はじめに こんにちは、富士通研究所 人工知能研究所の高橋と佐藤です。Agentic AI の国際的なコンペティション「AgentX AgentBeats Competition」に参加し、2nd Place（2位）を獲得することができました！！ 本ブログは、コンペの取り組みについてご紹介いたします。

こんにちは。コンバージングテクノロジー基礎PJの岩崎と吉岡です。今回は、私たちが取り組んでいる、行動変容によるスキル定着化の研究開発の事例をご紹介します。

こんにちは、人工知能研究所の丸橋です。本記事はグラフAIシリーズの第3弾です。第1弾では10億ノード規模の大規模グラフをどのように学習するかを紹介しました。第2弾では、本来ブラックボックスであるグラフAIをどのように説明可能・解釈可能にするかを紹介しました。そして今回は、そのさらに先にある挑戦、「大規模グラフの背後にある現象そのものを推定する」というテーマについて、我々の取り組みを紹介します。

こんにちは、私たちはFujitsu Research of India Pvt. Ltd（FRIPL）の人工知能研究所のVempalli Saketh、Siddartha Reddy Thummaluru、Harsh Pandey、Mahesh Chandranです。本日は、グラフAIをより透明で、信頼でき、実用的なものにするための最新の研究をご紹介できることを嬉しく思います。

こんにちは、富士通研究所のコンピューティング研究所の福本です。最近、LLM推論サービスが活用が進む中で、LLM推論サービスを高速化する研究開発が活発に行われています。一方で推論処理をサービス化するにあたって、LLM推論のスループットやレイテンシ（応答速度）がどのパラメータによって決まり変動するのか分かりづらいです。この課題は想定するLLM推論サービスに適切なGPUを選定するときにも同様に発生します。そこで今回は、簡単な性能モデルを作って調べてみました。その結果、簡単な近似でも、ボトルネックの切り替わりや性能の変化を説明できて、意外と役に立ちそうなことがわかりました。本記事ではLLM推論サービス…

こんにちは。私たちは、Fujitsu Research of India Pvt. Ltd（FRIPL）の人工知能研究所に所属するMohit Meena、Yash Punjabi、Mahesh Chandranです。大規模グラフAIにおけるスケーラビリティの課題解決に焦点を当てた、私たちの最新の研究をご紹介できることを嬉しく思います。

こんにちは、先端技術開発本部の枝澤友也、武藤優真、岡本拓也です。私たちはAI・HPC・クラウドなどの最先端領域の未来を支える次世代Armプロセッサ「FUJITSU-MONAKA」[^1]をはじめとした「FUJITSU-MONAKA」シリーズの開発に取り組んでいます。また、2025年6月よりスーパーコンピュータ「富岳」の後継システムである「富岳NEXT」の開発を開始しました。本プロジェクトは現在、理化学研究所様、NVIDIA様と共同で行っております。これらの取り組みや最新動向を世界に発信すべく、2025/11/16～11/21にアメリカのセントルイスで開催された国際会議SC25, The Int…

こんにちは、富士通研究所 コンピューティング研究所の平賀、木下、大辻です。 本記事は2025年11月にアメリカ合衆国 セントルイスで開催された国際会議SC25の参加報告（全4回連載）のうち、3つ目の記事となります。 コンピューティング研究所がブースで展示した内容や、スーパーコンピュータに関わる性能ランキング（Top500、Green500、IO500）の動向、 その他イベントの様子についてお届けいたします。

「アイスクリームの売上が増えると、水難事故が増える」。 人間ならこの裏にある「気温の上昇」という真の原因を推測できますが、AIは表面的なデータに騙されず、正しい「因果関係」を見抜けるのでしょうか？ 本連載では、膨大なテキストから因果関係を抽出するというAIにとっての難問に挑んだ、開発と検証の記録を全3回でお届けします。高精度な抽出を行う「AI技術（矛）」と、その実力を厳しく測る「高難易度ベンチマーク（盾）」。この両輪を開発することで見えてきた、AIの限界と進化の可能性について解説します。 第1回（今回）： AIマルチエージェントと高難易度ベンチマーク開発 第2回： AIに「自問自答」させる技術…

こんにちは。人工知能研究所の和田です。 富士通では企業における生成AIの活用促進に向けて、多様かつ変化する企業ニーズに柔軟に対応し、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」を開発し、2024年7月よりAIサービス Fujitsu Kozuchi (R&D) のラインナップとして順次提供を開始いたしました。本掲載では、上記のうちFujitsu ナレッジグラフ拡張RAG for Root Cause Analysis*1（KG拡張RAG for RCA）*2をプラント保全向けにPoC適用した件について紹介します。このPoCで、私達は、プラントを…

初めまして、量子研究所の瀧田です。私は入社以来、光通信システム・ネットワークに始まり、以降、ネットワーク全般やエッジコンピューティング、そして最適化（量子インスパイアード最適化）と、様々な分野で研究開発に従事してきたのですが、2024年度より、量子コンピューティングとご縁ができ、現在は、このアプリケーションを創出する業務に従事しています。

