日立はなぜAIを“装置に入れる”のか　産業の転換点となる専用チップの正体

今回のニュースのポイント日立が独自のエッジAI半導体を開発：産業分野向けソリューション「HMAX Industry」を支える基盤技術として、製造設備やロボットに直接搭載可能なAIチップを開発しました。装置内でのリアルタイム処理を実現：従来は外部サーバーが必要だった高度な解析を装置内で完結させることが可能になり、設置スペースや処理負荷の制約を解消します。GPU比で10倍以上の電力効率を達成：最先端GPU（カタログ値）との比較評価において、10倍以上の高い電力効率で処理を実行できることを確認しています。幅広い産業現場での「知能化」を加速：製造業、物流、ビル、エネルギー設備など多岐にわたるプロダクトへ順次実装し、生産性向上や品質安定化を図ります。 AI（人工知能）はいま、巨大なデータセンターにあるサーバーの中から、私たちが働く「現場」へと移り始めています。株式会社日立製作所と株式会社日立ハイテクは2026年4月24日、産業用プロダクトに直接搭載可能な「エッジAI半導体」を開発したと発表しました 。今回の動きは、装置そのものが自律的に判断を下す仕組みを実現するもので、長期的には日本の産業構造に影響を与える可能性を秘めています。 開発されたのは、高速処理と省電力を特長とするエッジAI半導体です。開発した軽量AIモデルの処理を最先端GPU（カタログ値）と比較した評価では、10倍以上の高い電力効率で処理を実行できることが確認されました。日立は、実際の現場装置内での動作確認まで終えており、本半導体はすでに「実装フェーズ」に入ったと位置づけています。 なぜ、この技術が関心を集めている背景には何があるのでしょうか。これまでのAI活用は、現場のデータを一度クラウドや外部サーバーへ送信して解析するスタイルが主流でした。しかし、この方式では通信によるタイムラグや、送信データの増大による通信負荷が大きな壁となっていました 。今回の技術は、現場で発生する膨大なデータをその場で処理するため、判断のスピードと効率が向上します。 従来のエッジAIシステムでは、本格展開を阻む「3つのボトルネック」がありました。それは消費電力の大きさ、設置スペースの制約、そして画像・音・振動といった複数センサーデータを扱う際の処理負荷です。日立が開発した専用チップは、実行するAIモデルに合わせて演算回路やメモリ構成を最適化することで、これらの物理的な制約の解消を図っています。これにより、スペースが限られた製造ラインや電力がシビアな現場装置でも、高度なAI運用が可能になります。 技術的な鍵となっているのは、専用の半導体と、それに最適化された「エッジ向け軽量AIモデル」の組み合わせです。このモデルは、画像の微細な特徴を捉える「CNN」と全体の傾向を理解する「Transformers」を融合させており、装置内実装に必要な軽さと、産業用途で求められる高い推論精度を両立させています。例えば半導体検査装置の事例では、従来は複数枚の画像を重ねて行っていた高精度計測を、AIによってわずか1枚の画像で置き換えられる見通しが立ち、インライン検査の高速化に直結しています 。 この技術が波及する分野は、製造設備や産業ロボット、検査装置にとどまりません。物流機器やビルの管理システム、エネルギー設備にいたるまで、物理インフラの各レイヤーに及ぶとされています。日立はこれを、現場のプロダクトが自律的に知能を持つ「プロダクトの知能化」と位置づけ、次世代ソリューション群「HMAX Industry」を支える横断的な実行基盤として展開していく方針です。 今回の動きの本質は、「機械が自ら判断する時代」への移行の動きを示しています。画面の中の問いに答えるAIから、現場の異常を感じ取り、品質を自ら守るAIへ。今後の焦点は、この技術がどこまで迅速に他業種の現場へ普及し、導入コストや運用スピードにおいて実効性を示せるかにあります。日立の新技術は、産業設備の“知能化”という新たな競争の動きを象徴しています。（編集担当：エコノミックニュース編集部／Editorial Desk: Economic News Japan）