富士通、失敗から自律的に学習するマルチAIエージェント技術を開発　Takaneに適用で精度向上も

　富士通は、複数のAIエージェントがチームとして業務を遂行し、日々の実行結果、人によるフィードバック、制度改定、仕様変更などの様々な変化を踏まえて自律的に学習する自己進化マルチAIエージェント技術を開発した。

　同技術は、失敗した理由を自ら整理し、次の業務に安全に反映することが難しいという従来のAIエージェントにおける課題を解決するもの。AIエージェントが業務経験を自ら検証しながら安全に学習することを可能にするという。これにより、従来は専門家が継続的に行っていたプロンプト調整や評価基準の更新といった作業を、AIエージェント自らが担うことができるとしている。

　富士通は、今回開発した技術を以下の2つに適用し、精度評価を実施したとのことだ。

1. 業務特化型LLMの自動強化と継続進化

　同技術は、業務特化型LLMの構築プロセス全体に適用でき、従来は専門家が担っていたデータ選定、学習条件の調整、評価、改善といった一連の工程を、マルチAIエージェントが自律的に実行・最適化できるという。各AIエージェントは、業務実行結果や評価結果をもとに改善案を生成し、それを検証した上で有効なもののみを反映することで、継続的にモデル性能を向上させることが可能だとしている。

　製造、医療、金融、行政などの複数領域に向けて「Takane」を自動的に強化し、運用を通じて継続的に改善を実施したところ、業務特化前と比較して平均28ポイントの精度向上を確認。また、高度化したAIは、汎用AIモデルと比較しても高い精度を示しており、各業務に最適化されたAIの有効性が確認されているという。

2. 大規模業務システムの設計仕様書検索への適用

　同社の大中規模病院向け電子カルテシステム「HOPE LifeMark-HX」および地方公共団体向け業務ソリューション「MICJET住民記録」の設計仕様書群を対象としたAIエージェント型文書検索に同技術を適用。その結果、AIエージェントが過去の検索結果や失敗事例、人の修正内容を学習し、探索範囲の拡張や関連文書の抽出戦略を自律的に改善するようになったという。

　同社は今後、この技術を専有型AIプラットフォーム「Fujitsu Kozuchi Enterprise AI Factory」に組み込み、業務特化AIの内製化および自律運用を支援する中核技術として提供予定だとしている。また、Fujitsu Kozuchiの先端AI技術の一つとして、専門知識と継続的な改善が求められる領域への適用を進めるとのことだ。

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