事例の概要
| 企業 | 三菱ケミカル株式会社 東海事業所（四日市） |
|---|---|
| 地域 | 日本 |
| 業種 | 化学 |
| 企業規模 | 大企業 |
| 用途 | AIエージェント・プラットフォーム |
| 使われた技術 | 日立HMAX Industryの設備故障診断AIエージェント（P&ID・設備図面のナレッジグラフ＋保全記録＋故障原因分析手順「OTスキル」） |
| 関連する製品・サービス | HMAX Industry（株式会社日立製作所） |
成果
取り組みの内容
化学プラントは高温・高圧・有害物質を扱い、設備の不具合を早く正確に突き止めることが安全と生産の両面で重要です。一方で、配管や機器のつながりを理解して原因を絞り込める熟練技術者は減っており、知見の継承が課題になっています。
日立と三菱ケミカルは2025年12月24日、東海事業所（四日市）でHMAX Industryの設備故障診断AIエージェントによるトラブルシュート支援の共同検証を始めると発表しました。P&ID（配管計装図）と設備図面をナレッジグラフにし、保全記録と結び付けたうえで、STAMP（システム理論に基づく事故分析手法）などに基づく日立独自の故障原因分析の手順を「OTスキル」としてAIに持たせる構成です。プロセス産業への適用は初めてとされます。
検証の基準は、熟練技術者と同等以上の速さと正確さで故障原因を特定できるかどうかです。2026年10月時点で結果は公表されていません。
過去の記録を検索するだけでなく、原因を絞り込む順番そのものをAIに持たせる点が特徴で、記録にない新しい故障でも確認の進め方を示せる可能性があります。
この事例から読み取れること
- 当サイトの見方では、熟練者の原因分析の手順を形式化してAIに渡す設計は、記録の少ない故障への対応力を左右する
- 評価基準を「熟練技術者と比べた速さと正確さ」に置いている点は、自社で保全AIを評価する際の参考になる
- P&IDや図面のナレッジグラフ化には大きな準備工数がかかるため、データ整備をどちらが担うかを契約前に決める必要がある
本ページは企業・提供元が公開した情報にもとづき、費用負担を受けずに作成しています。成果の数字は発表時点のもので、当サイトによる検証値ではありません。
