English 
日立は、自動車分野や物流分野の制御ソフトウェアにおいて、制御工学とAI(人工知能)を組み合わせた「フィジカルAI」の実現に向けた技術を開発しました。自動車分野では、API(Application Programming Interface) 実際のコントローラに特化した情報を生成的に AI , また、従来は困難であった実機のテストスクリプトの自動生成も可能になりました、, を達成し、統合テスト工数を43%削減しました。物流分野では、現場環境や作業における変数を分析し、アーキテクチャ設計に反映させることで、自律型ロボット制御ソフトウェアの再利用性と現場作業効率の向上を実現しました。これらの技術は、制御ソフトウエアの開発効率向上と現場作業者の負担軽減により、持続可能な社会インフラの実現に貢献します。.
課題解決のために開発された技術やソリューションの特徴
現場のさまざまな課題に対応するために, 日立 は、制御工学にAIやソフトウェア工学を融合させた「フィジカルAI」の実現に向けた技術を開発。.
こちらもお読みください： メタリールAM、AI農業機器分析のプレミアムプランを開始
日立製作所と株式会社アステモは、車載システム向けテスト生成AI技術を開発しました。生成AI（大規模言語モデル＋検索展開生成）に、実機コントローラ固有のAPI情報や現場のノウハウを組み込むことで、自然言語で記述されたテストケースの仕様から、現場の知見を反映した実機向けの統合テストスクリプトを自動生成します。これにより、従来多大な工数を要していたテストスクリプトの作成を効率化し、マルチコアECU（Electronic Control Unit）統合テストのパイロットプロジェクトで43%の工数削減を実現しました。また、現場のハードウェア構成にも柔軟に対応できるため、信頼性の高いAI活用が可能です。.
事例2：物流分野における可変性管理による自律型ロボット制御ソフトウェアの再利用性向上技術
日立は、工場や物流センターなどの作業現場において、製品や環境、作業内容などに発生するさまざまな変数を事前に分析し、機能モデルとして整理することで、ソフトウェアによる柔軟な管理を可能にする可変性管理技術を開発しました。ロボット制御ソフトウエアをモジュール化し、ROS（Robot Operating System）※11上で動作するノードとして実装することで、新商品やピッキング・配置条件の変更に迅速に対応することが可能となり、ソフトウエアの再利用性が向上します。現場の技術者やロボットオペレーターへのヒアリングや実証実験を通じて、システム構築作業の効率化を確認。.
ソース PRタイムズ
日本語