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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」。すべての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。

フィジカルAIの代表であるAIロボティクスについて、その最新動向、および、日立の取り組みをご紹介します。

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。

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想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。

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。