日立Physical AI Dayセッション「フィジカルAIが拓く、社会インフラの新たな未来 100年の現場知見と最先端AIが融合」（日立製作所 執行役副社長 阿部淳氏）レポート

復興の象徴から紡ぐ、日本のAIモダナイゼーションへの大転換

1941年5月20日は、関東大震災という未曾有の災害による甚大な被害から日本が力強く立ち上がるプロセスにおいて、その復興を劇的に加速させる象徴となった「東京港開港」が果たされた歴史的な記念日である。当時から85年が経過した現在、日本のAI活用やデジタル化の進展はグローバルな視点から見て「遅れている」と評されることが多い。しかし、この復興と加速の象徴たる日に、日本の産業界が再び力強い一歩を踏み出すことは、これまでの遅れを一気に挽回し、AI利活用を劇的に加速させる極めて大きな転換点となり得る。

現在、ビジネスシーンを賑わせているAIは、単なるIT技術の一局所的な進化や、既存システムを少し便利にするためのアップグレードといった矮小な存在ではない。AIの本質とは、企業の持つ基盤技術、日々の業務プロセス、人材のあり方、そして組織全体のオペレーションそのものを根底から再定義し、全く新しい形へと変容させる「歴史的な転換点（パラダイムシフト）」そのものである。

このAIが社会やビジネスへと浸透していくスピードは、かつて世界を一変させたパーソナルコンピュータ（PC）の普及や、クラウドコンピューティングの台頭といった技術革新の歴史と比較しても、まったく比較にならないほど圧倒的に早く、かつ破壊的である。その一方で、多くの日本企業が長年維持・温存してきた従来の「レガシーITシステム」は、すでに技術的・構造的な限界に直面している。既存のシステム基盤をただ維持・延命するだけの対応では、この激動の時代を生き抜くことは不可能である。今まさに求められているのは、AIをシステム全体の中核（コア）として据え置き、企業インフラ全体を抜本的に再構築する「AI中核のモダナイゼーション」を果敢に実行することである。

特に、日本の製造業においては、これまで世界市場をリードしてきた非常に堅固で信頼性の高い「ハードウェア基盤（物理的アセットや現場のものづくり力）」が蓄積されている。この盤石な物理的基盤を有しているからこそ、フィジカルとデジタルを高度に融合させる「フィジカルAI」の台頭は、日本企業にとって決して脅威ではなく、グローバルな競争優位性を確立するための最大の「武器」となり得る。しかし、優れた物理的ハードウェアを保有しているだけで勝てる時代は終わった。その強固な物理アセットという「身体」に対して、いかにして高度な「知性（ソフトウェアおよびAI）」をシームレスに載せ、最適に制御できるか、これこそがこれからの製造業、そして社会インフラ全体の勝敗を決定づける最重要因子である。

検証（PoC）の時代は終わった──「実業務・事業プロセスへの完全組み込み」への移行

AIをめぐるビジネス環境は、従来の「実験や体験」を目的としたフェーズから、名実ともに「実業務や事業そのものへの本格的な組み込み」を行う実装フェーズへと、完全に移行している。

このフェーズの急激な進展を裏から強力に支えているのが、状況を自律的に判断して一連のタスクを実行・完結させる能力を持つ「エージェント（AIエージェント）技術」の驚異的な進化である。かつてのAI利用は、従業員個人の生産性を部分的に支援するツールとしての役割や、効果を測るための小規模な実証実験（PoC）に留まりがちであった。しかし、自律型エージェントが登場したことにより、AIを企業の既存の業務システムや、複雑に絡み合う業務フローそのものに「実用的な構成要素」として着実に組み込み、機能させることが現実のものとなった。

AIをこうした本番の、とりわけ社会的に寸断が許されないシステムへと実装していくためには、これまでの限定的な実証実験とは異なり、極めて高度で多角的なシステム設計思考が必要となる。具体的には、以下の3つの重要要件を完全にクリアしなければならない：

