富士通は2025年12月2日、メディア・投資家・産業アナリスト向け説明会「Fujitsu Technology Update 2025」を開催。同社のテクノロジー戦略のほか、AIに関する新たな取り組みなどが紹介された。
(左から)富士通株式会社 執行役員常務 富士通研究所長 岡本青史氏
同社 執行役員副社長 CTO Vivek Mahajan(ヴィヴェック マハジャン)氏
同社は約5年間、AIを中心とした技術戦略を進めていたが、その中のキーワードに「Sovereign(ソブリン)」があるという。なぜなら、エンタープライズ規模の企業がAIを活用するために重要な要素となるためだ。なかでも、以下3点に重きを置いている。
- Security:企業内部のデータ、AIモデルやエージェント間通信のセキュリティを担保すること
- Flexibility:顧客特化業務にフィットしているAIエージェントを顧客自身でカスタマイズできること
- Domain specific:業種・業務に特化したAI Platformを実装すること
そこから同社のAI戦略にフォーカスしてみると、大きく2つの注力ポイントが挙げられる。
- 生成AIの再構成:企業のニーズに合わせた、特化型AIモデルを提供することを重視。加えて、AIの精度を維持しつつより軽量かつ低消費電力で動作できるAI構築を目指す
- ナレッジグラフ拡張RAG:経営資源である企業データを構造化し、常にAIが利用できる状況を作りだす
また、「FUJITSU-MONAKA」(以下、MONAKA)シリーズを主軸とした量子コンピューティングの領域ではどのような戦略を描いているのか。MONAKAに軸を絞ると、2029年には1.4nmの「FUJITSU-MONAKA-X」を発表する見通しだという。これの特徴は“完全に汎用的な”チップであるということ。「これを生かし、推論市場で富士通がマーケットリレーションシップを握りたい」と同社 執行役員副社長 CTOのヴィヴェック・マハジャン氏は語った。
そのほか、ネットワーク領域も注力していく見通しだ。「Photonic System」「Mobile System」「Network Orchestration」「Data Centric Infrastructure(DCI)」の4分野から、AI活用の要となるネットワーク環境の構築を進めていくという。
説明会の後半には、富士通 執行役員常務 富士通研究所長の岡本青史氏が登壇し、研究戦略が説明された。同社は現在、「AI」「Data&Security」「Converging Technologies」「Computing」「Network」という5つの研究技術領域を抱えているが、今後は各領域を強化していくとともに、新たに「Pysical AI」「宇宙」「防衛・次世代通信」という領域の研究を開拓していく方針だという。
AI研究領域においては、Takaneの軽量化と省電力化を実現。従来、生成AIは16bitで表現されていたが今回の研究開発で89%の精度を維持しながら1bitにまで圧縮することに成功したという。消費電力/GPUコストを従来の98%削減できるとした。
また、物事の「原因」と「結果」の因果関係を探索・推論する「因果AI」に関する研究を進めており、2026年度に製品化予定とのことだ。
そのほか、新たに偽情報やガバナンスといったAIのリスクに対応するための国際コンソーシアム「Frontria」が設立された。現時点で57の組織が参画しており、同社は金銭要求や本人詐称などのリスクに対応するフェイク検知、AIによる差別的な判断のリスクに対応するAIの公平性など、偽・誤情報対策、AIトラスト、AIセキュリティ領域のコア技術を参画組織に対してトライアル提供するとのことだ。
量子コンピューティング領域においては、世界最大級となる1024量子ビット超伝導量子コンピュータの開発を進め、2026年12月に発表予定だという。Fujitsu Technology Parkの敷地内に量子棟を作り、そこで稼働させる見通しだ。加えて、MONAKAとの量子HPCハイブリッド環境を作ることで、量子技術実証のテストベッドとして幅広く活用する予定だとしている。
また、新たな量子誤り訂正技術の開発や、企業・大学との共同研究によるユースケース発掘などを推進し、量子コンピューティング領域の技術革新を加速させるとのことだ。
そのほか、新たに追加された「Pysical AI」領域に関しては、単体のロボットを対象にしたものではなく、複数のロボットの高度な制御や行動を実現する空間World Model技術の研究開発を進めているという。同技術の特徴は以下のとおり。
- 人・ロボット・モノの相互作用に着目した3Dシーングラフで空間World Modelを構築:見た目の差異の影響を受けやすい画素単位での統合ではなく、人やロボットといった物体をベースに空間カメラとロボットカメラを統合し、視野、歪みなどの影響をおさえつつ、空間全体を把握できる技術を開発。これにより、複雑に変化する実空間をリアルタイムに把握できる
- 人・ロボット・モノの相互作用をモデリングし、起こり得る行動を推定して未来の状態を予測:空間における人、ロボット、モノの3Dシーングラフの時系列データを活用して、空間全体のWorld Modelを学習する方式を開発。人、ロボット、モノ間の相互作用性から、複数の行動主体が起こす次の行動を推定することで、対象の空間における未来の状態を予測する。空間内を時系列に予測することで、自律ロボット間の衝突回避や複数ロボット間での最適な協調動作プランの生成などを実現できる
「宇宙」領域の研究開発では、衛星画像を地上へリアルタイム配信し、安全保障や産業競争力の強化に貢献するための衛星データ基盤技術、衛星データ・産業データの融合技術などを開発中だという。
「防衛・次世代通信」領域に関しては、防衛向け常時広域監視システムや省電力ワイヤレス通信技術の開発を通して、持続可能な社会を目指す意向とのことだ。
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