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人に信頼され社会を発展させる人工知能

近年のAIの代表的な技術であるDeep Learningは、高い認識・分類性能が得られる一方で、判断結果の理由を説明できないため、ブラックボックス型のAIと呼ばれています。このような制約により、医療や金融、さらには企業経営のように重要な意思決定を行うに当たって、高い信頼性や納得性が要求される分野への適用が困難との指摘があります。

富士通研究所は、企業間取引から物質の構造まで多くの実世界のデータの関係を直接学習できる世界初の技術、Deep Tensorを開発しました。また、学術論文など、世界中に存在する膨大な知識を、独自技術で構造化したナレッジグラフと呼ばれる大規模知識ベースを構築するための技術を開発しました。これら2つの技術を活用し、AIが行った判断結果にいたる論理展開を組み立て、その根拠を説明することにより、人が安心して利用できる世界初の技術を開発しました。これによって、Deep Learningでは難しい、説明可能なAIを実現します。すでに、生命情報学分野における公開データベースや1,000万件以上の医療文献から生成したナレッジグラフを用い、未知の関係やその根拠となる論文を、ゲノム医療の専門家に提供することができます。これにより、患者毎に最適な個別化医療の実現や新しい治療法の発見に取り組んでいます。

この他にも新しい機械学習手法や数理技術、自然言語理解など、AIの先端的な研究を行っています。

Deep Tensor、ナレッジグラフによりAIの推定理由や学術的根拠を提示する説明可能なAI、機械学習や数理技術、自然言語理解等の様々なAI技術、それらを使ってビジネスを革新するための研究を進めています。

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