1. 既存システムへの精緻なインテグレーション（統合・接続力）：現在稼働している企業の基幹システムやデータベース、リアルタイムの運用システムに対して、AIが何のエラーもなくシームレスに連携・動作できるか。

2. 本番環境における継続的な運用（オペレーション）の確保：単発の稼働ではなく、24時間365日の安定稼働、ライフサイクルの管理、パフォーマンス劣化に対する監視・メンテナンス体制が徹底的に考慮されているか。

3. 強固なセキュリティとガバナンスの設計：機密データや個人情報の保護、安全なアクセス権限の設定、そしてAIの出力に対する厳格なガバナンス体制をシステム全体で一貫して保証できているか。

これら全体的なシステム設計が極めて高い精度で実行されて初めて、AIは「ミッションクリティカルな業務」での実用に耐えうる存在となる。現在、多くの企業がこの重要性を現場レベルで痛烈に実感し始めており、より具体的かつ実践的な全体設計の構築へと舵を切り始めている。

社会インフラにおけるAI実装：一瞬の停止も許されない領域に適合する「4大設計要件」

特に、寸断が一瞬たりとも許されない「ミッションクリティカルなインフラ領域」──すなわち銀行などの金融システム、公共サービス、鉄道網、エネルギー網、そして精密なものづくり（製造業）などの分野にAIを組み込む際、求められるハードルは通常よりも遥かに高くなる。

こうした過酷な要件を課される社会インフラシステムにおいて、AIを安定稼働させるためには、以下の4つのコアとなる「設計アプローチ」が絶対に欠かせない。

1. 「目的の設計」：AIという高度な技術を、ただ導入すること自体を目的にするのではなく、「ビジネスプロセスのどの部分に、いかなる方法で、どれほどの社会的・商業的なインパクトをもたらすのか」を明確に突き詰め、定義すること。

2. 「業務をしっかりと理解したアプリケーションの構築」：机上でのプログラミングだけでは、実際の現場では全く役に立たない。対象となる産業における「現実の複雑な業務フロー」「現場のルール」「職人の勘や経験値」を完全に理解した上で、それらに適応できるようにチューニングされたアプリケーションとして提供すること。

3. 「ハイブリッドなクラウド実行環境の用意」：すべての処理を巨大なクラウド側だけで行うのは、リアルタイム性やネットワーク遅延、データ持ち出し制限の観点から非現実的である。強力なクラウド環境と、現場に極めて近いエッジ環境、さらには強固なオンプレミスを最適に融合させた「ハイブリッドなインフラストラクチャ」が必要不可欠となる。

4. 「運用およびセキュリティの徹底的な最適化」：現場の泥臭く、かつ過酷な物理環境や、厳格に定められた現場のルールに完全に対応し、どのような異常事態（ネットワーク遮断やハードウェア障害など）が起きても、安全かつ確実に動き続けることができる信頼性の担保。

これらすべての設計において最も重要であり、かつ参入障壁となるのが、長年にわたって蓄積されてきた「実業務に対する深い現場知見（ドメイン知識）」である。このドメイン知識という強固な土台があって初めて、インフラ領域に適合するAIソリューションを具現化することが可能となる。

「AIファクトリー」と「OT × IT × AI」がもたらす革新とシナジー

社会インフラやグローバルな製造現場におけるAI実装を、単なる絵に描いた餅に終わらせず、迅速かつ強力に推進していくための具体的な共同アプローチとして、現在「AIファクトリー」と呼ばれるプラットフォームの構築が急ピッチで進められている。

この「AIファクトリー」の取り組みにおいては、最先端のグローバル技術と、インフラを支えてきた現場力が極めて高いレベルで融合している。 その推進力となるのは、日立のグループ企業であるグローバルロジック（Global Logic）が持つ、Google Cloudの環境下で高度な自律型AIエージェントを自由自在に設計・開発する「卓越したケーパビリティ」である。 これに加えて、これまでミッションクリティカルなシステムを世界中で稼働させ、守り抜いてきた開発チームが有する「24時間365日止まらない運用能力」と、隙のない「セキュリティ対策」が組み合わさることにより、実際のビジネス現場において次々と目に見える成果やイノベーションが創出され始めている。

