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公開：2024-09-06

富士通とMoBagelがAI予測高速化ソリューションを提供、ビジネスプロセス変革の加速に貢献

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• 富士通とMoBagelがAIによる予測高速化ソリューションを提供
• Decanter AIにFujitsu Kozuchiの技術を搭載
• AIモデル構築の効率化とデータ管理の柔軟性向上を実現

富士通とMoBagelのAIソリューション提供開始

富士通株式会社とMoBagel Inc.は、AIによるビジネスプロセス変革を加速するソリューションを2024年9月5日よりグローバルに提供開始した。このソリューションは、MoBagelのAutoMLプラットフォーム「Decanter AI」に富士通のAIサービス「Fujitsu Kozuchi」の技術を搭載することで実現された。両社の戦略的パートナーシップに基づく本ソリューションは、企業のAI活用と業務変革を支援する。^[1]

新ソリューションの主要機能として、データ検証と異常スコアリング、アルゴリズム推奨システム、説明可能なAIのための特徴分析が挙げられる。これらの機能により、データの整合性評価、最適な機械学習モデルの提案、分析結果の実践的な洞察提供が可能となった。特に、「Fujitsu Kozuchi AutoML」と「Wide Learning™」の技術を活用することで、AIモデルの構築効率と精度が大幅に向上している。

富士通とMoBagelは、本ソリューションによってAIによるイノベーションを促進し、より多くの企業や団体がAIを活用した業務変革を迅速に実行できるよう支援する方針だ。具体的な成果として、AIによる市場予測において、従来の「Decanter AI」と比べて精度を維持したまま処理速度を4倍に高速化することに成功した。このソリューションは、専門性の高いAI技術者不足の課題に対応し、迅速かつコスト効率の高いAI導入を可能にする。

AIによる予測高速化ソリューションの機能まとめ

Wide Learning™について

Wide Learning™とは、富士通が開発した説明可能なAI技術の一つであり、Fujitsu Kozuchi XAIの一部として提供されている。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• 機械学習モデルの分析結果に対する実践的な洞察を提供
• 重要な特徴を重み付けとともに提示し、その重要性と関連性を示す
• 大規模言語モデル（LLM）と組み合わせて自然言語での要約が可能

Wide Learning™は、AIモデルの判断プロセスを透明化し、ユーザーが結果の背景にある理由を理解しやすくする。富士通とMoBagelの新ソリューションでは、この技術を活用することで、例えば自動車保険加入の可能性が高い顧客の特徴を特定し、マーケティングや販売戦略の最適化に貢献している。

富士通とMoBagelのAIソリューションに関する考察

富士通とMoBagelのAIソリューションは、企業のAI導入における課題を効果的に解決する可能性を秘めている。特に、専門性の高いAI技術者不足や導入コストの高さという問題に対して、適応性とコスト効率に優れたソリューションを提供することで、中小企業を含む幅広い層でのAI活用が促進されるだろう。ただし、AIモデルの精度向上と解釈可能性の両立が今後の課題となる可能性がある。

この課題に対する解決策として、継続的な技術改良とユーザーフィードバックの反映が重要になるだろう。特に、Wide Learning™技術のさらなる発展により、AIの判断プロセスの透明性を高めつつ、より複雑なビジネス課題にも対応できるようになることが期待される。また、業界特化型のAIモデルテンプレートの提供や、より直感的なユーザーインターフェースの開発も、ソリューションの価値を高める上で重要になるだろう。

今後、このソリューションがさまざまな業界で実証実験を重ね、その効果と課題がより明確になることが期待される。特に、金融犯罪防止のための実証実験は、AIの社会的価値を示す重要な機会となるだろう。富士通とMoBagelには、このソリューションを通じて、AIの民主化と企業のデジタルトランスフォーメーションを加速させる役割が期待される。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「複合プラスチックをマテリアルリサイクルし、内装材・建材を製造する株式会社REMARE、規格品カタログを発表 | 株式会社REMAREのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000015.000117058.html, (参照 24-09-06).

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