当社はこのたび、先端AI技術を素早く試せるAIプラットフォーム「Fujitsu Kozuchi - Fujitsu AI Platform」上で提供しているAIイノベーションコンポーネントについて、個々のお客様が業務課題を自然言語で入力するだけでAIが課題の意図を汲み取り適切な数式表現に自動変換し、顧客業務に特化したAIイノベーションコンポーネントを自動生成する技術を開発しました。本技術を、「Fujitsu Kozuchi - Fujitsu AI Platform」に2023年12月末までに搭載していきます。
本技術により、お客様の要件に合致するAIイノベーションコンポーネントが「Fujitsu Kozuchi - Fujitsu AI Platform」上にない場合に、AIの専門エンジニアでなくても、お客様自身が要件を自然言語で入力することでAIイノベーションコンポーネントの試作や修正、調整を素早く繰り返すことが可能になります。 当社は、本技術をもとに最適化や予測、異常検知などを行うAIイノベーションコンポーネントの迅速な自動生成を目指します。また、例えば需要予測と生産スケジューリングのAIイノベーションコンポーネント同士を組み合わせ、需要に応じて生産スケジューリングを最適化するなど、より複雑な課題解決を実現するAIイノベーションコンポーネントを自動生成するフレームワークであるFujitsu Composite AIについて、2023年度末までに「Fujitsu Kozuchi - Fujitsu AI Platform」上だけでなく、Palantir Technologies Inc.
一方で、お客様要件に合致するAIイノベーションコンポーネントが存在しない場合、AIエンジニアがお客様から課題を聞き取り、その課題をAIが解釈可能な数学表現へと時間をかけて人手で変換し学習させる必要がありました。また試作後も、その性能をお客様が確認しながら要件と異なるところや、新たに判明した追加要件などの反映作業を繰り返し行う必要があり、最終的なAIイノベーションコンポーネントを提供しお客様と実証実験を開始するまでに多くの時間を要することが課題でした。今回開発した要件学習技術では、大規模言語モデル（Large Language...
また、グラフデータ上に過去の学習経緯をナレッジとして保存することで、新しい条件を追加した場合でも過去に学習した情報を用いて効率的に再学習できるようにしています。これにより、顧客要件や環境の変化に対して、AIモデルを迅速に適応させていくことも可能にしています。（図2） 今回開発した技術をLLMと組み合わせることで、試作と性能確認を迅速かつ容易に繰り返すことが可能となるため、必要な情報をインタラクティブにユーザに問合せることができ、現場の暗黙知や取り込んでいなかった要件などを考慮したAIイノベーションコンポーネントの迅速な提供が可能となります。また、自動生成されたAIモデルや既存のAIモデルを複数組み合わせることによって、より複雑な顧客課題を解決するAIイノベーションコンポーネントを提供することも可能になります。当社はPalantirの「Artificial Intelligence Platform」を活用し、セキュアにホストされた大規模言語モデルを使用して、ビジネスの複雑な問題の解決を支援します。「Artificial Intelligence Platform」を「Fujitsu Kozuchi - Fujitsu AI Platform」やFujitsu Composite...
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