日立、産業専門知識を武器に物理的AI競争で優位を目指す

フィジカルAI――現実世界でロボットや産業機械を制御する人工知能の分野――には階層構造の問題がある。頂点には、OpenAIやGoogleがマルチモーダル基盤モデルを拡大している。中間層では、NvidiaがフィジカルAI開発のためのプラットフォームとツールを構築している。 そして第三の陣営がある。日立やドイツのシーメンスのような産業機器メーカーだ。彼らはより地味だが、おそらくより現実に根ざした主張をしている。物理世界を理解せずに、機械にその世界をナビゲートするよう訓練することはできない、という主張だ。 この主張は、現在、重役会議室での戦略から工場現場での導入へと移行しつつある。日立が最近の日経アジアとのインタビューで明らかにしたように。 なぜフィジカルAIにはより優れたモデルが必要なのか 日立 技術革新センター 人工知能研究部 副部長の柳井康祐氏は、実現可能なフィジカルAIと理論的なそれとを分かつものについて率直に語る。「フィジカルAIは、物理学や産業機器に関する基礎知識から始まる体系的な理解なしには、社会に実装することはできません」と彼は日経に語った。 日立の主張は、同社が既にその基礎知識の多くを保有しているという点にある。鉄道、電力インフラ、産業制御システムを数十年にわたり構築して蓄積された知識だ。同社は気体と液体の挙動をモデル化する熱流体シミュレーション技術や、機器の状態を監視する信号処理ツールを有しており、柳井氏はこれを「製品設計や制御ロジック構築に関する日立の幅広い知見を支えるエンジニアリングの基盤」と説明する。 ダイキンとJR東日本 日立の包括的なフィジカルAIアーキテクチャ――複数の専門モデルとデータセットを統合するエキスパート混合システムと説明される「Integrated World Infrastructure Model（IWIM）」――はコンセプト検証段階にあるが、二つの実世界での導入事例は、その根底にあるアプローチが既に成果を生み出しつつあることを示している。 ダイキン工業との協業では、日立は商業用エアコン製造設備の故障を診断するAIシステムを導入した。設備の保守記録、手順書、設計図で訓練されたこのシステムは、異常が検出された際にどの部品が故障しそうかを特定できるようになった。これまで経験豊富なエンジニアの頭の中にしか存在しなかったような、業務上の直感である。 東日本旅客鉄道（JR東日本）とは、東京都市圏の鉄道運行管理システムを動かす制御装置の故障根本原因を特定し、その後、オペレーターが対応計画を立案するのを支援するAIを構築した。遅延が日々数百万の旅程に波及するネットワークにおいて、故障診断を加速する能力は、実際の運用上、重みを持つ。 研究開発パイプライン：開発期間の短縮 日立のフィジカルAIへの取り組みは、研究成果にも表れている。2025年12月、同社はトップレベルのソフトウェア工学カンファレンスであるASE 2025で発表された二つのプロジェクトの成果を公表した。これらは産業AIにおける永続的なボトルネック、すなわち制御ソフトウェアを書き、適応させるのに必要な時間と労力に対処するものだ。 自動車分野では、日立とその子会社アステモは、検索拡張生成を用いて、車載電子制御ユニット（ECU）の統合テストスクリプトを自動生成するシステムを開発した。ハードウェア固有のAPI情報と現場のエンジニアリング知識を引き出しながら行う。マルチコアECUテストに関するパイロットでは、この技術により、統合テストの工数が手動実行と比べて43%削減された。 物流分野では、同社は、ロボット制御ソフトウェアを、ロボットオペレーティングシステム（ROS）を中心に構造化された再利用可能なコンポーネントにモジュール化する変異性管理技術を開発した。異なる倉庫環境の環境変数と運用要件を事前にマッピングすることで、このシステムはオペレーターが、ソフトウェアを一から書き直すことなく、ロボットのピッキング・配置ワークフローを新製品や新レイアウトに適応させることを可能にする。 安全性は構造的要件 日立のすべてのフィジカルAI関連作業に通底する一つのテーマは、安全ガードレールへの重視である。これはコンプライアンスのチェックボックスとしてではなく、システム設計に組み込まれたエンジニアリング上の制約としてだ。柳井氏は日経に対し、同社は社会インフラ開発で培った制御・信頼性技術を統合し、AIの出力が人間が承認した動作パラメータから逸脱するのを防いでいると語った。 これには、モデルが学習すべきでないデータをふるい落とす入力検証、機械の動作が人や財産を危険にさらさないことを保証する出力検証、そしてAIモデル自体の動作異常をリアルタイムで監視することが含まれる。 これは重要な区別だ。フィジカルAIシステムは、サンドボックスではなく、現実世界で失敗する。鉄道信号や工場ロボットを制御するAIの賭け金は、チャットボットを制御するものとはまったく異なる。 野心に見合うインフラ インフラ面では、グループのデータ・デジタルインフラ部門である日立ヴァンタラが、NVIDIAのRTX PROサーバーの早期採用者としての位置づけを進めている。このサーバーは、エージェント型およびフィジカルAIワークロードを高速化するために設計された、RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPUを基盤としている。このハードウェアは日立のiQプラットフォームと組み合わせられ、電力グリッドの変動からロボットの動作まであらゆることを大規模にシミュレートできるデジタルツイン（物理システムの仮想複製）の構築に利用されている。 一方、IWIMコンセプトは、Nvidiaのオープンソース物理AI開発プラットフォーム「Cosmos」を、モデルコンテキストプロトコル（MCP）を介して、専門的な日本語LLMや視覚言語モデルと接続するように設計されている。本質的には、フィジカルAIシステムが必要とするモデル、シミュレーションツール、産業データセットを縫い合わせるためのフレームワークである。 フィジカルAIにおけるより広範な競争は、決着がついていない。しかし、ドメイン知識と運用データがモデルアーキテクチャと同様に重要であるという日立の立場は、特にダイキンやJR東日本のようなパートナーとの導入事例が、その知見が実際にどれほどの価値を持つかを示し始めているため、ますます無視しがたいものになっている。 出典: 日経アジア（2026年2月21日）；日立研究開発（2025年12月24日）；日立ヴァンタラ ブログ（2025年8月27日） 関連記事: アリババ、オープンソースロボットモデル「RynnBrain」でフィジカルAI競争に参入 ![](https://www.artificialintelligence-news.com/wp-content/uploads/2025/08/ai-expo-banner-2025.png) 業界リーダーからAIとビッグデータについてさらに学びたいですか？ アムステルダム、カリフォルニア、ロンドンで開催されるAI & Big Data Expoをご覧ください。この包括的なイベントはTechExの一部であり、他の主要なテクノロジーイベントと同時開催されます。詳細はこちらをクリックしてください。

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