日立製作所とファナック、2027年度にフィジカルAIを物流倉庫へ共同展開

日立製作所とファナックは2026年9月30日、産業用ロボットに自律的な状況判断力を持たせる「フィジカルAI」の現場実装と共同事業化に向けた戦略的パートナーシップを締結した。日立の茨城地区工場を「カスタマーゼロ（最初の導入現場）」として部品ピッキングや段取り替え作業を検証し、2027年度から物流倉庫や製造工場に向けた共同展開を開始する。

茨城工場を起点とするフィジカルAI実証基盤と技術統合の全貌

本提携は、資本の移動を伴わない業務提携の形態を採り、日立の持つソフトウェア・半導体技術とファナックの産業用ロボット制御技術を一体化させて現場運用の自律化を狙う取り組みである。

日立のAI基盤とファナックのロボティクスを統合する開発構造

両社が統合するコア技術は、日立の産業向けAIソリューション群「HMAX Industry」および自社開発のエッジAI半導体と、ファナックの産業用ロボットハードウェアである。

従来の産業用ロボットは、扱う対象物の寸法や位置座標を事前にエンジニアが教示する「ティーチング作業」を前提としていた。本提携では、日立が開発したエッジAI半導体をロボット制御盤や周辺機器に組み込み、カメラやセンサーが取得した情報からAIモデルが対象物の形状や重心をミリ秒単位で推定する。

外部クラウドを介さず現場のエッジ環境で完結して推論処理を行うため、通信遅延を抑えながらロボットの指先やアームへ直接軌道修正の指令を出せる。これにより、形状が一定でない部品や荷姿の異なる箱であっても、事前のプログラミングなしにピック＆プレースを行う運用精度の確立を進めている。

提携に至る経緯と2027年度商用展開への時系列

日立製作所とファナックは、2026年夏以降にフィジカルAIの実装に向けた連携基盤を段階的に構築してきた。

両社トップは2026年9月30日の公式発表において、現場実装に対する方針を以下のように述べている。

「日立は、これまで社会インフラの現場で蓄積してきたドメインナレッジにAIをかけ合わせ、社会インフラの変革に取り組んでいます。今回、ファナックとの戦略的パートナーシップにより、フィジカルAIの活用を通じて、人々の暮らしや産業を支えるモノづくりの現場の革新をめざします。ファナックの有する世界有数の産業用ロボットの高度な技術力に、日立のモノづくりの知見、生産ラインの構築力、デジタル技術を組み合わせ、フィジカルAIの現場実装を加速します。カスタマーゼロで得られた成果を生かし、フィジカルAIの現場実装から運用・改善までを一貫してお客さまをご支援することで、製造現場の生産性・品質向上、人手不足といった社会課題の解決に貢献していきます」
（日立製作所 執行役社長兼CEO 德永俊昭 氏）

「昨今のAI技術の発展は、企業だけでなく一般消費者にも広く活用されるようになりました。現在では、AIが現実世界を認識・判断し、ロボットや機械を動かす『フィジカルAI』の実用化が、様々な産業において本格化しつつあります。こうした中、今回の戦略的パートナーシップは、日立が有する高度なAI技術に、ファナックが長年にわたり培ってきた高い信頼性、高い制御技術とAI技術を組み合わせることで、製造現場をはじめとする様々な現場の自動化・自律化を飛躍的に進めるものです。日立と共にフィジカルAIの活用領域をさらに拡大し、深刻化する労働力不足、熟練者のスキル伝承などの社会課題の解決に貢献します」
（ファナック 社長兼CEO 山口賢治 氏）

参考記事: 声で指示するだけで動く。ファナック×Nvidiaが拓く物流「物理的AI」の衝撃

サプライチェーン各層への実務的影響

日立とファナックの提携成果が2027年度以降に市場へ投入されることで、倉庫事業者、製造業者、およびIT・ロボティクスベンダーの現場業務とシステム構成には具体的な変化が生じる。

倉庫事業者・3PL：非定型商品のピッキング・仕分け工程の省人化

EC物流やアパレル、日用品を扱う3PL事業者の倉庫では、商品パッケージの変更や新商品の投入が頻繁に発生するため、従来のロボットアーム導入時に必要だった「商品マスタへの3辺サイズ・重量登録」と「把持位置のティーチング作業」が運用上の大きな負荷となっていた。

日立のHMAX Industryとファナックのロボットが統合されたソリューションが導入された場合、初見の荷物であってもカメラ映像とエッジAIが包装のたわみや表面素材を瞬時に判別し、吸着パッドやグリッパーの圧力を自動調整する。これにより、荷主ごとのSKU改廃に伴うシステム停止やエンジニアの現地派遣工数が削減され、多品種少量を取り扱う既存倉庫（ブラウンフィールド）でのピースピッキング工程の自動化率が向上する。

