設備故障への
AIエージェントの活用で
止めない工場の実現へ。
生産年齢人口も熟練技術者も減少。
グローバル化の拡大も加わり、
技術者の確保・教育が追い付かない！
生成AIが故障原因と対策を
高精度かつ迅速に回答することで
技術者を支援
設備故障時、過去の修繕履歴を基に
推論を立てても精度が低い
学習した図面と原因分析プロセスの活用で、熟練者の思考に近い推論が可能。新たな故障原因にも対応
保全のリードタイムは増えるし、
保全品質がばらつくし…
熟練保全技術者と同等の故障診断を、検証で実現。
保全品質の均一化に貢献
Key Features
設計図面をOTデータ、分析プロセスをOTスキルとしてAIに学習させ、
現場の故障診断作業を支援します。
再発原因にも、新たな発生原因にも回答可能
設計図面をOTデータとして、原因分析プロセスをOTスキルとして学習させた生成AIで推論を構築。
過去の修繕履歴に基づいた推論ではないため、再発原因はもちろん、新たな故障原因にも回答できます。
高い推論精度と迅速な回答を実現
推論の精度は90％以上、回答までの時間は10秒以内※ですので、お客さまのさまざまな課題解決に貢献します。
※当社とクライアントの協創による実証実験の確認結果
原因・対策の推論精度
90%以上
（熟練者同等）
回答までの時間
10秒以内
設備故障対応の迅速化
作業員負荷の軽減
技術継承の実現
人財不足への対応
コストの削減
OTスキルにSTAMP、CASTを採用
「STAMP」はシステム理論に基づく事故モデルで、「CAST」は原因分析手法です。
どちらも米MITで開発されたもので、既存の手法を発展させ、従来困難だった、新規故障や要素間の相互作用に
よる故障の原因分析を可能にしました。
日立では、社会インフラなどに不可欠な高信頼システム向けのコア技術として開発・活用を推進しています。
MIT : Massachusetts Institute of Technology、
FMEA : Failure Mode and Effect Analysis、
FTA : Fault Tree Analysis、
HAZOP : HAZard and OPerability study
Competitive Advantage
IT、OT、プロダクトを併せ持ち、幅広い製造業のお客さまとの協創を通して得た
豊富な知見・ノウハウ（ドメインナレッジ）を有する私たちが、製造業の課題を解決します。
現場のOTデータと熟練者ナレッジから抽出した
OTスキルを掛け合わせ、AIエージェントを介して現場を支援
DXで生産保全活動の高度化実現へ
データ統合プラットフォームの構築が完了し、DXの最初の取り組みである現場情報の「見える」「つなげる」が実現できている工場は多い一方、データを活用した生産保全活動の高度化までは実現できていない現状が散見されます。
「流れを制御する」「問題を把握する」「将来を予見する」「連携と協調」の一連の活動に活用できるAIエージェントが、各活動の改善サイクルを迅速化し、生産保全活動の高度化実現に貢献します。
Case Study
*「現場サポートAIナビ」「Field Support AI Navi」は、日本における商標登録出願中です（2026年1月現在）。
現場サポートAIナビ(Field Support AI Navi)
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