日立Physical AI Dayセッション「Physical AI in Action：実践段階に入ったフィジカルAI」レポート

はじめに：100年のインフラ実績とデジタル事業「Lumada」の軌跡

鉱山修理工場から始まった社会インフラの系譜 日立の歴史は今から100年以上前、銅山の電気部品を修理する修理工場から産声を上げた。最初に自社開発したプロダクトはモーターであり、これを起点として電気機関車、エレベーター、エスカレーター、さらには新幹線といった日本の基盤を支える様々な社会インフラプロダクトへと事業を拡大させていった実績を持つ。同社はこれらのハードウェアを制御するための信号システムや、各種ITシステムを一貫して手がけてきた歴史がある。

また、AI領域についてもその歴史は古く、当時は画像認識や音声認識技術の研究開発からスタートさせている。このように同社は、長年にわたりAI技術を社会インフラと融合させ、社会を革新するプレイヤーとして、極めてミッションクリティカルな事業を継続してきた強みがある。

第3世代へと進化したデジタル事業「Lumada」の戦略 10年前、同社はデジタル技術でデータに光を当てる（Illuminate Data）ことをコンセプトとした全社デジタル事業「Lumada（ルマーダ）」を立ち上げた。このLumada事業は絶え間ない進化を続け、前年には「第3世代」へと移行している。第3世代Lumadaの核心的な戦略は、AIと社会インフラを組み合わせることで、これまでにない新たな価値を創出することにある。社会インフラは「決して止めることができない」という極めて高いミッションクリティカリティ（重要性）を有しており、同社はこのミッションクリティカリティを自社のユニークな強み（ユニークネス）として、デジタル事業を展開している。

2024年のトップ会談から半年で誕生した「HMAX」とその衝撃

NVIDIAとの強力なパートナーシップがもたらした異例の開発スピード 本稿で紹介する、フィジカルAIを代表するソリューション・サービス群が「HMAX（エイチマックス）」である。この誕生の契機となったのは、2年前の2024年に行われた、NVIDIAのCEOであるジェセン・ファン氏と、日立のCEO（徳長氏）の面会であった。

「決して止められないミッションクリティカルな社会インフラ」を担う日立と、「AIの先駆的プレイヤーとしてグローバルをリードする」NVIDIAが手を組むことで、社会インフラが抱える複雑な課題をこれまで以上に解決できるのではないかという合意のもと、強力なコラボレーションが開始された。通常、同社の従来の開発スピードであれば、完全に新しいソリューションをゼロから開発して市場に投入するまでに長い期間を要するが、このパートナーシップにより、わずか半年という異例の速さで「HMAX」をグローバルにリリースすることに成功した。

現場のユースケース：自律的に思考し、運行を止める高速鉄道 HMAXがもたらす社会インフラの進化は、高速鉄道（ハイスピードトレイン）の例に顕著に現れている。現在稼働している高速鉄道のほぼ全てが、日本における「ドクターイエロー」のような高度なセンシング機能を備えた列車（センシングトレイン）として機能している。

これらの列車は、自車の安全な運行だけでなく、走行しながら周囲のオーバーヘッドケーブル（架線）や線路の状況を日々リアルタイムにモニタリングし、データを収集・分析している。さらに、単なる状況監視（モニタリング）にとどまらず、AIが自律的に「思考（シンク）」する段階へと進化している。「このまま走行を続けると、突風が吹いた際にオーバーヘッドケーブルが切れる危険性がある」「架線に微細な傷が入っている」といったリスクをAI自身が判断する。

そして、最終的な「行動（アクション）」として、AIが自律的に列車を停止させる判断を下す。このように障害や事故が発生する前に、AIがフィジカル（物理的実体）の状況を考えて先回りしてインフラを保全する自律的な仕組みが、すでにHMAXとして社会実装されている。

2030年に向けた野心的な事業目標 HMAXは日立の経営に対しても非常に大きなインパクトを与えている。初年度において、Lumada事業は3000億円の規模に達し、高い利益率を達成するという目覚ましい結果を生み出した。しかしこれは通過点に過ぎず、同社は2030年までに、このHMAXに代表されるLumada事業全体の売上比率を、全社総売上の80%にまで引き上げるという非常に高い目標を設定している。

