成功事例の活用で、求める DX を迅速、確実に実現
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課題

データ粒度があわず、データ利活用
困難部門・拠点間で連携ができていない専門的技術者や人財がいない部門・拠点ごとにIoT導入で統制効かず

費用対効果が示せない
進め方、アプローチが不明

ユースケースの活用で一気に解決しませんか？
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1

ユースケース
日立の豊富なDXの経験とノウハウを生かしたユースケースを活用すれば、製 造 DX

環 境 DX

研 究 DX

デジタル技術によるモノづくり

カーボンニュートラル

データ駆動型研究調 達 DX

保 守 DX

金 融 DX

データ活用
次世代調達

保守業務の効率化・合理化

データを活用した金融サービス構想から基盤の構築・運用までプロジェクトを円滑に進められます。 2© Hitachi, Ltd. 2024. All rights reserved.

ユースケース
各ユースケースはさまざまな課題に対応

製 造 DX

環 境 DX

研 究 DX

デジタル技術によるモノづくり

カーボンニュートラル

データ駆動型研究

工場間の生産平準化、需要変化への対応

経営層/管理者層向けCO2
排出情報ダッシュボード

実験データのデジタル化と蓄積

不良発生原因特定の迅速化

カーボンニュートラル実現に向けた重点課題の特定研究計画とリンクした
各実験結果の連携

出荷判定の正確性向上

部品CO2排出量提示

データをもとに計画と評価の因果関係を把握© Hitachi, Ltd. 2024. All rights reserved.

3

ユースケース
各ユースケースはさまざまな課題に対応

調 達 DX

保 守 DX

金 融 DX

データ活用
次世代調達

保守業務の効率化・合理化

データを活用した
金融サービス

調達基本業務の品質向上

計画最適化を活用した
適切な人財配置

ニーズに合わせた金融商品やサービスの提供

サプライチェーン・レジリエンス

音響AIを活用した予防保全への移行

独自のサービスや付加価値の提供

価格査定・交渉力強化画像AIを活用した点検の効率化

スムーズなサービス提供や良好なお客さま体験© Hitachi, Ltd. 2024. All rights reserved.

4

INDEX ユースケース
先行事例に基づく豊富なユースケース

製 造 DX

環 境 DX

研 究 DX

デジタル技術によるモノづくり

カーボンニュートラル

データ駆動型研究調 達 DX

保 守 DX

金 融 DX

データ活用
次世代調達

保守業務の効率化・合理化

データを活用した
金融サービス© Hitachi, Ltd. 2024. All rights reserved.

5

ユースケース

製造DXのユースケースでは、例えば製 造 DX

デジタル技術によるモノづくり© Hitachi, Ltd. 2024. All rights reserved.

6

製造DX ユースケース

不良発生原因の迅速な特定を支援
課題
原料受入

重合

凝固

乾燥

成形

原因

改善
包装

検査

出荷

物流

クレーム
情報

出荷ロット
情報

複数工程・設備の製造経歴のデータ

過去の類似事例データ

原因
原因

どの設備？

原因

どの製造ライン？

どの工程？

どの出荷ロット？

さまざまな生産管理データを突き合わせるため時間がかかる≪ INDEXに戻る

不良

複数の工程や設備の生産管理データを一度に取得

複数工程・設備にまたがって原因の特定が可能≫さらに詳しくさらに詳しく ≫© Hitachi, Ltd. 2024. All rights reserved.

7

INDEX ユースケース
先行事例に基づく豊富なユースケース

製 造 DX

環 境 DX

研 究 DX

デジタル技術によるモノづくり

カーボンニュートラル

データ駆動型研究調 達 DX

保 守 DX

金 融 DX

データ活用
次世代調達

保守業務の効率化・合理化

データを活用した金融サービス© Hitachi, Ltd. 2024. All rights reserved.

8

ユースケース

環境DXのユースケースでは、例えば

環 境 DX

カーボンニュートラル
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9環境DX ユースケース

カーボンニュートラル実現に向けた重点課題の特定を支援
課題

大量データの整理に人手が必要

紙データの整理に工数がかかる

改善
調達パートナー

工場

排出量の算出には属人的スキルが必要

ホットスポットがすぐに把握できない

お客さま先

環境/本社

設計

生産計画

物流

保守・稼働

物流

調達

製造

品質
保証

出荷

データ基盤

CO2排出量情報をデータ基盤に枠を超えて収集

重点課題の発見には多くの人手と時間が必要≪ INDEXに戻る

最もCO2を排出しているパートを容易に把握≫さらに詳しくさらに詳しく ≫※本ユースケースに関わる特許出願中© Hitachi, Ltd. 2024. All rights reserved.

