株式会社日立製作所 研究開発活動 (2016年3月期)

当グループ(当社及び連結子会社)は、情報・通信システムから金融サービス等に至る幅広い分野で事業活動を展開しており、注力事業である社会イノベーション事業に対して重点的に研究開発資源を配分し、事業の継続と発展に努めている。
事業活動のグローバル競争力強化のため、顧客の課題を発掘・共有し、解決する研究開発に取り組むとともに、事業のグローバル化を先導する強いプロダクト・サービスの開発等を重点分野として研究開発強化に取り組んでいる。加えて、将来の中核事業を開拓するための先端研究にも取り組んでいる。
当グループの研究開発においては、当社及びグループ各社の研究開発部門が相互に緊密な連携をとりながら、研究開発効率の向上に努めている。また、大学その他の研究機関や外部企業との交流の拡大にも積極的に取り組んでいる。
当社は、社会イノベーション事業によるグローバルな成長の加速に向けて、北米、欧州、中国、アジア、インド及び南米の研究開発拠点・人員の拡充及び現地主導型研究の拡大により、現地のニーズに迅速に対応できる研究開発の推進を図っている。また、国内外の研究開発拠点を再編し、顧客とともに課題を見出し、新たなソリューションを協創する「社会イノベーション協創センタ」、注力分野の技術基盤を応用・融合することにより革新的な製品やサービスを創出し、新たなソリューション開発を支援する「テクノロジーイノベーションセンタ」、オープンイノベーションを活用し、独創的なビジョンに基づく探索型基礎研究で新領域を開拓する「基礎研究センタ」とする体制としている。かかる体制によって、顧客の課題解決に資する研究開発の更なる推進を図っている。
当連結会計年度における当グループの研究開発費は、売上収益の3.3%にあたる3,337億円であり、セグメントごとの研究開発費は、次のとおりである。

セグメントの名称	研究開発費 (億円)
情報・通信システム	596
社会・産業システム	474
電子装置・システム	493
建設機械	188
高機能材料	469
オートモティブシステム	699
生活・エコシステム	94
その他(物流・サービス他)	63
金融サービス	1
全社(本社他)	256
合 計	3,337

なお、当連結会計年度における研究開発活動の主要な成果は、次のとおりである。
・需要変動や現場の改善活動を理解して業務指示を行う人口知能の開発(情報・通信システムセグメント)
業務システムに蓄積される業務内容や業務実績等のビッグデータから、需要変動や業務現場の改善活動を理解して、適切な業務指示を行う人工知能を開発した。

・自律移動型双腕ロボットの制御技術の開発(その他(物流・サービス他)セグメント)
物流倉庫での集品作業の自動化のため、走行台車の上に、高さを調節する昇降台を載せ、さらに2本の市販の産業用アームとグリッパ(手に相当する部分)を搭載した自律移動型双腕ロボットを製作するとともに、各機構を少ない通信量で効率的に連携できるよう制御するロボット制御技術を開発した。

・モノづくりの信頼性向上を実現するアナリティクス基盤の開発(情報・通信システムセグメント)
社会インフラ製品の現場での稼働状態や動作環境の計測データをもとに、製品の故障発生リスクや余寿命を分析し、分析結果を量産機や次期開発機の製品設計に反映することで、様々な環境において安定して稼働する信頼性の高いインフラ製品の開発を実現するアナリティクス基盤を開発した。

・スマートキー対応のポータブル呼気アルコール検知器の試作(オートモティブシステムセグメント)
人間の呼気特有の飽和水蒸気を高感度で検知でき、かつ、小型化・省電力化を実現するセンサー技術を開発し、ドアの解錠やエンジン始動が可能なスマートキーに対応させるとともに、検出した結果を車内ディスプレイに表示するシステムも構築したポータブル呼気アルコール検知器を試作した(㈱本田技術研究所との共同開発)。


・スマートデバイスに対応した音声処理技術の開発(情報・通信システムセグメント)
汎用のスマートデバイスにおいて、搭載された複数のマイクロホン間の時間差を使った高精度な雑音除去を可能とすることで、70デシベルの雑音環境での音声認識を可能とするとともに、発話と発話の区切りの明確な自動認識により、ボタンの押下げで発話区間を知らせることなく対話することが可能な音声処理技術を開発した。

・社会インフラ製品の性能を高精度・短時間で予測する解析技術の開発(社会・産業システムセグメント)
ビルの空調機など、複数のコンポーネントで構成された製品の性能解析技術において、性能予測に要求される精度に応じて解析モデルを任意に選択・調整して組み合わせることで、コンポーネント、サブシステム、製品全体を一括で解析するマルチフィデリティ解析技術を実現し、製品の稼働データを用いた解析の高精度化とビッグデータ分析手法や統計手法を活用した解析の高速化により、高精度かつ短時間での製品全体の性能解析を可能とする技術を開発した。