富士通、フィジカルAIや半導体など研究開発の最新事例を紹介 - 人の未来の動きを予測するロボットのデモも

富士通は12月2日、メディアおよび投資家向けに、同社の研究開発の現状とテクノロジー戦略に関する説明会を開催した。本稿では、富士通研究所の所長を務める岡本青史氏が示した研究開発の事例について、デモの様子を交えながらレポートする。

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富士通CTOが示したテクノロジー戦略「MONAKAによりAIの世界で一番強いCPUを狙う」

富士通執行役員常務富士通研究所長岡本青史氏

富士通が研究を進める5+3の技術領域とは？

岡本氏はまず、同社の研究戦略において軸となる5つのキーテクノロジーと、3つの新領域について紹介した。

5つのキーテクノロジーは「AI」を中心に、「データ・セキュリティ」「コンピューティング」「ネットワーク」「コンバージングテクノロジー（異なる分野の学問を組み合わせた研究開発）」の4つの技術で構成される。それぞれの技術領域を高めると同時に、各領域を組み合わせて新たな価値を創造する。

新領域は中長期のテクノロジートレンドを踏まえ、次世代の実用化が期待される「Physical AI（フィジカルAI）」「宇宙」「防衛・次世代通信」の3領域で開発を進める。

富士通の研究開発の方向性

AIは「Takane」と「Kozuchi」を中心にエンタープライズ向けに提供

同社のAI研究は、エンタープライズ向けのチューニングに対応可能なLLM（Large Language Models：大規模言語モデル）「Takane」と、クラウド型でAIを提供するプラットフォーム「Kozuchi」の2つの技術が中心となる。

これらの技術を提供するターゲットは、CTOのMahajan氏も話していたように、行政、ヘルスケア、金融、製造、防衛など、高いセキュリティが求められる領域だ。

AIに関する戦略

生成AIの基盤となる「Takane」

同社の生成AIの基盤となる「Takane」は、よりコンパクトなモデルへと変化を遂げた。これは従来のLLMが抱える「開発・運用コストの増加」「消費電力の増加」「エッジAIのニーズ」に対応した変化であり、独自の量子化誤差伝播法を用いた高精度量子化により1ビットの量子化を実現したほか、蒸留によりパラメータサイズを約100分の1にした。

岡本氏によると、一般的な生成AIは16ビットで量子化されているものが主流なのだという。今回、1ビットの量子化により、従来の16ビットと比較して推論速度を3倍高速化。さらに消費電力およびGPUコストを98%削減できることが示された。それでありながら、89%の精度を維持できているとのことだ。

この1ビット量子化の技術は「Takane」だけでなく他の生成AIにも応用できることから、同社は12月2日にOSS（オープンソース・ソフトウェア）として公開した。

また、蒸留によりパラメータサイズを従来の100分の1まで小さくできたことで、推論速度を11倍高速化しながら、精度が43%改善し、メモリの使用量を70%削減できた。

「Takane」は低消費電力で高速に稼働する技術を開発

富士通は企業内にある機密性の高いデータ活用を促すため、ナレッジグラフ拡張RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）の技術を開発している。企業が保有するデータの約90%が非構造化データであり、多くの企業が社内のデータを十分には活用できていない。こうした課題に対し、ナレッジグラフ拡張RAGは、非構造化データをナレッジグラフとして構造化することで、活用できるようにする。

同社の実証の結果、日本語PDFにおける図表入り文書の検索精度のベンチマークが他のモデルと比較して1位であったという。また、入力データをグラフと時間軸で最適化し、従来モデル（Microsoft GraphRAG）と比較して50倍の高速化を実現した。さらに、状況に応じてナレッジグラフやプロンプトを更新する自己改善が可能なモデルの開発に成功したとのことだ。

ナレッジグラフにより高度なRAGを実現する

クラウド型でAI機能を提供するプラットフォーム「Kozuchi」

クラウド型でAI機能を提供するプラットフォーム「Kozuchi」は、上述の「Takane」やセキュリティ技術、マルチAIエージェント技術などに、NVIDIA neMoやNIM（NVIDIA Inference Microservices）を組み合わせて提供する。