10

INDEX ユースケース
先行事例に基づく豊富なユースケース

製 造 DX

環 境 DX

研 究 DX

デジタル技術によるモノづくり

カーボンニュートラル

データ駆動型研究調 達 DX

保 守 DX

金 融 DX

データ活用
次世代調達

保守業務の効率化・合理化

データを活用した金融サービス© Hitachi, Ltd. 2024. All rights reserved.

11ユースケース

研究DXのユースケースでは、例えば

研 究 DXデータ駆動型研究© Hitachi, Ltd. 2024. All rights reserved.

12

研究DX ユースケース

研究計画とリンクした各実験結果の連携を支援
課題
実験内容の情報が研究者間で共有されない

複数工程の実験結果がチーム内で共有されない改善一覧で進捗把握が可能
リンクにより、結果の共有も可能＃ 実験ID

更新日時

作成者

ステータス

タイトル

予定日

実施日

更新者

1 00002023/01/23 12:30

system完了

01/23〇〇測定

2023/1/22

2023/1/22

system

2 00012023/01/23 12:50

system評価中

01/23 ××測定

2023/1/22

2023/1/22

system

3 00022023/01/23 12:55

system

実験中

01/23△△測定

2023/1/23

2023/1/23

system

4 00032023/01/23 13:05

system

実験中

01/23◇◇測定

2023/1/23

2023/1/23

system計画
実験①
実験②

計画通り実験が進捗しているか把握しづらい

実験③
実験④
実験⑤

情報が閉じているため進捗が把握しにくく、実験の重複など無駄が発生

チーム全体の進捗状況を可視化でき、管理者は円滑に計画を進行できる≪ INDEXに戻る© Hitachi, Ltd. 2024. All rights reserved.

13

INDEX ユースケース
先行事例に基づく豊富なユースケース

製 造 DX

環 境 DX

研 究 DX

デジタル技術によるモノづくり

カーボンニュートラル

データ駆動型研究調 達 DX

保 守 DX

金 融 DX

データ活用
次世代調達

保守業務の効率化・合理化

データを活用した金融サービス© Hitachi, Ltd. 2024. All rights reserved.

14

ユースケース

調達DXのユースケースでは、例えば

調 達 DX

データ活用
次世代調達© Hitachi, Ltd. 2024. All rights reserved.

15

調達DX ユースケース

サプライチェーン・レジリエンスを支援
課題

改善

コントロール不可な事業リスク
外部要因

パートナー要因

自然災害発生経営リスク

パンデミック・感染症

品質不具合

国際紛争

法令・コンプライアンス違反
人権問題発生有事発生後のアクションでは調達への影響が大≪ INDEXに戻る

レジリエンス・プロセス
平時
リスクの特定

事業影響
平時施策
シミュ
意思決定
レーション

有事
影響範囲
調査究明

対策案
協議

対策
実行

効果
モニタリング

事業再開

有事発生⚫ ポテンシャルリスクの把握⚫ 事前対策によるレジリエンス強化⚫ 調達影響把握の迅速化⚫ 対策検討の具体化

平時・有事にまたがったアクションで調達への影響を最小化≫

さらに詳しくさらに詳しく ≫© Hitachi, Ltd. 2024. All rights reserved.

16

INDEX ユースケース
先行事例に基づく豊富なユースケース

製 造 DX

環 境 DX

研 究 DX

デジタル技術によるモノづくり

カーボンニュートラル

データ駆動型研究調 達 DX

保 守 DX

金 融 DX

データ活用
次世代調達

保守業務の効率化・合理化

データを活用した金融サービス© Hitachi, Ltd. 2024. All rights reserved.

17ユースケース

おすすめのユースケースをさらに詳しく
カーボンニュートラル実現に向けた重点課題の特定環 境 DX

サプライチェーン・レジリエンス

調 達 DX製 造 DX

サプライチェーン・レジリエンス≪ INDEXに戻る© Hitachi, Ltd. 2024. All rights reserved.

