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。
モデルを選ぶ。精度を高める。アプリケーションに組み込む。しかし、AIを実際の産業現場で使える状態にするには、その先にあるさまざまな制約を越える必要があります。

「モデルを使う・調整する」だけではなく、要件や制約に応じて自ら技術を選び、AIを現場で成立させるところまで踏み込みたい。
そんなエンジニアにとって、半導体の現場には、普段のAI開発では出会いにくい技術課題があります。

日立ハイテクがAIを実装する半導体の計測・検査では、1nmレベルの誤差も看過できません。
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。
そして、クラウドや外部サービスに頼れない閉域環境で、AIを動かし続ける必要があります。

つまり、モデルをつくるだけでは、AIは現場で使える技術にはなりません。限られたデータと時間の中で、いかに1nmレベルの精度を実現するのか。
クラウドに頼れない環境で、いかに新しい対象へ素早く適応させるのか。
AIを、いかに信頼して使える技術にするのか。

イベントでは、日立ハイテクが向き合ってきた、こうした3つの壁を紐解きます。

① 精度の壁： 限られた条件の中で、いかに1nmレベルの計測精度を実現するか。
② 現場適応の壁：クラウドに頼れない環境で、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： 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、何を選び、どう突破してきたのか。
その試行錯誤から、AIを現実の中で成立させ、動かし続けるエンジニアリングの面白さに迫ります。

※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研究成果の製品化・事業化を主導し、AIソリューション事業の立ち上げを牽引。現在はAI開発組織を統括し、技術と事業の両面から事業成長をリードしている。

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事業製品開発を主導。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。