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日立、AIを重要業務へ安全に適用する「AI品質維持サイクル」技術を開発
2026年9月3日 13:49
日立製作所は、AIエージェントを安全に業務へ適用するための「AI品質維持サイクル」技術を開発した。
「AI品質維持サイクル」は、社会インフラや産業分野など、停止や誤判断の影響が大きい業務にAIエージェントを適用する際に「どの業務を、どの条件で、どこまで任せられるか」の判断を支援する技術。AIに任せる条件を実際の業務手順や運用条件に即して設計するとともに、AIエージェントが業務システムと連携して処理を進める前に、手順からの逸脱といった実行内容の妥当性を検証し、状況に応じて内容の見直しや利用者への確認、停止などを行なう仕組みとなっている。
近年はAIエージェントを活用して現場業務の実行や判断を支援する期待が高まっているが、停止や誤判断の影響が大きい業務では、AIモデルの性能評価だけで適用可否を判断することが難しい。業務手順や運用条件、人とAIの役割分担を踏まえて適用範囲を定める必要がある。「AI品質維持サイクル」では、重要業務へのAI適用範囲を判断しやすくするため、業務運用の観点からAIに任せる条件を定め、実行内容の妥当性確認と運用結果の評価・改善を一体で支援する。
同社は今後、設備保守やIT運用などでのユースケースを通じて検証を進め、業務ごとに求められるAI品質指標や必要な証跡・運用条件の具体化を図るとしている。
「AI品質維持サイクル」技術・ソリューションの特徴
AIに任せる条件を定義する業務観点での品質評価
AIエージェントの出力精度だけでなく、業務手順や証跡、運用ログ、後続業務への影響、責任分担などの業務観点をもとに、AIに任せる業務範囲や利用条件を定義。これにより、業務への影響や運用上のリスクを踏まえながら、AI適用の妥当性を評価し、その判断根拠を説明可能にする。
業務的制約の遵守を支援する実行時制御
AIエージェントがシステムや外部ツールを利用する際、その内容が業務手順に沿っているかを実行前に検証。さらに、リスクに応じて利用者への確認や実行内容の見直し、停止などを段階的に行なうことで、手順遵守と業務継続性の両立を支援する。
OT×IT知見に基づくAI品質維持・運用
同社が培ってきたOT現場の業務手順や設備・保守に関する知見と、IT基盤上のAIエージェント運用管理技術を組み合わせることで、AI品質の設計から実行時制御、運用知識の蓄積、評価・改善までを一体的に支援。これにより、実運用で得られた知見を次の判断に活用しながら、AIに任せられる範囲を継続的に見直し、改善できる。