18

[環境DX]© Hitachi, Ltd. 2024. All rights reserved.

19

[環境DX]

カーボンニュートラル実現に向けた重点課題の特定

課題

ホットスポットの特定に多くの人手と時間が必要
ESGに優れた企業として社会に認められるためには、Scope1、Scope2に加え、製品ライフサイクル全体を見据えたScope3も責任範囲としてCO2排出量を管理することが必要。

障壁1

大量データの整理に人手が必要で工数が膨大になる

上流 (素材→部品)

自社 (素材→部品)

下流 (輸送→使用→廃棄)

Scope3

Scope1

Scope3

1 調達する製品・原材料

燃料・エネルギー

11 調達する製品・原材料(事業者自らの直接排出)

4 輸送配送5 廃棄物

Scope2

3 燃料・エネルギー(Scope1、2以外)電気の使用(他社の間接排出)障壁

障壁

312 輸送配送
9 廃棄物
10 燃料・エネルギー(Scope1、2以外)

障壁

2

排出量の算出には指定の算出式が必要で業務が属人的紙面によるデータが存在し整理に工数がかかる

4
Scope3
ストック

人の流れ

不動産 (リース)

フランチャイズ

投資

14 資本財6 出張 7 通勤

8 借 13 貸

14 フランチャイズ

13 投資

ライフサイクルでウェイトが大きい点がすぐに把握できない

ESG：Environmentt (環境)、Social (社会)、Governance (企業統治)© Hitachi, Ltd. 2024. All rights reserved.

20

[環境DX]

カーボンニュートラル実現に向けた重点課題の特定
改善

パートごとのCO2排出量を可視化

自社内の製造・設計データ、調達パートナーが提供する各種データ、物流やお客さま先での稼働情報など、CO2排出量をScope1から3まで統合管理。
効果効果1調達パートナー

Scope3 ( 15)

CO2排出量情報をデータ基盤に枠を超えて収集環境/本社

3

Scope3 ( 1,4)

調達

工場

データをパートごとに確認でき、ホットスポットの把握が容易

物流

Scope1,2,3 ( 2,3,5～8)
設計

効果

生産計画

製造品質
保証

出荷効果

2

4

設計、製造、利用のライフサイクル全体のCO2排出量を管理≪ INDEXに戻る

お客さま先

Scope3 (９～14)
物流

保守・
稼働

データ基盤

※1: (対策の効果を可視化でき、PDCAを高速に循環)内の数字はカテゴリー番号※2:本ユースケースに関わる特許出願中© Hitachi, Ltd. 2024. All rights reserved.

21

INDEX ユースケース
先行事例に基づく豊富なユースケース

製 造 DX

環 境 DX

研 究 DX

デジタル技術によるモノづくり

カーボンニュートラル

データ駆動型研究調 達 DX

保 守 DX

金 融 DX

データ活用
次世代調達

保守業務の効率化・合理化

データを活用した金融サービス© Hitachi, Ltd. 2024. All rights reserved.

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ユースケース

おすすめのユースケースをさらに詳しく
カーボンニュート
重点課題の特定ラル実 現 に向けた

カーボンニュートラル実現に向けた重点課題の特定環 境 DX

サプライチェーン・レジリエンス

調 達 DX製 造 DX

サプライチェーン・レジリエンス≪ INDEXに戻る© Hitachi, Ltd. 2024. All rights reserved.

23

[調達DX][製造DX]© Hitachi, Ltd. 2024. All rights reserved.

24

[調達DX][製造DX] サプライチェーン・レジリエンス
課題

クレーム対策の遅れと不正確さにより、損失リスクが増大
一つひとつ工程を遡って、原因を調査
どの原料？

どの設備？

どの製造ライン？

どの工程？

原因

原因

原因

原因

調達パートナー

原料受入

クレーム
発生

どの出荷ロット？

原因

重合凝固

乾燥

成形

包装

検査

出荷

物流

お客さま原因調査に時間がかかる

影響範囲の特定が不正確

さまざまな生産管理データを突き合わせるため時間がかかる。
そのため不具合品の市場流出リスクなどが増大。

煩雑な人的作業になるため正確な影響範囲の特定が困難。
正常な製品の廃棄などが発生し、コストの損失が拡大。
ESG：Environment (環境)、Social (社会)、Governance(企業統治)© Hitachi, Ltd. 2024. All rights reserved.

