日立が開発したフィジカルAI技術、設備保全の効率化を実現

日立が進化させる設備保全の未来

日立製作所は、最近新しいフィジカルAI技術を発表しました。この技術は、設備保全の診断業務を革新し、効率化を図るものです。特に、異常音の検知や時系列センサデータの分析を通じて、現場におけるゴタゴタを軽減し、技能を身に付けた作業員の知識を次世代に伝えることを目指しています。

現場が抱える課題

近年、労働人口が減少する中で、設備保全の現場は限られた人数で品質の維持を求められています。設備の異常を把握するには、装置から取得されるさまざまなデータ（音、温度、振動など）を読み解く専門的な知識が不可欠です。しかし、特に音の確認に関しては、騒音環境の影響により異常音を見逃す危険性が高まります。加えて、膨大な時系列センサデータの中から必要な情報を見つけ出すのは初心者にとっては非常に困難です。このような課題を克服するためには、より効率的な診断の仕組みが必要です。

新技術の特徴

新たに開発されたフィジカルAI技術は、音響データと時系列センサデータを解析し、音声指示を通じて簡易診断や詳細診断を支援します。ここでの主な技術的な特長は以下の通りです：

1. 異常音検知技術
音響データを活用して、周囲の騒音を考慮しつつ正常音と異常音を識別します。これにより作業員は、どの音が異常であるかを直感的に捉えることができ、異常の有無をスムーズに判断できます。

2. 音響差分キャプショニング技術
正常音と異常音の微細な違いを自然言語でわかりやすく説明することで、判断の根拠を明確にします。これにより、経験の浅い作業員も理解しやすい形で情報が共有され、技能の伝承もサポートされます。

3. 時系列センサデータの検索技術
自然言語による表現をもとに過去のセンサデータを検索し、類似の波形を素早く照合することが可能です。これによって、必要な過去のデータを事前に知識があまりない作業員でも確認できるようになります。

4. データ生成技術
自然言語の指示に応じて、AIが学習するためのデータを生成することができます。これにより、少ない異常データでも効果的に診断モデルが構築できます。

今後の展望

日立は今後、このフィジカルAI技術を実際の設備保全業務に適用し、その効果を検証するためのPoC（概念実証）を進める予定です。これにより、診断業務の効率化が進み、技能伝承がスムーズに行われる環境を実現することを目指しています。また、異常による設備停止リスクを低減し、安定した設備運用に寄与するための新たなサービスの実現を目指していきます。

まとめ

設備保全の分野でのフィジカルAI技術の進化は、業務の効率化と人材育成に新たな革命をもたらす可能性があります。日立は今後も、この新技術を通じて、ITとOTの融合を図りながら、設備保全の未来を切り拓く役割を果たしていくことでしょう。特に、2026年の国際会議で行われる発表をAPIに期待したいところです。