AIビジネス活用の課題を解決する富士通のテクノロジー 生成AIとAIエージェントの力で企業の未来を切り拓く

生成AIがビジネスの用途で能力を発揮するには、企業データを十分に活用する必要があります。企業データの90％は非構造データであり、これらを体系的に整理して構造化し、互いのデータを関連付けて知見を引き出せるようにする技術が求められます。

富士通が提供する「ナレッジグラフ拡張RAG」は、Takaneを活用して企業データを構造化するナレッジグラフを自動生成し、生成AIに正確な知識を提供します。

そして、データの構造化が完了すると、データ分析の高度化が可能になります。富士通は、ビジネスの事象間の因果関係を高度に分析し、経営の意思決定を支援する「因果AI」分野で多くの知財を有しています。データ構造化技術×因果AIにより、遺伝子と生活習慣の関係を明らかにする（株式会社ジーンクエスト様と富士通とのリリース[1]）、小売業のPOSデータを活用して来店率と顧客単価の関係を導出して店舗売上拡大施策を打つといったことが可能になります。

また、グラフ構造の生成コンテキストをLLMベースで学習したグラフAIを用いて、高度に複雑な遺伝子ネットワークからがんや希少疾患の新たな治療の発見が可能となります。

生成AIが進化し、複数の生成AIモデルを使って自律的にタスクを実行するAIエージェントのビジネス活用も始まっています。富士通は、AIエージェントを領域特化し、セキュアにワークフローの品質を自律改善する「マルチAIエージェントフレームワーク」を提供しています。

AIエージェントのビジネス活用において肝になるのは、企業の実環境の中で複数エージェントと協調しながら業務を遂行する技術です。富士通のマルチAIエージェントフレームワークは、人やロボット、他のエージェントから知識を習得し特定領域で成長しながらワークフローを遂行する機能、人やロボット、他のエージェントから得られる部分的な情報をもとに交渉によってエージェント間の連携を最適化する機能、エージェント同士のやりとりを適切に監視し多様な制約を考慮しながらセキュアにワークフローを遂行する機能を提供します。
また「マルチAIエージェントフレームワーク」のコンセプトに基づいて、富士通の最先端エージェント技術を試行可能な基盤Enterprise AI Agent Platformを実装し、Fuitsu Kozuchiでトライアル環境の提供を開始しています。