2026年4月16日 07:00
日立の「フィジカルAI」で暗黙知をデータ化
3行まとめ
- •日立が熟練工の暗黙知をAIで抽出
- •3つの手法でデータ化し現場改革へ
- •2026年はフィジカルAIの時代と提唱
詳細
背景
日立製作所は、製造現場における熟練工の「暗黙知」——本人も言語化できない経験則や勘——をAIで抽出・データ化する取り組みを進めている。同社の吉田順氏は「2026年はフィジカルAIの時代に入った」と語り、AI活用がデジタル空間から物理的な現場へと本格的に拡張する段階に来ていると説明する。製造業では熟練工の高齢化・退職が深刻な課題となっており、属人的なノウハウをいかに組織の資産として残すかが急務となっている。
内容
日立が採用する暗黙知のデータ化手法は主に3つある。センサーや映像を活用した作業動作の計測・記録、熟練工と非熟練工のパフォーマンス差異をAIが分析して特徴を抽出する手法、そして抽出したパターンを現場作業者へのフィードバックに活用する仕組みだ。これにより、熟練工自身が意識していない微細な動作や判断基準を可視化し、教育コンテンツや作業標準として落とし込むことが可能になる。フィジカルAIはロボットや制御システムとも連携し、現場の自動化・最適化を推進する。
今後の影響
この取り組みは製造業全体の競争力に直結する。熟練工の退職後もノウハウが継承される環境が整えば、品質の安定化や新人育成期間の短縮につながる。日立はこのフィジカルAIを自社工場での実証にとどまらず、顧客企業への展開も視野に入れており、製造DXの新たなソリューション軸として位置付けている。
なぜ重要か
製造現場の暗黙知をAIでデータ化する手法は、熟練工不足に悩む製造業のDX推進において参考となる事例だ。
元記事を読む — ITmedia AI+