BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:AIモデルの先にある"エンジニアリング"を知る ―制約の厳しい世界で、AIを“現実に成立させる”設 計・実装の3つの壁 X-WR-CALNAME:AIモデルの先にある"エンジニアリング"を知る ―制約の厳しい世界で、AIを“現実に成立させる”設 計・実装の3つの壁 X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Tokyo BEGIN:STANDARD DTSTART:19700101T000000 TZOFFSETFROM:+0900 TZOFFSETTO:+0900 TZNAME:JST END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:1001084@techplay.jp SUMMARY:AIモデルの先にある"エンジニアリング"を知る ― 制約の厳しい世界で、AIを“現実に成立させる”設計 ・実装の3つの壁 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20261028T190000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20261028T204000 DTSTAMP:20261026T191151Z CREATED:20260929T204502Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/10010 84?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n概要\nAIモ デルを使えるだけでは、現実の産業課題は解けません 。AIの進化により、さまざまな産業で課題解決が期待 されています。その実現に向けて注目されるのが、産 業装置そのものにAIを組み込み、現場で高度な処理や 判断を行う「エッジAI」です。しかし、優れたモデル を選ぶだけでは、AIを実際の産業現場で使える状態に はできません。精度や処理速度はもちろん、限られた 計算資源、データの取り扱い、装置との連携など、現 場特有の制約を超える必要があります。その最前線の 一つが、日立ハイテクが挑む半導体の計測・検査です 。・ナノレベルのわずかな違いを正しく捉える必要が ある・顧客のデータを自由に持ち出せない・学習デー タを集めるために、実機を長時間占有できない・クラ ウドや外部サービスに頼れない閉域環境で動かし続け る必要があるこのような「普段のAI開発では出会いに くい厳しい制約」の中で、AIの可能性を最大限に引き 出し、現場で使える技術にするには何が必要なのか。 本イベントでは、日立ハイテクが向き合ってきた3つの 壁を紐解きます。① 精度の壁：限られた学習データや 計算資源の中で、いかにナノレベルの寸法を正しく測 るか。② 現場適応の壁：実機を自由に使えない環境で 、いかに新しい計測対象へ素早く適応させるか。③ 信 頼性の壁：未知のデータや想定外の条件に対し、AIを いかに「信頼して使える技術」にするか。正解のない 制約にぶつかったとき、エンジニアは何を考え、どん な選択肢を比較し、どう突破してきたのか。実際の開 発現場で直面した課題と試行錯誤を、最前線に立つエ ンジニア自身が語ります。そこには、モデルを使う・ 調整するだけでは味わえない、AIを現実世界で成立さ せるエンジニアリングの圧倒的な面白さがあります。 自分の技術と発想で、これまで解けなかった課題を解 決したい。そんな思いを持つエンジニアやそうしたエ ンジニアを志す学生の皆様に向けて、リアルな現場で のAI実装の知見が、将来的な「フィジカルAI」の実現に どう繋がっていくのか、今後の展望も含めてお話しし ます。■以下のような方におすすめ：・AI・機械学習 を活用した開発・実装経験がある方・既存モデルの活 用にとどまらず、要件や制約に応じた技術判断まで踏 み込みたい方・PoCだけでなく、AIを実際の産業・現場 で使える状態まで届けることに興味がある方・AI・ソ フトウェアの経験を、より難しい現実の技術課題に活 かしたい方\n※半導体領域の知識は不問です\n\n※配信U RLは、申込者に対し本ページ上「参加者へのお知らせ 」にて当日までに表示されます。\nタイムスケジュー ル\n\n\n\n時間\n内容\n\n\n19:00-19:05\n\nオープニング\n司会 （TECH PLAY）\n\n\n\n19:05-19:15\n\n半導体計測装置×AIによる 製造現場の変革\n豊田 康隆\n最先端半導体の製造現場 では、ナノメートルオーダーの製造精度と24時間稼働 する量産ラインを支えるため、人の経験だけでは解決 できない課題が増え続けています。本講演では、半導 体計測装置へのAI適用に挑んできた10年以上の歩みを振 り返りながら、AIを現場で実際に動かし続けるために 必要だった技術的意思決定と、その先に見据えるフィ ジカルAIの未来をご紹介します。\n\n\n\n\n19:15-19:25\n\n半 導体計測装置×AIで挑む「精度とスピード」の壁\n\n笹 澤 秀明\n半導体の微細化が進むほど、計測にはより高 い精度とより速い処理速度の両立が求められます。し かし、その二つは本来トレードオフの関係にあります 。本講演では、半導体計測における課題構造を解説す るとともに、AIを製造現場へ導入する中で直面した「 精度」「現場適応」「信頼性」という3つの壁をご紹介 します。\n\n\n\n\n19:25-19:40\n\n第1の壁：ナノメートルオ ーダーを正しく測るAIへの挑戦\n周 航旭\n最先端のAIを 導入すれば、計測精度も向上する。