この記事の要点: 株式会社日立製作所は、サプライチェーン全体における注文変更や納期調整の際、営業・生産・調達といった複数部門のAIエージェントを連携・統括し、スケジュール調整を自動化・最適化する「AIオーケストレーション技術」を開発しました。本技術は、同社の次世代ソリューション群「HMAX Industry」のラインアップとして、2027年中に提供開始される予定です。
発表内容のポイント
- 複数部門のAIエージェントと自律的に協調し、手作業のすり合わせを自動化
- 独自の計画最適化技術「MLCP」を融合し、現場の実態に即した計画案を導出
- AIが提示した計画案に対し、最終的な判断や決定は人が行う協調プロセスを採用
発表の背景
近年、業務効率化に向けて部門ごとにAIエージェントの導入が進む一方、購買から出荷までの各工程が相互に影響し合う製造現場では、突発的な需要変動や納期変更が発生した際、部門間でのスケジュール調整作業に多大な負担がかかっていました。各部門の個別最適にとどまり、全社最適な計画を迅速に立案することが困難だったため、部門間を横断して調整を高度化する技術が求められていました。
何が発表されたのか
本技術は、営業や生産管理、調達などの各部門に特化したAIエージェントと自律的に対話・協調します。部材在庫や設備リソース、現場の許容残業時間、過去の顧客交渉実績といった複雑な制約条件を迅速に把握し、実行可能な全体最適スケジュール変更案を自動で立案します。中核には、日立の「計画最適化サービス/MLCP」のコア技術である「数理最適化×機械学習」の融合技術を採用しており、抽象的なAIの応答にとどまらず、実際の現場リソースやエネルギー制約を考慮した実効性の高い計画を短時間で導き出します。
製造業・生産管理への見方
製造業の生産管理において、特急注文や納期前倒しへの対応は、営業、生産、調達の各部門がシステムを突き合わせながら手作業で調整する負荷の高い業務でした。本技術は、ERPやMESなどの既存システムやAIエージェント、さらには製造装置などのフィジカルAIをシームレスに連携させ、データ収集から判断、実行指示までを一気通貫で支援します。これにより、担当者はシステム間のデータ転記や調整業務から解放され、例外処理や業務改善といったより高度な業務に注力できるようになります。また、調整の判断根拠が蓄積されるため、属人化の解消や技術継承にも寄与します。
現場で確認したいポイント
- 自社のERPやMESなどの既存システムと本技術がどのように連携できるか
- 現場特有の複雑な制約条件や運用ルールをどこまでAIに学習・反映させられるか
- AIが提示する計画案の修正や再調整のプロセスが現場の運用に適合するか
確認しておきたい点
本技術は2027年中の提供開始予定であり、現時点では幅広い顧客とのPoC（概念実証）を通じた試験運用や機能拡張の段階にあります。また、実際の導入にあたっては、既存の業務システムやAIエージェントとの連携可否について個別の検証が必要です。
関連リンク
- 発表企業サイト：株式会社日立製作所の公式ウェブサイトです。
- 関連ページ：日立製作所の関連情報ページです。
- 発表企業のPR TIMESページ
出典情報
| 出典 | PR TIMES |
|---|---|
| 発表企業 | 株式会社 日立製作所 |
| 発表日時 | 2026-08-27 13:01:28 |
| 元記事 | PR TIMESで読む |
