今回のニュースのポイント
誤差を1％前後に抑制する運用を達成：日立製作所は、トヨタ自動車東日本の岩手工場において、電力の需給計画と実績の誤差（インバランス率）を試運転段階で1％前後にまで抑制することに成功しました。AIによる予測と自律制御が背景にあります。
フィジカルAIによる電力自律制御を開始：2026年4月20日、現実世界を認識し自律的に判断・行動する「フィジカルAI」を実装したエネルギーマネジメントシステム（EMS）「EMilia（エミリア）」の稼働を同工場で開始したと発表しました。
再エネ活用とレジリエンスの両立：天候に左右される再エネ電力を最大限活用しつつ、災害時には蓄電池残量を自動確保して地域の防災拠点へ電力を供給する機能を備えています 。
電力需給を自律的に制御する仕組みのモデルケースへ：日立は今回の取り組みを、データセンターや都市インフラなど、多様な施設における電力需給の最適化を支援するモデルケースとして展開する方針です。
AIは今、データ分析にとどまらず、現実世界のインフラ制御へとその役割を広げています。日立製作所がトヨタ自動車東日本の岩手工場に納入し、2026年4月から稼働を開始した「フィジカルAI」搭載のエネルギーマネジメントシステム（EMS）は、その象徴的な具体例です。
今回の取り組みで特筆すべきは、その制御精度の高さです。生産計画や気象情報をフィジカルAIが読み込み、設備を自律制御することで、電力需給の計画と実績の誤差（インバランス率）を、試運転段階において1％前後という低い水準に抑え込むことに成功しました。
提供されたのは、日立の次世代ソリューション群「HMAX Industry」の中核をなすEMS「EMilia（エミリア）」の機能拡張版です。5分単位の緻密な生産計画や過去の稼働実績データをAIが解析し、高精度な需要予測に基づき、最適な受電計画を自動で立案します。
背景にあるのは、再生可能エネルギーの導入拡大に伴う需給バランスの不安定化です。天候で発電量が変動する再エネを使いこなすには精緻な調整が必要ですが、従来の手法では熟練者の経験に依存する部分が大きく、精度に限界がありました。また、トヨタ自動車東日本が進める地域の防災拠点への電力供給構想においては、日々の需給調整と非常時用の蓄電池残量の確保を同時にこなすという、高度な調整が求められていました。
本システムの構造的本質は、AIが「予測・判断・制御」を一貫して自動で行う点にあります。実績と計画のギャップがリアルタイムに検知されると、システムは熱電併給システム（CGS）や蓄電池を、人手を介さず自律的に制御します。各設備の安全な稼働範囲を厳格に守りながら、電力需給を自律的に制御しています。
この影響は一工場にとどまりません。再エネの変動リスクをAIが吸収することで電力網全体の安定化に寄与し、工場の脱炭素化と地域の防災性向上を同時に達成します。これは、工場が単なる電力消費拠点ではなく、電力需給の調整機能を担うインフラへと役割を変えつつあることを意味します。
日立は今後、今回の知見をモデルケースとして、データセンターやオフィスビルなど幅広い分野へ展開していく考えです。AIが現実世界のインフラを最適に走らせる「電力需給を自動で制御する仕組み」が社会に広がることで、エネルギーの使い方は変化が進む可能性があります。（編集担当：エコノミックニュース編集部／Editorial Desk: Economic News Japan）