この目標を達成するためには、世界中に未だ多く存在する「AIが実装されていない社会インフラ領域」を開拓していく必要がある。同社はこれを巨大なフロンティア（マーケット）と捉え、パートナーや顧客とともに社会インフラのAI化を強力に推進していく構えである。

エネルギー転換を加速する「HMAX Energy」：眠れる30%の電力を解放する

AIとエネルギーが織りなす「双方向の共生サイクル」 フィジカルAIとエネルギーは、互いに深く依存し合う「2つの共生（シンバイオティック）サイクル」にある。 第一に、近年のAIモデルの急激な高度化と普及は、かつてないほどの電力消費（膨大なエネルギー）を伴う。 第二に、世界で最も巨大な機械システムである電力網（送電網）を安定して管理・運用するためには、高度なAIシステムによる制御が不可欠である。 同社は過去一世紀以上にわたり、この複雑なエネルギーシステムの市場リーダーとして送電網などのインフラを提供し続けており、次の世代に向けてもその重責を担っている。

現代のグリッドが直面する3つの複合的な課題 従来の送電インフラは、100年前の設計思想に基づいて作られたものであり、現代のような極めて複雑な環境変化を想定して構築されたものではない。現在、世界のエネルギーシステムには以下の大きな課題が同時に押し寄せている。

1. 再生可能エネルギー（renewables）への急激な移行： 気候変動問題や地政学的な緊張の高まりを背景に、世界の新設発電容量の約90%が風力や太陽光などの再生可能エネルギーに占められている。しかし、これらは天候に左右される「間欠性（intermittency）」という重大な問題を抱えており、グリッド（送電網）に大きな負荷と不安定性をもたらす。

2. 爆発的な電力需要の増加（電化の進展）： 社会全体の電化が猛烈なスピードで進んでおり、今後わずか10年間で電力需要は世界全体で約70%成長すると予測されている。この急増する需要に対して、従来の物理的なインフラ建設のスピードでは到底追いつかない。

3. 需要側（負荷）の挙動の劇的な変化： データセンターに代表される新しい大口電力需要家は、一般的な家庭や従来の工場とは全く異なる挙動を示す。データセンターの消費電力は極めて不規則（erratic）であり、予測困難な「スパイク（急激な過負荷）」を頻繁に発生させる。

アセットのインテリジェント化と「システムの良き市民」への進化 こうした課題に対応するため、エネルギーの需給管理の手法自体が根本的に変化している。 過去においては、需要の変化に合わせて「発電量（generation）」を増減させることで需給バランスを調整していた。しかし現在では、電力需要側、すなわち「負荷（load）」を直接制御・調整するアプローチへとシフトしており、エネルギー市場における取引や入札も非常に商業的で複雑なルールに基づいて行われている。

これに伴い、これまで「受動的」だったグリッドアセット（送電設備）の役割が劇的に変化している。かつての変圧器（transformer）や開閉装置（switch gear）は、事前に設定された静的なセットポイント（static set points）に従い、ただオン・オフの指示を受けるだけの知性のないデバイスに過ぎなかった。

しかし現在では、高圧直流送電（HVDC）や最先端のパワーエレクトロニクスといった能動的なデバイスが導入され、単に電圧や周波数を制御するだけでなく、システム内部で発生する激しい変動をアクティブに補償・相殺する役割を担っている。このグリッドアセットの知性化において、HMAXが極めて重要な役割を果たすことになる。同社が提供する市場管理システム（MMS）や系統制御システム（NMS）をこれら知性的になったアセットと接続することで、送電システム全体のインテリジェンスが飛躍的に向上する。

NVIDIAとの協業によるシミュレーションの超高速化 電力インフラの構築には、極めて緻密な計画とシミュレーションが必要となる。 ・新しいデータセンターをどこに建設すべきか ・次世代の発電設備をどこに配置すべきか ・新しい変圧器をどこに建設すべきか ・国をまたぐHVDC（高圧直流送電）の相互接続をどのように最適化し、システム全体を安定化させるか

