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富士通は新たに企業ニーズに特化したエンタープライズ生成AIフレームワークを開発しました。
本記事では生成AIフレームワークについて詳しく説明していきますので、ぜひ最後までご覧ください!
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富士通の新エンタープライズ生成AIフレームワーク
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近年、企業における生成AIの活用は急速に進んでいます。しかし、汎用の対話型生成AIモデルでは、企業特有の大規模データの取り扱いや、法令への準拠など、具体的な業務要件に対応しきれないことが多くあります。そこで、富士通は企業ニーズに特化した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月からAIサービス「Fujitsu Kozuchi」の一環として提供を開始します。この新しいフレームワークは、企業が持つ膨大なデータを効率的に利用し、高信頼なAI出力を実現することを目指しています。
法令準拠や大規模データの取り扱いに強い生成AIが生まれれば、業務効率化になること間違いなしですね!
エンタープライズ生成AIフレームワークの3つの特徴
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先程富士通は、企業ニーズに特化したエンタープライズ生成AIフレームワークを開発したことについて触れましたが、このセクションではエンタープライス生成AIフレームの3つの特徴的な機能を紹介します!
ナレッジグラフ拡張RAG
ナレッジグラフ拡張RAG技術は、企業が保有する大規模データを構造化し、生成AIに正確な知識を提供します。従来のRAG技術では大規模データを正確に参照できないという課題がありましたが、富士通はこの技術を発展させ、法令や企業規則、マニュアル、映像などの膨大なデータをナレッジグラフとして自動作成することを可能にしました。これにより、生成AIが1,000万トークン以上のデータを参照でき、論理的な推論や出力の根拠を示すことができるようになります。この技術により、富士通はマルチホップQAベンチマーク(複数の情報源やステップを経て、質問に対する答えを導き出すことを目的とした質問応答システムの評価基準)で世界最高精度を達成しています。
生成AI混合技術
生成AI混合技術は、企業の多様なニーズに対応するために特化型生成AIモデルを自動生成します。この技術は、特化型生成AIや機械学習モデルを組み合わせて最適なAIモデルを生成するもので、プロンプトエンジニアリングやファインチューニング(既存の機械学習モデルや深層学習モデルを特定のタスクやデータセットに適用するために追加の訓練を行うプロセス)を必要としません。入力に応じて最適なモデルを自動的に選択し、迅速に高性能なAIを生成できるため、数時間から数日で企業ニーズに合ったAIモデルを提供します。この技術により、小中規模で軽量なモデルを採用することができ、電力や計算資源の消費を抑えつつ、高い性能を実現します。日本語特化型生成AIのベンチマークでは、既存モデルと比較して最高レベルの精度を達成しました。
生成AI監査技術
生成AI監査技術は、生成AIの回答が企業規則や法令に準拠しているかを監査する世界初の技術です。この技術は、生成AIの内部動作を解析し、回答の根拠を明示する生成AI説明性技術と、回答とその根拠の整合性を検証するハルシネーション判定技術で構成されます。これにより、生成AIの出力が正確で信頼性の高いものとなります。さらに、この技術はテキストだけでなく、ナレッジグラフや画像などのマルチモーダルなデータにも対応可能です。実際の適用例として、交通画像からの道路交通法違反検出に成功し、高い実用性が示されています。
上記の3つの機能を備えた富士通のエンタープライズ生成AIフレームワークは、今後日本の多くの企業で導入が期待されそうですね!
まとめ
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いかがだったでしょうか?
富士通のエンタープライズ生成AIフレームワークは、企業向けの生成AIの課題を解決し、高信頼なAI出力を提供することができます。今後富士通は、日本語やコード生成に特化した生成AIモデルを追加し、企業の多様なニーズに応える技術開発を進めていくと説明しているため、今後も富士通の動きには注目していきましょう!
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