ここで、今後の産業界において絶対的な勝ち筋となる、極めてユニークな独自のアプローチについて整理する。それは、リアルな物理世界において実際の設備や複雑な機械を直接制御・稼働させてきた技術である「OT（制御技術：Operational Technology）」と、膨大なデータを高度に管理・処理する技術である「IT」の双方をきわめて高いレベルで融合させてきた、これまでの社会インフラ実装の経験である。

物理的なリアル世界を動かす「OT」と、デジタルの世界でデータを扱う「IT」をつなぐ。そして、その強固な接続部分に対して、さらに最先端の「AI」をダイレクトに融和させる。この「OT × IT × AI」の三位一体を実現する総合力こそが、世界に数多あるIT企業やハードウェアメーカーの中でも、唯一無二の、まさに「一丁目一番地」の強力なコアコンピタンスとなる。

この圧倒的なOT・ITの現場力に対して、Google Cloudが提供する世界トップクラスの「最新AIテクノロジー」や、無限の処理能力を持つスケーラブルな「グローバルクラウド基盤」を最適に組み合わせる。この強固なパートナーシップによる融合が実現することによって、これまでにない全く新しい価値を持つ高度なソリューションが次々と誕生し、持続可能な社会の実現や社会貢献へと大きく繋がっていくこととなる。

製造業の「勝ち筋」とフィジカルAIの現実的アプローチ、そして価値を決める「データ」の重要性

これら世界規模でのフィジカルAIの実装プロセスを積み重ねる中で、日本の製造業がグローバル競争において主導権を握るための極めて明確な「勝ち筋」が見え始めてきている。

日本の製造現場には、長年の歴史と過酷な試行錯誤の中で徹底的に磨き上げられ、精緻化されてきた「優れたビジネスプロセス（業務手順、作業の作法、カイゼン活動の仕組み）」が存在する。この極めて無駄がなく完成されたビジネスプロセスと、現実世界の物理的な挙動を認識・制御する「フィジカルAI」は、奇跡的とも言えるほどに極めて相性が良いのである。

では、現場で真に価値を発揮し、実務を動かす「現実的かつ具体的なフィジカルAI」とは、どのような姿をしているのだろうか。それは、以下のようなステップに沿って、作業指示の伝達ルートをデジタルに拡張（スケール）させていくプロセスとして明確に定義される。

【指示系統の拡張（スケール）プロセス】

　[ ステップ 1 ]

　人から人への指示

　（従来の人間による運用、伝達コストやばらつきが存在）

　　　↓

　[ ステップ 2 ]

　AIエージェントへの指示・協調

　（AIが最適な判断・作業支援を行い、業務プロセスを自律的に効率化）

　　　↓

　[ ステップ 3 ]

　ロボット（物理駆動アセット）への指示・直接駆動

　（AIエージェントの判断が物理アセットをダイレクトに稼働、完全なる自動化）

従来のように「人間」がすべてを介在し、物理的な機械を操作していた指示系統を、高度に自律化された「AIエージェント」、そして最終的には物理世界を直接駆動する「ロボット（アセット）」へとシームレスにつなぎ、その適用範囲を飛躍的に拡張していく。これこそが、目指すべき現実的なフィジカルAIの構造である。

しかし、どれほど先進的なAIエージェントを構築し、最新鋭のロボットを配備して作業指示をスケールさせたとしても、フィジカルAIがもたらす最終的な成果のクオリティ、すなわちその「価値」そのものを決定づけるのは、システム内を循環する「データ」である。 どのようなデータを収集し、どうクレンジングし、いかにしてAIの学習と制御に生かしていくか。データこそがフィジカルAIの精度、安全性、そして真価を決定づける究極の鍵であり、今後の最重要となる競争の主戦場は「データの利活用プロセス」に他ならない。