Physical AIが社会インフラにもたらす変革
社会インフラや産業現場では、デジタル化と自動化の進展に伴い、システムの複雑化と多様化が急速に進んでいます。これに対応するため、現場ごとに異なる仕様や運用条件への柔軟な対応が求められています。また、AIや自律システムの導入が進む中で、現場のノウハウや実機固有の情報をソフトウェアに的確に反映し、信頼性の高い自動化を実現することが課題となっていました。日立は、これらの課題に対応するため、制御工学とAI・ソフトウェア工学を融合した「Physical AI」の実現に向けた技術開発を進めています。
自動車分野におけるAIテスト自動生成技術
日立とAstemo株式会社は、車載システム向けテスト生成AI技術を共同で開発しました。この技術は、コントローラ実機固有のAPI情報や現場ノウハウを生成AI（大規模言語モデル＋検索拡張生成）に取り込むことで、自然言語で記述されたテストケース仕様から、現場知識を反映した実機向け統合テストスクリプトを自動生成するものです。
これにより、従来多大な工数を要していたテストスクリプト作成が効率化され、マルチコアECU（Electronic Control Unit）統合テストに関するパイロットプロジェクトでは、43%の工数削減が実現しました。この技術は、現場ごとのハードウェア構成にも柔軟に対応し、信頼性の高いAI活用を可能にします。
物流分野における自律ロボット制御ソフトウェアの再利用性向上技術
日立は、工場や物流センターなどの現場で発生する製品、環境、作業内容の多様な変動要素を事前に分析し、機能モデルとして整理することで、ソフトウェア上で柔軟に管理できる変動性管理技術を開発しました。ロボット制御ソフトウェアをモジュール化し、ROS（Robot Operating System）上で動作するノードとして実装することで、新商品やピッキング/プレース条件の変更にも迅速に対応できます。
これにより、ソフトウェアの再利用性が向上し、現場エンジニアやロボットオペレータへのインタビューや実証実験を通じて、システム設定作業の効率向上も確認されています。
今後の展望
日立は今後も、制御工学とAIとソフトウェア工学を融合した「Physical AI」の実現に向けた技術を、自動車・物流分野をはじめとするさまざまな社会インフラへ展開し、社会課題の解決と新たな価値創出に貢献していく方針です。本技術は、制御ソフトウェア開発の効率化と現場作業者の負荷軽減を通じて、持続可能な社会インフラの実現に寄与し、労働人口減少や多様化する社会ニーズへの対応にも資するものと期待されます。
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AI Workstyle Lab編集部コメント
日立が推進する「Physical AI」は、AIが現実世界で物理的な作業を行う能力を指し、ビジネスにおいて極めて重要な意味を持ちます。特に、自動車のテスト自動化による開発工数削減や、物流ロボットの制御ソフトウェア再利用性向上は、生産性向上とコスト削減に直結するでしょう。これは、製造業やサプライチェーン全体の効率化に大きく貢献し、人手不足が深刻化する現場での課題解決に直結します。今後は、さらに多くの産業分野での応用が期待され、Physical AIが企業の競争力を高める鍵となる可能性を秘めていると見ています。
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本記事は、各社の公式発表および公開情報を基に、AI Workstyle Lab編集部が 事実確認・再構成を行い作成しています。一次情報の内容は編集部にて確認し、 CoWriter（AI自動生成システム）で速報性を高めつつ、最終的な編集プロセスを経て公開しています。
