こんにちは。人工知能研究所の青木です。当研究所では Takane 領域特化技術開発を行っていて、私たちのチームでは製造業向けに CAD検査自動化技術の開発を行っています。先日、開発技術の一つである「CAD品番特定 AI」を法人向け PoC 環境 Fujitsu Kozuchi Research Version の一つとして公開しました。今回その紹介の機会をいただきましたので、合わせて CAD検査自動化についてお話ししようと思います。

こんにちは。量子研究所の川野です。私は、超伝導量子コンピュータに用いる量子ビットチップの製造技術の研究開発を担当しています。今回は、量子ビットチップを運用するために開発した技術の一例を紹介したいと思います。（この記事の内容を、米国材料学会 Materials Research Society 春季大会（2025 MRS Spring Meeting）で発表しました[1]。）

モジュラー量子コンピューティングコアプロジェクトでシニアプロジェクトディレクターをやっている河口です。この記事では、デルフト工科大学、QuTechの研究チームが私たち富士通との共同研究プロジェクト[1]において実現したダイヤモンドスピン量子技術の最新成果について解説していきます。なお、本成果は、量子分野の主要学術論文誌であるPhysical Review Xで2026年6月に発表され[2]、QuTechの公式サイトにてプレスリリースされています[3]。

はじめに こんにちは、量子研究所の五木田です。 2026年6月22日から26日まで、ドイツ・ハンブルクで開催された国際会議 ISC High Performance 2026（以下、ISC 2026）に参加しましたので、その内容をご紹介します。本記事では、特に量子コンピュータをHPC環境に統合するためのプラットフォーム関連のセッションを中心にレポートします。

こんにちは．量子研究所の才田です．2025年3月28日に開催されたFujitsu Quantum Day 2025 Japan [1] にて，ポスター発表を行いました．ここでは，その内容について紹介します．

量子研究所 量子ハードウェアコアプロジェクトの芝です。理化学研究所と共同で超伝導量子コンピュータの研究開発を行っています。 Fujitsu Quantum Day 2026 Japan [1] にて、Sパラメータを用いた大規模超伝導量子ビットチップ設計手法についてポスター発表を行いました。国際会議International Microwave Symposium 2025 (IMS2025)での発表 [2] と同内容になります。この記事では、その内容をもとに、超伝導量子ビットチップの設計で何が難しいのか、そしてそれに対してどのような解析手法を使っているのかを紹介します。

こんにちは、Physical AI研究所のWorld Inteligence CPJ) 長村とPhysical OS CPJ) Fanです。 今回は、FG2026[^1]に採択された2つの研究成果について紹介します。

こんにちは、量子研究所・量子アプリケーションCPJの木村悠介です。 私は量子コンピュータの応用先の一つとして、ゲノム解析に着目しています。 今回、ゲノム解析の重要な技術の１つである多重配列アラインメント (Multiple Sequence Alignment, MSA)の一部を量子回路として実装し、その回路を同じく私たちが開発している決定グラフ (Decision Diagram, DD) 型量子回路シミュレータで高速にシュレーションした研究をarXivで公開しました。 この記事では、論文の内容を分かりやすく紹介します。

皆様、こんにちは。量子研究所の量子アプリCPJの木村です。今回ご紹介する技術は、2026年5月1日に早稲田大学（富士通文中記載）にてプレスリリースされました早稲田大学と富士通の共同研究による最新の研究成果です[1]。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。その詳細はNature Portfolio社の「Scientific Reports」に掲載された論文[2]でもご確認いただけます。

こんにちは、先端コンピューティング開発本部の藤田と人工知能研究所の近藤です。 2026年3月16日から19日に、アメリカ合衆国カリフォルニア州のサンノゼでNVIDIAの年次技術イベントであるNVIDIA GTC 2026が開催されました。 本イベントは日本からでもバーチャルで各セッションに参加することができますが、今回、実際に渡米し、サンノゼにて現地参加するという貴重な機会をいただいたため、注目トピックや現地の様子についてご紹介します。

近年、次世代の技術として注目を集める量子コンピュータ。医療、素材開発、そしてエネルギー分野まで、その応用範囲は計り知れません。しかし、実用化にはまだ高いハードルが立ちはだかっています。特に、量子ビットのエラー問題は深刻で、高精度な計算を実現するには、エラーを訂正するための冗長性が必要となります。そのため、現実的な計算には100万規模の量子ビットが必要とされますが、これは相当先の未来の技術であるのが現状です。 この課題に対し、私たちは画期的なアプローチを考案しました。量子研究所*1のロバスト量子計算CPJでは、「STARアーキテクチャver. 3」（富士通スモールリサーチラボ*2に基いて富士通と…

Qwen3.5-27B を追加学習なしで使い、実在する OSS issue をどこまで直せるかを測る SWE-bench Verified で、8本の候補から最終パッチを選ぶ構成により 229B 未満のローカル LLM としては2026年4月7日時点で SOTAである 74.8% を達成しました。

