「Trust in AI」を変革の起点に
―持続可能な成長と未来を共創する―

1. 説明可能：納得と共創の道筋

AIが出した重要な判断に「なぜその結論に至ったのか」と問うた際、明確な答えが返ってこなければ、企業はその判断を受け入れ、責任を持つことはできません。説明可能であることは、AIを単に「信じる」対象から、人間が「納得した上で任せられる」パートナーへと変えるための絶対条件です。

富士通はAIの判断プロセスを透明にする技術を追求しています。例えば、膨大な知識を体系的に関連付けるナレッジグラフは、AIの思考回路（論理推論と出力根拠）を「知識の地図」のように可視化します。さらに、このナレッジグラフを基軸としたRAG技術*1は、AIの「知の宝庫」となるデータの正確性を飛躍的に高め、社内の膨大な規定集や過去の知見から正確な根拠を探し出します。

因果AI*2は、事象の「Why（原理）」を解明します。営業成績低迷の真の原因が市場変動か、プロモーションのミスなのか。単なる相関関係ではなく、原因と結果を客観的に突き止め、ビジネスにおける再現性を担保することで次の戦略の一手を自信を持って打つことができるのです。

2. 安全・公正：人との協働と公正な社会の実現

AI技術の普及に伴い、脆弱性、サイバー脅威、倫理面でのリスクへの備えが強く求められます。安全・公正であることは、企業が社会からの信頼を得て持続的に成長するための重要な「免許証」となります。

富士通は2019年、「富士通グループAIコミットメント」を策定。外部有識者からなる委員会を設置するなど、設計段階から倫理を考慮する「Ethics-by-Design」の考えのもと、取り組みを進めています。また、欧州最大のAI倫理機関AI4Peopleの創立メンバーであるほか、OECD（経済協力開発機構）やAISI（AI Safety Institute）などの国際フォーラムに参画しています。国内でも、総務省・経産省の「AI事業者ガイドライン」改訂に検討会を通じて参画するとともに、AI法を含む国内の制度設計に関する議論の枠組みにも参画しています。

AI時代特有のサイバー脅威に対応する技術開発にも取り組んでいます。「マルチAIエージェント技術*3」は、AI自身が攻撃と防御を繰り返して脆弱性を自ら発見し、対策を導き出します。セキュリティ専門家でなくとも未然に防ぐセキュリティ対策が可能となります。

3. ソブリン：データとAI主権の自律性を保障

データとAI主権の重要性はかつてなく高まっています。データが適切に管理され、AIシステム自体が外部からの不当な影響を受けずに自律的に機能することは現代の経営において不可欠です。

ソブリンの定義の一つとして「Security（安全）」「Flexibility（柔軟性）」「Domain specific（業種・業務特化）」があります。

カナダのAIスタートアップCohereと共同開発した企業向けLLM（大規模言語モデル）「Takane*４」は、安全なプライベート環境で利用できるのが特長です。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*5」は、特定領域で自ら成長しながらエージェント間の連携を最適化し、エージェント同士のやりとりを適切に安全に管理します。AIエージェント共創を支える「セキュアエージェントゲートウェイ*6」は、異なる企業間でセキュアにデータや知識の連携を行うことができ、AIエージェントが協調、学習、データ活用などで連携するAIスペースの社会実装を目指しています。

4. 持続可能：持続的な運用と柔軟な基盤

AIの進化と普及に伴い、計算処理に必要な電力消費量とコストは指数関数的に増えています。これは全ての企業にとって、サステナビリティ経営と財務規律の両面から無視できない経営課題です。AIを任せ続けられるためには、長期にわたり無理なく運用できる“持続可能性”が欠かせません。
富士通が2027年の実用化を目指す次世代CPU「FUJITSU-MONAKA*7」は、競合他社比で2倍の電力効率など、AI処理性能を大幅に向上させます。この卓越した電力性能を活かし、グローバルパートナーとの戦略的連携*8を通じて、お客様の多様なワークロードに対し省エネルギーと高効率なコンピューティング環境を提供します。

開発中のLLM向けAI軽量化技術*9は、高性能な計算リソースを必要とする大規模AIモデルを、少ない計算リソースで効率的に動かすことを可能にします。また、長年のスーパーコンピュータ開発で培った高性能計算技術や、将来のブレークスルーが期待される量子コンピューティング技術を組み合わせることで、AI活用の持続可能性をあらゆる側面から追求していきます。

5. 接続：つながりと協調による新たな価値

AIの活用を特定の部門や業務プロセスに閉じていては、真の力を十分に発揮できません。真の変革は組織の壁、業界の垣根を越えたデータとAIの連携によって生まれます。しかし、異なるシステムやデータを安全かつ制約なくつなげることには困難が伴うのも事実です。

ここで言う「接続」とは、単なる技術インターフェースではありません。組織のサイロを壊し、クロスインダストリーでの協業を可能にする「イノベーションの触媒」です。例えば次世代通信のインフラ技術「AI-RAN」を実現する仮想RAN（無線アクセスネットワーク）ソリューションは、リアルタイムでのデータ解析を通じた新たなサービスの創出を目指しています。AIプラットフォームの「Fujitsu Kozuchi*10」やTakaneといったAI技術は、高い接続性を設計思想の中心に据えています。組織や企業の壁を越えて知を繋ぎ、新たなビジネス価値の枠組みを広げること。それこそが、接続性がもたらす変革の果実なのです。

5つの組み合わせがAIに信頼を生む

ここまで5つの要素を個別に紹介してきました。最も重要なのは、これらはバラバラな機能ではなく、一つの統合されたシステムとして機能して初めて、揺るぎない信頼が生まれるという事実です。正確でも安全でなければ意味がなく、安全でもソブリンでなければリスクが残る。この構造要件こそ、次の章で示す産業界の変革と成長の好循環を支える基盤となるのです。

これらはTrust in AIがもたらす変革と成長のほんの一例に過ぎません。不確実性の高まる現代において、過去の成功に固執したり、半端なAI導入で満足したりすることは、企業にとって成長機会の逸失、ひいては経営戦略上の大きなリスクとなりかねません。5つの要素を個々の課題に応じて最適につなぎ、統合することで、AIは「使える」から「任せられる」存在へと昇華し、真の変革エンジンとなるのです。