熟練工本人も気付いていない「暗黙知」をデータ化する3つの手法　日立「フィジカルAI」の勝ち筋

テクニカル・ディープダイブ：日立「フィジカルAI」の真価

日立製作所が推進する「フィジカルAI」は、単なるAIの産業応用にとどまらず、長年培ってきたものづくりにおける現場の知見、特に熟練工が持つ暗黙知をデータ化し、活用する革新的なアプローチである。生成AIの進化が目覚ましい昨今、その活用領域はデジタル空間から物理空間へと拡大しており、2026年を「フィジカルAIの時代」と捉える日立の戦略は、単なるトレンド追随ではない、深い洞察に基づいている。

暗黙知のデータ化は、従来の機械学習手法では困難であった。マニュアル化された知識や作業履歴だけでは、熟練工の直感や経験に基づく判断を再現することは不可能に近い。そこで日立が採用したのが、エスノグラフィー、AIインタビュアー、動画による抽出という3つの手法の組み合わせである。

エスノグラフィーは、文化人類学で用いられる手法であり、熟練工の行動を観察し、その背景にある思考プロセスを深掘りする。しかし、この手法は専門的な知識と高い観察力、そしてインタビュー能力が求められる。日立は、対象業務に対する一定の知識を持ちつつ、エスノグラフィーを理解している人材の育成に注力している。

AIインタビュアーは、熟練工への質問をAIが自動生成し、対話を通じてナレッジを蓄積する。従来のインタビューでは、心理的な障壁や時間の制約があったが、AIインタビュアーは24時間対応可能であり、回答者の負担を軽減できる。日立は、複数のAIエージェントを連携させるマルチエージェントを活用し、回答に応じて質問を切り替えることで、より深い情報を引き出している。

動画による抽出は、言語化しづらい身体的な活動をAIが分析・解説する。熟練工と非熟練者の手の動きを比較したり、作業手順を可視化したりすることで、暗黙知を客観的に捉えることができる。この手法では、撮影角度や照明など、動画の品質が重要であり、現場の知識を持つ専門家が分析用のプロンプトを工夫する必要がある。

前世代・競合モデルとの比較分析

「フィジカルAI」という概念自体が新しいアプローチであるため、直接的な競合モデルとの比較は難しい。しかし、従来の機械学習やロボット制御システムと比較すると、その優位性は明らかである。

この表からもわかるように、「フィジカルAI」は、従来のシステムでは難しかった複雑な作業や非定型タスクに対応できるだけでなく、技能継承にも貢献する。

市場戦略と将来予測

日立は、「フィジカルAI」をHMAXというAIソリューション群の軸に据え、現場業務の変革を推進している。特に、人材不足に悩む製造業、インフラ業界における生産性向上、品質安定化に貢献する可能性が高い。

今後の展望としては、AIエージェントとフィジカルAIの連携を強化し、より高度な自動化を実現することが期待される。また、メタバースなどの仮想空間と連携することで、遠隔地からの技能継承やトレーニングも可能になるだろう。

日立は、パートナー企業との連携を強化し、社会課題を解決する世界トップクラスの「AIの使い手」になることを目指している。その戦略は、単なる技術開発にとどまらず、社会全体の持続可能性に貢献する可能性を秘めている。

※詳細なベンチマーク結果や技術資料は、Bicstationの個別記事でご確認いただけます。