…enerative AI研究グループに所属しているFei Li、Jiaqi Ning、Ming Yangです。本日は、私たちが開発したマルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）のための「グラウンディング技術」についてご紹介したいと思います。 マルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）のためのグラウンディング技術 近年、AIの世界では、文章だけでなく画像や音声など、様々な種類の情報をまとめて理解・処理できるマルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）というものが注目されています。…

…業向けベンチマーク：AIエージェントモデルの真価を引き出す」の第 2 回です。本シリーズは全 3 回で構成され、以下のスケジュールで公開しています 第 1 回：AIが「見ていないものを見る」とき：マルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）の幻覚診断用ベンチマークの紹介（公開済）🔗 第 2 回：AAAI 2026 AABA4ET参加報告とFujitsu RAG Hard Benchmarkの紹介 (公開済)🔗 第 3 回：企業の法務AIを支えるFujitsu Assessing…

…Fujitsu 因果AI」を開発しました。 この技術は、データから因果関係を分析し、それを用いることで最も効果が高くかつ悪影響を及ぼさない施策を広範囲な情報をもとに推薦するものです。 2025年7月より、そのアップデート版をAIサービス Fujitsu Kozuchi (R&D) のラインナップとして提供を開始しました。 本記事では、因果アクション最適化技術の実証事例をご紹介します。 Fujitsu 因果AIは、従来の施策推薦技術が抱えていた、以下のような課題を解決するために…

…では企業における生成AIの活用促進に向けて、多様かつ変化する企業ニーズに柔軟に対応し、企業が持つ膨大なデータや法令への準拠を容易に実現する「エンタープライズ生成AIフレームワーク」を開発し、2024年7月よりAIサービス Fujitsu Kozuchi (R&D) のラインナップとして順次提供を開始いたしました。 エンタープライズ生成AIフレームワークは、企業のお客様が特化型生成AIモデルを活用する上で生じる、 企業で必要とされる大規模データの取り扱いが困難 生成AIがコスト…

…を解決するため、画像AIを活用して海藻・海草の種類・被度を認識・定量化する藻場定量化技術の開発に取り組んでいます。 これまでに、単種藻場を対象としたJブルークレジット認証取得を実現し、実運用に耐えうる技術であることを確認しました。 本技術に関する取り組みは、こちらのプレスリリースや過去のTechBlog記事で紹介しています。 現在は、この技術を研究開発段階から、実ビジネスでの活用を見据えた実証フェーズへと進めています。 山口県における実証の概要 そのような背景のもと、山口県に…

…大学との共同研究で「AIに社員の性格をインストールする」というユニークな試みに挑戦しています． その目的は，多様な社員の「声なき声」を拾い上げ，より良い組織をつくること．鍵となるのが，人の心を科学的に測定する心理学のアンケート（心理尺度）です． この記事では，まず心理学の知見で見えないバイアスを可視化する研究を紹介し，続いてその知見を応用したペルソナLLM開発についてお話しします． 心や性格って測れるの？心理学のアンケート調査 富士通とお茶の水女子大学のこれまでの取組み 富士…

…ター（FRDC）生成AI研究グループのLi Fei、Shi Zhiqiang、Wang Jingyiです。本日は、私たちが開発した「アテンション強化型ハルシネーション軽減技術」についてご紹介します。この技術は、主に画像もテキストも理解するAI（マルチモーダル大規模言語モデル、略してMLLM）が、間違った情報を生成してしまう「ハルシネーション」という課題を解決するためのものです。 この技術に関する3本の論文が、画像処理や信号処理の国際会議WACV 2026（IEEE/CVF W…

…ポールで開催された、AIに関する由緒ある国際学会”The 40th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-26)”において、富士通からは複数件の論文発表とワークショップ開催の形で参加しました。そこでAAAI-26に関する記事を連載形式でお届けします。 第3弾目の本記事では、大規模言語モデル(LLM)の"過去の経験を基に他のタスクを解く能力"を強くする技術についてご紹介します。他の連載記事は下記の通りです…

…業向けベンチマーク：AIエージェントモデルの真価を引き出す」の第 2 回です。本シリーズは全 3 回で構成され、以下のスケジュールで公開予定です。 第 1 回：AIが「見ていないものを見る」とき：マルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）の幻覚診断用ベンチマークの紹介（公開済）🔗 第 2 回：AAAI 2026 AABA4ET参加報告とFujitsu RAG Hard Benchmarkの紹介 (本記事) 第 3 回：エンタープライズデータセットにおけるコンプライアンス評価 …

…ポールで開催された，AIに関する由緒ある国際学会”The 40th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-26)”において， 富士通からは複数件の論文発表とワークショップ開催の形で参加しました． そこでAAAI-26に関する記事を連載形式でお届けします． 本記事では，本会議に採択された我々の研究成果である「異種データ上での因果探索技術」と「超高速な非線形因果探索技術」に関する研究論文についてご紹介します…

