SDGsへの取り組み

デジタルテクノロジーとサービスを活用したSDGs貢献例

近年、気象災害の増加に伴い、被害軽減のための高精度な予測がますます重要となっています。気象庁は、大雨、地震、津波などの観測データを国内外から収集・解析し、防災気象情報を毎日作成、防災機関や国民に提供することで、災害対策や交通安全の確保に貢献しています。しかし、2018年8月や2023年3月の交通政策審議会気象分科会において、さらなる高精度な予測の実現と、民間事業者や研究機関とのデータ共有・利活用推進が課題として挙げられています。
富士通は、約20年にわたり気象庁のアデス（注2）、アメダスセンターシステム（注3）等の社会システムを運用してきた実績を持ちます。2023年にはスーパーコンピュータ「富岳」（注4）の技術を用いた「PRIMEHPC FX1000」（注5）を「線状降水帯予測スーパーコンピュータ」として導入することにより、「線状降水帯の予測精度の向上の加速化」に貢献しました。さらに2024年3月、「PRIMERGY CX400 M7」（注6）を導入した新スーパーコンピュータを「第11世代スーパーコンピュータシステム」として構築し運用を開始。「第11世代スーパーコンピュータシステム」と「線状降水帯予測スーパーコンピュータ」を一体として運用することにより、従来比約４倍の計算能力となり、「線状降水帯の解明に向けた研究と予測精度の向上」や「大容量の気象データの共有」を可能としました。
気象庁は「2030年に向けた数値予報技術開発重点計画」（注7）の中で、豪雨防災、台風防災、社会経済活動への貢献、温暖化への適応策 の4項目で、数値予報の技術開発を進めています。富士通は、24時間365日、安定稼働が必須である気象庁の業務を支えるSustainability Transformation（SX）パートナーとして、ともに「気象災害の精緻な予測」と「レジリエントな社会の実現」を目指していきます。

第11世代スーパーコンピュータシステム（注8）

線状降水帯予測スーパーコンピュータ

• 台風や集中豪雨の予測精度向上に貢献する気象庁様の新スーパーコンピュータが稼動開始
• 豪雨災害の要因となる線状降水帯の発生を精緻に予測する気象庁様の新スーパーコンピュータが稼動開始

本件に関連する主なSDGs

5Gサービスの全国展開に伴い、動画などデータ量が多いサービスの利用者が増加し、さらなる電力使用量の増加が想定され、通信事業者やデータセンター事業者の脱炭素化への取り組みも課題となっています。
富士通はこれらの課題解決に向け、最先端光伝送技術を用いた伝送量の大容量化とともに、低消費電力化への取り組みにも力をいれており、国内大手通信キャリアに採用されています。NTTグループにおいては水冷技術を採用した光伝送システムを用いた次期ネットワークの構築を進めています。また、KDDIおよびソフトバンクにおいても富士通のソリューションを新規採用、お客様が目指すネットワークインフラの大容量化に寄与しつつ、消費電力を大幅削減し、光ネットワーク全体の脱炭素化に貢献しました。

• 「1FINITY」
  オープンインターフェースで他社製品と接続が可能な富士通製Open Line System「1FINITY」シリーズを利用することで、IPレイヤーと光伝送レイヤーを融合した構成（注9）を実現しました。ルーターおよびコア光ネットワーク間も含め光接続が可能となります。また、従来と比較し、容量拡張が容易なため通信トラフィックの増大に迅速に対応可能です。さらに、世界で初となる光伝送装置への水冷技術を採用した1FINITY Ultra Optical Systemにより世界最高クラスの大容量、低消費電力化を可能としカーボンニュートラルの実現に貢献します。

富士通は今後も最先端技術を活用して社会や人々が抱える課題を解決し、SDGs（持続可能な開発目標）が目指す社会の実現に貢献していきます。

• NTT様が次期全国コアネットワークの構築に向けて光伝送プラットフォーム「1FINITY Ultra Optical System」を採用
• KDDI、シスコ、富士通、電力使用量を約40%削減した通信網の本運用を開始
• ソフトバンク、富士通のディスアグリゲーション型光伝送装置を採用したAll optical networkを、全国伝送網のコア領域へ展開完了