25

[調達DX][製造DX] サプライチェーン・レジリエンス
改善

製造から調達への迅速かつ正確なトレースバックにより影響を局所化

統合情報を活用し、例えば原因となった原料や、ロット情報に基づく影響範囲などを迅速に特定

クレーム
発生

原因

調達パートナー

原料受入

重合

凝固

乾燥

成形

包装

検査

出荷

物流

お客さま

出荷ロット情報／原料情報／複数工程・設備の製造経歴のデータ など

影響の局所化
問い合わせレスで、工程を越えて情報をトレースできるため原因の調査を迅速化でき、初動を早められる。

損失の低減
トレーサビリティ
統合情報
サプライチェーンの製造経歴を統合

データ活用により影響範囲の特定が高精度化。
回収や廃棄の適正化が実現し、コストの損失を抑えられる。

≪ INDEXに戻る© Hitachi, Ltd. 2024. All rights reserved.

26

Hitachi Intelligent Platform

日立はお客さまのDXによる課題解決に運用、そして拡充まで伴走します構想

1 コンサルティング
HitachiIntelligent Platform
プロフェッショナルサービス

データ利活用コンサルティング
サービス

設計・構築

2 プラットフォーム

3 データマネジメント
製造DX

アプリケーション

運用

環境DX

研究DX

4 安全確実なインフラ運用
調達DX

保守DX

金融DX

IoT/データ利活用 環境提供
基本サービス

基本インフラサービス

選択可能
データ収集
サービスメニューデータモデル設計・ETL開発

データ蓄積

アプリケーション
設計・開発

システムセキュリティ

データ見える化 AP I 提供 データマネジメント運用

データマネジメント運用：
業務拡張

AI提供

AIマネジメント、導入支援≪ INDEXに戻る© Hitachi, Ltd. 2024. All rights reserved.

27

「生産実績のトレース可視化アプリケーション」のご紹介
Hitachi Intelligent Platform© Hitachi, Ltd. 2024. All rights reserved.

Hitachi Intelligent Platform デジタルツインモデル© Hitachi, Ltd. 2024. All rights reserved.

29

Hitachi Intelligent Platform デジタルツインモデルの概要
デジタルツインモデルは現場データを業務・４M *(プロセス)でモデル化し、サイバー空間に生産ライン/サプライチェーンプロセスを再現し、デジタルツインを実現

デジタルツインモデル(サイバー空間)

検査装置

生産設備

生産現場
(リアルな世界)

生産計画

製品

生産
部品

制御装置

作業員

制御装置

4M：
huMan,Machine,Material,Method

Hitachi Intelligent Platform：
HIPFと略す© Hitachi, Ltd. 2024. All rights reserved.

30

製造現場での課題とHIPF デジタルツインモデルによる解決
分散されたデータ管理が引き起こす課題の例
製造現場全体の分析が困難
不具合のあった製品の作業者(huMan)、部品(Material)、設備(Machine)、製造手順(Method)といった4Mデータが生産プロセスごとに別々で管理されている。
そのため、製造現場全体のデータ分析には整備工数がかかる。

不具合の原因究明に膨大な時間がかかり対応の遅延を招く。

デジタルツインモデル導入

データ分析に整備工数がかからず、不具合への迅速な対応が可能に「業務＋4M」でデータをモデル化することで、データの共有管理を実現

工場
ライン

ライン

ライン

先行業務

部品

Material

作業者

huMan

後継業務の部品業務

Material

設備

Machine

後続業務

製造手順
Method© Hitachi, Ltd. 2024. All rights reserved.

31

HIPFデジタルツインモデルを使用したアプリケーション© Hitachi, Ltd. 2024. All rights reserved.

