SC25ã«å‚åŠ ãƒ»å±•ç¤ºã—ã¾ã—ãŸ#4 ～「FUJITSU-MONAKA」と「富岳NEXT」に関する展示

こんにちは、先端技術開発本部の枝澤友也、武藤優真、岡本拓也です。私たちはAI・HPC・クラウドなどの最先端領域の未来を支える次世代Armプロセッサ「FUJITSU-MONAKA」[^1]をはじめとした「FUJITSU-MONAKA」シリーズの開発に取り組んでいます。また、2025年6月よりスーパーコンピュータ「富岳」の後継システムである「富岳NEXT」の開発を開始しました。本プロジェクトは現在、理化学研究所様、NVIDIA様と共同で行っております。これらの取り組みや最新動向を世界に発信すべく、2025/11/16～11/21にアメリカのセントルイスで開催された国際会議SC25, The International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage, and Analysis（以降、SC25｜https://sc25.supercomputing.org/）に現地参加しました。 本記事では、「FUJITSU-MONAKA」と「富岳NEXT」の展示内容と、テクニカルセッション聴講や他社展示見学で得られた最新動向について報告します。

SC25ã«å‚åŠ ãƒ»å±•ç¤ºã—ã¾ã—ãŸ#3 ～AI時代を支える富士通ミドルウェア技術とHPC業界動向

こんにちは、富士通研究所 コンピューティング研究所の平賀、木下、大辻です。

本記事は2025年11月にアメリカ合衆国 セントルイスで開催された国際会議SC25の参加報告（全4回連載）のうち、3つ目の記事となります。 コンピューティング研究所がブースで展示した内容や、スーパーコンピュータに関わる性能ランキング（Top500、Green500、IO500）の動向、 その他イベントの様子についてお届けいたします。

AIは「それっぽい嘘」を見抜けるか？（全３回） #1å› æžœé–¢ä¿‚æŠ½å‡ºã®ã€ŒçŸ›ï¼ˆæŠ€è¡“ï¼‰ã€ã¨ã€Œç›¾ï¼ˆè©•ä¾¡ï¼‰ã€

「アイスクリームの売上が増えると、水難事故が増える」。 人間ならこの裏にある「気温の上昇」という真の原因を推測できますが、AIは表面的なデータに騙されず、正しい「因果関係」を見抜けるのでしょうか？

本連載では、膨大なテキストから因果関係を抽出するというAIにとっての難問に挑んだ、開発と検証の記録を全3回でお届けします。高精度な抽出を行う「AI技術（矛）」と、その実力を厳しく測る「高難易度ベンチマーク（盾）」。この両輪を開発することで見えてきた、AIの限界と進化の可能性について解説します。

第1回（今回）： AIマルチエージェントと高難易度ベンチマーク開発

第2回： AIに「自問自答」させる技術：マルチエージェントシステムが因果関係抽出の精度を劇的に高める仕組み(2026年4月ごろ掲載予定)

第3回： 「70%の壁」を突破せよ：高難易度ベンチマークを攻略する次世代・因果関係抽出技術(2026年7月ごろ掲載予定)

「Fujitsu ナレッジグラフ拡張RAG for Root Cause Analysis」を顧客とPoC実証：プラント保全効率化に向けて有用性を確認

こんにちは。人工知能研究所の和田です。

富士通では企業における生成AIの活用促進に向けて、多様かつ変化する企業ニーズに柔軟に対応し、企業が持つ膨大なデータや法令への準拠を容易に実現する「エンタープライズ生成AIフレームワーク」を開発し、2024年7月よりAIサービス Fujitsu Kozuchi (R&D) のラインナップとして順次提供を開始いたしました。本掲載では、上記のうちFujitsu ナレッジグラフ拡張RAG for Root Cause Analysis*1（KG拡張RAG for RCA）*2をプラント保全向けにPoC適用した件について紹介します。このPoCで、私達は、プラントを保有する顧客企業様（仮称：A社様）と共に実施し、A社様のプラントで発生した実際の事例を基にしてKG拡張RAG for RCAの評価を行いました。

*1:RAG：Retrieval Augmented Generation。生成AIの能力を外部データソースと組み合わせて拡張する技術。

*2:KG：Knowlege Graph。データベースや情報から得られる知識（ナレッジ）を結び付け、相互の関係性を構造化したグラフ形式のネットワーク。

SC25ã«å‚åŠ ãƒ»å±•ç¤ºã—ã¾ã—ãŸ#2 ～量子コンピュータと、そのアプリケーションに関する展示

　初めまして、量子研究所の瀧田です。私は入社以来、光通信システム・ネットワークに始まり、以降、ネットワーク全般やエッジコンピューティング、そして最適化（量子インスパイアード最適化）と、様々な分野で研究開発に従事してきたのですが、2024年度より、量子コンピューティングとご縁ができ、現在は、このアプリケーションを創出する業務に従事しています。

ノーベル化学賞に寄せて：新材料MOFの紹介

こんにちは。デバイス＆マテリアル研究センターの大津です。

10月初旬にノーベル賞が発表され、医学生理学賞、化学賞で日本人がダブル受賞するという嬉しいニュースがありました。ちょうど先週、ノーベル賞の授賞式があったところでして、記憶に新しいところです。ノーベル賞のニュースは科学技術を志す研究者として大変励みになります。ノーベル化学賞受賞の北川進先生(京都大学)はMOFという材料の開拓者の一人としてノーベル賞に選出されました。

本記事では、ノーベル化学賞を受賞した材料であるMOF(Metal-Organic Frameworks、「モフ」と読みます)について、10年来MOFを研究していた私から紹介します。たくさんある材料のうち、なぜMOFがノーベル賞に選ばれたのでしょうか？