本件に関連する主なSDGs

膵臓がんは早期発見が難しい病気であり、初期段階で発見できるように検査機会を増やし、微小な疑いもくまなく指摘できる技術の確立が課題となっています。
この課題解決に向け、富士通は、2022年4月から一般財団法人 脳神経疾患研究所附属 総合南東北病院（注10）ほかと共同で、人間ドックなどで広く実施されている非造影CT画像からでも膵臓がんを検出するAI技術の開発を進めてきました。
非造影CT画像はコントラストが低いため、膵臓の位置特定やがんの検出が困難でした。そこで、富士通はAI技術を用いて、解剖学的な組織のつながりを考慮し、前後の断面画像同士の連続性を推定する技術を開発しました。これにより、画像内で連続性の強い領域には立体的な解析、弱い領域には平面的な解析を自動的に行います。総合南東北病院のCT画像に対して評価した結果、9割の精度で膵臓の領域内でがんの疑いがある部位を検出することに成功しました。
このAI技術は、富士通の画像解析技術と総合南東北病院の医学的知見を融合したコンバージングテクノロジー（注11）を活用した成果であり、膵臓がんの早期発見率の向上に貢献することが期待できます。2023年には、医師等2万人以上が参加するJDDW2023（注12）で本技術を発表し、その社会ニーズと技術の先進性を示しました。
富士通は、今後も研究成果を医療や健康増進サービスなどに広く応用し、健康な社会づくりに貢献していきます。

• 膵臓がんを非造影CT画像から検出するAI技術の共同研究を開始

本件に関連する主なSDGs

消防士や救急救命士は、現場活動において、車両に設置したAVM（Automatic Vehicle Monitoring）と呼ばれる車載器で通報内容や指令内容などを確認していましたが、固定式のため車両から持ち運べないこと、さらに設置費用が高額なため全車両への設置が難しいなどの課題がありました。また、消防力の強化や救急出動の増加に対応するため、スマートデバイスを活用し、業務負荷の軽減と情報共有の実現を通じて、職員の疲労軽減や労働力不足を解消することが求められています。
富士通はこれらの課題解決に向けて、消防指令システムの構築ノウハウをもとに、災害現場で活動する消防士や救急救命士向けにスマートフォンを活用した情報統合共有システムを開発しました。
本システムでは、無線の聞き漏らしや重要情報の通知の見逃しを防止するバイブレーションなどのプッシュ通知機能、車両からの降車後も各隊の活動状況をチャットでリアルタイムに情報共有できるタイムライン機能、現場活動後の救急報告書作成に向けた、傷病者のバイタルや処置内容などの情報登録機能など、消防士や救急救命士の初動対応から報告まで現場活動を幅広く支援します。
また、消火栓の予約状況を他の消防車と共有するための水利予約（注13）や搬送先の医療機関の選定を支援する名称検索、内科や小児科などの診療科の絞り込み検索機能も備えています。大規模災害が発生した緊急時には、一般的にAVMが設置されない広報車や搬送車などで本システムをAVMとして利用できるなど、柔軟な車両運用が可能です。
富士通は今後も消防や救急の現場活動を支援し、住民が豊かに安心して暮らせるレジリエントなまちづくりに貢献していきます。

タイムラインと傷病者情報登録の画面イメージ

水利予約と搬送先医療機関の絞り込み検索の画面イメージ

• 消防や救急の現場活動を支援するスマートフォンを活用した情報統合共有システムを提供開始

本件に関連する主なSDGs

昨今、AIへの需要が世界中で爆発的に高まっていますが、高度なAIの実現には膨大な計算能力と電力が必要となるため、AIの開発・運用による環境負荷が懸念されています。同時に、AI処理に不可欠なGPUの世界的な供給不足も重要な課題となってきています。
富士通は、これらの課題解決に貢献するために、少ないGPUでもAI計算を効率よく実行できるミドルウェア技術「AI Computing Broker」を開発し、提供（注14）しています。本技術は、同時に複数実行する処理のうち、GPUを割り当てることで最も効率が向上する処理を判断し、リアルタイムかつ優先的に割り当てる世界初の技術です。
これにより、従来の半分以下のGPUでAI処理が可能になります。最新のGPUの消費電力は1台あたり700ワットにもなりますが、AI計算の消費電力の大部分を占めるGPUの使用台数の削減により、AIの開発・運用における消費電力が大幅に削減されます。例えば、大規模AI開発で必要なGPU1万台規模のシステムの場合、年間で30,660ＭＷh（メガワットアワー）もの電力量を削減（注15）することが可能となります。
富士通は今後も持続可能な社会を実現するイノベーションの創出につながるコンピューティング基盤の実現を目指していきます。

• 世界的なGPU不足に対応する、CPUとGPUの計算処理をリアルタイムに切り替える世界初の技術を開発

本件に関連する主なSDGs