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
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物理的AI分野では、日立が産業専門知識を活かし、OpenAIやNVIDIAなどとの競争で優位を目指す。
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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
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Physical AI – the branch of artificial intelligence that controls robots and industrial machinery in the real world – has a hierarchy problem. At the top, OpenAI and Google are scaling multimodal foundation models. In the middle, Nvidia is building the platforms and tools for physical AI development.
And then there is a third camp: industrial manufacturers like Hitachi and Germany’s Siemens, that are making the quieter but arguably more grounded argument that you cannot train machines to navigate the physical world without first understanding it.
That argument is now moving from boardroom strategy to factory floor deployment, as Hitachi revealed in a recent interview with Nikkei Asia.
Why Physical AI needs a better model
Kosuke Yanai, deputy director of Hitachi’s Centre for Technology Innovation-Artificial Intelligence, is direct about what separates viable physical AI from the theoretical kind. “Physical AI cannot be implemented in society without a systematic understanding that begins with foundational knowledge of physics and industrial equipment,” he told Nikkei.
Hitachi’s pitch is that it already holds much of that foundational knowledge – accumulated over decades of building railways, power infrastructure, and industrial control systems. The company has thermal fluid simulation technology that models the behaviour of gases and liquids, and signal-processing tools for monitoring equipment condition – what Yanai describes as the engineering foundation underpinning Hitachi’s ‘extensive knowledge of product design and control logic construction.’
Daikin and JR East
While Hitachi’s overarching physical AI architecture – the Integrated World Infrastructure Model (IWIM), which it describes as a mixture-of-experts system integrating multiple specialised models and data sets – remains in the concept verification stage, two real-world deployments signal that the underlying approach is already producing results.
In collaboration with Daikin Industries, Hitachi has deployed an AI system that diagnoses malfunctions in commercial air-conditioner manufacturing equipment. The system, trained on equipment maintenance records, procedure manuals, and design drawings, can now identify which component is likely failing when an anomaly is detected – the kind of operational intuition that previously existed only in the heads of experienced engineers.
With East Japan Railway (JR East), Hitachi has built an AI that identifies the root cause of malfunctions in the control devices running the Tokyo metropolitan area’s railway traffic management system, and then assists operators in formulating a response plan. In a network where delays ripple in millions of daily journeys, the ability to accelerate fault diagnosis carries real operational weight.
The R&D pipeline: Cutting development time
Hitachi’s physical AI push is also showing up in its research output. In December 2025, the company published findings from two projects presented at ASE 2025, a top-tier software engineering conference, that address a persistent bottleneck in industrial AI: the time and effort required to write and adapt control software.
In the automotive sector, Hitachi and its subsidiary Astemo developed a system that uses retrieval-augmented generation to automatically produce integration test scripts for vehicle electronic control units (ECUs) – pulling from hardware-specific API information and frontline engineering knowledge. In a pilot involving multi-core ECU testing, the technology reduced integration testing man-hours by 43% compared to manual execution.
In logistics, the company developed variability management technology that modularises robot control software into reusable components structured around a robot operating system (ROS). By mapping out the environmental variables and operational requirements of different warehouse settings in advance, the system lets operators adapt robotic picking-and-placing workflows to new products or layouts without rewriting software from scratch.
Safety a structural requirement
One thread that runs through all of Hitachi’s physical AI work is its emphasis on safety guardrails – not as a compliance checkbox, but as an engineering constraint baked into system design. Yanai told Nikkei that the company is integrating its control and reliability technology from social infrastructure development to prevent AI outputs from deviating from human-approved operating parameters.
This includes input validation to screen out data that models should not be trained on, output verification to ensure machine actions do not endanger people or property, and real-time monitoring of the AI model itself for operational anomalies.
It is a distinction. Physical AI systems fail in the real world, not in a sandbox. The stakes for an AI controlling railway signalling or factory robotics are categorically different from those governing a chatbot.
Infrastructure to match ambition
On the infrastructure side, Hitachi Vantara – the group’s data and digital infrastructure arm – is positioning itself as an early adopter of NVIDIA’s RTX PRO Servers, built on the RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPU, designed to accelerate agentic and physical AI workloads. The hardware is being paired with Hitachi’s iQ platform and used to build digital twins – virtual replicas of physical systems – that can simulate everything from grid fluctuations to robotic motion at scale.
The IWIM concept, meanwhile, is designed to connect Nvidia’s open-source Cosmos physical AI development platform with specialised Japanese-language LLMs and visual language models via the model context protocol (MCP) – essentially a framework to stitch together the models, simulation tools, and industrial datasets that physical AI systems require.
The broader race in physical AI is far from settled. But Hitachi’s position – that domain expertise and operational data are as important as model architecture – is increasingly hard to dismiss, particularly as deployments with partners like Daikin and JR East begin to demonstrate what that expertise is actually worth in practice.
Sources: Nikkei Asia (Feb 21, 2026); Hitachi R&D (Dec 24, 2025); Hitachi Vantara Blog (Aug 27, 2025)
See also:Alibaba enters physical AI race with open-source robot model RynnBrain
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