富士通、業務特化の生成AI構築のための「エンタープライズ生成AIフレームワーク」を提供

ナレッジグラフでRAGの効率を向上、クエリーに合わせてモデルを選択・合成

2024年6月4日(火)日川佳三（IT Leaders編集部）

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富士通は2024年6月4日、説明会を開催し、AI領域を中心とした同社の研究開発内容を紹介した。研究成果の1つとして2024年7月、企業のニーズに合った特化型の生成AIシステムを構築・運用する「エンタープライズ生成AIフレームワーク」を、AIサービス「Fujitsu Kozuchi」のラインアップとして提供する。このほか、2027年提供予定のデータセンター向け省電力プロセッサや、GPUの電力効率を高めるPythonライブラリなどを紹介した。

　富士通は、説明会を開き、AI領域を中心とする同社の研究開発内容を紹介した。研究成果の1つとして、企業のニーズに合った特化型の生成AIシステムを構築・運用する「エンタープライズ生成AIフレームワーク」を、AIサービス「Fujitsu Kozuchi」のラインアップとして2024年7月から提供開始する。

図1：エンタープライズ生成AIフレームワークの全体像（出典：富士通）
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　図1は、エンタープライズ生成AIフレームワークの全体像である。大きく、(1)ナレッジグラフ拡張RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）、(2)生成AI混合技術、(3)生成AI監査技術の3要素で構成する。これらによって、クエリーの内容に合ったAIモデルの選択/組み合わせで、企業独自のナレッジを活用した回答を規則に則って出力するシステムを実現する。

　(1)のナレッジグラフ拡張RAGは、知識をナレッジグラフとして表現することで、より多くの知識をヒントとして生成AIに渡せるようにする技術。社内の独自知識を活用した回答を得るRAGによるプロンプトエンジニアリングがベースだが、生成AIに渡すデータ量を4分の1に減らしても、通常のRAGと同様の回答が得られるという。

　(2)の生成AI混合技術は、用途に合わせて事前にAIモデルをカスタマイズしたり、プロンプトに工夫を凝らしたりする作業を不要にする技術。用途ごとの複数のAIモデルから、クエリーに合わせて適切なモデルをつど選択する。適切なモデルがない場合は、複数のモデルを組み合わせて目的に合った処理を実行する（画面1）。

画面1：生成AI混合技術により、クエリーへの回答に適切なAIモデルを動的に選択・組み合わせて利用する。ライセンスチェック用の特化型モデルを用意している様子（出典：富士通）
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　(3)の生成AI監査技術は、生成AIの入出力を監視して、法令や規則に則った形で生成AIを利用するための技術。法令や規則に関するナレッジグラフを活用する。道路上の写真画像を見せて道路交通法に準拠しているかを判定するといったことが可能である。判断の根拠も示すので、根拠に矛盾がないかを人間が確認できる（画面2）。