企業や業種に特化したAIエージェントの開発・運用基盤、富士通が開発

　富士通が開発した「Fujitsu Kozuchi Physical AI 1.0」は、AI（人工知能）エージェントを企業や業種ごとに開発・運用するための基盤。機密情報を扱う業務ワークフローに対応するAIエージェントを、セキュリティと保守性を保ちながら開発・運用できるとする。米NVIDIAが提供する生成AI技術向けの推論用マイクロサービス「NIM（NVIDIA Inference Microservices）に自社のAI技術を統合した。

　基盤のコア機能は（1）マルチAIエージェントフレームワークと（2）購買部門向けAIエージェントの2つ。フレームワークでは、設計ワークフローの可視化ツールを使って業務の流れを構築し、その処理のための複数のAIエージェントを組み合わせる。バージョン管理やアップデート機能を持ち、業務ルールやシステム構成の変更に合わせて継続的に保守できるとしている。

　購買部門向けAIエージェントは、調達業務のワークフロー全体に対応する（図1）。実証実験では、発注確認業務で約50％の工数削減を確認できたという。購買規約の解析、帳票理解、発注条件の適合チェックの3種類のAIエージェントからなっている。富士通の特定業務向けLLM（Large Language Model：大規模言語モデル）「Takane」をベースにAI基盤「Fujitsu Kozuchi」上で動作する「Fujitsu Kozuchi AI Agent」として提供する。

図1：マルチAIエージェントフレームワークによる調達業務自動化のシステム構成図

　今後は、データ主権や運用主権を重視するソブリン領域に向けて、NVIDIAと共に発展させる計画だ。2025年度中に顧客環境内において自律的に学習・進化するAIエージェント技術に拡張するのが目標だ。AIエージェントがロボットと連携動作するフィジカルAI領域へも段階的に展開し、複数ロボットが協調しながら業務を遂行できる環境の実現を目指す。

　富士通によると、 AIエージェントの適用は業務の一部に留まっている。セキュリティや運用管理の観点からは、機密情報を扱う場合に汎用AIでは適用範囲が限定されるケースが多く、現場業務を理解する業務特化型AIへの期待が高まっている。フィジカルAI領域においても、複数のロボットが連携する現場では機密情報の共有や処理のあり方が重要になる。