Data Driven トップ
DXテーマ
DXテーマ
- 意思決定の高度化
  計数管理から戦略立案、意思決定まで、データによる経営高度化
- トレーサビリティ
  データをつなぎ製造過程や取引の透明性を確保
- 需要予測
  データ起点の計画と業務プロセスの効率化
- 設備運用の高度化
  データ起点の高度な異常予兆検知によるリスクベースメンテナンスの実現
- 品質マネジメント
  設計・製造からアフターサポートまでのデータ統合により品質を向上
サービス
サービス
- データドリブンコンサルティング
  データ駆動型の課題解決を実現するコンサルティングアプローチ
- Fujitsu Decision Making Optimization
  データドリブンな意思決定でバリューチェーンを最適化／強靭化
- Fujitsu Data Intelligence Basic
  データドリブンな意思決定を実現する共通データプラットフォーム
- Fujitsu Generative AI
  対話形式によるデータ／AIの業務活用を支援
- Fujitsu Computer Vision
  テクノロジー×データで社会をリ・デザインする
- Fujitsu AI Document Processing
  非構造化データやビジネス文書から意思決定のためのインサイトを導く
- Fujitsu Risk and Fraud
  透明性と信頼性のある企業の財務およびESG分析を実現
- Fujitsu Track and Trust
  トレーサビリティにかかわる課題解決
- デジタルBPR
  プロセスマイニングを活用した業務改革
- Human Motion Analytics
  超高精度マーカレス骨格分析技術で人類を更なる高みへ
- Fujitsu Human Motion Analytics for Trust
  最先端画像解析AIにより高精度な防犯・不正検知を実現
- FUJITSU Business Application Operational Data Management & Analytics
  需要予測・予兆検知などの現場データ利活用
- 需給調整システム FOREPALS
  需給調整の精度を高めて在庫適正化を実現
- インフォマティカ
  データドリブン経営の実現を支援する高度なデータマネジメントプラットフォーム
イベント・セミナー
導入事例

意思決定を支援するオールインワンオペレーションプラットフォーム

Fujitsu Data Intelligence PaaS

業務特化型AIを提供する富士通のアプローチ

生成AIの登場により、人間が自然言語でAIと効率的にやり取りできるようになり、AIの恩恵を受けて生産性を上げることが可能になりました。また、生成AIは膨大なデータから新たなアイディアを生み出し、人間の創造性を拡張します。

組織の中で求められるAIは、特定の業務のエキスパートであり、言語情報の解釈に加えて画像、動画、グラフ、音楽、専門分野の知見などのマルチモーダルな情報を駆使して人間に提案し、人間の意思決定を支援します。
組織内で人間の生産性と創造性を向上させるには、一般的な日常で活用する汎用的なAIに加えて、日常業務で活用できる業務特化型のAIを組み合わせて使う必要があります。

富士通は、業務特化型のAIを実現するために、「Fujitsu Data Intelligence PaaS（以下、DI PaaS）」を提供します。
DI PaaSは、組織内外に散在する膨大なデータを意味の理解できる形に統合して意思決定を支援する、クラウドベースのオールインワンオペレーションプラットフォームです。
これにより、業種間で分断されたデータを統合的に連携・分析し、企業間のクロスインダストリーを活性化させ、これまでにない解決策や知見を導出することでお客様のSXと社会課題解決を支援します。

ムービーギャラリー

Fujitsu Kozuchi AI Agent

Fujitsu Kozuchi AI Agentは、AIが難易度の高い業務を自律的かつ人と協調して推進できるAIサービスです。AIが組織やプロジェクトの一員として現場業務に入り込み、適切な情報の共有や施策を提案することで、人々がAIから新しい知見やひらめきを得て創造的な活動を行う世界を実現します。
人々の抽象的な会話から富士通独自の処理ロジックで本質的な課題を抽出して解くべきタスクを生成し、そのタスクを解くためのプランを作成するとともに実行する最適なAIを富士通の生成AIの経験に基づくシミュレーションにより複数選定します。選定された各AIが作成した回答内容をもとに課題解決策を考え、適切なタイミングで人々に明示・提案します。

在庫管理 -Fujitsu AutoMLによる需要予測に基づいた最適な在庫マネジメント-

製造業における在庫管理は、従来から人の経験と属人的な判断に大きく依存してきました。しかし、世界的な人件費の高騰や熟練労働者不足が深刻化する中で、従来の方法では対応しきれない課題が浮き彫りになっています。こうした状況を打破するため、データとAIを活用した革新的なアプローチが注目されています。例えば、AIは需要予測から在庫切れのリスクを予測し、最適な在庫量を自動計算することで、サプライチェーン全体の効率を飛躍的に向上させます。これにより、製造業は持続可能性を確保しつつ、より競争力のある企業体制・文化への変革に向けて一歩踏み出すことができます。