32

デモの概要1

製品Xの部品A部分で検査NGが発生。

NG
製品X

部品A

ユニット
B
部品C

この部品Aを重点的に調査したい。
また部品の個別不良なのか、ロット全体の不良なのかこの部分を切り分けたい。

板金D

板金E

・・・
板金F

この製品Xに使われている部品Aは、検査NGが多発している部品である。

そこで、生産した製品の追跡・可視化ができる「生産実績のトレース可視化アプリケーション」で調査を行う。

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33

デモの概要2
調達

製造

組立

部品A
ロットNo.A001
(20個)

STEP2

部品A

ロットNo.A002
・・・
(20個)
・・・

ユニットB
シリアルNo.B001
シリアルNo.B002

ユニットB

部品C

製品X
製造指図番号
S001

板金D

検査
STEP1

板金E

部品A:NG
検査工程で検査NG発生

板金F

STEP3
ロットNo.A001を使用した製品
製造指図番号S001,15,20,21,22・・・40(計20台)

部品C
ロットNo.C001(100個)
ロットNo.C002(100個)

・・・
目的：部品の個別不良なのかロット不良なのかを切り分ける© Hitachi, Ltd. 2024. All rights reserved.

34

STEP1- 不具合の発生を把握する
本日の生産実績ダッシュボード

➀NG
OK

時間

②

調査の流れ
➀検査工程の測定器規定値判定から、製品に不具合が発生していることを把握する。
②不具合が発生している製品の製造指図番号を取得する。

©©Hitachi,
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Ltd.2024.
2024. AllAll rights
rights reserved.
reserved.

35
35

STEP2- 被疑部品の部品ロットNo.を取得
製品指図番号のトレース画面

③

④

調査の流れ
③アプリケーション画面に製造指図番号を入力する。
④構成部品リストの中から、部品Aの部品ロットNo.を取得する。
©©Hitachi,
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Ltd.2024.
2024. AllAll rights
rights reserved.
reserved.

36
36

STEP3- 被疑部品ロット搭載製品の検査結果を確認⑤⑥NG
OK

同ロットで過去に複数の不具合発生が判明

部品ロットNo.のトレース画面
きっかけとなった
製品不具合
時間

調査の流れ
⑤アプリケーション画面に部品ロットNo.を入力する。
⑥部品Aのロットを搭載した製品は、過去に複数の不具合が発生していたことが判明した。
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Ltd.2024.
2024. AllAll rights
rights reserved.
reserved.

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不具合発生時の迅速な対応
部品ロットNo.のトレース画面

部品Aの当該ロット不良率は 30％（20件中6件）と非常に高い不良率であり、部品Aのロット起因の不良である可能性が高い。

このデータをエビデンスとしてサプライヤへ詳細な調査を依頼

部品のロットは、必ず同一時期に全て使用されるとは限らず、製造時期が異なることも多くある。
このように広い範囲のデータを調べることで、特定のロットに起因する不具合の可能性を見つけることができる。
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Ltd.2024.
2024. AllAll rights
rights reserved.
reserved.

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電子ペーパー活用ユースケース
Creating materials/documents automatically from handwritten documents
通称名：ハンドリン

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39

目次
1. 今、なぜ電子ペーパーなのか？
2. 電子ペーパー端末紹介
3. システム活用イメージ
4. ユースケース - 実験結果集計の自動化
5. 提供サービスの全体像
6. ビジョン – めざす姿、将来機能
7. ユースケース - ラフスケッチの自動資料化(将来機能)
8. ユースケース - フォーマット手書き入力のレポート化(将来機能)
9. 日立(大みか事業所)の事例© Hitachi, Ltd. 2024. All rights reserved.

40

1. 今、なぜ電子ペーパーなのか？

？ 10年ほど前に一度流行した電子ペーパー。なぜ、今になって提案するのか。

なぜ、タブレット端末ではなく電子ペーパーなのか。

技術の進歩
電子ペーパー端末そのものが、数年前と比較して格段に進化している。視認性の高さ・軽量さ・書き心地は、実際に使ってみると一般のタブレット端末とは一線を画す魅力がある。また、安価な所も大きな強みと言える。

AI技術の発展
生成AIが近年急速に発展/普及し、一般に浸透しつつある。文字ベースの学習/応答にとどまらず、絵図も学習/生成が可能なAIも出現している。手書きベースの情報素材を生成AIと連携することで新たな価値が生み出せる。

© Hitachi, Ltd. 2024. All rights reserved.

