日立がフィジカルAI搭載EMS「EMilia」をトヨタ自動車東日本に納入、インバランス率1%前後の高精度運用を達成

株式会社日立製作所は2026年4月20日、トヨタ自動車東日本の岩手工場へ統合エネルギー・設備マネジメントサービス「EMilia」を納入し、同年4月より稼働を開始したと発表しました。本取り組みでは、フィジカルAI技術を実装した「EMilia」の機能を自動車工場向けに拡張しており、高精度な電力需要予測とリアルタイムの需給コントロールによって、再エネ電力の活用を最適化する狙いがあります。

脱炭素化の進展に伴い再生可能エネルギーの利用が拡大する一方、天候による発電量の変動や工場のダイナミックな稼働状況のもとで再エネ比率を高めるには、「精緻な需要予測」と「リアルタイムの需給コントロール」を両立させる必要があります。従来のインバランス調整は熟練者の経験に依存する側面が大きく、手間がかかるうえに予測精度にもばらつきが生じるという課題を抱えていました。

今回納入された「EMilia」は、フィジカルAIが生産情報や気象情報、電力量実績などの影響因子を認識・理解したうえで高精度な電力需要予測を実施します。設備の制約条件を加味してオフサイト再エネ受電計画を自動立案するほか、リアルタイムの需要変動に対しても分散型エネルギーリソースを自律的に判断・制御しインバランスを最小化する仕組みです。

トヨタ自動車東日本は岩手工場において、地域の脱炭素化と防災性向上を目的とした「金ケ崎レジリエンスグリッド」の運用を開始しています。平常時は再生可能エネルギーの地産地消を進め、災害等の停電時には自立運転へ移行して工場や地域の広域防災拠点へ電力を供給する構想ですが、運用面では次のような課題がありました。

• 再エネ拡大で需給バランスが崩れやすい
• 日々の需給調整と非常時電源確保の両立
• 高度な予測制御が不可欠
• 蓄電池残量の常時確保と最適運用

「需給バランスの調整」と「非常時電源の確保」という複雑な制約を同時に満たすために、先を見越した高度な予測制御を実現できるフィジカルAI搭載の「EMilia」が中核システムとして導入されました。再エネ利用拡大と地域社会の強靭化を両立する取り組みとして位置付けられています。

トヨタ自動車東日本に納入されたシステムは、「EMilia」の基盤技術に加え、本プロジェクトで共同拡張したカスタマイズ技術を融合させたものです。試運転調整時においてインバランス率1%前後という極めて高精度な運用を達成しており、主な機能構成は次の通りです。

• フィジカルAIによる高精度な需要予測
• 安全性を厳格に担保したリアルタイム自律制御
• 生産計画情報を用いた需要予測の精緻化
• 現場固有の運用ルール・設備仕様の最適化
• 非常時電源確保とレジリエンス貢献

基盤技術では気温等の複雑な相関関係をAIが自律的に学習し、物理モデル演算と組み合わせた精緻な電力需要予測を行います。カスタマイズ面では、トヨタ自動車東日本の緻密な生産計画情報や過去の稼働実績データを予測モデルへ新たに組み込み、工場特有のわずかな稼働変動も捉える設計となっています。

自社の業務でもエネルギーコストの可視化ツールをいくつか試してきましたが、今回の事例で注目したのは「生産計画データ」と「気象データ」をAIが統合的に扱い需給予測を自動化している点です。工場の電力管理というスケールの話ではあるものの、需要予測をAIに委ねて人の判断負荷を減らすアプローチは、マーケティング施策の予算配分や広告出稿タイミングの最適化にも通じる考え方だと感じます。

インバランス率1%前後という精度は、熟練者依存だった業務をAI制御に切り替えた場合の到達点として具体的な目安になりそうです。エネルギー領域に限らず、社内で属人化している予測・判断業務がある部門の担当者にとっては、AI導入後のKPI設計を考える際の参考材料として興味深い事例ではないでしょうか。

References

1. ^ PR TIMES. 「日立、フィジカルAIで電力需給を予測・最適化・自動制御するHMAX IndustryのEMS「EMilia」を、自動車工場向けにトヨタ自動車東日本と共同で機能拡張し、納入 | 株式会社 日立製作所のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000066.000141666.html, (参照 26-04-21).

※上記コンテンツの内容やソースコードはAIで確認・デバッグしておりますが、間違いやエラー、脆弱性などがある場合は、コメントよりご報告いただけますと幸いです。