…業向けベンチマーク：AIエージェントモデルの真価を引き出す #1 」**の第 1 回です。本シリーズは全 3 回で構成され、以下のスケジュールで公開予定です。 第 1 回：AIが「見ていないものを見る」とき：マルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)の幻覚診断用ベンチマークの紹介（本記事） 第 2 回：AAAI 2026 AABA4ET参加報告とFujitsu RAG Hard Benchmarkの紹介 (3 月 13 日公開予定)🔗 第 3 回：エンタープライズデータセット…

…ポールで開催された、AIに関する由緒ある国際学会”The 40th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-26)”において、富士通からは複数件の論文発表とワークショップ開催の形で参加しました。そこでAAAI-26に関する記事を連載形式でお届けします。 本記事では、私たちがワークショップを主催した様子を簡単にご紹介します。次回以降の連載では、下記の予定で論文発表の内容について解説します。 第一弾：AAAI…

モジュラー量子コンピューティングプロジェクト・プロジェクトディレクターの河口です。この記事では、私たち富士通とデルフト工科大学、QuTechとの共同研究で実現したクライオCMOSによる世界初のNVモジュール複数量子ビット動作の詳細について解説していきます[1]。なお本成果は、回路分野での最高峰の国際会議であるISSCCで2026年2月に発表され、QuTechの公式サイトにてプレスリリースされています[2]。

…す。Agentic AI の国際的なコンペティション「AgentX AgentBeats Competition」に参加し、2nd Place（2位）を獲得することができました！！ 本ブログは、コンペの取り組みについてご紹介いたします。 Competition 結果 (我々のチーム名は 'fieldworkarena') AgentX AgentBeats Competition とは？ AgentX AgentBeats Competition は、カリフォルニア大学バーク…

…キルの定着を支援するAI技術「リフレクションAIコーチ」の開発と実証実験について紹介します。本技術は、心理学理論に基づく信頼形成評価モデルと個別最適化された内省支援技術を組み合わせることで、従業員が自身の応対を自律的に振り返り、行動変容を継続的なスキル定着へとつなげることを目指しています。 現在、コールセンター業務を対象に、パーソルコミュニケーションサービス株式会社様と共同で実証実験を進めています。 求められる高度な対人スキルと育成の課題 電話応対などの顧客対応業務では、限ら…

…です。本記事はグラフAIシリーズの第3弾です。第1弾では10億ノード規模の大規模グラフをどのように学習するかを紹介しました。第2弾では、本来ブラックボックスであるグラフAIをどのように説明可能・解釈可能にするかを紹介しました。そして今回は、そのさらに先にある挑戦、「大規模グラフの背後にある現象そのものを推定する」というテーマについて、我々の取り組みを紹介します。 なぜ「背後の現象」を推定する必要があるのか 大規模グラフは、もはや人間が直接理解できる対象ではありません。10億ノ…

…です。本日は、グラフAIをより透明で、信頼でき、実用的なものにするための最新の研究をご紹介できることを嬉しく思います。 以前のブログ記事「10億ノードグラフを「使い切る」：大規模学習と適応型グラフAI」で詳しく説明したように、グラフ構造は現代のデジタルインフラのバックボーンとして確固たる地位を築いています。数十億のつながりを表現するソーシャルネットワークから、広大なトランザクションフローを監視する金融システムまで、業界は大規模な相互接続データセットの処理において大きな進歩を遂…

…の時間です。チャットAIサービスの場合、最初の1トークンを返すまでの時間はユーザ体験に大きく影響するため非常に重要です。MLPerf Inferenceという著名なベンチマークのLLM（Llama2 70B）のServerシナリオという条件では、TTFTは2秒以下に抑える必要があります。他のクラウドAPIのベンチマークではTTFT1秒以下という例もあります。 Time per Output Token（TPOT） TPOTは、生成中に次のトークンをどの程度の間隔で出力できるか…

…nです。大規模グラフAIにおけるスケーラビリティの課題解決に焦点を当てた、私たちの最新の研究をご紹介できることを嬉しく思います。 今日、グラフは至る所に存在します。それは、私たちが日々接する多くの実世界システムの中核を成しています。ソーシャルメディアは何十億ものユーザーを友人関係ネットワークで結びつけ、ECサイトはユーザー、製品、インタラクションを相互接続された構造として表現します。知識グラフは、Web上のエンティティをグローバルな規模で結びつけます。図1は我々が開発したツー…

…本拓也です。私たちはAI・HPC・クラウドなどの最先端領域の未来を支える次世代Armプロセッサ「FUJITSU-MONAKA」1をはじめとした「FUJITSU-MONAKA」シリーズの開発に取り組んでいます。また、2025年6月よりスーパーコンピュータ「富岳」の後継システムである「富岳NEXT」の開発を開始しました。本プロジェクトは現在、理化学研究所様、NVIDIA様と共同で行っております。これらの取り組みや最新動向を世界に発信すべく、2025/11/16～11/21にアメリ…

