セキュアなプライベート環境で高度なカスタマイズを実現し生成AI利活用を促進
当社は、Cohere Inc.(注1)(以下 Cohere)と共同開発したプライベート環境で使用可能な企業向け大規模言語モデル(以下 LLM)「Takane」(高嶺:タカネ)をAIサービス「Fujitsu Kozuchi(Generative AI)」に組み込み、クロスインダストリーで社会課題を解決する事業モデル「Fujitsu Uvance」のオファリングであ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(以下 DI PaaS)」を通じて、2024年9月30日よりグローバルに提供します。
「Takane」は、日本語言語理解ベンチマークJGLUEにおいて世界最高記録(注2)を達成しており、セキュアなプライベート環境で利用できる点が特徴です。「Takane」を、大規模な文章の参照を可能にする「ナレッジグラフ拡張RAG」や、法規制や企業ルールに準拠した出力が可能な「生成AI監査技術」などから成る「エンタープライズ生成AIフレームワーク」とあわせて提供することで、業務に特化したLLMを実現し、お客様の業務変革を支援します。
当社は、「Takane」を「Fujitsu Kozuchi」の「Generative AI」のLLMのラインナップに追加することで、お客様に最適な生成AIを全方位で提供していきます。さらに、お客様が意識せずに生成AIによるビジネス変革の恩恵を受けられるというBeyond Chatという概念に基づき、コンサルティングサービス「Uvance Wayfinders」や「Fujitsu Uvance」のオファリングとともにトータルに提供することで、お客様ビジネスの生産性と創造性の拡張、および社会課題の解決に貢献していきます。
背景
世界ではマーケティングや顧客対応など様々な分野で生成AIの業務活用が進んでいます。しかし、クラウドサービスで提供される大規模な汎用LLMは、金融や安全保障分野など、外部にデータを出せない業務領域や、法規制や業界ルールへの準拠が求められる業務においては、活用が難しい状況です。さらに、日本語は文字種の混在や主語の省略、敬語表現など、特有の難しさがあり、汎用LLMの出力精度には課題があります。そのため、言葉の間違いが大きな問題や損害を及ぼす可能性のある行政や金融、医療、法曹などの分野では、日本語能力に優れた業務特化型のLLMが求められています。
Takaneの特長
1. 日本語能力
「Takane」は、CohereのLLM「Command R+」をベースに、当社が日本語特化LLMの開発で培った豊富な知見と、Cohereの業務特化型LLMの開発ノウハウを組み合わせて開発した、グローバルで当社が独占的に提供できるモデルです。日本語強化のための追加学習とファインチューニングを行い、日本語言語理解ベンチマークであるJGLUEで自然言語推論のベンチマークであるJNLI、機械読解タスクのベンチマークであるJSQuAD、Nejumi LLMリーダーボード3においては意味理解、構文解析において他社を凌駕する性能を達成しています(注3)。また、「Command R+」の多言語対応(10言語に対応)や、ビジネスプロセスを自動化する機能を継承しています。
表:JGLUE(注4)のスコア一覧
| Takane | Command R+ | GPT-4 | GPT-4o | Sonnet 3.5 |
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JSTS (Pearson)(注5) | 0.93 | 0.88 | 0.91 | 0.89 | 0.90 |
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JCoLA (Bal. acc.)(注6) | 0.84 | 0.71 | 0.65 | 0.82 | 0.66 |
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JNLI (Bal. acc.)(注7) | 0.94 | 0.77 | 0.83 | 0.84 | 0.90 |
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JCommonsenseQA (Exact Mach)(注8) | 0.98 | 0.96 | 0.95 | 0.98 | 0.97 |
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JSQuAD (Accuracy)(注9) | 0.93 | 0.86 | 0.84 | 0.86 | 0.87 |
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JGLUE Average | 0.92 | 0.84 | 0.84 | 0.88 | 0.86 |
