日立「フィジカルAI」が狙う現場革命：熟練工の「勘」をデータ化する3つの手法

AI活用の最前線が、デジタル空間から物理的な「現場」へと急速にシフトしている。日立製作所の吉田順氏が「2026年はフィジカルAIの時代に入った」と語るように、製造業や保守点検の現場で、長年培われてきた熟練者の「暗黙知」や「勘」をAIで抽出・再現する取り組みが本格化している。この動きは、単なる効率化を超え、人材の属人的な技能を組織の資産として継承する、産業構造そのものの変革を意味する。

日立が推進する「フィジカルAI」の核心は、熟練者本人も言語化できない暗黙知を、具体的なデータとして捉える3つの手法にある。これには、熟練工の作業動作をセンサーで計測・分析する手法、現場の環境データ（温度、振動、音など）と熟練者の判断を関連付ける手法、そして複数の熟練者の判断パターンを比較・統合して最適解を導き出す手法が含まれる。これらの手法を組み合わせることで、従来は「職人技」として個人に依存していた技能を、AIモデルとして形式知化し、現場全体で共有・活用する基盤を構築しようとしている。

この動きは、熟練技能者の高齢化と後継者不足という深刻な課題を抱える日本の製造業にとって、重要な解決策の一つとなり得る。一方で、職人の長年の経験に基づく「勘」を完全にデータ化できるのか、その過程で生じる倫理的・管理的な課題（例えば、技能の「所有権」や評価の変化）はどう扱うのかといった問いも残る。日立の取り組みは、AIが単なるツールを超えて、現場の知の構造そのものを再定義する可能性を示しており、その成否は日本のものづくり競争力の行方に直接影響を与えるだろう。