従来、これらのシミュレーション研究や計画の策定には「数年」という膨大な時間が費やされていた。しかし、NVIDIAとのパートナーシップを活用することで、これらのシミュレーションと設計・計画スタディの期間を数年から「数週間」へと劇的に短縮・加速させることが可能となった。この恩恵は、製造プロセス、ロボティクス、デジタルファクトリーなどのコネクティブインダストリー領域にも同様にもたらされている。

「迅速な失敗」が許されないミッションクリティカルな法規制と「ヒューマン・イン・ザ・ループ」の厳守 サービス・保守（メンテナンス）の現場においてもAIが既存の概念を完全に変えつつある。保守作業の究極の目標は、トラブルが起きてから対処するのではなく、障害を事前に予兆・予測し（predict failures）、システムのアウト（停止）を完全に防ぐ（prevent outages）ことである。

しかし、社会インフラの運用において、シリコンバレーで一般的な思想である「迅速に失敗し、頻繁に失敗する（fail often, fail fast）」というアプローチは絶対に許容されない。エネルギーは病院、交通、水道、金融システムなど、我々の安全な日常生活のすべてを支える極めて重要で不可欠な「背骨（backbone）」だからである。

さらに、ヨーロッパのAI法（European AI Act）をはじめとする最新の法的規制・フレームワークでは、インフラのような重要領域における重大な意思決定において、常に人間が関与する「ヒューマン・イン・ザ・ループ（human in the loop）」を義務付けており、同社はこれらのコンプライアンスを厳格に遵守している。

米国で眠る「30%の予備容量」の解放へ この高い規律のもとで開発された「HMAX Energy」は、発表からわずか2か月の間に大きな進化を遂げた。当初はアセット個別を最適化するシステム（利己的なアセット最適化システム）として出発したが、現在ではグリッドシステム全体にアセットの稼働状況や情報を自律的にフィードバックし、システム全体の「良き市民（system citizen）」として機能する協調型システムへと進化している。

このシステムがもたらす最大の価値は、システム内に眠っている「予備容量（reserve capacity）」の解放である。米国を例に挙げると、電力システム内には約30%もの膨大な予備容量が使われずに眠っている。インフラをゼロから建設するには莫大な時間がかかるが、HMAX EnergyのフィジカルAIを用いてこの30%の「眠っている電子（sleeping electrons）」を解放・活用することが、電力を渇望するデータセンターへ最も迅速に、かつ安全に電力を供給する最短の道となる。同社はこの強みと、100年以上にわたり社会インフラを支えてきた責任感、誠実さというコアバリューを武器に、AIとエネルギー転換の交差点でユニークな価値を提供していく。

ビルソリューションにおける「空間全体の最適化」と現場作業者を守るリアルタイムAI

点のデジタル化からライフタイムバリュー（LTV）を繋ぐ一気通貫データ連携へ ビルシステム事業（エレベーター、エスカレーター、ビルセキュリティ設備など）においても、これまで生産工場やメンテナンスの現場で徹底的なデジタル化を推進してきた。その結果、機器の予兆診断、作業・修理計画の最適化、予定管理などの多岐にわたるデジタル化の取り組みを通じて、過去30年間で約7割（70%）もの作業効率化を達成した実績を持つ。

そして現在、この取り組みは個々の現場や設備といった「点の最適化」にとどまらず、作業や人々が活動する「空間全体をデジタルで捉え、空間全体を最適化する」という新しい次元の段階に入っており、その中核技術こそがフィジカルAIである。

ビルシステムにおけるライフタイムバリュー（LTV）の向上は、「生産（ものづくり）」「現地での据え付け」「保全（メンテナンス）」という3つの工程をデジタルデータで一気通貫に繋ぐことで、製品のライフサイクル全体としての価値を高める取り組みへと進化している。

