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fltech - 富士通研究所の技術ブログ

富士通研究所の研究員がさまざまなテーマで語る技術ブログ

Fujitsu Composite AI at Microsoft Build 2024

こんにちは、人工知能研究所の小橋と山中です。

5月21日から23日にアメリカ・シアトルで開催されたマイクロソフト社(MS)の開発者向けイベントMicrosoft Build 2024で、MSのAIオーケストレーション機能であるSemantic KernelFujitsu Composite AIのコラボをプレゼンしてきましたので、紹介します。

MS Build 2024

MS Buildは毎年5月にMS社が開催している開発者向けイベントです。参加者数も非常に多く、今年は登録者数20万人(オンライン参加含む)・現地参加者4千人というかなり大きなイベントでした。また、開発者向けイベントのため、「こんな新しい技術ができました、使えるようになりました」という発表が多く、技術者からすると、どのセッションもワクワクが大きく、楽しいイベントなんじゃないかと思います。

2000人以上は入る、とても大きな会場でキーノートが開催されていました

今年の特徴としては「Copilot全面推しがガンガンきていて、AI全盛だな」という感じが強かったです。特に一番印象に残っているのはGithub Copilot Workspaceでした。Issueを書くだけでその後の機能追加やコード修正へのプランを作成し実行してくれるというのは、今後の開発シーンやビジネスシーンでの方向性を良く示していると関心しました。またデータ基盤のFabricも強く推しだしており、フラッシュカードを配って認知を高めようという意図が感じとれました。

ブレークアウトセッション:Bridge the chasm between your ML and app devs with Semantic Kernel

さて我々は、このMS BuildでSemantic Kernelチームとのブレークアウトセッションをもちました。Semantic Kernelは、AIオーケストレーション機能という位置づけで開発されているフレームワークであり、基盤モデルを含むAIとCopilotの間をつなぐレイヤを担当しています。

Fujitsu Composite AIは、Kozuchiに搭載されているAI技術を起点に適切なAIを組み合わせてお客様に最適なAIソリューションを提供する仕組みであり、今回Semantic Kernelを使って実装したことを発表しました。(Fujitsu Composite AIの詳細についてはホワイトペーパーをご覧ください)

現地にはおおよそ100名程度(オンラインは不明)の参加者がいらっしゃり、興味をもって聞いてくださっていたと思います!

掻い摘んでプレゼンを紹介しますと、

Fujitsu Kozuchi
「Fujitsu Kozuchiは技術の迅速な提供を目的とし、多くのAI実践に使用されていますが、課題も存在します。第一の課題は世界中に多くのAI技術が存在する中で、どの技術をどのように活用するかの判断が難しい点です。第二の課題は、顧客の要求の多様性であり、一つのAIで全てに応えるのは不可能です。これらの課題に対応するため、富士通はFujitsu Composite AIを開発しています。」

Fujitsu Composite AI
「Fujitsu Composite AIは、自然言語での指示が可能で、これにより学習コストを削減し、またAIの組み合わせを可能にすることでユーザの多様な要望に柔軟に応じることができます。このシステムは主に三つの部分から成り立っています:Foundation(基盤部分)、Model Lake、そしてData Lake。Model Lakeには様々なAI技術がストアされており、Data Lakeにはデータが蓄積されています。Foundationでは、Planning、Composition、Text/Evalの順に制御が行われます。Planningではユーザのリクエストを理解し適切なAI技術構成を決定、Compositionではその構成に基づいてAI技術を実行し、Test/Evalでは実行結果を評価してユーザにフィードバックを提供します。これがComposite AIの基本的な動作シーケンスです。」

Fujitsu Composite AIによる最適化と予測最適化の例
「デモでは2つのユースケース、最適化と予測最適化のデモをご紹介いたします。最適化の例は運送会社のドライバ割当問題です。2024年物流問題と言われている通り、多くの制約が導入されるなか、手動で効果的なドライバ割当を実現するのは困難です。これをFujitsu Composite AIを用いて解決します。また予測最適化の例は、弊社の例です。ここではサービスデスクにおけるインシデント割当について、インシデントの完了時間をAutoMLを使って予測させ、その結果もとに最適化するものです。いずれも実ユースケースに基づいた結果であり、Fujitsu Composite AIの効果がわかりやすくなっていると思います。」

発表後に何人か直接話しを聞きに来た人がいました。なかには「我々も予測や最適化、予測最適化は引き合いが多くてComposite AIのように生成AIを使っているが、なかなかできてない。すごい。」と言ってくださる方々がいました。

発表の様子

Semantic KernelチームリーダーのMatthewと

こちらのセッション、録画もされていますので、ご興味のあるかたは見ていただければと思います!

build.microsoft.com

おまけ

最終日の夜はシアトルにある球技場Lumen Fieldでレセプションがありました。こういう展示会に参加されたことがある方はわかると思いますが、3日目ともなると帰っちゃう人もいる(笑)ので、そいう方々を引き止めるためのイベントが開催されます。大きな球技場でそれぞれが思い思いに楽しんでいて、「これがChillか」と思った次第です!

Lumen Field

参考情報

www.fujitsu.com

devblogs.microsoft.com