近年、ビジネス環境や社会情勢は変化が激しく将来の見通しが不確かな状況になっており、それに伴って、変化に追従した最適なAIを人手で適用し続けることが難しくなってきている。
富士通株式会社では、上記の課題に対応するため、先端AI技術を素早く試せるAIプラットフォーム「Fujitsu Kozuchi （code name）- Fujitsu AI Platform」を2023年4月に公開し、同社独自技術であるAIコアエンジン、およびAIコアエンジンに他社サービスやOSSなどを組み合わせ、企業が迅速にAI技術を活用できるようにしたAIイノベーションコンポーネントを提供しており、多くの企業と様々な利用シーンで実証実験を実施している。
一方で、企業要件に合致するAIイノベーションコンポーネントが存在しない場合、AIエンジニアが企業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った。
また試作後も、その性能を企業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企業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だった。
同技術は、企業の要件に合致するAIイノベーションコンポーネントが同プラットフォーム上にない場合に、AIの専門エンジニアでなくても企業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となる。
具体的には、大規模言語モデル（Large Language Model）（以下、LLM）が標準的に変換するプログラムや数学表現を解釈し、企業の要件を満たす解の集合をグラフ形式に変換することで、企業の課題を専門家が作成する際と同じレベルの情報をAIに渡すことを可能にした。このグラフデータを学習することで、予測や最適化、異常検知といった企業が必要としている様々なAIモデルを自動生成することに成功した。
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る。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となった。
同技術を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る。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した。
同技術を製造業の生産スケジューリングの最適化問題に適用したところ、従来約1ヶ月要していたAIモデル作成における工数を1日に短縮できることを確認した。
富士通は今後、同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すとしている。
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年度末までに同プラットフォーム上だけでなく、Palantir Technologies Inc.などと連携し、外部プラットフォーム上にも実装することを目指す。
プレスリリース提供：富士通
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