ものづくりの現場：

ロボットと熟練作業者の高度な共同 工場内ではこれまでも生産ライン単位での自動化が高度に進められてきた。しかし、多品種少量生産や、規格化されていない非定型の業務など、物理的なハンドリングが難しい領域（ロボットが苦手とする領域）においては、現在でも熟練した人間の手作業に依存しているのが実態であった。例えば、製品の搬送作業や、形状がそれぞれ異なる部品の配膳といった業務は、依然として人の手で行われていた。

そこで同社は、これら「熟練作業者の動きや判断」をフィジカルAIを介してロボットに学習させ、忠実に再現するプロジェクトを進めている。その結果、従来は人間に頼るしかなかった複雑な作業も、ロボットが代替・実行できる可能性が十分に確認され、ものづくりの現場は「人とロボットが高度に共同する」新たな変革のステージに突入している。

メンテナンスの現場：

ウェアラブルデバイスを用いた「人間能力の拡張」 エレベーターやエスカレーターなどの昇降機設備は、リアルタイムで稼働データがコントロールセンターに送信されており、すでに遠隔診断やリモートメンテナンスが実用化されている。しかし、故障の修理や物理的な調整などの「実際の対応」は、現在でも現場に赴くフィールドエンジニアが直接担っている。現場の最前線では、生産年齢人口の減少に伴う「深刻な人手不足」「若手技術者の早期の即戦力化」「高度な品質と安全の確保」が非常に大きな課題となっている。

同社はこれに対し、現場のエンジニアに「ウェアラブルカメラ」や「作業支援デバイス」を装着させ、現場の状況とデジタルデータをフィジカルAIでリアルタイムに融合・組み合わせることで、人間の能力そのものを拡張（アシスト）する取り組みを行っている。

この融合システムにより、以下のような高度なリアルタイム支援が実現している。 ・安全アラート：AIが映像やセンサーから現場の危険な状態を瞬時に検知し、安全警告を現場へフィードバックする。 ・音声チャットボット：エンジニアが現場で生じた疑問や技術的な不明点を口頭で質問すると、AIチャットボットが即座に音声で回答する。 ・作業ガイダンスの表示：必要な作業手順や指示（ガイダンス）が、リアルタイムでデバイスの画面等に的確に提示される。

 報告書の自動作成：

点検作業が完了すると、その作業ログや点検結果データをもとに、作業報告書が自動で生成される。

このように、最前線に立つ人間の「現場の判断」と「物理的作業」を、AIが裏側からシームレスかつ一体的に支援する体制を構築している。

実演デモンストレーション：

AIが「バディ」として作業員を守る安全アラートシステム 特に重要な「安全確保」におけるリアルタイム支援の実例として、以下の2つの具体的なデモンストレーション映像システムが稼働している。

事例1：

安全ハーネスフックの装着確認デモ 高所作業時における命綱（ハーネスフック）の掛け忘れは重大な事故に直結する。従来の安全管理は作業前後のチェックなど「点での管理」にとどまっていたが、同社はカメラ映像をAIでリアルタイムに解析し、危険な動きや不安全な状態を検知した瞬間に、現場スピーカーやデバイスから即座に警告を発する仕組みを導入している。 デモ動画内では、作業者がハーネスを正しく装着していないことを検知したAIが、以下のような合成音声で直接警告を行う。 「アーネスフックが正しく取り付けされていません。フックの取り付けを確認し、カメラで移してください。」 人間が常に作業員を見守ることは物理的に不可能であるが、AIが「バディ（相棒）」として常に寄り添い、危険な状態や不安全な行動を事前に検知・予測して作業員の命を守る仕組みである。

事例2：

エスカレーターのステップ（踏み板）外れ検知デモ エスカレーターのメンテナンス作業を模した実演デモでは、エスカレーターの踏み板（ステップ）が一部外れている危険な状態（黄色い枠で示された箇所）を作業者が再現した際、AIがその危険行動を瞬時に検知し、即座に次の警告音声を発動した。 「エスカレーターのステップが外れています。電源遮断を確認し、連絡点灯に注意してください。このまま稼働すると重大な事故につながる可能性があります。」 AIは危険を警告するだけでなく、即座に設備の電源遮断を指示・実行し、作業員への具体的なアクション（連絡点灯の確認など）を指示する。 作業者が注意を怠ったり気づいたりする前に、AIが常に寄り添って見守り、物理的な安全を先回りして確保する技術が、すでに現場でリアルに稼働している。同社はこれらの現場改善から得られる貴重なデータを蓄積し、ビルの稼働品質の向上や障害発生時の早期復旧へとつなげ、社内だけでなく世界中の顧客が活用できる形で広くソリューションを展開していく方針である。