…技術の展示紹介 - AI時代を支えるミドルウェア技術 SC25富士通ブースの展示の中から、富士通研究所コンピューティング研究所が展示したGPU効率化技術について紹介いたします。 高価なGPU、活かしきれていますか？ AIインフラの課題―見えない税金 AI処理においてGPUは不可欠な存在ですが、その高額なコストに見合った活用ができているでしょうか。 実測値に基づく調査において、GPU利用率が70%に満たない組織が7割に上るとされ、これは言わばAIインフラに課せられた「見えない税…

…因を推測できますが、AIは表面的なデータに騙されず、正しい「因果関係」を見抜けるのでしょうか？ 本連載では、膨大なテキストから因果関係を抽出するというAIにとっての難問に挑んだ、開発と検証の記録を全3回でお届けします。高精度な抽出を行う「AI技術（矛）」と、その実力を厳しく測る「高難易度ベンチマーク（盾）」。この両輪を開発することで見えてきた、AIの限界と進化の可能性について解説します。 第1回（今回）： AIマルチエージェントと高難易度ベンチマーク開発 第2回： AIに「自…

…では企業における生成AIの活用促進に向けて、多様かつ変化する企業ニーズに柔軟に対応し、企業が持つ膨大なデータや法令への準拠を容易に実現する「エンタープライズ生成AIフレームワーク」を開発し、2024年7月よりAIサービス Fujitsu Kozuchi (R&D) のラインナップとして順次提供を開始いたしました。本掲載では、上記のうちFujitsu ナレッジグラフ拡張RAG for Root Cause Analysis*1（KG拡張RAG for RCA）*2をプラント保全…

…実用化されている、「AI」や「最適化技術」、「スーパーコンピュータ」などの、富士通が得意とする技術を組み合わせる手法が有用と考えています。 図３ 富士通が考える量子コンピュータを活用したアプリ実現のイメージ この一つの具体例として、今回は、早稲田大学の関根泰教授のグループとの共同研究で開発している、触媒探索アプリケーションの技術を紹介しました。触媒とは、化学反応を速めたり、特定の反応だけを起こさせたりする物質のことで、例えば図４の上の方で示しているように、有害な一酸化炭素を、…

こんにちは。デバイス＆マテリアル研究センターの大津です。 10月初旬にノーベル賞が発表され、医学生理学賞、化学賞で日本人がダブル受賞するという嬉しいニュースがありました。ちょうど先週、ノーベル賞の授賞式があったところでして、記憶に新しいところです。ノーベル賞のニュースは科学技術を志す研究者として大変励みになります。ノーベル化学賞受賞の北川進先生(京都大学)はMOFという材料の開拓者の一人としてノーベル賞に選出されました。 本記事では、ノーベル化学賞を受賞した材料であるMOF(…

…の論文を紹介します。AI計算を想定したコンパイラ技術や、低精度演算・Sparse Tensor Coreを活用した最適化手法に注目しました。 High-Performance and Power-Efficient Emulation of Matrix Multiplication using INT8 Matrix Engines この論文は、行列乗算に関する計算DGEMMやSGEMMなどを低精度なINT8を用いて実現する手法の提案となっており、cuBLASを利用したネイ…

…Fujitsu 因果AI の知識誘導因果探索技術とその適用事例をご紹介します。 Fujitsu 因果AIは、従来の施策推薦技術が抱えていた、以下のような課題を解決するために生まれました。 施策による悪影響（副作用）の考慮が難しい 複数の因果関係を同時に考慮できず、最適とは言えない施策を提案してしまう可能性がある 単一データセットしか使えないので、データ量や偏りの影響を受けやすく、限定的な施策提案しか得られない Fujitsu 因果AIは、これらの課題を解決するため、以下の３つ…

…には、巨大化する生成AIモデルと、それに伴う計算資源の課題があります。今回、人工知能研究所はこの問題を解決する画期的な技術である1bit量子化を実現し、さらに本技術をOSS公開しました。本ブログではその背景から技術までを簡単に説明します。 なぜ量子化が重要なのか？ 生成AIモデル、特に大規模言語モデル（LLM）は、パラメータ数が数百億から数兆に達しています。 この規模になると、推論や学習に必要なメモリや計算コストは膨大です。 そこで登場するのが「量子化」という手法です。 量子…

皆様、こんにちは。量子研究所の量子アプリCPJの木村です。 この度、2025年12月2日にFujitsu Technology Parkで開催されたFTU 2025において、私は私たちの最新の研究成果を発表いたしました。今回は、この発表を多くの方々にお届けするため、Fujitsu Tech Blogでも詳しくご紹介させていただきます。

…て紹介します。 生成AIなどの普及により、実在しないデジタルフェイクが誰でも容易に作れるようになりつつあります。 最近ではリアルタイムでも高い品質で、現実と見分けるのが難しい画像や動画が生成できることから、 著名人や政治家などになりすまして架空の発言を広めたり、文書を巧妙に改ざんして取引で損害を与えたりすることが想定されます。 技術の進歩が速い現在、AIを悪用した事件や事故を防ぐためにデジタルフェイクを検知できる技術が求められているのです。 富士通研究所では、信頼できるAIと…