2024年6月開催「研究戦略説明会」をレポート AIを軸に技術領域を融合、新たな価値創出へ

まず、富士通研究所 人工知能研究所 所長の園田が、当社のAI領域の研究戦略を説明しました。

昨今、大きな注目を集めている生成AIの技術領域には2つの動向があります。1つは、GPTに代表される大規模汎用モデル（LLM）です。LLMは言語に加えて映像や音声にも対応し、クラウド上で広範囲に公開されています。もう1つは、企業業務を支援する特化型の小中規模言語モデル（SLM）です。「富士通のAI研究は、企業ニーズを満たす特化型モデルに注力していく」と園田は強調しました。

企業業務向け特化型モデルには、いくつかの課題が存在します。既存の特化型モデルは、企業が保有する多様で大量のデータを扱うことできません。業務ノウハウやプロセスに特化したモデルを迅速に生成する難しさ、企業のガバナンスに準拠させる困難にも直面しています。

当社は、これらの企業業務向け特化型モデルの課題を解決し、セキュリティの不安を払拭する「エンタープライズ生成AIフレームワーク」を提供します。

エンタープライズ生成AIフレームワークは、「ナレッジグラフ拡張RAG」「生成AI混合技術」「生成AI監査技術」の3つの技術で構成されます。これら3つの技術は単体でも活用できますが、「3つの技術が連動して価値を最大化する」と園田は言います。

ナレッジグラフ拡張RAGは、通常のRAG（検索拡張生成）よりも大量のデータを効率的処理し、生成AIの回答精度を高める当社の独自開発技術です。RAGを適用する企業の大規模データについてナレッジグラフを作成することで、データ間の関係性やデータ全体を俯瞰した回答を生成することが可能です。この技術は複雑な質問応答の精度を測定するベンチマーク「HotpotQA」で世界1位を獲得しています。

生成AI混合技術は、プロンプトエンジニアリングやファインチューニング不要で、特化型生成AIを自動生成するものです。クエリ（タスク実行のための要求）特性とモデル特性から必要なAIモデルを自動選択します。適切なAIモデルがない場合は、新たにAIモデルを自動生成します。この技術は、運輸業でドライバーの最適配置を行う特化型AIの生成や、サポートデスクでインシデント対応担当者を最適配置する特化型AIの生成に活用されています。

生成AI監査技術は、生成AIを法令や企業規則に準拠させるための技術です。法令や企業規則に対応するナレッジグラフと、規則に準拠しているかを判断する特化型AIを作成し、入力したデータに規則違反がないかどうか、判断と判断根拠を出力します。生成AIの判断と判断根拠に矛盾がないかどうか確認できるので、精度高く規則違反をチェックできるのが特徴です。

次に、富士通研究所 先端技術開発本部 本部長の新庄が、次世代グリーンデータセンター向けプロセッサ「FUJITSU-MONAKA」（※）について説明しました。