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AIとデータを活用し、ビルを起点とした価値創造を実現するデジタルサービス「HMAX for Buildings」。ビル設備や人の活動をデータでつなぎ、運用・保守やエネルギー効率の高度化を支えます。そして、労働者不足の解消や熟練者の技術継承など、現場業務の効率化や作業の安全確保に取り組んでいます。
ビルの資産価値と人々のウェルビーイングを高め、持続可能な社会を実現するソリューションを紹介します。

深刻化する労働力不足に加え、熟練技能者の高齢化など、産業現場の生産性向上や社会インフラの維持が抱える社会課題に対して、フィジカルAI、特に物理世界に直接アクションするロボティクスAIへの期待と重要性が高まっています。
本セッションでは、急速に技術が進化するロボティクスAIの最新動向、および、ロボティクスAIに関する日立の取り組みをご紹介します。

HMAX for Railは、鉄道メンテナンスとオペレーションを個別最適から全体最適へと導くデジタル基盤です。本講演では、AIとOTを融合したHMAXの技術的特徴を起点に、パートナーや顧客との協創事例を通じて、日々の運用改善を積み重ねながら将来的な価値創出へとつなげるアプローチを解説します。現場データが判断と行動を駆動する次世代モビリティの姿を展望します。

近年、環境保全やエネルギー効率化への関心の高まりを背景に、二次電池、太陽電池、触媒などの高機能材料に対する要求が高まっています。一方で、従来にない性能を有する高機能材料は開発や製造の難易度が高く、最適な製造プロセスの探索には試行錯誤が不可欠です。
本セッションでは、製造装置の詳細データを活用して最適なプロセスを提案するAIエージェントやインフォマティクスなどのデジタル技術と、微小領域の取り扱い制御を備えた計測技術を掛け合わせることで、マイクロ・ナノレベルで高機能材料の製造を効率化する最新のフィジカルAIの取り組みを紹介します。

AX/DXが加速する金融業界においても、高度な専門性と複雑な判断を要する「人手の現場」が数多く残存しています。本セッションでは、データ×ドメインナレッジ×AIで「人手の現場」を改善し、新サービス創出・業務改善を実現する「HMAX Finance」を詳説。ユースケースとして「経営予測・判断支援サービス」や、「融資DXサービス」のAI・データ活用事例をご紹介します。
こうしたAI活用を通じ、データを「過去の記録」から「未来の価値」へと変革し、持続的な成長を支える新時代のビジネスモデルを提示します。

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日立は、労働力不足や物流量の変動に対応するため、フィジカルAIとエージェント技術を融合した「Adaptive Orchestrated Automation」を提唱します。HMAXを中核に、物流センター内では最適化エンジンLogiRiSM、輸配送領域ではHitachi Digital Solution for Logistics(HDSL)を適用。未来のロジスティクスとして、幹線輸送から倉庫内の異種ロボット制御、地域配送までを連携・自律化し、ヒューマノイド協調や動的マテハン制御により、変化に即応し24時間365日稼働する次世代流通インフラを提示します。

日立のフィジカルAIシステムは、OTデータと物理現象の深い理解に基づくIWIM(アイウィム: Integrated World Infrastructure Model)により、ミッションクリティカルな社会インフラの24時間365日の安定運用を実現します。
本セッションでは、IWIMの特長である物理シミュレーションと制御モデルの統合技術について解説するとともに、熟達作業の再現力、環境変化への適応力、そして堅牢性を備えた高信頼AI制御システムの構築といった具体的な優位性と社会インフラDX市場における有用性をご紹介します。

原子力分野では、安全性・信頼性が最優先である中、当社は段階的かつ着実にデジタル活用とAI実装を進めています。本セッションでは、当社が開発した“原子力メタバースプラットフォーム”を共通基盤として現場データを活用するアプリケーション群による“データドリブン発電所”構想を紹介します。あわせて、AIを活用した配管減肉予測などの具体例を示し、これらのアプリケーションと原子力のナレッジで強化したAIが意思決定や価値提供を支援する将来像と今後の展望を示します。

Naivyは、メタバース空間で蓄積・生成される情報と、現場でリアルタイムに発生する事象を統合・調整し、必要な情報を適切なタイミングで人やロボットに提供するAIエージェントです。
本セッションでは、経験の浅い非熟練者が対応する場面においても、作業手順を直感的に可視化することで、判断や操作に迷うといった現場でのつまずきを軽減するアプローチを紹介します。

鉄道事業の持続性は、システム導入そのものではなく、現場に根差した改善を継続的に積み重ねていくことで生まれます。本講演では、AIとOTを融合したHMAX for Railを共通基盤として、お客さまと課題を共有し、運用データをもとに改善を積み重ねていく、協創の取り組みを紹介します。お客さまと共に歩みながら、改善を将来の価値創出へとつなげていくアプローチを示します。

人手不足や技能継承が急務の産業現場において、現実世界の物理データとマルチモーダルAIの融合は不可欠です。本セッションでは、GoogleのAIに関する最新技術をご紹介するとともに、最新モデルGeminiが、いかにして物理空間の複雑なコンテキストを理解し、フィジカルAIを実現していくかについてお話します。また、日立パワーソリューションズとの協業を通じ、設備診断の高度化などの具体的事例をご紹介します。

フィジカルAIの進化には、現場に散在する多様なデータを集約・統合し、AIが利用可能な形に磨き上げるデータプラットフォームが不可欠です。本セッションでは、データの収集・高品質化からMLOps(機械学習の運用管理)、デジタルツインとの連携まで、AIが自律的に成長するデータ駆動スパイラルの全体像を解説し、その実践的な価値に迫ります。