富士通株式会社 研究開発活動 (2019年3月期)

当社グループでは、デジタルテクノロジーにより、「人」「企業」「システム」「プロセス」「データ」などが複雑かつ無限につながる社会において、あらゆる局面において求められる信頼「Trust」を確保することを重要な技術戦略に位置付けております。そして、このデジタル時代のTrustの実現と共に、様々なステークホルダーによる共創「Co-creation」を通じてイノベーションが絶えず生まれるために必要な先端テクノロジー開発に取り組んでおります。当社は、デジタル時代のTrustとCo-creationの実現により、社会や経済の持続的な発展に貢献して参ります。
当社グループの事業は、「テクノロジーソリューション」、「ユビキタスソリューション」及び「デバイスソリューション」の各セグメントにより構成されており、上記の研究開発方針のもと、それぞれの分野ごとに研究開発活動を行っております。「テクノロジーソリューション」では、次世代のサービス、サーバ、ネットワーク等に関する研究開発を行っております。「ユビキタスソリューション」では、ユビキタス社会に不可欠な製品及び技術に関する研究開発を行っております。「デバイスソリューション」では、LSI、電子部品(半導体パッケージ及び電池)等の各種デバイス製品及び関連技術に関する研究開発を行っております。

当社グループの当年度における主な研究開発活動の成果は、以下のとおりです。また、当年度における研究開発費の総額は、1,349億円となりました。このうち、テクノロジーソリューションに係る研究開発費は741億円、ユビキタスソリューションに係る研究開発費は33億円、デバイスソリューションに係る研究開発費は148億円、その他及び消去又は全社に係る研究開発費は426億円です。

・日本酒造りを支援するAI予測モデルを用いて、旭酒造株式会社が製造・販売する日本酒「獺祭」の醸造を行う共同実証実験を開始しました。これは、過去に蓄積した醸造工程でのデータに基づき開発したAI予測モデルに対して、実際の日本酒の醸造工程を通じて予測情報を算出することにより、本AI予測モデルの妥当性について確認・検証を行うものです。日本酒醸造工程における最適なプロセスを支援する情報を提供することにより、日本酒造りのノウハウの見える化を行うことで「獺祭」の安定した供給・高品質の維持の実現を目指します。

・少ないデータでも学習可能なディープラーニングによる物体検出技術を開発しました。これにより、医療分野においては、医療画像から異常個所を検出する精度を向上させることが可能となり、腎生検画像からの糸球体の検出に適用した場合、従来の手法に比べ、人間と同等の見逃し率10%以下の条件下で2倍以上の精度向上が認められました。

・工場などの製造現場に設置されているIoTデバイスへのサイバー攻撃の影響を最小化するネットワーク制御技術を開発しました。IoTデバイスやネットワーク機器の接続関係を逐次、把握・管理することで、不審なふるまいをする通信を発見し、効率的に通信遮断を制御します。これにより、サイバー攻撃の影響を最小化し、IoTネットワークの安全運用を実現します。

・電子機器に多く含まれる部品の一つである磁性体の開発において、AIを活用し、エネルギー損失を最小にする形状を自動で設計する技術を開発しました。磁界をかけると磁気を帯びる性質を持つ物質である磁性体は、電子機器の電源内の電気エネルギーを蓄えるインダクタやEV用のモーターなど、様々な素子や機器で使われていますが、磁気によりエネルギーの一部が熱となって失われる磁気損失が課題でした。本技術により、コンピュータ上で磁気損失最小化のための試作開発自動化が可能となり、研究開発の大幅な効率化と、専門ノウハウなしでの形状設計の実現が期待されます。

・創薬向けの技術として、疾病の原因となるタンパク質と薬の候補となる化学物質が引き合う強さである結合強度を精度よく推定することで、新薬候補を効果的に創出する分子シミュレーション技術を開発しました。本技術では、従来技術では正確な算出が難しかった、結合強度の予測値に直結する化学物質のねじれ度合についても高精度での推定が可能となります。

・企業や個人から入手したデータの出所や加工履歴といったデータの成り立ちを示す来歴情報が確認でき、安心してデータの利活用ができるブロックチェーン拡張技術「ChainedLineage(チェーンドリネージュ)」を開発しました。センサーやスマートフォンなど、多種多様なデバイスが生み出す膨大なデータを活用して新サービスを創出する機運が高まっており、業種業界を超えたデータ流通の信頼性向上に貢献します。

・様々な現場で増え続けるデータを高速処理するために、データを蓄積している分散ストレージシステム上で、本来のストレージ機能を動かしつつデータ処理を行う技術「Dataffinic Computing(データフィニックコンピューティング)」を開発しました。監視カメラ映像や車センサーデータ、さらにゲノムデータなど、大量データの高速かつ効率的な活用により、ビジネス革新やイノベーション創出を加速します。

・学習に必要な量のデータを十分に取得できない場合でも高精度な判断を可能にする機械学習技術「Wide Learning」を開発しました。医療やマーケティング、金融などでAIの活用が進んでいますが、分析データの量が少ない、あるいは、データに偏りがあると分析精度に影響します。本技術は全てのデータ項目の組合せパターンを即座に生成・分析することで、高精度な判断を可能にしました。この技術により、判断の根拠となるデータが少ない医療などの現場でも、信頼性の高いAIの活用が可能になります。