モビリティとスマートファクトリーの融合：クローズドループが創り出す製造業の未来

単なる「生産効率（Efficiency）」を超えた、不確実な世界に対応するための自律工場 1960年代に最初のコンピュータが登場した時点で、開発者の頭の中にはすでにAIの概念が描かれていた。その後40年間にわたり、産業界は工場の自動化（オートメーション）、業務プロセスのデジタル化、無駄の徹底的な排除（リーン生産）、そしてロボットの効率化を極限まで追求してきた歴史がある。

しかし現在、単なる「生産効率の向上（efficiency）」だけでは、激変する世界を生き抜くには不十分となっている。その背景には、以下のような複雑かつ急速なマクロ環境の変化がある。 

・地政学的なリスクの高まり（Geopolitical changes） 

・気候変動による影響（Climate changes） 

・深刻化するサイバーセキュリティリスク（Cyber risk） 

・労働力の急激な高齢化と熟練労働者の不足（Old workforce） 

・関税の変動や戦争（war duties）などの影響によるサプライチェーンへの要求の高度化

これら予測不可能な外部環境に対応するためには、単に指示された作業を正確に繰り返すだけの自動化工場（Automated factory）ではなく、工場そのものに「脳」、すなわち「インテリジェンス（AI）」を与える必要がある。

米国ヘイガーズタウン「デジタル工場」が示す、予測不可能な物理プロセスへのアプローチ 同社がこの思想を具現化するため、前年に米国メリーランド州ヘイガーズタウン（Hagerstown）に開設した最先端の「デジタル工場」では、工場のバリューチェーン全体のあらゆる領域にフィジカルAIが適用されている。

従来のコンピュータ制御は、「もしAならばBを実行する（What-if）」という、人間が事前に設計した「予測可能なプロセス（predictable process）」に沿って動作していた。しかし、現実の物理世界（フィジカル世界）は不確実性に満ちており、事前に全てを予測することはできない。フィジカルAIの本質は、この「予測不可能な領域（unpredictable process）」において、AI自身が状況を認知し、自律的に意思決定して物理的な作用を及ぼす点にある。

世界経済フォーラム（WEF）の最新の見通しによれば、このようなフィジカルAIの導入に適切に対応できている企業は世界でわずか25%にとどまっている。AIの設計やインフラのインテグレーションが貧弱であると、将来的に生産全体のボトルネックになってしまうため、これらを高度にオーケストレーション（統合制御）することが極めて重要である。テクノロジー単体では何の意味もなさず、それがフィジカル（物理的実体）と結びついて初めて価値を持つ。

マイクロメートル単位の欠陥を自律検出・補修するロボットアーム ヘイガーズタウン等のスマートファクトリーで実際に導入されている、フィジカルAIによる自律補修ロボットの具体例は極めて先進的である。

大型の鉄道車両を製造する際、用いられる金属パネルは非常に巨大である。この巨大なパネルに存在する、人間の目や通常のカメラでは到底識別できない「マイクロメートル（1000分の1ミリメートル）単位」の微細なキズや欠陥を、高度なセンサーを搭載した自律ロボットが自動的にスキャンして検出する。

欠陥を検出したロボットは、即座にその物理的な状態を再現した「物理デジタルツイン（physical digital twin）」をコンピュータ上に自動作成する。そして、AIが元のオリジナルの設計図（Design digital twin）とスキャンした現状のデータをミリミクロン単位で比較し、その「差分（ギャップ）」を算出する。AIはそのギャップを埋めるための正確な補修命令を自律的に計算し、即座に物理ロボットへ「キズを磨いて削り取る（clean and cut the defect）」ための制御命令を送り、ロボットがその場で自動補修を実行する。