41

2. 電子ペーパー端末紹介
書き心地や視認性を重視したタブレット型端末

特徴• 紙に近い書き心地• 軽い、薄い（重さ368g、薄さ5.75mm）• 汎用的なA4サイズ• 高い視認性（太陽光下でもよく見える）• PDF取り込みや書き込みが可能• タッチパネル機能• ローカルストレージ32GB• フル充電で最長2週間/通常5日間稼働（条件付き）• 対応IF：WiFi、Bluetooth、USB-typeC2.0、NFC
公式ページ
https://altericnote.com/jp/
伊藤忠商事株式会社 ニュースリリース
https://www.itochu.co.jp/ja/news/press/2022/220516.html※防水・防じん・防爆機能なし
専用の防水ケースあり© Hitachi, Ltd. 2024. All rights reserved.

42

3. システム活用イメージ
活用する前は…
①実験記録の手書き

研究員

紙ノート/記録②記録内容の入力

紙ノート/記録③データ解析

PC

PC

研究員

電子ペーパー × 日立のソリューション を活用すると…

研究員

電子ペーパー

手書きの焼き直し、再入力の手間がゼロに！
★本提案における最大のメリット

PC

研究員

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43

4. ユースケース -実験結果集計の自動化■ユースケース
研究者が実験する際のユースケース。（また研究者に限らず、PDFフォームを印刷して紙に手書きする業務に各種適用が可能）
事前に作成したPDFを電子ペーパーに取り込む。PDFの項目を手書きで埋めることで、後は自動的にデジタライズされる。

手書きの実験記録

実験結果の集計■実験結果を電子ペーパーで入力

実験諸元の情報をテキスト抽出し、CSV形式に構造化

電子ペーパー

数値もテキスト同様に抽出し、グラフ生成■メモ
次フェーズにて集計データを生成AIにインプットして報告資料を自動生成する仕組みを実現予定⇒将来機能のページ
にて紹介© Hitachi, Ltd. 2024. All rights reserved.

44

5. 提供サービスの全体像■システムの全体像
電子ペーパー連携対応のPC/スマートフォン対応のWebシステム。インターネット接続済み電子ペーパーで書いた手書きのメモやイメージをいつでもダウンロードでき、自動的にテキストを抽出。手書き情報から吸い上げたPDFの生データや抽出済みデータを活用して、資料を自動的に生成。

▼ユーザーのメリット① 手書きのメモ/絵をいつでもPDFファイルでダウンロードできる② 自作したPDFを電子ペーパーに送信できる③ PDFから抽出されたテキストや構造化データ(CSV)をダウンロードできる© Hitachi, Ltd. 2024. All rights reserved.

45

6. ビジョン –めざす姿、将来機能■手書きをはじめ、入力情報から即座に情報統合・資料化
手書き情報はもちろん、インプットとなるデータであれば写真などの既存のデジタルデータ各種も含め全てをHIPFで情報統合し、必要なときにいつでも複数の形式で資料を生成する基盤を実現。

ユーザーの使いやすいUIでINPUTを作成 ※手書きを含む
INPUT

ユーザーの用途(プレゼンテーション/レポート)に即応したファイルを取得

HIPF

OUTPUT(データ利活用基盤)

手書き

データ抽出・構造化

TEXT

DB

生成AI

入力はファイルであれば、形式は問わずインプットできる

具体例を次ページにて紹介

インプットから分析・クレンジングしたデータを元に複数の形式で出力
HIPF：Hitachi Intelligent Platform 日立のデータ利活用基盤
https://www.hitachi.co.jp/products/it/IoTM2M/list/hipf/© Hitachi, Ltd. 2024. All rights reserved.

46

7. ユースケース -ラフスケッチの自動資料化(将来機能)■ユースケース
資料の素案など、電子ペーパーでラフ画をスケッチしたものをインプットにパワーポイント資料に出力する。
主に絵図を伴う資料作成において、ユーザーは資料作成の素材・テンプレートとして修正を前提としたファイルを入手できる。

手書きのスケッチ

テンプレート資料■実験結果を電子ペーパーで入力
WebPC

手書き情報からテキスト抽出、図表の抽出⇒生成AIにインプット
電子ペーパー■メモ
ユーザーは電子ペーパーに手書きするだけで、整形されたファイルを取得できる。

© Hitachi, Ltd. 2024. All rights reserved.