・創薬では大規模な組合せ最適化問題の解決が必要ですが、従来のコンピューティング技術では実用的な時間で解ける規模に限界がありました。今回、コンピューティングアーキテクチャー「デジタルアニーラ」において、大規模な組合せ最適化問題を高速に処理する問題分割技術を開発しました。これにより、30Kビット規模の計算が必要な中分子創薬の分子の安定構造探索問題が解け、半年かかるシミュレーション時間を数日に短縮することが可能になります。

・データセンター間の増大する通信量に対応する光波長多重システムを開発しました。これにより、既存機器を活用して複数の波長帯域を一つの光ケーブルで送受信でき、超大容量の光伝送が可能になります。5Gや8Kの普及、動画配信、SNSなど、データセンターが処理するデータ量が増大し続けています。本技術は光ファイバーの追加投資なく大量データの高速通信を可能とし、試作したシステムでは従来の3倍の伝送容量拡大の原理を確認しました。

・理化学研究所(理研)革新知能統合研究センターがん探索医療研究チーム、理研AIP-富士通連携センター、昭和大学医学部からなる共同研究グループは、AIを用いて胎児の心臓異常をリアルタイムに自動検知するシステムを開発しました。今回開発したシステムを用いることで、検査者間の画像認識力や超音波プローブの走査技術などの診断技術の差異を埋め、胎児の診断を支援するとともに、早急に治療が必要な重症かつ複雑な先天性心疾患の見落としを防ぐことが期待できます。

・顔の画像と手のひらの静脈で利用者本人を認証する生体認証融合技術を開発しました。決済端末やその近くに設置したカメラを使用して照合対象者の絞り込みを行うため、利用者は手のひらをセンサーにかざすだけでスムーズな決済が可能となります。100万人規模が利用する商業施設などで、IDカードやパスワードを使用すること無く、本人確認を手ぶらで素早くできるようになり、キャッシュレス社会の実現に貢献します。

・ショッピングモールやイベント会場、空港などの混雑につながる原因を、人間行動シミュレーションの結果から自動で分析する混雑原因発見技術を学校法人早稲田大学と共に開発しました。数千から数万件の人間の行動や経路の結果をある程度共通する項目でグルーピングし、少数の項目の組み合わせでその特徴を表現することで、混雑に関わった人間の行動や経路の特徴を抽出しやすくしました。これにより、様々な人の属性や行動パターンにあわせた混雑緩和の対策が可能となります。

・第5世代移動通信方式(以下、5G)では、電波エリアが小さい基地局を密に配置する必要があり、アンテナパネルについては、どこにでも設置可能なサイズヘの小型化が求められています。今回、1枚のアンテナパネルで4方向への同時通信を実現する、28GHz帯で世界最小サイズの装置を開発しました。これにより、これまで2枚以上必要だったアンテナパネルを、約13cm角のプリント板1枚に収めることができ、駅前やスタジアムなど人が多く集まる場所でも小型の基地局の設置による5Gの高速通信が可能になります。

・データセンターの空調設備の電力を29%削減する空調制御技術を開発しました。本技術は、温度と湿度の状況から外気の導入率を判断し、かつ各空調機がエリアごとにおよぼす冷却の影響度を測ることで最適な設定温度を算出します。今後、電力使用量の増大が見込まれるデータセンターの省電力化を実現し、地球温暖化防止に貢献します。

・自家発電や節電により生み出された余剰電力を工場や店舗など電力の使用者(以下、需要家)間で効率よく融通する電力取引システムを開発しました。近年、電力会社と需要家が協力して電力の使用量を調整するデマンドレスポンス(DR)が注目されていますが、その成功率が低い場合があることが課題でした。今回、ブロックチェーン技術を活用し需要家間で効率よく融通する仕組みを開発し、消費電力の実績ログを使用したシミュレーションの結果、DR成功率が約4割向上することを確認しました。これにより、電力使用ピーク時における電力安定供給や再生可能エネルギーの導入拡大に貢献します。

・業務ネットワークがサイバー攻撃を受けた際、対処の要否を自動判断するAI技術を開発しました。現在、対処が必要なマルウェアか否かの判断はサイバー攻撃分析の専門家が手動で調査・確認しています。今回、攻撃情報の学習データを確保する技術を開発・活用することによりAI判定モデルを生成しました。12,000件のデータで評価実験を行った結果、専門家の手動による分析結果と95%一致しました。これまで数時間から数日かかっていた判断を数十秒から数分に短縮し、要対処事案であるサイバー攻撃に対して素早く対応することが可能となり、損失防止や業務継続に寄与します。

・コンタクトセンターでの会話をAIで分析し、通話中の応対トラブルの発生を9割以上の精度で検知する技術を開発しました。これまで困難だった複数人の同時発声や言い澱み、口語での会話も分析可能にしました。トラブル発生をスコア化し、会話の特徴・時間変化パターンと比べることでトラブルの有無を判定するものです。本技術により、応対トラブルの支援を素早く行うことが可能となり、コンタクトセンター全体でオペレーターへの接続待ち時間を短縮し、顧客満足度向上に貢献することが期待されます。