こんにちは、コンバージングテクノロジー研究所の松木です。 私たちは、行動変容支援プラットフォーム（通称 BXPF）の研究開発を進めています。 2026年3月に、このBXPFの成果の一部である 「行動変容プランニング」 を公開しました。公開に伴い、本特集では「行動変容支援プラットフォーム（BXPF)」について、全4回で紹介しています。 ● 第1回 DXの次はBX？ 行動科学を誰でも使える時代へ ● 第2回 人が動く施策を、エビデンスで設計する ● 第3回 用途や個人に合わせて進化するアプリ ● 第4回 BXでイベントプロモーションはどう変わる？ ★今回★ 特集の最後となるこの記事では、 これまで…

こんにちは！コンバージングテクノロジー研究所の杉山友里です。 私たちは、障害やDE&Iの理解促進に繋がる活動を通して、人々のQOLを向上し、ウェルビーイングな社会の実現に貢献するために日々取り組んでいます。 この度、音をからだで感じることができるデバイス「Ontenna（オンテナ）」が、聾学校でどのように利用されているか調査した結果を紹介いたします！

コンバージングテクノロジー研究所の山口です。 私たちは、行動変容支援プラットフォーム（通称 BXPF）の研究開発を進めています。 2026年3月に、このBXPFの成果の一部である 「行動変容プランニング」 を公開しました。公開に伴い、本特集では「行動変容支援プラットフォーム（BXPF)」について、全4回で紹介しています。 ● 第1回 DXの次はBX？ 行動科学を誰でも使える時代へ ● 第2回 人が動く施策を、エビデンスで設計する ● 第3回 用途や個人に合わせて進化するアプリ ● 第4回 BXでイベントプロモーションはどう変わる？ 第2回では、行動科学の知見に基づいて「なぜその施策が有効なのか…

こんにちは、コンバージングテクノロジー研究所の片桐です。 私たちは、行動や習慣に関する課題を解決するために、行動変容支援プラットフォーム Behavior Transformation Platform（通称 BXPF） の研究開発を進めています。 2026年3月に、このBXPFの成果の一部である 「行動変容プランニング」 を公開しました。公開に伴い、本特集では「行動変容プラットフォーム（BXPF)」について、全4回で紹介しています。 ● 第1回 DXの次はBX？ 行動科学を誰でも使える時代へ ● 第2回 人が動く施策を、エビデンスで設計する ★今回★ ● 第3回 用途や個人に合わせて進化する…

コンバージングテクノロジー研究所の石原、山口、松木、片桐です。 私達の研究グループでは、行動変容支援プラットフォーム Behavior Transfomation Platform（通称 BXPF） の研究開発を進めています。 このBXPFの成果の一部である 「行動変容プランニング」 の公開に合わせて、TechBlogにて全4回に分けて特集記事を組みました。 ● 第1回 DXの次はBX？ 行動科学を誰でも使える時代へ ★今回★ ● 第2回 人が動く施策を、エビデンスで設計する ● 第3回 用途や個人に合わせて進化するアプリ ● 第4回 BXでイベントプロモーションはどう変わる？ どうぞ最後まで…

こんにちは、富士通研究開発センター（FRDC）のGenerative AI研究グループに所属しているFei Li、Jiaqi Ning、Ming Yangです。本日は、私たちが開発したマルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）のための「グラウンディング技術」についてご紹介したいと思います。

本記事は、TechBlog シリーズ「富士通が提案する企業向けベンチマーク：AIエージェントモデルの真価を引き出す」の第 2 回です。本シリーズは全 3 回で構成され、以下のスケジュールで公開しています 第 1 回：AIが「見ていないものを見る」とき：マルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）の幻覚診断用ベンチマークの紹介（公開済）🔗 第 2 回：AAAI 2026 AABA4ET参加報告とFujitsu RAG Hard Benchmarkの紹介 (公開済)🔗 第 3 回：企業の法務AIを支えるFujitsu Assessing Compliance in Enterprise Datase…

こんにちは。人工知能研究所の高木です。 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、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。 2025年7月より、そのアップデート版をAIサービス Fujitsu Kozuchi (R&D) のラインナップとして提供を開始しました。 本記事では、因果アクション最適化技術の実証事例をご紹介します。

こんにちは。人工知能研究所の菊月・成田・菊地・宮原です。 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。 エンタープライズ生成AIフレームワークは、企業のお客様が特化型生成AIモデルを活用する上で生じる、 企業で必要とされる大規模データの取り扱いが困難 生成AIがコストや応答速度をはじめとする多様な要件を満たせない 企業規則…

