新たな全社AI戦略を発表。富士通AIの強みとは。

Fujitsu Kozuchiの商用化

マハジャン：2022年に大きな話題となった生成AIの登場により、AI技術の生産性や創造性は高まる一方ですが、人間がAIを正しく使いこなすためには「信頼できるAIをシステムに実装」し、「AIリテラシーを身に着ける」ことが重要です。わたしたちは、これらを正しく理解・実行することで、「AIはわたしたち（人間）のバディとなる」と考えています。

富士通は、2023年4月、先端AI技術を迅速に試すことができるAIプラットフォーム「Fujitsu Kozuchi」をリリースし、これまでの約10ヶ月間で、およそ500のお客様へご提案、PoCを実施してきました。この度、そのノウハウや知見をベースにFujitsu Kozuchi（注1）をさらに発展させ、商用化を決定しました。

富士通のAIの強み①：独自の生成AIとトラスト技術

一つ目の強みは、スーパーコンピュータ「富岳」を活用したLLMの並列計算学習手法の研究に加え、オープンLLMをベースに追加学習とチューニングを行い、日本語の性能を追求した特化型モデルを開発し、ベンチマーク性能で最高レベルを達成したことです。さらに、現在は、画像生成やコード生成などの領域に特化した生成AIの開発を進めており、これらとパートナー企業の複数の生成AIモデルを効率的に組み合わせる生成AI混合技術の開発も進行中です。2024年4月からは、富士通の最先端技術を無料で体験できる「Fujitsu Research Portal」を通じて順次提供予定です。一例として、REMOW社とのクリエータ向け作画支援事例を紹介します。

富士通のAIの強み②：世界最高レベルのAI×コンピューティング

二つ目の強みは、ヒューマンセンシング技術や因果発見技術等、世界最高レベルのAI技術とスパコン・量子など富士通の世界最先端の計算技術の融合が可能な点です。
富士通独自の生成AI技術と理化学研究所の創薬分子シミュレーションの知見を活用し、標的タンパク質の構造変化の予測を従来の1日から2時間に短縮した例があります。困難とされていた、数万次元の情報をもつ標的タンパク質の構造や動的変化の把握を、タンパク質の形状を低次元で捉えることにより、その立体構造と連続変化の定量的な予測を実現しました。
このタンパク質の構造変化の予測技術は2023年10月よりFujitsu Kozuchiで提供済です。

次に高橋から、AI技術をどのように事業に実装し、どのような事業戦略で社会を支えていくかの説明が行われました。

高橋：クロスインダストリーでお客様の成長に貢献するデジタルサービスを提供するFujitsu UvanceへのAI実装を加速させることで、お客様のSXの加速に寄与します。

また、自身で利用したいというお客様のために、PaaS基盤（Fujitsu Data Intelligence PaaS）とコンサルティングサービスを2024年3月よりリリースします。本PaaSはデータ基盤にPalantir、Azure、AWSを用い、Fujitsu KozuchiのAI群、そしてブロックチェーンを加えた3つで構成しています。

事例 AIによる需要予測とSCM強靭化

大手製造業のAI活用とDI PaaSの先行事例です。全てのSCM（サプライチェーンマネジメント）のデータを統合することで高精度な生産計画、在庫、発注管理を実現しています。
能登地震の際には、地震発生2日後に、生成AIと対話をしながら損益インパクトを把握しました。予測モデルを他社の10～100倍のスピードで生成することができるAutoML（注2）を用いて、主要部品毎の在庫予測モデルを、300種類も、わずか2か月で構築・運用に載せました。PSI計画（注3）の精緻化に寄与し、億単位の大きな効果を上げています。

新オファリング 生成AIによる治験文書作成のプロセス変革

既存のドキュメントや企業内データから生成AIが治験関連文書を自動作成します。膨大な手間と時間がかかっている治験業務にAIを活用することで、1日でも早く必要な患者に新薬を届ける支援し、世界の健康をサポートする基盤としていきます。