産業、エネルギー、モビリティ分野に向けて、株式会社日立製作所がフィジカルAIの安全運用を一貫支援するガードレール技術を開発しました。設計段階では、膨大な仕様書や構造情報をナレッジグラフに整理し、AIで事前ハザード分析と安全制約の抽出を支援します。参照元確認が可能な分析結果を提示することで、専門家レビュー前提の初動業務を効率化します。実行段階では、停止余裕や速度、加速度、障害物距離などを安全制約として定義し、Control Barrier Functionに基づきAIが生成した制御指令をリアルタイムに評価します。条件を満たさない場合は意図をできる限り保持したまま必要範囲で補正し、安全と運用効率のバランスを確保します。
本技術は、AIプランナー、制御ガードレール、そして最終停止を別系統の安全装置が担う多層保護構造を採用しています。通常時はAIの柔軟な指令を活用し、物理制約違反が予測される場合は制御ガードレールが補正します。補正が困難な場合は安全装置に切り替えて非常時停止し、最終安全機能を維持します。公開設計仕様を用いた予備評価では、主要ハザード22件中20件を抽出しました。自動機械と人が混在する環境を想定した自動走行システムのシミュレーションでは、従来の非常時停止制御方式と比べて過度な停止を89％削減しつつ、安全制約を満たせることを確認しました。これにより、安全性と運用継続性の両立に資する見通しが得られています。
今後は社会インフラ知能基盤モデルIWIMを支えるOTセーフティ技術として、実運用を想定したユースケースや運転条件で適用検証を進めます。さらに、社会インフラ全体を自律的に制御と最適化するHMAXの進化に向けて本技術を強化し、産業、エネルギー、モビリティ領域への展開をめざします。本成果の一部はIEEE ITSC 2026で発表予定で、InnoTrans 2026で展示予定です。安全制約の対象は停止余裕や速度、加速度、障害物距離を中心としたシミュレーション上の物理制約であり、規格適合や実システム全体の安全要求達成を示すものではない点も明示されています。フィジカルAIの実装における設計と運用の連携を強化する技術として、社会インフラの高度化が期待されます。
詳しくは「株式会社日立製作所」の公式ページまで。レポート／DXマガジン編集部