これにより、機密性の高い業務においても、信頼性を高めながら自動化を進められるようになるという。また、富士通の次世代プロセッサ「FUJITSU-MONAKA」とNVIDIAのGPUやNVLink Fusionと連携することで、グローバル標準のセキュアなAI基盤を提供する。

「Kozuchi」の技術は、同社のAIセキュリティの強化にも貢献している。例えば、LLMの脆弱性への対処として、7700の脆弱性に対応したスキャナーとガードレール（規制）を実装している。さらに、LLMではなくRAGを標的とする情報漏えいのリスクに対しては、98%の精度のリスク対応技術を構築した。

なお、これらの技術は10月に「Fujitsu クラウドサービス Generative AI Platform」に商用搭載されている。

NVIDIAとの連携によるプラットフォーム拡張のイメージ

また、同社は高度化する生成AIを用いた偽・誤情報（デジタルフェイク）に対応するため、国際コンソーシアム「Frontria」を設立した。虚偽内容分析技術、偽画像分析技術、偽情報に特化したLLMなどを基盤として、ディープフェイクによる偽動画を検知するようなアプリを開発する。

コンソーシアムには発足時点で57の組織が参画しており、AI技術を開発するスタートアップ企業や偽情報に課題を持つ企業などをマッチングする。アカデミアやリーガル領域の企業なども参画することで、包括的にAIのリスクに対応するエコシステムを形成する。

コンソーシアムに参画する組織の役割

AIによるなりすましを検知しているデモ。攻撃者が富士通社長の時田隆仁氏になりすましていることを検知している

量子技術と国産プロセッサ「FUJITSU-MONAKA」でコンピューティングを革新

富士通は量子コンピュータの領域において、理研の中村泰信氏と「理研RQC-富士通連携センター」で64量子ビットおよび256量子ビットの開発を実現してきた。3月には産総研（産業技術総合研究所）のG-QuAT（量子・AI融合技術ビジネス開発グローバル研究センター）で商用導入を開始した。

同社は現在、1024量子ビットの超伝導量子コンピュータの開発を進めている。本店であるFujitsu Technology Park（神奈川県川崎市中原区）の敷地内には量子棟を建設中で、「FUJITSU-MONAKA」やHPCとのハイブリッド環境を提供し、量子技術実証のテストベッドとして活用する予定だ。

Fujitsu Technology Parkの隣に建設中の量子棟

量子ビットの大規模化に伴い、量子誤り訂正技術が重要となる。これに対し、同社が開発を進めるSTARアーキテクチャ（Space-Time efficient Analog Rotation quantum computing architecture：高効率位相回転ゲート式量子計算アーキテクチャ）は、従来技術と比較して計算速度を2倍以上高速化し、エラーの発生確率を6分の1まで低減することに成功した。

STARアーキテクチャは、量子コンピュータの実現に不可欠となる任意の角度の位相回転に必要な量子ビット数を低減する量子計算アーキテクチャ。

アーキテクチャの概要図

2ナノメートルの回路線幅となるプロセッサ「FUJITSU-MONAKA」は、2027年にリリースが予定されている。さらに2029年下期には、1.4ナノメートルの「FUJITSU-MONAKA-X」をリリース予定だ。「FUJITSU-MONAKA-X」は特にエッジでのAI利用を想定し、低消費電力でレスポンスタイムを短縮した推論向けのプロセッサとして開発する。

2030年下期には、「FUJITSU-MONAKA-X」の低消費電力かつ高速なレスポンスタイムの特徴を継承しながら、NPUとの組み合わせによってより高度な推論に対応可能なプロセッサもリリース予定。

「FUJITSU-MONAKA-X（Only CPU）」から幅広く提供することで、さまざまなAIワークロードに対してベストな選択肢を提案できる体制を目指すという。