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2. セキュアなプライベート環境
「Takane」はセキュアなプライベート環境で利用可能なLLMです。これにより、事務作業や問い合わせ対応、各種審査業務において顧客の個人情報を扱う金融業界、設計や開発など秘匿性の高いデータを扱う製造業、機密性の高いデータを扱う安全保障分野など、データ漏洩の懸念からLLMの導入が難しい業務でも安心して活用できます。
3. ファインチューニングによる特化型LLM
企業独自のデータを用いてファインチューニングやカスタマイズを行い、お客様の業務に特化したLLMに高度化できます。さらにCohereが有するRAG技術と、当社の「ナレッジグラフ拡張RAG技術」「生成AI監査技術」により、法規制および業界・企業のルールへの準拠が容易になります。これにより、専門用語が多く頻繁に法規制が改正される金融業界などでも、「Takane」を安心して活用できるようになります。
さらに、「Takane」を「Fujitsu Uvance」のオファリングである「DI PaaS」を通じて提供することで、データとAIを融合した業務アプリケーションを創出します。「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、部門や業種間で分断されたデータを連携、分析し、これまでにない知見や解決策を導き出し、組織や企業間のデータ利活用を活性化させ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。当社は、データとAIの融合により、圧倒的な生産性と創造性を実現し、お客様のビジネス変革を支援していきます。
当社 執行役員副社長CTO、CPO ヴィヴェック マハジャンのコメント
昨年度発表した当社のAI戦略の一環として、企業向けのLLM「Takane」を開発しました。プライベート環境の利用に適した本モデルが、セキュアな環境が必須な業種のお客様の生成AI活用に貢献できることを期待しています。今後も企業向けのAI技術開発に注力し、モダナイゼーション、「Fujitsu Uvance」、コンサルティングの3つの成長ドライバーを技術で支えていきます。
当社 執行役員副社長COO 高橋 美波のコメント
「Fujitsu Uvance」の提供価値はData×AIがもたらす高度な意思決定を通じて、お客様のビジネスの成長と社会課題の解決を支援していくことです。「DI PaaS」に新たに日本語強化型LLM 「Takane」が追加されたことで、より広範囲のお客様へ最適なLLMを提供できるようになりました。今後も、独自開発だけでなく世界中のさまざまなパートナーと連携して世界最先端のAIを市場に投入し、お客様のビジネス変革をサポートしてまいります。
Cohere Inc. Co-founder and CEO Aidan Gomezのコメント
日本語を強化したLLMである「Takane」をグローバル企業に提供できることを大変楽しみにしています。富士通とのパートナーシップを通じて、ビジネス利用に特化して日本語を含む複数の言語を安全かつ高性能に活用できるよう設計されたAIを提供することで、当社にとって極めて重要な日本市場におけるAI導入を加速します。
図:「Takane」の提供スキーム 株式会社みずほフィナンシャルグループ 執行役員 グループ副 CIO 山本 健文 様のコメント
<みずほ>は、富士通と 2023 年度にシステム開発・保守に生成 AI を活用する共同実証実験を行い、2024 年度からはシステム開発の設計プロセスの一部に「Kozuchi」を適用し品質向上に取り組んでいます。
今回発表された企業向け LLM「Takane」は、ナレッジグラフ拡張 RAG 等を用いることでみずほ内の知識・ノウハウがより効果的に利用可能になると伺っており、大いに期待しております。今後、システム開発・保守プロセスの品質およびレジリエンスの更なる向上に取り組んで参ります。
三菱電機株式会社 AI戦略プロジェクト プロジェクトマネジャー 兼 DXイノベーションセンター 副センター長 博士(工学) 田中 昭二 様のコメント
富士通とCohereの戦略的パートナーシップにより開発された「Takane」は、両社の世界トップレベルの技術を融合した日本語対応の生成AIソリューションです。このような世界トップレベルのソリューションが新たな選択肢として加わることにより、国内企業が取り組む生成AI市場に新たな可能性をもたらすと考えています。両社の今後の進展に期待します。
デロイト トーマツ コンサルティング 合同会社 Chief Growth Officer(戦略・イノベーション・アライアンス統括) テクノロジー・メディア・通信 アジアパシフィックリーダー 執行役員 首藤 佑樹 様のコメント