こんにちは。コンバージングテクノロジー研究所の鈴木と、Human Digital Twin 事業部の伊集院です。 私たちは、海の環境をデジタル上に再現し、保全や産業活用につなげる『海洋デジタルツイン』の研究開発に取り組んでいます。 その一環として、海藻などがCO₂を吸収する量を定量的に評価し、カーボンクレジットとして活用するための藻場定量化技術を開発しています。 これまでに、単一の海藻種からなる藻場を対象として、国内のブルーカーボンクレジット制度であるJブルークレジットの認証を取得するなど、技術の有効性を実証してきました （参考：宇和島発！漁協・地域・自治体が連携したアマモ再生ブルーカーボンプ…

こんにちは．富士通 コンバージングテクノロジー研究所の山並と，データ&セキュリティ研究所の志賀です． 私たちは，お茶の水女子大学との共同研究で「AIに社員の性格をインストールする」というユニークな試みに挑戦しています． その目的は，多様な社員の「声なき声」を拾い上げ，より良い組織をつくること．鍵となるのが，人の心を科学的に測定する心理学のアンケート（心理尺度）です． この記事では，まず心理学の知見で見えないバイアスを可視化する研究を紹介し，続いてその知見を応用したペルソナLLM開発についてお話しします．

こんにちは、富士通研究開発センター（FRDC）生成AI研究グループのLi Fei、Shi Zhiqiang、Wang Jingyiです。本日は、私たちが開発した「アテンション強化型ハルシネーション軽減技術」についてご紹介します。この技術は、主に画像もテキストも理解するAI（マルチモーダル大規模言語モデル、略してMLLM）が、間違った情報を生成してしまう「ハルシネーション」という課題を解決するためのものです。 この技術に関する3本の論文が、画像処理や信号処理の国際会議WACV 2026（IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer …

こんにちは、富士通人工知能研究所の山田です。 2026年1月20日から27日にシンガポールで開催された、AIに関する由緒ある国際学会”The 40th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-26)”において、富士通からは複数件の論文発表とワークショップ開催の形で参加しました。そこでAAAI-26に関する記事を連載形式でお届けします。 第3弾目の本記事では、大規模言語モデル(LLM)の"過去の経験を基に他のタスクを解く能力"を強くする技術についてご紹介します。他の連載記事は下記の通りです。 第一弾：AAAI-26に参加しま…

本記事は、TechBlog シリーズ「富士通が提案する企業向けベンチマーク：AIエージェントモデルの真価を引き出す」の第 2 回です。本シリーズは全 3 回で構成され、以下のスケジュールで公開予定です。 第 1 回：AIが「見ていないものを見る」とき：マルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）の幻覚診断用ベンチマークの紹介（公開済）🔗 第 2 回：AAAI 2026 AABA4ET参加報告とFujitsu RAG Hard Benchmarkの紹介 (本記事) 第 3 回：エンタープライズデータセットにおけるコンプライアンス評価 (3 月下旬公開予定) こんにちは。人工知能研究所の彭 思棋と福…

こんにちは．人工知能研究所の鈴木と金森です． 2026年1月20日から27日にシンガポールで開催された，AIに関する由緒ある国際学会”The 40th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-26)”において， 富士通からは複数件の論文発表とワークショップ開催の形で参加しました． そこでAAAI-26に関する記事を連載形式でお届けします． 本記事では，本会議に採択された我々の研究成果である「異種データ上での因果探索技術」と「超高速な非線形因果探索技術」に関する研究論文についてご紹介します． 次回の連載では、もう一件の採択論…

本記事は、TechBlog シリーズ「富士通が提案する企業向けベンチマーク：AIエージェントモデルの真価を引き出す #1 」**の第 1 回です。本シリーズは全 3 回で構成され、以下のスケジュールで公開予定です。 第 1 回：AIが「見ていないものを見る」とき：マルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)の幻覚診断用ベンチマークの紹介（本記事） 第 2 回：AAAI 2026 AABA4ET参加報告とFujitsu RAG Hard Benchmarkの紹介 (3 月 13 日公開予定)🔗 第 3 回：エンタープライズデータセットにおけるコンプライアンス評価 (3 月下旬公開予定) AIが「見…

こんにちは、富士通人工知能研究所の茂木・高橋・内田です。2026年1月20日から27日にシンガポールで開催された、AIに関する由緒ある国際学会”The 40th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-26)”において、富士通からは複数件の論文発表とワークショップ開催の形で参加しました。そこでAAAI-26に関する記事を連載形式でお届けします。 本記事では、私たちがワークショップを主催した様子を簡単にご紹介します。次回以降の連載では、下記の予定で論文発表の内容について解説します。 第一弾：AAAI-26に参加しました #1…

モジュラー量子コンピューティングプロジェクト・プロジェクトディレクターの河口です。この記事では、私たち富士通とデルフト工科大学、QuTechとの共同研究で実現したクライオCMOSによる世界初のNVモジュール複数量子ビット動作の詳細について解説していきます[1]。なお本成果は、回路分野での最高峰の国際会議であるISSCCで2026年2月に発表され、QuTechの公式サイトにてプレスリリースされています[2]。