「業務でちゃんと使える」特化型生成AIを自動で作る 富士通が開発：法令準拠も確認（1/3 ページ）

富士通は2024年6月4日、AI分野における研究戦略発表会を開催し、企業ニーズに適した生成AIモデルを生成し、規則や法令の準拠も確認できる「エンタープライズ生成AIフレームワーク」を発表した。クエリに合わせて最適な特化型生成AIの自動生成も行う。

[半田翔希，EE Times Japan]

　富士通は2024年6月4日、AI分野における研究戦略発表会を開催し、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」を発表した。2024年7月から同社のAIサービス「Fujitsu Kozuchi」の一部として提供を開始する。

左から、富士通 富士通研究所人工知能研究所 所長の園田俊浩氏、同社執行役員 EVP 富士通研究所 所長の岡本青史氏、同社 富士通研究所 先端技術開発本部 本部長の新庄直樹氏［クリックで拡大］

　エンタープライズ生成AIフレームワークは、「ナレッジグラフ拡張RAG（Retrieval Augmented Generation：検索拡張生成）」「生成AI混合技術」「生成AI監査技術」の3つで構成されている。

エンタープライズ生成AIフレームワークの全体像［クリックで拡大］ 出所：富士通

　ナレッジグラフ拡張RAGは、製品マニュアルや設計書など、企業が保有する多様な形式かつ大量なデータを基にナレッジグラフを自動作成する。クエリを与えた場合、独自のクエリ指向ナレッジにより、ナレッジグラフから高精度でナレッジを抽出する。その後、抽出したナレッジを別の生成AIが解析し、回答として提示する。

　ナレッジグラフとは、多様な情報を体系的に連結させてグラフ構造化したものだ。ナレッジグラフを活用することで、データの連携／統合や処理プロセスの最適化、高度な分析が可能になる。

　ナレッジグラフ拡張RAGで作成したナレッジグラフを活用することで、生成AIがナレッジを解析する際に必要な情報量は、通常のRAGと比較して約4分の1に削減できる。複雑な質問応答の精度を想定するベンチマーク「HotpotQA」では「世界1位（2023年度）」（同社）だという。また、ナレッジグラフを作成する際に1度の分析で処理できる文字数（トークンサイズ）は、従来技術では20万〜30万文字程度なのに対し、ナレッジグラフ拡張RAGでは1000万文字以上に対応する。

　適用事例として、製品マニュアルに関する質問／応答において、複数ページにまたがる情報から適切な情報を統合し、最適な答えを作成できることを確認している。ネットワークログ解析でも、障害復旧の効率化に役立ったという。

左＝ナレッジグラフ拡張RAGの概要／右＝ナレッジグラフ拡張RAGの活用事例［クリックで拡大］ 出所：富士通