生成AIは多くの企業・官公庁でPoCフェーズを終え、これから製品・サービスや業務プロセスに本格適用される変革フェーズへと入っていきます。その際に重要となるのがセキュアな環境で自社のデータを安心して連携・活用できるLLMです。特に、日本語能力を強化した「Takane」は日本企業・官公庁の変革を加速させる可能性を秘めています。デロイトトーマツは富士通とともに、生成AIの持つ可能性を解き放ち、日本の経済・社会の発展に貢献してまいります。
RUTILEA, Inc. 代表取締役社長 矢野 貴文 様のコメント
当社は「AIを簡単に。」をミッションに、全ての業務プロセスにAIが導入された社会実現を目指し、精度の高いAIサービス提供に取り組んでいます。昨今は中央省庁・地方自治体や自動車業界、製薬業界、電力調達最適化等の特定業界に特化したバーティカルAI事業展開の他、2024年、福島県双葉郡大熊町にGPUデータセンターを整備し、AI開発プラットフォーム事業をスタートします。「Takane」は日本の各バーティカル事業におけるAI活用を飛躍的に推進する可能性を秘めています。その開発や利活用において、貢献できる日を心待ちにしています。
商標について
記載されている製品名などの固有名詞は、各社の商標または登録商標です。
注釈
注1
Cohere Inc.:
本社 カナダ オンタリオ州トロント、アメリカ カリフォルニア州サンフランシスコ、Co-founder and CEO Aidan Gomez
注2
日本語言語理解ベンチマークであるJGLUEにおいて世界最高記録:
JGLUEにおいて、クラウドサービスで提供される大規模な汎用LLMを含む他社のLLMの結果を凌駕。なお、JNLIとJCoLAについては正解データ(Ground Truth)に不確かさがあったため、複数人のアノテーターにより正解データを修正して測定した参考値(2024年9月富士通とCohereによる測定)。
注3
他社を凌駕する性能:
LLMモデルの日本語能力を評価するNejumi LLMリーダーボード3において意味理解のカテゴリで0.862、構文解析のカテゴリで0.773と最高性能を記録(2024年9月富士通とCohereによる測定)。
注4
JGLUE:
GLUE(General Language Understanding Evaluation)の日本語版(栗原 健太郎、河原 大輔、柴田 知秀、「JGLUE:日本語言語理解ベンチマーク」、言語処理学会第28回年次大会、2022年
注5
JSTS:
文章のペアの意味的な類似度を推定するタスク
注6
JCoLA:
日本語の容認性を判断するタスク
注7
JNLI:
前提文と仮説文の文章のペアに対して、前提文が仮説文に対してもつ推論関係を認識する自然言語推論タスク
注8
JCommonsenseQA:
常識推論能力の評価タスク
注9
JSQuAD:
文書を読み、それに関する質問に対して答える機械読解タスク
関連リンク
- 富士通とCohere、企業向け生成AIの提供に向けた戦略的パートナーシップを締結し、共同開発を開始(2024年7月18日プレスリリース)
- 世界初の技術で企業ニーズに対応した特化型生成AIを自動生成!エンタープライズ生成AIフレームワークを提供(2024年6月4日プレスリリース)
- Fujitsu Uvance
- Fujitsu Data Intelligence PaaS
- Fujitsu Kozuchi
当社のSDGsへの貢献について
2015年に国連で採択された持続可能な開発目標(Sustainable Development Goals:SDGs)は、世界全体が2030年までに達成すべき共通の目標です。当社のパーパス(存在意義)である「イノベーションによって社会に信頼をもたらし、世界をより持続可能にしていくこと」は、SDGsへの貢献を約束するものです。
本件が貢献を目指す主なSDGs 本件に関するお問い合わせ
プレスリリースに記載された製品の価格、仕様、サービス内容などは発表日現在のものです。その後予告なしに変更されることがあります。あらかじめご了承ください。
セキュアなプライベート環境で高度なカスタマイズを実現し生成AI利活用を促進
当社は、Cohere Inc.(注1)(以下 Cohere)と共同開発したプライベート環境で使用可能な企業向け大規模言語モデル(以下 LLM)「Takane」(高嶺:タカネ)をAIサービス「Fujitsu Kozuchi(Generative AI)」に組み込み、クロスインダストリーで社会課題を解決する事業モデル「Fujitsu Uvance」のオファリングであ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(以下 DI PaaS)」を通じて、2024年9月30日よりグローバルに提供します。
「Takane」は、日本語言語理解ベンチマークJGLUEにおいて世界最高記録(注2)を達成しており、セキュアなプライベート環境で利用できる点が特徴です。「Takane」を、大規模な文章の参照を可能にする「ナレッジグラフ拡張RAG」や、法規制や企業ルールに準拠した出力が可能な「生成AI監査技術」などから成る「エンタープライズ生成AIフレームワーク」とあわせて提供することで、業務に特化したLLMを実現し、お客様の業務変革を支援します。
