日立製作所は工場の設備故障診断を支援するＡＩ（人工知能）エージェントの提供を２月に始めた。設備の設計図面、熟練の保全技術者のノウハウをＡＩに学習させた点が特徴。故障の要因診断にかかる時間を大幅に短縮できるほか、過去の故障と完全に一致しない類似故障や新規故障にも対応する。大規模工場から小規模工場まで幅広く提案する。

　日立は提供を始めたＡＩエージェント「現場サポートＡＩナビ」の開発に際し、技術検証などでダイキン工業の協力を得た。最初は過去の作業記録を学習させた生成ＡＩの活用を試みた。しかし故障の原因・対策案の正答率は７０％以下で「現場で使えるモノではなかった」と日立の長崎圭太主任技師は振り返る。

　どうＡＩのレベルを上げるか。「設計図面をにらみつつ、故障の原因に迫る」（長崎主任技師）という熟練作業者の行動を参考に、設計図面と熟練技術者の分析スキルをＡＩに学習させた。

　設計図面は、日立が現場で培った専門知見を生かしＡＩが読み込めるようデータを転換した上で、熟練技術者にヒアリングし設備の癖も学ばせた。分析スキルは、米マサチューセッツ工科大学で考案された「ＳＴＡＭＰ（システム理論に基づく事故モデル）」を応用して活用できる形に整え、ＡＩを熟練作業者の“標準脳”と言える水準まで進化させた。

　２０２５年４月に完成したＡＩエージェントの故障の原因・対策案の正答率は９０％以上と、一般的な保全技術者と同等レベルに達した。また回答時間は１０秒以内。ダイキンでは人が故障に対応する場合、要因診断が全体の約半分を占めており、それを１０秒以内に縮める効果は大きい。

　発売した現場サポートＡＩナビはユーザー需要に合わせ、応用プログラミングインターフェース（ＡＰＩ）のサービス提供、パッケージ商品など複数の提供方法を用意した。長崎主任技師は「大手から中小まで広く普及させたい」と意気込む。

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日刊工業新聞 2026年03月02日

出典：ニュースイッチ Newswitch by 日刊工業新聞社