2025年12月24日、日立製作所と三菱ケミカルは、国内の大型化学プラントにおける設備管理DXを目的に、AIエージェントを活用したトラブルシューティングアシストの共同検証を開始した。熟練技術者の判断をAIで再現し、プラント運営の高度化をめざす取り組みだ。
日立のAIエージェントを化学プラント保全へ初適用
本共同検証は、三菱ケミカル東海事業所（三重県四日市市）において、日立のデジタルサービス「HMAX Industry」に搭載されたAIエージェントを設備管理業務へ適用するものだ。点検時に設備異常が確認された場合、故障原因の推定や対応策の提示を支援する。
AIエージェントは、P&ID（※）や設備図面、過去の保全履歴、運転データ、さらには画像・音声データなどを統合的に解析する。これらを日立独自のナレッジグラフ（※）として構造化し、設備故障原因分析プロセスに基づく「OTスキル」を生成AIに学習させる点が特徴となる。
これまで同技術はディスクリート産業での実績を持つが、高温・高圧や有害物質を扱うプロセス産業への適用は初の試みだ。熟練の設備管理技術者と同等以上の速さと正確さで判断できるかが検証される。両社はこの取り組みを通じ、三菱ケミカルが進めるプラントスマート化構想を加速させる狙いだ。
P&ID（※）：配管や機器、計装の接続関係を示す図面で、プラント設計・保全の基礎資料。
ナレッジグラフ（※）：設備構成や関係性をグラフ構造で表現し、AIが知識として扱えるようにするデータモデル。
熟練知のAI化は省人化と信頼性向上を両立できるか
AIエージェントの導入が進めば、設備管理業務における属人性を一定程度低減できる可能性がある。暗黙知として個人に依存してきた判断プロセスを形式知として共有できれば、若手技術者でも高度な保全対応に近づける点は大きなメリットと言える。
労働力不足が深刻化する中、省人化と安全性向上を同時に図る選択肢の一つになり得る。
一方で、AIの判断に対する現場の信頼性をどのように確保するかは、今後の重要な論点となりそうだ。
誤診時の責任所在や、人間の最終判断との役割分担を整理できなければ、運用リスクが残る可能性も否定できない。また、設備データの高度活用が進むほど、サイバーセキュリティ対策やデータ管理体制の強化が不可欠になる。
日立は将来的に、運転や安全管理など用途別AIエージェントを連携させる構想を示している。今回の検証は、化学プラントDXが実証段階から実装フェーズへ移行できるかを見極める一つの試みであり、その成果次第では日本のプロセス産業全体へ影響が及ぶ可能性もある。
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