日立、フィジカルAIの安全運用に向けたガードレール技術を開発。過度な停止を89%削減

最終更新日:2026/10/08

日立フィジカルAI向けガードレール

日立は、社会インフラにおけるフィジカルAIの安全運用に向けたガードレール技術を開発しました。設計時の安全分析から実行時の制御指令監視・補正まで一貫して支援し、過度な停止を89%削減できることを確認しました。

このニュースのポイント

日立製作所が、社会インフラにおけるフィジカルAIの安全運用に向けたガードレール技術を開発
設計時のナレッジグラフによる安全分析と実行時の制御ガードレールで一貫支援
IWIMを構成するOTセーフティ技術として位置づけ、実運用を想定して検証を進める予定

株式会社日立製作所は、産業、エネルギー、モビリティ分野などの社会インフラにおけるフィジカルAIの安全運用に向けたガードレール技術を開発しました。設計時の安全分析から実行時のAI制御指令の監視・補正まで一貫支援します。

社会インフラ分野では、労働力不足や現場の環境変化への対応、運用の効率化に向けて、現場データをもとに分析・判断し、ロボットの制御や機械・設備の自動操作などのアクションにつなぐフィジカルAIへの期待が高まっています。

しかし、従来のAIによる制御では、過度な停止や復旧対応により運用継続性が低下することがありました。また、設計初期段階では、仕様書や構造情報をもとに事前ハザード分析や安全制約を整理する必要があるものの、対象となる文書が多岐にわたり、専門家による作業負荷が大きい状況でした。

このような課題に対し、同社は長年培ってきたOTとAIを融合し、IWIMを支える高信頼基盤技術として、フィジカルAIの安全運用に向けたガードレール技術を開発しました。

本技術は、膨大なシステムの仕様書や構造情報から、機器・機能・制御の関係をAIが理解しやすいナレッジグラフに整理し、その関係をもとに事前ハザード分析や安全制約を抽出します。これにより、専門家レビューを前提としながら安全分析の初動を効率化し、安全制約定義の検討作業を支援します。

また、設計時に抽出した安全制約を、停止余裕、速度・加速度、障害物距離などに基づく評価条件として定義します。実行時にフィジカルAIが生成した制御指令に対し、Control Barrier Function（CBF）に基づいて、条件を満たすかリアルタイムに評価します。

条件を満たさない場合、AIの意図をできる限り保ちつつ、安全制約を満たす指令へ必要な範囲で補正します。これにより、危険な状態への接近と過度な停止による運用効率の低下の双方を避け、安全な運用継続を支援します。

さらに、制御指令を生成するAIプランナー、CBFに基づき制御指令を実行時に監視・補正する制御ガードレールに加え、最終的な停止をAIとは別系統の安全装置が担う日立独自の多層保護構造を採用しています。

通常時はAIの柔軟な指令を活用し、物理的な制約条件への違反が予測される場合は制御ガードレールが指令を補正します。補正が困難な場合には、AIとは別系統の安全装置に切り替えて非常時停止します。最終安全機能を維持しながら過度な停止を抑えることで、社会インフラに求められる安全性と運用継続性の両立を支援します。

公開設計仕様を用いた予備評価では、重大な事故や運行停止などにつながり得る主要ハザード22件中20件を抽出し、専門家による最終レビューを前提とした初期安全分析支援として有効であることが示されました。

また、自動機械と人が混在する環境での運行を想定した自動走行システムのシミュレーションでは、最終的な停止をAIとは別系統の安全装置が担う構成のもと、従来の非常時停止制御方式と比較して、過度な停止を89%削減できることを確認しました。

今後、日立はフィジカルAIの社会インフラへの適用に向けて、本技術をIWIMを構成するOTセーフティ技術として位置づけ、実運用を想定したユースケースや運転条件を用いた検証を進めます。

また、HMAXの進化に向けて本技術を強化することでミッションクリティカルな社会インフラへの展開を目指し、システムの安全性と運用継続性を両立するフィジカルAI活用の実現に貢献する方針です。

出典：株式会社日立製作所