こんにちは。デバイス＆マテリアル研究センターの大津です。 10月初旬にノーベル賞が発表され、医学生理学賞、化学賞で日本人がダブル受賞するという嬉しいニュースがありました。ちょうど先週、ノーベル賞の授賞式があったところでして、記憶に新しいところです。ノーベル賞のニュースは科学技術を志す研究者として大変励みになります。ノーベル化学賞受賞の北川進先生(京都大学)はMOFという材料の開拓者の一人としてノーベル賞に選出されました。 本記事では、ノーベル化学賞を受賞した材料であるMOF(Metal-Organic Frameworks、「モフ」と読みます)について、10年来MOFを研究していた私から紹介し…

はじめに こんにちは、富士通研究所コンピューティング研究所の一場です。 2025年11月16日から21日までアメリカ合衆国 セントルイスで開催された国際会議 SC25 に参加しましたので、その内容を紹介します。SC25について、富士通の様々な部署から、4回の連載でレポートする予定です。この記事では私が注目した論文発表の内容を主に紹介します。 SCでは企業、大学、研究機関など様々な組織が展示を行っており、富士通も展示を行っています。富士通の展示については、別の記事で紹介されます。

こんにちは。人工知能研究所の藤井、簗島です。 本記事では、 Fujitsu 因果AI の知識誘導因果探索技術とその適用事例をご紹介します。

1bit量子化で広がるLLMの可能性：高速・省メモリ化の最前線 こんにちは。富士通株式会社 人工知能研究所の酒井です。本ブログでは「1bit量子化」について、分かりやすく紹介します。本技術開発の背景には、巨大化する生成AIモデルと、それに伴う計算資源の課題があります。今回、人工知能研究所はこの問題を解決する画期的な技術である1bit量子化を実現し、さらに本技術をOSS公開しました。本ブログではその背景から技術までを簡単に説明します。

皆様、こんにちは。量子研究所の量子アプリCPJの木村です。 この度、2025年12月2日にFujitsu Technology Parkで開催されたFTU 2025において、私は私たちの最新の研究成果を発表いたしました。今回は、この発表を多くの方々にお届けするため、Fujitsu Tech Blogでも詳しくご紹介させていただきます。

こんにちは、富士通研究所データ＆セキュリティ研究所の吉井章人と園田亮介です。この記事ではデジタルフェイク対策技術の一つとして、私たちが開発しているディープフェイク検知技術について紹介します。 生成AIなどの普及により、実在しないデジタルフェイクが誰でも容易に作れるようになりつつあります。 最近ではリアルタイムでも高い品質で、現実と見分けるのが難しい画像や動画が生成できることから、 著名人や政治家などになりすまして架空の発言を広めたり、文書を巧妙に改ざんして取引で損害を与えたりすることが想定されます。 技術の進歩が速い現在、AIを悪用した事件や事故を防ぐためにデジタルフェイクを検知できる技術が求…

こんにちは、データ&セキュリティ研究所の宇野、三宅、Inderjeetです。 近年、AI技術の発展は目覚ましく、単一の企業や組織内だけでなく、複数の企業や組織のAIエージェントが連携し、共創することで、より複雑で多様な課題を解決できる未来が現実味を帯びてきました。世の中に公開されている情報だけでは、AIの性能向上に必要な知識が限界に近づく中、企業が積み上げた知識を学習したAIエージェントが相互に連携することによって、サプライチェーンなどの産業全体の課題解決や、企業間共創による新たなイノベーション創出が期待されます。

こんにちは、富士通研究所の松村、西口、山崎です。我々のプロジェクトでは、Materials Informatics (MI) の研究開発を行っており、材料技術に関するお客様の課題を解決することを目的として活動しております。 今回のMaterials Informatics特集では、私たちが開発している分子動力学シミュレーション向けニューラルネットワーク力場を作成するツールGeNNIP4MD [1]に搭載している知識蒸留機能を活用し、全固体電池の固体電解質界面層の形成シミュレーションを、固体電解質膜と負極金属による12万原子を超える固固界面モデルの分子動力学 (Molecular Dynamic…

こんにちは。コンバージングテクノロジー研究所の尾形です。私たちの研究グループでは、企業のサプライチェーンに関して、中長期的な戦略的意思決定を支援する「サプライチェーン・デジタルリハーサル」の技術開発に取り組んでいます。本技術の特長と大手食品企業様の製品のサプライチェーンを対象とした共同検証についてご紹介します。

