概要

AI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

※半導体領域の知識は不問です

※配信URL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。

タイムスケジュール

※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。

登壇者

豊田 康隆

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

部長

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。

笹澤 秀明

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

統括主任技師

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。

周 航旭

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

2025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。

元吉 隆広

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

技師

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。

奥田 知之

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

主任技師

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。

Bagard Hoel

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

技師

AI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。

参加対象

• 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

※半導体領域の知識は不問です

参加費

無料

前回の日立ハイテク主催イベント

※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。

参加にあたっての注意事項

※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。