当社は、「Takane」を「Fujitsu Kozuchi」の「Generative AI」のLLMのラインナップに追加することで、お客様に最適な生成AIを全方位で提供していきます。さらに、お客様が意識せずに生成AIによるビジネス変革の恩恵を受けられるというBeyond Chatという概念に基づき、コンサルティングサービス「Uvance Wayfinders」や「Fujitsu Uvance」のオファリングとともにトータルに提供することで、お客様ビジネスの生産性と創造性の拡張、および社会課題の解決に貢献していきます。
背景
世界ではマーケティングや顧客対応など様々な分野で生成AIの業務活用が進んでいます。しかし、クラウドサービスで提供される大規模な汎用LLMは、金融や安全保障分野など、外部にデータを出せない業務領域や、法規制や業界ルールへの準拠が求められる業務においては、活用が難しい状況です。さらに、日本語は文字種の混在や主語の省略、敬語表現など、特有の難しさがあり、汎用LLMの出力精度には課題があります。そのため、言葉の間違いが大きな問題や損害を及ぼす可能性のある行政や金融、医療、法曹などの分野では、日本語能力に優れた業務特化型のLLMが求められています。
Takaneの特長
1. 日本語能力
「Takane」是基于Cohere的LLM「Command R+」,结合了我们在日本语特化LLM开发中积累的丰富经验和Cohere业务特化LLM开发技术,开发出的一种全球独有的模型。我们进行了额外的日语强化学习和微调,通过日本语言理解基准JGLUE、自然语言推理基准JNLI、机器阅读理解任务基准JSQuAD等评估,在Nejumi LLM排行榜3中,在意义理解和句法分析方面取得了超越其他公司的性能(注3)。此外,继承了「Command R+」的多语言支持(支持10种语言)和自动化业务流程功能。
表:JGLUE(注4)的分数列表
| Takane | Command R+ | GPT-4 | GPT-4o | Sonnet 3.5 |
---|
JSTS (Pearson)(注5) | 0.93 | 0.88 | 0.91 | 0.89 | 0.90 |
---|
JCoLA (Bal. acc.)(注6) | 0.84 | 0.71 | 12,666 | 0.82 | 0.66 |
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JNLI(余额账户)(附注7) | 0.94 | 0.77 | 0.83 | 0.84 | 0.90 |
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JCommonsenseQA(Exact Mach)(注8) | 0.98 | 0.96 | 0.95 | 0.98 | 0.97 |
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JSQuAD (准确性)(注9) | 0.93 | 0.86 | 0.84 | 0.86 | 0.87 |
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JGLUE 平均值 | 0.92 | 0.84 | 0.84 | 0.88 | 0.86 |
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2. 在安全的私人环境中
“Takane”是一种在安全的私人环境下可用的LLM。这意味着金融业处理客户个人信息、制造业处理设计开发等高度机密数据、安全保障领域处理高度机密数据等相关业务可能因数据泄露担忧而难以引入LLM,在“Takane”下也可以放心使用,包括办公文书、查询响应、各种审批工作。
3. 通过微调实现专业化LLM
通过使用企业独有数据进行微调和定制,可以将LLM进化为专业化适合客户业务的LLM。此外,结合Cohere的RAG技术,以及我们公司的“知识图扩展RAG技术”和“生成AI审计技术”,有助于更容易地符合法规以及行业企业规则。这将使在金融等专业词汇较多且法规经常修改的行业,也能放心地使用“Takane”。
通过"DI PaaS",我们将"Takane"作为"Fujitsu Uvance"的一部分,创造融合了数据和人工智能的业务应用程序。"DI PaaS"整合了组织内外大量分散的数据,让部门和行业之间的分散数据协同合作、分析,提炼前所未有的见解和解决方案,激活组织和企业之间的数据利用,是基于云的一体化操作平台。我们通过数据和人工智能的融合,实现了极高的生产力和创造力,将继续支持客户的业务变革。
我们副总裁兼首席技术官、首席产品官Vivek Mahajan的评论
作为我们去年发布的人工智能战略的一部分,我们开发了面向企业的LLM"Takane"。我们希望这个适合私人环境使用的模型能为需要安全环境的行业客户的AI应用做出贡献。我们将继续致力于企业AI技术的开发,支持现代化、"Fujitsu Uvance"和咨询的三大增长驱动力。