私たちも最初はそ う考えていました。しかし実際には、画像をきれいに するだけでは製造現場が求める精度には届きませんで した。本講演では、限られた条件の中で、いかにして ナノレベルの変化を正しくとらえることに挑んだのか 、その試行錯誤をご紹介します。\n\n\n\n19:40-19:55\n\n第2 の壁：クラウドが使えない工場でのAI運用への挑戦\n元 吉 隆広\n半導体工場では、クラウドを自由に利用でき ず、データを自由に持ち出すこともできません。その ような環境で、AIを現場へ適応させ続けることは大き な課題です。本講演では、工場特有の制約の中で、AI を止めることなく進化させるために取り組んだ開発と 運用の工夫をご紹介します。\n\n\n\n19:55-20:10\n\n第3の壁 ：AIを信頼して使い続けることへの挑戦\n奥田 知之\nど れほど高性能なAIでも、誤った判断を完全になくすこ とはできません。特に製造現場では、一度の判断ミス が大きな損失につながる可能性があります。本講演で は、AIの誤推論リスクと向き合いながら、現場で安心 してAIを使い続けるためにどのような仕組みを構築し たのかをご紹介します。\n\n\n\n20:10-20:35\n\nパネルディ スカッション＆質疑応答：AIモデルの先にある"エンジ ニアリング"を知る\n笹澤 秀明、周 航旭、元吉 隆広、 奥田 知之、Bagard Hoel\n精度・現場適応・信頼性の3つの 壁を越えた設計判断を掘り下げます。フィジカルAI、 閉域環境でのローカルLLM／RAG、装置×AI開発の面白さ、 転職や若手の挑戦など、現場のリアルを本音で語りま す。\n\n\n\n20:35-20:40\n\nクロージング\n司会（TECH PLAY）\n\ n\n\n\n※当日予告なく時間配分・内容が変更になる可能 性がございます。\n登壇者\n\n\n\n\n豊田 康隆\n\nモノづ くり・技術統括本部　ソフトウェア設計本部　ＡＩシ ステム統合部\n部長\n\n日立製作所の研究所で半導体製 造向けAI技術の研究開発を立ち上げ、研究チームを率 いる。2020年より日立ハイテクにて事業開発領域に踏み 込み、製品へのAI実装とAIソリューション事業の創出を 主導。現在はAI開発組織の責任者として、プロダクト へのAI実装、事業成長、そして生成AIによる生産性改革 を牽引している。\n\n\n\n\n\n笹澤 秀明\n\nモノづくり・ 技術統括本部　ソフトウェア設計本部　ＡＩシステム 統合部\n統括主任技師\n\n日立製作所の研究所での検査 ・計測技術開発を経て、2014年より日立ハイテクにて新 製品開発を主導。現在は半導体検査・計測装置向けAI ソリューションの開発と事業化を推進するとともに、 技術戦略の立案や組織横断での技術活用をリードして いる。\n\n\n\n\n\n周 航旭\nモノづくり・技術統括本部　 ソフトウェア設計本部　ＡＩシステム統合部\n2025年に 日立ハイテクへ新卒入社し、半導体検査・計測装置向 け画像処理技術の研究開発に従事。入社直後からAIを 活用した画像ノイズ低減プロジェクトに参画し、AIモ デルの構築・評価を通じて、より高精度な寸法計測の 実現に挑戦している。\n\n\n\n\n\n元吉 隆広\n\nモノづく り・技術統括本部　ソフトウェア設計本部　ＡＩシス テム統合部\n技師\n\n電機メーカ系企業にて人工衛星画 像処理ソフト開発に従事。2021年に日立ハイテクへ入社 し、半導体検査装置向けAIソリューションの製品開発 を担当。顧客先でのAIモデル運用の課題に向き合い、AI の継続的な活用を支える開発・運用基盤の変革に取り 組んでいる。\n\n\n\n\n\n奥田 知之\n\nモノづくり・技術 統括本部　ソフトウェア設計本部　ＡＩシステム統合 部\n主任技師\n\n航空測量企業にて自動車型道路計測シ ステムの開発に従事。2021年に日立ハイテクへ入社し、 半導体計測検査装置向けAIソリューションの新規開発 を担当。高精度AIであっても避けられない未知データ での誤推論に「安全弁」をかける役割を担当。ライン を絶対に止めない監視基盤の設計・現場実装を進めて いる。\n\n\n\n\n\nBagard Hoel\n\nモノづくり・技術統括本部 　ソフトウェア設計本部　ＡＩシステム統合部\n技師\n \nAI画像処理・ディープラーニング製品を手がけるスタ ートアップにてAIアプリケーション開発に従事。2023年 に日立ハイテクへ入社し、開発効率向上を担当。フル スタックで培った幅広い技術経験を活かしながら、開 発現場の生産性課題に向き合い、開発文化の変革に取 り組んでいる。\n\n\n\n参加対象\n\nAI・機械学習を活用 した開発・実装経験がある方\n既存モデルの活用にと どまらず、要件や制約に応じた技術判断まで踏み込み たい方\nPoCだけでなく、AIを実際の産業・現場で使える 状態まで届けることに興味がある方\nAI・ソフトウェア の経験を、より難しい現実の技術課題に活かしたい方\ n\n※半導体領域の知識は不問です\n参加費\n無料\n前回 の日立ハイテク主催イベント\n\n※本動画は2026年3月13 日に開催された日立ハイテク主催イベントのアーカイ ブ映像です。今回の登壇者とは異なりますので、あら かじめご了承ください。\n参加にあたっての注意事項\n ※参加を辞退する場合は、詳細ページより申込のキャ ンセルをお願いいたします。※配信映像や音声は各自 の通信環境に依存します。なるべく通信環境の良い状 態で視聴ください。 LOCATION: 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