47

8. ユースケース-フォーマット手書き入力のレポート化(将来機能)■ユースケース

アンケート、問診票、申込用紙、署名など、あらかじめフォームがあり、項目にユーザーが書き込むケース。
手書き文字をAI-OCRでデジタル化し、ユーザー指定の任意形式(pptx,docx,xlsxなど)でレポートを生成AIで出力。
※AI-OCR：Optical Character Recognition(PDF/画像のテキストをデジタル化する技術)をAIによって精度向上したものを指す。

PDFフォーム作成

手書き入力

レポート/報告資料※電子ペーパーで手書き入力※この例では、集計結果報告を自動生成

収集解析サーバーと生成AIを経由手書き入力情報をテキスト抽出し、CSV形式に構造化。
⇒生成AIに
インプット

WebPC

電子ペーパー

レポート出力に活用している
各種データはHIPFのカスタマイズにより別システムに連携も可能

WebPC© Hitachi, Ltd. 2024. All rights reserved.

48

9. 日立(大みか事業所)の事例
日立(大みか事業所)の品質管理部門では、電子ペーパー/データ解析を活用して検査工程のリアルタイム管理を実現している。
サマリ• 電子ペーパーで現場のドキュメントをデータ化し、ペーパーレスの推進とデータの一元管理• リアルタイムな進捗管理により、リスク対策やコスト低減策が加速• データ利用機能提供による業務効率化

ICカード読み取り作業者は調査現場に据付のICカードを読み取れば、検査箇所に応じた調査票が確認・利用できる

経営者や管理者視点でデータを可視化するダッシュボードを提供
Pi
Enote

Enote

工程A

PDF

過去ドキュメント

工程B

検査結果
A (PDF)

PDF

Enote

PDF

データベース

工程C

検査結果
B (PDF)

PDF

データ解析

• 現場で電子ペーパーを導入しドキュメントデータをデータベースに格納
施策• 過去ドキュメントも同様にデジタル化してデータベースに格納• データ利活用機能を提供し、審査・承認フローのデジタル化

効
果出荷

進捗管理画面検査結果
C (PDF)

検査A 7/13
検査B 5/31

審査・承認・進捗管理
ドキュメント管理• 業務効率化• ペーパーレス化• 検査ミス防止• 検査不良の早期共有© Hitachi, Ltd. 2024. All rights reserved.

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金融DXのご紹介
Hitachi Intelligent Platform© Hitachi, Ltd. 2024. All rights reserved.

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こんなことでお困りではないですか？
データ利活用が業務に定着しない、なんてことありませんか①分析人財・組織の不足③②分析ツールの難易度が高い教えられる人がいない。
新しいツールを導入したがデータ利活用のシステムを構築しても・・・・
頻繁な異動により体制が維持できない。

使い方がわからない。

データ利活用が業務に定着しない③データ開発に時間がかかる開発の調整に時間がかかる。
もっと早く終わらせたい・・

なんてことありませんか？

データ分析に関する各種スキルを持った技術者が伴走・代行することで、データ利活用が定着すると日立は考えています。
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課題を解決する「金融機関向けデータ利活用サービス」
お客さまの抱える課題を深く理解して実施すべきことを具体化しお客さまに合った進め方で伴走・代行することでデータ利活用を実現します
ITエンジニア

ITコンサルタント• 分析の代行• 分析用開発の代行• プラットフォームやDX技術の整理・提供

UXデザイナー• 将来構想のデザイン• ユースケースの設計

スマホ
アプリ

IBATM窓口

渉外

データサイエンティスト• データ利活用方法の提案• 人財育成© Hitachi, Ltd. 2024. All rights reserved.

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データ収集ユースケースを設計し、実現に必要なデータを調査、収集します。
⚫ STEP.1
社内外のデータITエンジニア

UXデザイナー

ユースケースの設計⚫ STEP.2
将来構想のデザイン

データの選定・収集⚫ STEP.3

スマホ
アプリ

IB

ATM窓口

渉外

データカタログの作成© Hitachi, Ltd. 2024. All rights reserved.

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データ生成ETL加工と名寄せにより、1要素1テーブルに情報を集約し、分析DBを構築します。
社内
顧客属性

ITコンサルタント
顧客属性

取引
情報

元帳情報
等

社外

顧客属性

プラットフォーム提供
ETL加工・名寄せ

取引情報

元帳情報

ログ情報
等

ITエンジニア

取引情報

ETL：Extract （抽出）、Transform（変換・加工）、Load（格納）© Hitachi, Ltd. 2024. All rights reserved.

