AIを使い、熟練工の両手の動きを1秒単位で分析します。分析した動きをロボットや装置への指示に変換することで、匠の技を機械に再現させます。これにより、人手不足が進む製造現場でも品質を保ちながら生産を続けられます。日本のものづくりの強みを次の世代へ引き継ぐ手段として期待されています。

社会インフラでの活用

社会インフラの分野は、日立がOTとITの両面で長年支えてきた得意領域です。鉄道やエネルギーといった止められない設備の保守に、フィジカルAIが活用されています。

鉄道事業では、設備の状態をデータで把握し保守を効率化することで、保全コストの15%削減という成果が報告されています。稼働度の向上やエネルギー効率の改善にもつながっており、老朽化するインフラの維持と人手不足の両方に対応できる点が評価されています。現場のデータを蓄積し活用することで、設備の異常を早期に察知し、事故を未然に防ぐ取り組みも進んでいます。

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体験スタジオでの協創

日立は2026年4月1日、東京駅に直結する丸の内の協創施設Lumada Innovation Hub Tokyo内に、フィジカルAI体験スタジオを開設しました。HMAXを核に、顧客とともにフィジカルAIの社会実装を加速する拠点です。

このスタジオでは、日立の研究開発グループが開発した現場作業員支援のロボティクスAIや、人計測センサー技術を融合したウェアラブルセンサーなどの技術を体験できます。検査に使うエッジ推論、現場データを取り込みながら動作を最適化する自律学習、作業員とロボットの事故を防ぐデジタルツインの検証といった手法を、実際に見て確かめられる場になっています。

今後の展望

日立は、フィジカルAIを一過性のブームではなく、長期の社会変革につながる技術と位置づけています。現場のデジタル化を進めることで、経営の解像度を高め、より速く的確な判断ができる状態を目指しています。

将来的には、各現場に蓄積されたAIが連携し、社会インフラ全体の集合知として機能する姿を描いています。2035年ごろにはこうした状態が現実味を帯びるという見方も示されています。日立は自らが世界トップクラスの使い手となり、その成果を顧客へ広げることで、日本のものづくりと社会インフラの再興に取り組んでいく方針です。

まとめ：日立のフィジカルAIは現場で価値を生む世界トップクラスの取り組み

フィジカルAIで日立は、作り手ではなく世界トップクラスの使い手を目指しています。本記事では、日立が掲げる戦略の狙いから、中核となるHMAXやエッジAI半導体などの技術要素、100兆円以上とする市場の見立て、製造や社会インフラでの活用事例までを解説しました。

本記事のポイントをおさらいします。

本記事を読んだことで、日立のフィジカルAIの全体像と、自社の現場への応用可能性を整理でき、社内での検討を進める土台が得られたのではないでしょうか。

フィジカルAIの導入や活用についてさらに詳しく知りたい方は、お気軽にお問い合わせください。資料請求もご利用いただけます。

フィジカルai 日立に関するよくある質問