我们首席运营官副总经理高桥美波的评论
"Fujitsu Uvance"的价值在于通过Data×AI提供高级决策,支持客户业务增长和解决社会问题。新推出加强日语的LLM"Takane"使更广泛的客户可以获得最佳的LLM服务。我们将继续与世界各地的合作伙伴合作,不仅进行独立开发,还将将世界领先的AI技术投放市场,支持客户的业务转型。
Cohere Inc.联合创始人兼CEO Aidan Gomez的评论
我们期待将加强日语的LLM"Takane"提供给全球企业。通过与富士通的合作,提供专为商业应用而设计的安全且高性能的AI,涵盖多种语言,包括日语,加速我们在非常重要的日本市场上的AI应用。
图:"Takane"的提供计划
瑞穗金融集团株式会社执行董事群副CIO山本健文先生的评论
<瑞穗>是与富士通合作,在2023财年利用生成AI进行系统开发和维护的共同实证实验,从2024财年开始在系统开发设计过程的部分中应用"Kozuchi"以提高质量。
本次发布的企业级LLM"Takane"通过使用知识图扩展的RAG等技术,使瑞穗内部的知识和专业知识能够更有效地利用,我们对此充满期待。未来,将继续努力提高系统开发和维护过程的质量和弹性。
三菱电机株式公司AI战略项目项目经理兼DX创新中心副主管博士(工程)田中昭二先生的评论
由富士通和Cohere战略合作伙伴关系开发的"Takane"是融合了两家世界顶尖技术的日语生成AI解决方案。通过将这样的世界级解决方案作为新选择,为国内企业参与生成AI市场带来新的机遇。期待两家公司未来的发展。
德勤东京咨询合伙公司首席增长官(战略、创新、联盟总监)技术、媒体、通信亚太地区领导执行董事首藤佑树先生的评论
生成AI已经在许多企业和政府机构中完成了PoC阶段,正迈入产品、服务和业务流程的全面应用变革阶段。在此时,安全地协作和利用本公司数据的LLM至关重要。特别是具备日语能力的"Takane"具有加快日本企业和政府机构变革的潜力。德勤东京咨询公司将与富士通一起释放生成AI的潜力,为日本经济和社会的发展做出贡献。
RUTILEA公司 代表董事长 矢野 贵文 先生的评论
我们以"AI让生活更简单"为使命,致力于实现社会中所有业务流程都应用AI,并提供高精准度的AI服务。近年来,除了在中央省厅、地方自治机构、汽车行业、制药业、电力采购优化等特定行业推出垂直AI业务外,我们还计划于2024年在日本福岛县双叶郡大熊町建设GPU数据中心,并启动AI开发平台业务。"Takane"在日本各个垂直业务中推动AI应用的潜力巨大。我们期待今后能为这项开发和利用做出贡献。
商标:本文中提到的产品名称等专有名词是各自厂商的商标或注册商标。
所述产品名称等专有名词均为各公司的商标或注册商标。
注解
备注1
Cohere Inc.:
总部位于加拿大安大略省多伦多和美国加利福尼亚州旧金山,联合创始人兼CEO Aidan Gomez
注解2
在日本语言理解veru inc基准测试JGLUE中创造世界最高记录:
在veru inc基准测试JGLUE中,超越其他公司的LLM结果,包括提供云服务的大规模通用LLM。值得一提的是,由于JNLI和JCoLA存在与真实数据(Ground Truth)不确定性,因此通过多个标注者修正真实数据进行测量,作为参考值(2024年9月由富士通和Cohere测定)。
注3
超越其他公司的性能:
在Nejumi LLM Leaderboard 3中评估LLM模型的日语能力,在意义理解类别中达到0.862,在句法分析类别中达到0.773,创造最高性能(2024年9月由富士通和Cohere测定)。
注4
JGLUE:
GLUE(通用语言理解评估)的日文版(栗原健太郎、河原大辅、柴田知秀、「JGLUE: 日本语言理解基准」、语言处理学会第28回年度大会、2022年
注5
JSTS:
推测文章配对的语义相似度任务
注6
JCoLA:
判断日语可接受性的任务
注7
JNLI:
针对前提文和假设文的文章对,识别前提文与假设文之间的推理关系的自然语言推理任务
注8
JCommonsenseQA:
常识推理能力评估任务
注9
JSQuAD:
阅读文档并回答相关问题的机器阅读理解任务
相关链接
- 富士通和Cohere签署战略合作伙伴关系,共同开发面向企业的生成人工智能,开始合作(2024年7月18日新闻稿)
- 世界首创技术,自动生成符合企业需求的专业生成人工智能!提供企业生成人工智能框架(2024年6月4日新闻稿)
- Fujitsu Uvance
- Fujitsu Data Intelligence PaaS
- Fujitsu Kozuchi
关于我们对SDGs的贡献
2015年联合国通过的可持续发展目标(Sustainable Development Goals:SDGs)是全球在2030年前应完成的共同目标。我们的目的是通过创新为社会带来信任,使世界更加可持续。这承诺了我们对SDGs的贡献。
本附件旨在为主要SDGs做出贡献
有关此事的询问
按照公告日的内容,新闻发布中所提及的产品价格、规格、服务内容等均为当前的内容。之后有可能会有未经预告的更改,请事先知悉,谢谢。