日立建機、油圧ショベルの自律運転に向け「フィジカルAI」開発へ：フィジカルAI

日立建機は2026年10月から、油圧ショベルのオペレーター操作を学習し、現場の状況に応じて適切な操作を判断／実行するフィジカルAIの研究開発を開始する。将来は災害現場でのがれき除去や建設／鉱山現場での掘削／積込作業などでの自律運転の実現を目指す。

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　日立建機は2026年9月9日、油圧ショベルのオペレーター操作を学習し、現場の状況に応じて適切な操作を判断／実行するフィジカルAIの研究開発を開始すると発表した。将来は災害現場でのがれき除去や建設／鉱山現場での掘削／積込作業などでの自律運転の実現を目指す。

中型油圧ショベルの掘削作業　出典：日立建機プレスリリース

　研究開発は、経済産業省と新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）の「GENIAC（Generative AI Accelerator Challenge）」の支援を受け、2026年10月から日立建機、Jizai、奈良先端科学技術大学院大学の産学連携で実施する。GENIACは国内の生成AIの開発力強化と社会実装の促進を目的とするプロジェクト。

　油圧ショベルは、対象物の形状や位置、周辺環境、天候など、現場ごとに異なる条件に応じた操作が必要となる。自律運転の実現には、周囲の状況を認識しながら適切な操作を判断できる技術が求められる。日立建機ではフィジカルAIを、建設機械／鉱山機械が周辺環境の把握（認知）／作業計画の最適化（判断）／操作の実行（実行）の一連のプロセスを自律的に行うことで、安全で効率的な施工を実現するための技術と位置付ける。

　研究開発では、オペレーターの作業映像や操作履歴など、長時間のデータを収集してAIに学習させる。通常作業だけでなく、作業ミスから立て直すリカバリーの過程や天候、周辺環境、機械の状態、対象物の位置など、多様な条件で取得したデータを取り込むことで、実際の施工現場で高精度な施工が可能なフィジカルAIを目指す。

　研究開発では、日立建機が全体統括を担い、油圧ショベルの操作データ収集、研究開発環境の構築、実証を担当する。JizaiはAI学習に必要なデータ活用技術や学習環境について研究。奈良先端科学技術大学院大学は油圧ショベルの自律化に向けたフィジカルAI基盤モデルの研究開発を実施する。

　日立建機は研究開発を通じ、オペレーターの操作を学習したAIによる自律運転技術の確立を目指す。将来は災害対応、マテリアルハンドリング、林業、鉱山、解体、土木などへの展開を目指す。