日立製作所が2020年以来、5年ぶりにCESの会場に戻ってきた。日立のグループ企業による多彩なソリューションと、R&D段階の先進技術をブースに集めて、日立が推進するLumada(ルマーダ)事業のグローバル展開を多角的に見せた。

  • CES 2025メイン会場のひとつ、LVCC(Las Vegas Convention Center)ノースホールに出展した日立のブース

生成AIやデジタルツインに関連する話題が脚光を浴びたCES 2025。そこに出展した日立は、どんな収穫を得たのか。Hitachi Digital(日立デジタル)のプレジデント兼COOであるガジェン・カンディア氏に話を聞いた。

先進技術でインダストリアルワークを効率化

最初に筆者が取材した日立ブースの展示を振り返る。

「インダストリアルメタバース」はデジタル3D空間の中で、老朽化したインフラの点検保守作業を効率よく、かつ高い精度を確保しながら実現するソリューションだ。ブースでは下水道のパイプライン検査の事例を見せていた。

ベースになるのはAIモデルによる画像認識。下水管内部を撮影した動画データを元に3D空間のモデルを作成し、その上にAIによる検査結果のレポートを重ね合わせて、破損箇所を特定する。AIによる検査だけでは十分な精度が保てないため、さらに検査士が画像を目で確認しながら破損箇所のダブルチェックを行うという作業工程を想定している。

  • 下水管を撮影した動画データを元に作成した3D空間モデル

  • AIによる検査データを反映したイメージ。レポートを参照しながら破損の疑いがある箇所を入念に調べられる

このとき、熟練ではない検査士が任務に就く場合は、熟練者と協調して同時に目視確認を行うことを推奨している。未熟練者の仕事を熟練者がダブルチェックすることで、保守点検作業のミスが防げるだけでなく、未熟練者のトレーニングにもなるからだ。

通常はAIから未熟練者、そして次に熟練者……という3段階のステップで確認を行うが、検査士2名はメタバース空間内で同時に作業できるため、効率アップにもつながる。

  • 2名が同じデータを見ながら検査を行うイメージ

インダストリアルメタバースのデモンストレーションは、まだPoC(実証実験)の段階にあるという。検査結果のレポートを出力する段階では、一般的なLLM(今回はChatGPT)を使っているが、下水管の画像データを集めて破損箇所を特定するという特殊な使い方になるため、これを導き出すアルゴリズムは日立が独自にチューニングしたものを試作している。

生成AIやARの活用にも注力

続く事例は、AIとAR/VRヘッドセットを活用する遠隔検査のソリューションだ。

展示では空調機器のコンプレッサーを修理・点検する事例として、AR空間上に表示されるガイダンスに沿って、重点箇所を確認しながら作業を進めるデモンストレーションを見せていた。ヘッドセットに搭載したカメラでコンポーネントを撮影し、解析して補修が必要な箇所を特定し、ARナビゲーションを頼りに修理方法を検討できるというものだ。

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