製造現場のDXを阻む壁の一つが「エッジでのAI処理」だ。高度な品質検査や設備監視をリアルタイムで行うには大量の演算が必要だが、工場の装置は消費電力・設置スペースに厳しい制約があり、専用サーバーへの依存が実装のボトルネックになってきた。日立製作所と日立ハイテクは2026年4月24日、産業向け次世代ソリューション群「HMAX Industry」を支える基盤技術として、製造設備・検査装置・産業ロボット・物流機器・ビル・エネルギー設備など幅広い産業用プロダクトに搭載できる独自のエッジAI半導体を開発したと発表した。

今回のエッジAI半導体の核心は、軽量AIモデルに合わせて演算回路とメモリ構成を最適化した専用設計だ。実機データを使った評価では、最先端GPUに比べて10倍以上高い電力効率で処理できることを確認した。また、産業用装置内の使用可能な電力範囲で安定動作することも実証済みで、製造設備への組み込み運用が現実的なフェーズに入った。

軽量AIモデルの技術的工夫も特徴的だ。画像の局所的な特徴を抽出するCNN（畳み込みニューラルネットワーク）と、全体の文脈を捉えるTransformerを組み合わせた独自設計で、装置内実装に必要な軽量性と産業用途で要求される高い推論精度を両立した。実証では半導体検査・計測分野で、従来は多枚数の画像を重ねて行っていた高精度計測処理を1枚の画像に対するAI処理で置き換えられる可能性を確認し、インライン検査の高速化と装置負荷の低減につながることを示した。

今後、日立は同エッジAI半導体を「HMAX Industry」の横断的な実行基盤として、工場・物流・ビル・エネルギー設備などのプロダクト群へ順次展開する。製造業の現場担当者にとって直接的な意味は、高度なAI検査・監視をクラウドへの通信遅延なしに装置内で完結させられる可能性だ。品質の安定化・歩留まり向上・保全効率化を装置単体で実現する「プロダクトの知能化」が、現場への実装フェーズに入ったことを示している。

日立はこれまでLumadaブランドのもとでITとOTの統合サービスを提供してきたが、今回のエッジAI半導体はその戦略をハードウェアレベルで具現化したものといえる。データをクラウドに上げる前に現場で判断する「プロダクトの知能化」アーキテクチャは、通信コスト削減・セキュリティ強化・応答速度向上の三点で従来のクラウド依存型AIと差別化される。製造業のDX推進担当者にとって、自社の検査・監視工程にこの方向のアーキテクチャを採用する選択肢が具体性を帯びてきた。

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プレスリリース：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000057.000152541.html

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