SC25ã«å‚åŠ ãƒ»å±•ç¤ºã—ã¾ã—ãŸ#1 ～HPCの最新トレンドを探る

はじめに

こんにちは、富士通研究所コンピューティング研究所の一場です。 2025年11月16日から21日までアメリカ合衆国 セントルイスで開催された国際会議 SC25 に参加しましたので、その内容を紹介します。SC25について、富士通の様々な部署から、4回の連載でレポートする予定です。この記事では私が注目した論文発表の内容を主に紹介します。 SCでは企業、大学、研究機関など様々な組織が展示を行っており、富士通も展示を行っています。富士通の展示については、別の記事で紹介されます。

「Fujitsu å› æžœAI」のご紹介(全３回) #2 çŸ¥è­˜èª˜å°Žå› æžœæŽ¢ç´¢æŠ€è¡“

こんにちは。人工知能研究所の藤井、簗島です。 本記事では、 Fujitsu 因果AI の知識誘導因果探索技術とその適用事例をご紹介します。

1bit 量子化技術の紹介

1bit量子化で広がるLLMの可能性：高速・省メモリ化の最前線

こんにちは。富士通株式会社　人工知能研究所の酒井です。本ブログでは「1bit量子化」について、分かりやすく紹介します。本技術開発の背景には、巨大化する生成AIモデルと、それに伴う計算資源の課題があります。今回、人工知能研究所はこの問題を解決する画期的な技術である1bit量子化を実現し、さらに本技術をOSS公開しました。本ブログではその背景から技術までを簡単に説明します。

量子古典ハイブリッド技術によるロボットの運動制御

　 　 　皆様、こんにちは。量子研究所の量子アプリCPJの木村です。 この度、2025年12月2日にFujitsu Technology Parkで開催されたFTU 2025において、私は私たちの最新の研究成果を発表いたしました。今回は、この発表を多くの方々にお届けするため、Fujitsu Tech Blogでも詳しくご紹介させていただきます。

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こんにちは、富士通研究所データ＆セキュリティ研究所の吉井章人と園田亮介です。この記事ではデジタルフェイク対策技術の一つとして、私たちが開発しているディープフェイク検知技術について紹介します。

生成AIなどの普及により、実在しないデジタルフェイクが誰でも容易に作れるようになりつつあります。 最近ではリアルタイムでも高い品質で、現実と見分けるのが難しい画像や動画が生成できることから、 著名人や政治家などになりすまして架空の発言を広めたり、文書を巧妙に改ざんして取引で損害を与えたりすることが想定されます。 技術の進歩が速い現在、AIを悪用した事件や事故を防ぐためにデジタルフェイクを検知できる技術が求められているのです。

富士通研究所では、信頼できるAIとの共存を目指して、デジタルフェイクの対策技術を開発しています[1]。 この度、私たちは技術をアピールするデモをFujitsu Technology Update 2025[2]で発表しました。 まず最初にデモの概要を紹介したのちに、ディープフェイク検知技術について説明したいと思います。

デモの動画をご覧ください。最初にビデオ通話の様子が登場します。

ビデオ通話の人物はAIで顔を入れ替え、弊社社長[3]になりすましています。この人物の顔に対して赤枠を描画し、顔が改ざんされていることを表示しています。 さらに、枠の上には小さな画像が表示されています。これらは、顔画像の中で改ざんされていると判断を下すのに影響した領域が抜粋されてヒートマップで表示したものです。

また、顔以外にもレシート画像や請求書などの文書が改ざんされているかを分析し、判定結果だけでなくどの部分が事実と異なるかも表示しています。

企業間のAIエージェント共創を支えるセキュアエージェントゲートウェイ

こんにちは、データ&セキュリティ研究所の宇野、三宅、Inderjeetです。

近年、AI技術の発展は目覚ましく、単一の企業や組織内だけでなく、複数の企業や組織のAIエージェントが連携し、共創することで、より複雑で多様な課題を解決できる未来が現実味を帯びてきました。世の中に公開されている情報だけでは、AIの性能向上に必要な知識が限界に近づく中、企業が積み上げた知識を学習したAIエージェントが相互に連携することによって、サプライチェーンなどの産業全体の課題解決や、企業間共創による新たなイノベーション創出が期待されます。

Materials Informatics特集 #15：GeNNIP4MDによる12ä¸‡åŽŸå­è¶…ã®å…¨å›ºä½“é›»æ± ã®ç•Œé¢æ§‹é€ è§£æž

こんにちは、富士通研究所の松村、西口、山崎です。我々のプロジェクトでは、Materials Informatics (MI) の研究開発を行っており、材料技術に関するお客様の課題を解決することを目的として活動しております。

今回のMaterials Informatics特集では、私たちが開発している分子動力学シミュレーション向けニューラルネットワーク力場を作成するツールGeNNIP4MD [1]に搭載している知識蒸留機能を活用し、全固体電池の固体電解質界面層の形成シミュレーションを、固体電解質膜と負極金属による12万原子を超える固固界面モデルの分子動力学 (Molecular Dynamics, MD) シミュレーションで実施した事例についてご紹介します。

サプライチェーン・デジタルリハーサル：不確実な時代の戦略立案を支援

こんにちは。コンバージングテクノロジー研究所の尾形です。私たちの研究グループでは、企業のサプライチェーンに関して、中長期的な戦略的意思決定を支援する「サプライチェーン・デジタルリハーサル」の技術開発に取り組んでいます。本技術の特長と大手食品企業様の製品のサプライチェーンを対象とした共同検証についてご紹介します。