はじめに こんにちは、データ＆セキュリティ研究所の坂本・新田です。 現在、生成AI技術の発展は大きな可能性と共に、コンテンツの真偽性、AIシステムセキュリティ、倫理的利用やガバナンスといった喫緊の課題を提起しています。これらの課題は、ディープフェイクや偽・誤情報の拡散、プロンプトインジェクションのようなAIシステムへの新たな攻撃、さらには法規制への対応など多岐にわたり、一企業や単一技術では解決困難です。健全なAI技術の発展のためには、国際的な連携と多様な専門知識による多角的なアプローチが不可欠であると富士通は考えています。

こんにちは、人工知能研究所の浅井・秋間・竹森です。この記事では、マルチAIエージェントシステムを適用する上で課題となる、（組織間で異なる要求を持った）エージェント同士の連携技術についてご紹介します。

初めに 近年、人工衛星の数は飛躍的に増加し、宇宙からのサービスがより身近なものになってきました。スマートフォンの位置情報サービスや天気予報など、実は私たちの日常生活にも、すでに人工衛星が活用されています。 しかし、衛星データの活用には、まだまだ多くの課題が残されています。例えば、必要な時に必要な場所のデータが得られなかったり、データの取得から実際に使えるようになるまで時間がかかりすぎたり、費用が高額だったり。 富士通株式会社は、ICT（情報通信技術）を基盤とする企業として、これらの課題を解決し、宇宙データをもっと使いやすく、もっと価値あるものにするための研究開発を進めています。 本記事では、富…

こんにちは、空間ロボティクス研究センターの長村です。 本記事では、Fujitsu Technology Update（FTU2025）の取り組みとして、人とロボットが現実世界で協調するための「空間World Model」 の研究開発について紹介します。 また本日、空間World Modelに関する公式プレスリリースも公開しました。併せてご覧いただければ幸いです。

こんにちは、コンバージングテクノロジー研究所の鈴木・久留米です。私たちの研究グループでは、自治体や国が行う施策立案を飛躍的に進化させる「Policy Twin」技術を開発しています。 皆さんは、「デジタルツイン」というキーワードを聞いたことはあるでしょうか？デジタルツインとは、仮想空間上に現実空間の双子（ツイン）を構築してシミュレーションする技術の総称であり、製造業・スマートシティなどの様々な領域で活用されています。私たちはそれに留まらず、デジタルに人・社会を再現して、社会課題を解決できるようにするための「ソーシャルデジタルツイン」[^1],[^2] 技術を開発してきました。そしてさらに深化…

こんにちは、コンバージングテクノロジー研究所の妙見と畠添です。私たちは脱炭素化や海洋環境の保全への貢献が期待されるブルーカーボン生態系 [*1] の環境保全などに対して、「高品質・迅速な海洋環境可視化」や「多面的な施策立案・実行」の支援を行える技術を開発しました。これらの技術を活用して高品質なJブルークレジット® [*2] の認証を取得しました [*3] 。今回は、「高品質・迅速な海洋環境可視化」を構成する技術ついてご紹介します。 *1:海洋におけるCO2の吸収・蓄積を行う生態系。例：藻場（海藻・海草）や塩性湿地・干潟、マングローブ林 *2:ジャパンブルーエコノミー技術研究組合がブルーカーボン…

こんにちは。人工知能研究所の外川、中川です。 富士通では企業における生成AIの活用促進に向けて、多様かつ変化する企業ニーズに柔軟に対応し、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」を開発し、2024年7月よりAIサービス Fujitsu Kozuchi (R&D) のラインナップとして順次提供を開始いたしました。 本記事では、生成AIがもたらすシステム運用・保守の変革に焦点を当て、既存の設計書からテストケースの生成を自動化するテスト仕様書生成技術についてご紹介いたします。

こんにちは。人工知能研究所の高木、岡嶋、小柳、小川です。 富士通では企業におけるデータドリブンによる意思決定を支援するため、「Fujitsu 因果 AI」を開発しました。この技術は、企業データから因果関係を分析し、それを用いることで、最も効果が高くかつ悪影響を及ぼさない施策を広範囲な情報をもとに推薦するものです。

こんにちは。人工知能研究所の福田貴三郎です。 富士通では企業における生成AIの活用促進に向けて、多様かつ変化する企業ニーズに柔軟に対応し、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」を開発し、2024年7月よりAIサービス Fujitsu Kozuchi (R&D) のラインナップとして順次提供を開始いたしました。 本記事では、生成AIがもたらすシステム開発・運用の変革に焦点を当て、ソフトウェア設計書のレビューを自動化する 設計書レビュー支援 についてご紹介いたします。

こんにちは。人工知能研究所の大浦です。 富士通では企業における生成AIの活用促進に向けて、多様かつ変化する企業ニーズに柔軟に対応し、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」を開発し、2024年7月よりAIサービス Fujitsu Kozuchi (R&D) のラインナップとして順次提供を開始いたしました。 本記事では、生成AIがもたらすシステム開発・運用の変革に焦点を当て、プログラム障害の原因特定を自動化する Code Specification Consistency Analysis についてご紹介いたします。