かつては人間の職人芸や、設計データとの行き来を伴う極めて時間のかかる手作業に頼っていたプロセスが、フィジカルとデジタルの融合によって完全に自律化されている。

設計から実稼働アセットまでを繋ぐデータのクローズドループ この高度な生産体制を支えるのが、フィジカル世界（実アセット、工場）とデジタル世界（設計デジタルツイン、シミュレーション）を、中央に位置するAIで強固に結合するクローズドループ（循環構造）である。

実稼働しているアセット（走行中の鉄道など）から得られたデータは、HMAXを介してAIに送られ、メンテナンス部門や運行管理に活用されるだけでなく、スマートファクトリーの製造ラインや、さらには最上流の製品設計（デザイン）段階へとリアルタイムにフィードバックされる。このデータが全プロセスを循環し続ける「AIのライフサイクル」こそが、同社が目指すモビリティおよびコネクティブインダストリーの未来像である。

「単一の統合AI」の傘下での高度なオーケストレーション フィジカルAIが真の価値を発揮するのは、個別バラバラのデバイスやロボットが動作するのではなく、工場内の全ての機械やロボットが一つの統合された単一のAI（under unique AI）の傘下でシームレスに調和・連携した時である。将来的には、工場そのものが一つの巨大なフィジカルAIとして自律稼働するようになる（ただし、常にヒューマン・イン・ザ・ループを維持する）。

同社がこれらを実行できるのは、モビリティ、コネクティブインダストリー、エネルギーにわたる多種多様なセクターで、100年以上にわたり実際に工場を運営しモノづくりを行ってきた膨大な「現場の暗黙知（Domain knowledge）」があるからである。これに、日々AIの学習やモデリングを強力に支援するデジタル部門の技術力が融合している。

また、テクノロジーは手段であり、それを「可能（make it happen）」にするに過ぎない。最も重要なチャレンジは「リーダーシップ」であり、優れたリーダーだけがその技術を社会に定着させ、「現実のもの（make it real）」にすることができるという信念のもと、プロジェクトが推進されている。

産業・モビリティ・エネルギーが融け合う「Harmonized Society（調和された社会）」の実現に向けて

AIは意思決定の「ツール」から、共に歩む「パートナー」へ テクノロジーの進化により、AIは単に人間が意思決定をするためのデータを提示するだけの「サポートツール」から、物理世界において人間と共に動き、共に状況を判断して行動をサポートする、信頼できる「相棒・パートナー」の段階へと確実に進化している。

領域を越えた超協調：「Harmonized Society（調和された社会）」の具現化 同社が描く未来は、個々のロボットや列車の知進化だけにとどまらない。 例えば、知性を持った鉄道（モビリティ）を安全・快適に走らせるためには、膨大な電力（エネルギー）が必要となる。では、その膨大なエネルギーはどこから調達し、どの送電網を介して、どこに接続すれば、地球環境と社会にとって最も最適な状態を作ることができるのか。また、これらの高度なフィジカルAIやシミュレーションを24時間稼働させるためには、極めて巨大なデータセンターと、それを支えるクリーンな大容量エネルギーが必要となる。

このように、単一のセクター内での最適化ではなく、インダストリー（産業）、モビリティ（交通）、エナジー（エネルギー）といった個々の社会インフラが、デジタルの糸で互いに繋がり、全体として調和（ハーモナイズ）しながら協調し合う社会、すなわち「Harmonized Society（調和された社会 / 共調社会）」の具現化こそが、これからの時代に最も必要とされるものである。

この壮大で複雑な「調和された社会」の実現は、一社単独の力で成し遂げられるものではない。世界をリードするパートナー企業や、社会インフラを共に担う顧客、そして多様なプレイヤーとの間に強固なパートナーシップを築き上げ、共に知恵を絞り、共に汗をかいて、より良い社会の持続可能なインフラを共創していくことが今後のロードマップとなる。