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データ利活用

最適な分析手法のご提案から分析の代行まで一気通貫で支援します。
社内各部署

BIツールによる可視化
ITエンジニア

企画部門

営業店

AIによる高度な分析
データ
サイエンティスト

推奨顧客や推奨商品等をAIがレコメンド

システム部門
(事務部門)

戦略の高度化

営業力
UP

事務効率化

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DXとともに進化する運用を、日立のデータマネジメント
ガイドラインと運用管理システムが強力にサポート
Hitachi Intelligent Platform© Hitachi, Ltd. 2024. All rights reserved.

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DXとともに進化する運用を、日立のデータマネジメントガイドラインと運用管理システムが強力にサポート
課題

DXの運用は、教科書通りにはいかない✓ DMBOK*と実際の運用との間にギャップがある✓ DXの運用は日々変化するため、新しい運用や手順が増えていく

改善 ガイドラインとシステム化でDXの運用を支援✓ お客さまや業界の実情に合わせたガイドラインを作成✓ システム化により運用フローが自動実行されるので、新しい運用が追加されても負担が増えない♪
既存体制しかない！

✓ 適切なガイドラインによるデータの最適な運用

データ基盤
データ基盤
データが無い

Aシステム

Bシステム

Aシステム

Bシステム

Cシステム

Cシステム

新しい運用が発生している！
*DMBOK：Data Management Body of Knowledge

システム化✓ 承認ワークフロー✓ 作業者割り当て✓ コマンド自動実行© Hitachi, Ltd. 2024. All rights reserved.

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Hitachi Intelligent Platform(HIPF)によるご支援の流れ
実案件で得たデータ収集・蓄積・分析・活用の知見・ノウハウにもとづき、データ利活用の構想策定から、設計、開発、運用まで、お客さまの業務価値向上に伴走します。
Plan 戦略策定・計画

Build 設計・構築

Manage 運用管理

データ利活用構想策定

データ利活用環境構築/アプリケーション開発・改善

運用/保守✓ 構想策定支援✓ 業務要件定義✓ データモデル設計✓ デザインパターン適用など

データマネジメント運用

アプリケーション

コンサルティング
アプリケーション

製造DX

研究DX

環境DX

調達DX

保守DX

金融DX …

IoT/データ利活用 環境提供 (クラウド or オンプレミス)
データモデル

成功事例/ノウハウ

AI マネジメント

DMBOKに対応

推論 画像 音響 テキスト 最適化
プログ 分析 分析 分析ラム
学習済モデル管理

システム監視・運用

データマネジメント
分析

見える化

蓄積

API提供

収集

運用

✓ データオペレーション✓ データセキュリティ✓ データ品質管理✓ メタデータ管理

データ収集✓ 業務運用代行✓ システムオペレーション✓ 監視・稼働統計

データソース
グランドデザイン✓ データモデル詳細設計✓ ETL設計・開発✓ アプリケーション設計・開発

工場

エッジサーバー
機器

機器

基幹系
生産
計画

人事
総務

研究管理

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運用統合 JP1 Cloud Service/Operations Integration のコンセプト

システムごとにサイロ化した運用を統合。システム横断で「運用の標準化」と「運用要員の共有化」を促進しつつ、しっかり「運用の統制」も図り、「システム全体の運用の効率向上と品質確保の両立」を実現します。

運用統合 JP1 Cloud Service/Operations Integration
運用の標準化

運用要員の共有化

運用の統制

Operations as Code＊により運用の属人性排除と自動化を促進

運用要員のスキルと経験値に基づく適切な作業割り当てが可能

各作業証跡の集約管理と各種規格の遵守状況の可視化で、監査対応が容易

システム全体の運用の効率向上と品質確保の両立を実現
業務システムオンプレミス

ハイブリッドクラウド

マルチクラウド＊ 運用作業の自動化、審査・承認フロー、運用で必要となるデータレコードなども含めた運用シナリオをコード化し、適宜、効率性および信頼性を向上させる手法。

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商標について• PowerPointは、米国Microsoft Corporationの米国およびその他の国における登録商標または商標です。
• Excelは、米国Microsoft Corporationの米国およびその他の国における登録商標または商標です。
• Microsoft Wordは、米国Microsoft Corporationの商品名称です。

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