・経済産業省・NEDOのGENIACに採択、産学連携で建設機械の自律運転技術を加速
日立建機は9月9日、2026年10月より、油圧ショベルのオペレータ操作を学習するフィジカルAIの研究開発を開始すると発表した。カメラ映像や作業指示などの情報をもとに、オペレータのレバー操作を学習させ、状況に応じて適切な操作を判断・実行するAIを開発する。将来的には、災害現場でのがれき除去作業や、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。
本研究開発は、経済産業省と国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）が推進する「GENIAC（Generative AI Accelerator Challenge）」に採択され、同プロジェクトの支援を受けて実施される。日立建機はJizai（東京都文京区）、国立大学法人奈良先端科学技術大学院大学と連携し、産学連携体制で推進する。
■背景と狙い
建設・鉱山業界では、労働力不足への対応に加え、厳しい作業環境での安全性・生産性向上が強く求められている。自然災害の激甚化に伴う迅速な対応や、鉱物資源の安定確保の重要性も増している。
油圧ショベルは、対象物の形状・位置、周辺環境、天候など、現場ごとに異なる状況に応じた操作が必要となる。そのため自律運転の実現には、周囲状況を認識しながら適切な操作を判断できる技術が不可欠だ。日立建機はこれまでも自律運転関連の研究開発を進めてきたが、今回新たにオペレータの操作データを学習したAIを開発することで、現場環境に応じて自律的に作業を行う建設機械の実現を目指す。
■研究開発の概要
フィジカルAIとは、現実世界の状況を認識し、自律的に判断・行動できる技術。産業用ロボットやヒューマノイドなどへの応用が進む中、日立建機では建設機械・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）」という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技術と位置付けている。単なる自動化ではなく、AIが機械や周辺環境を理解し、自律的に施工を行う点が特徴だ。
具体的には、オペレータの作業映像と操作履歴など長時間のデータを収集・学習させる。通常作業に加え、作業ミスからの復旧（リカバリー）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下のデータを取り込むことで、実現場でも高精度な施工を可能とするフィジカルAIの開発を目指す。
■参画機関と役割
- 日立建機株式会社：全体統括、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
- 株式会社Jizai：AI学習に必要なデータ活用技術や学習環境に関する研究
- 国立大学法人奈良先端科学技術大学院大学：油圧ショベル自律化に向けたフィジカルAI基盤モデルの研究開発
日立建機は本研究開発を通じて、オペレータ操作を学習したAIによる自律運転技術の確立を目指す。将来的には災害対応、マテリアルハンドリング、林業、鉱山、解体、土木など幅広い分野への展開を図り、労働力不足や安全性・生産性の向上といった社会課題の解決に貢献していく方針。
なお、日立建機は2027年4月1日付で商号を「ランドクロス株式会社」に、コーポレートブランドを「LANDCROS」に変更する予定。
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