現場の悩みに応える3つの軸
お客さまの持つ課題から、自社に適したアプローチを選択できます。
Process
頻発するエラーと
メンテナンスの山。
なぜこれまでの業務自動化は、限界を迎えたのでしょうか？
Document
その複雑な図面を読み取って
原因の特定や対処を
即座に判断できる人が、
何人残っていますか？
Proactive Action
いつも決まったその活動、
本当に最適ですか？
常に「その時点での適切な活動」を選択できるようにしませんか？
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RPAのメンテナンスから知的業務へ
点から面へ。
全社DXへと波及させる段階的ロードマップ
1
AIエージェントでアラートを分析。システムのふるまいを理解し、自律的にトラブル原因・手順を抽出。
2
多層にわたる承認フローや紙ベースの点検、さらに報告プロセスそのものを廃止・再設計。
3
全設備から取得したIoTログを一元化・リアルタイム分析を行う「予兆保全データ基盤」の構築。
5分動画
◆概要
「RPAを導入したものの、仕様変更ですぐに止まってしまう」「判断を伴う業務は自動化できない」と感じていませんか。
本動画では、プラント設備における「HAZOP（安全性・運用性評価）」を例に、自ら考え、変化に柔軟に対応する「AIエージェント」による次世代の業務自動化を解説します。
複数の資料の読み取りから比較・評価、レポート作成まで、AIが熟練者のように考え、自律的に進める様子をデモでご紹介。
知的業務の負担を軽減し、人が最終判断や付加価値の創出に集中できる、新たな業務の姿をご覧ください。
◆スピーカー
株式会社日立製作所
AI Product Portfolio Manager 浅倉靖之
Forward Deployed Engineer 呉和仁
資料ダウンロード
AIエージェントが変えるOT現場
非定型の「知的業務」自動化へのアプローチ
従来のルールベースでは対応が難しかった、OT領域の安全性評価やリスク分析といった知的業務。しかしAIエージェントによって熟練者のノウハウを要する高度な業務の自動化が可能になりつつあります。その実現に向けた日立の新たなアプローチに迫ります。
◆目次
- AIエージェントで「自動化の概念」が変化
- 知的業務を阻む「3つの課題」とは
- 熟練者の思考を再現する「プラントHAZOP評価エージェント」
- ITとOTの壁を越えるFDEの役割
図面は「見る絵」から「読み解くデータ」へ
点から面へ。
全社DXへと波及させる段階的ロードマップ
1
AIエージェントでトラブルシュート。文書を学習し、推定される根本原因・推奨対策・禁止行動を即時表示。
2
熟練者の現場立ち合いを不要とし、非熟練者による遠隔レスポンス体制へのシフトを推進。
3
過去ログ・図面・画像を統括管理・自動学習する「全社非構造化データレイク基盤」の導入。
5分動画
◆概要
製造ラインの停止が事業に大きな影響を及ぼす一方、設備トラブルの原因特定は限られた熟練者に依存しており、復旧の長期化に多くの現場が悩んでいます。本動画では、これまで人が目で読み解いていたCAD図面とラダープログラムをAIが解析し、トラブルの原因や具体的な対応手順、作業時の注意点を提示するアプローチを、デモ映像とともにご紹介します。経験の浅い担当者でも、迅速かつ的確に初動対応できるよう支援します。眠っている図面データを現場で活用できる知識へと変え、設備復旧の迅速化と保守業務の脱・属人化をめざす、新たな工場保守の姿をご覧ください。
◆スピーカー
株式会社日立製作所
AI Product Portfolio Manager 浅倉靖之
Forward Deployed Engineer 呉和仁
資料ダウンロード
設計図面とラダープログラムを「AIの頭脳」に
設備保全の脱・属人化と迅速化への道筋
設備故障対応において熟練者依存と属人化が課題になる中、日立は設計図面やコードを基に根本原因と対応手順を回答できるAIエージェントを開発しました。決定論的ロジックと熟練者のノウハウに基づく“迅速な”故障対応の真価に迫ります。
◆目次
- 「ただの絵」だった図面・コードをAI解析可能なデータに
- 故障対応を進化させる3つのビジネス価値
- 順送プレスラインで実証 手順提示と「熟練者の知恵」
- 静的データから動的ナレッジへ 深化と領域拡大
「決められた活動」から「より適切な活動」へ
点から面へ。
全社DXへと波及させる段階的ロードマップ
1
AIエージェントによりペルソナ・機器・地理を横断検索し、優先度、適切な行動などを提示。
2
「勘」と「経験」からの脱却を図り、訪問計画の完全自動化と直行直帰型オペレーションの構築。
3
ERP・CRM・GIS・IoTをリアルタイム連携する「全社統合データプラットフォーム」を構築。
5分動画
◆概要
自社に蓄積された過去の点検履歴や現場メモが、十分に活用されないまま眠っていませんか。
点検履歴や設備情報、所在地などのデータが分散し、訪問すべき顧客の選定や提案内容の検討に時間を要する現場は少なくありません。
本動画では、AIが複数のデータを横断的に分析し、設備の環境リスクや経年リスクを可視化。優先して訪問すべき顧客の選定から、最適な訪問ルート、提案内容の作成までを支援する仕組みをデモでご紹介します。
眠っているデータを、現場の「次の一手」を示す指示書へ。事後対応型の保守から、データに基づく先回り型の保守・営業活動へ転換するヒントをご覧ください。
◆スピーカー
株式会社日立製作所
AI Product Portfolio Manager 浅倉靖之
AIサービス推進部 志村武信
資料ダウンロード
埋もれたデータを「行動を生む指示書」へ
AIエージェントで実現する能動型提案の実践
社内に眠る膨大なデータを、「AIで現場のアクションに直結する『指示書』に変える」。
日立のFDEが顧客に伴走し、従来のデータ分析を超えた新たな提案活動のスタンダードを確立したAIエージェントの真価と開発の舞台裏に迫ります。
◆目次
- 社内に眠るデータを、現場を動かす「指示書」に
- 対話型AIがもたらすデータ活用の4つの変革
- 「環境リスク」に応じた先回りアプローチも可能に
- 現場の「真のニーズ」を引き出す FDEの伴走力
ウェビナー
One Hitachiが描くFDE
4社データ融合で工場インフラ革新
◆概要
工場を動かす電力・圧縮空気・空調・水などのユーティリティ設備の維持は、現場だけでなく経営の重要課題の一つとなっています。
本セッションでは、カスタマーゼロとして日立グループ各社の設備データを横断するAIエージェントやフィジカルAIの開発事例を、推進役である日立のFDE（Forward Deployed Engineer）が30分で分かりやすくお伝えします。動くデモアプリを通じてお客さまや現場と対話を重ね、ITとOTの間の違いや技術的な壁と向き合いながら、当初の仮説から真の課題へとたどり着くまでの試行錯誤を担当者自身の言葉でお伝えします。
◆開催日時：2026年10月29日(木) 11:00～
◆開催形態：アーカイブ配信（事前登録制）
◆スピーカー：株式会社 日立製作所 米良寛輝
