化学プラントなどの製造現場で、熟練オペレーターの「経験や勘」に頼り切った運用に限界を感じていませんか。設備内部の複雑な変化を予測し、品質を一定に保つことは、長年「匠の技」として現場の負担になってきました。この属人化の壁を最新の「フィジカルAI」で打ち破る、日立製作所の画期的な新システムの正体に迫ります。
職人の暗黙知をサイバー空間に再現するフィジカルAIガイダンス
株式会社日立製作所は2026年7月7日、化学品などの製造プラントにおける現場生産運転を支援する「最適運転ガイダンスシステム」を、同社の次世代ソリューション群「HMAX Industry」のラインアップとして年内に販売開始することを発表しました。化学品などのプロセス製造業では、高付加価値化に向けた少量多品種の「バッチ生産」が不可欠となっています。しかし、このバッチ生産は設備内部の状態が時々刻々と変化し、複雑な反応制御を伴うため、これまではオペレーターの経験や勘に強く依存せざるを得ませんでした。結果として、品質や生産性のばらつきが生じるだけでなく、現場の大きな属人的負担となっていたのです。
本システムは、この課題を解決するためにフィジカルAIを活用し、バッチ生産のプロセスをサイバー空間に再現・分析します。具体的には、重要なプラントの反応設備を対象に、内部で反応中の素材の状態を可視化。特定の制御が素材に与える影響を予測し、温度、圧力、流量などの操作ガイダンスを分散制御システム（DCS）やプログラマブルロジックコントローラ（PLC）の最適な制御方法としてオペレーターに提示します。これにより、オペレーターの技量に左右されない安定した製品品質と、製造プロセス全体の生産効率向上が可能になります。
少ないデータで高精度に予測する独自モデルと「HMAX Industry」の展望
システムの実現を支えるのは、日立が持つものづくりの知見（ドメインナレッジ）と先進AIを融合させた2つの独自モデルです。1つ目の「プロセスモデル」では、エネルギーや物質の出入りを化学工学的な理論式で計算しつつ、設備の経年劣化といった定式化が難しい部分をAIで予測します。理論式に基づく内部計算を可視化することで、これまでブラックボックス化しがちだったAIの予測プロセスをクリアにし、さらに現場の知見を組み込むことで、従来のAIに比べて大幅に少ないデータ量で高精度な予測を可能にしました。また、理論式を汎用的に適用できる仕組みを構築したことで、モデルの構築時間を短縮し、リードタイムの改善にも寄与しています。
2つ目の「制御モデル」では、過去の良好な運転データを日立独自の技術で強化学習させ、最適な設備設定の候補を提示します。独自のクラスタリング技術を用いて状態を定義し、その時系列変化を効率的に学習させることで、比較的短時間での学習・予測を実現しました（特許取得済み）。日立のコネクティブインダストリーズセクターでは、これらのフィジカルAI技術をコアとしたインダストリアルソリューションの提供を通じ、プロダクトの価値を最大化させ、グローバルな産業変革を目指しています。
見解として、熟練者の「経験と勘」という暗黙知を、化学工学の理論式とフィジカルAIの組み合わせによって形式知へと昇華させた試みは、製造業における世代交代と生産性向上を両立させる究極の現場DXです。 少ないデータで高精度な予測を行い、オペレーターに将来変化を見据えた先回りの操作を促す仕組みは、プラントの安全安定運転を支えるだけでなく、日本の製造業が誇る「匠の技」をデジタル資産として未来へ確実に継承する強力な基盤となるでしょう。
詳しくは「株式会社日立製作所」の公式ページまで。レポート／DXマガジン編集部 戸田