製造業者・メーカー：変種変量ラインにおける段取り替え工数の圧縮

製造現場においては、日立が自社の茨城地区工場で進める部品供給・段取り替え実証の知見が水平展開される。自動車部品や高機能材料の工場では、同一ラインで複数の製品仕様を流す変種変量生産への移行が進んでいるが、治具の交換や部品供給の調整には熟練工の手作業が欠かせなかった。

エッジAI半導体を備えたロボットが部品トレイ内の重なりや傾きを自ら検知してピッキングできるようになれば、供給トレイの向きを厳密に揃える専用ストッカーの導入費用が不要になる。生産品目の切り替え時に発生していたロボットの稼働停止時間が短縮され、ライン全体の稼働率向上と設備投資回収の早期化が可能になる。

SaaS・テクノロジーベンダー：エッジ側自律制御に伴うWES・WCS連携仕様の刷新

物流システムを開発するSaaSベンダーやWMS（倉庫管理システム）開発会社は、上位システムとロボット制御層（WES/WCS）間のデータ連携プロトコルの見直しを迫られる。従来のシステム構造では、WMSやWESが「どの座標の棚からどの荷物を取るか」という細かな動作手順まで計算してロボットに指示を出していた。

フィジカルAIがエッジ側で環境認識と軌道計算を自律処理する構成に変わると、上位システム側の役割は「オーダーID」「仕分け先コンテナ番号」「目標完了時刻」といった結果系の指示を渡す形式へと簡素化される。その一方で、ロボットが把持失敗や落下を検知した際のリカバリー情報や、現場で学習した把持成功率データをリアルタイムに上位へフィードバックし、在庫状態へ反映させるイベント駆動型のAPIインターフェース設計が求められる。

参考記事: ダイフクとJDSC、未学習品仕分けで成功率97％！自然言語で自律化

LogiShiftの視点：固定型自動化から自律適応型へのパラダイム転換

産業用ロボット世界大手のファナックと、IT・OT（運用技術）・プロダクトの三位一体を掲げる日立製作所による提携は、現場自動化の基本構造を「あらかじめ決められた動作を繰り返す産業用ロボット」から「現場の状況を自ら認識・判断して柔軟に動くフィジカルAIロボット」へ移行させる契機となる。

これまでの自動化投資では、ロボット本体の購入費用と同等かそれ以上の費用が「ライン適合のためのSI（システムインテグレーション）費用」や「専用治具・コンベヤの設計費」に費やされていた。その結果、レイアウト変更の自由度が失われ、物量変動の激しい拠点では投資対効果が合わない事態が生じていた。

日立の茨城地区工場での実証が示すように、自社工場を「カスタマーゼロ」としてハードウェアとエッジAI半導体のすり合わせを行うアプローチは、現場特有の照明変動、埃、荷物の滑りやすさといった物理的な外乱に耐えうる実用モデルの構築に直結する。2027年度の商用展開開始以降、物流拠点や製造工場においてロボットを導入する際の評価軸は、「指定された単一動作のスピード（タクトタイム）」から「未知の荷姿や突発的なライン変更にどれだけ追加エンジニアリングなしで適応できるか（自律適応能力）」へと明確に移り変わる。

参考記事: フィジカルAIが拓く10.5兆円の自動化潮流と中小物流の生き残り策

明日から意識すべきこと

日立製作所とファナックによる共同展開が開始される2027年度に向け、物流・製造現場の管理者は設備導入の前提条件を整えておく必要がある。

1. 取り扱い荷物および部品の「非定型度合い」の数値化

現場で扱っている荷物のうち、外装ダンボールの破損率、変形袋物の比率、トレイ内での重なり度合いなど、従来の固定型ロボットが停止する要因となっていた事象の発生頻度を記録する。フィジカルAIの導入が真に必要な工程と、既存の定型マテハンで十分な工程を切り分ける判断基準を明確化する。

2. 上位システム（WMS/MES）のAPI接続性とデータ更新頻度の確認

エッジAIが現場で下した判断結果や荷物の欠品・破損データを即座に受け取れるよう、自社が運用するWMSや製造実行システム（MES）がREST APIやメッセージキュー方式でのリアルタイム通信に対応しているかを棚卸しする。バッチ処理前提のレガシーシステムが残っている場合は、データ連携の改修要件を整理しておく。

3. 自動化設備の選定基準を「SI構築型」から「ソフトウェア更新型」へ再整理

2027年度以降の設備投資計画において、ハードウェアの耐久性だけでなく、搭載されたAIモデルが現場データを継続学習して認識精度を向上させられる仕組み（CI/CDパイプラインやOTAアップデート機能）を備えているかをベンダー選定の評価項目に追加する。

出典: 物流（ロジスティクス）ニュース ＬＮＥＷＳ
出典: ファナック株式会社 ニュースリリース