1602ソフトウェア工学 ニュース記事の自動要約サービス「自動要約 AI（β版）」を提供開始
AI を活用したニュース記事の自動要約サービス「自動要約 AI（β版）」の共同開発をいたしました。
1602ソフトウェア工学
1602ソフトウェア工学 
1602ソフトウェア工学 XR空間におけるお客さまのアバターを作成・管理できる「ドコモ・アバターポータル」を開発
NTTドコモは、XR空間においてお客さまの分身やアイデンティティとなるアバターを作成し、お客さまのアカウントに紐づけて管理できる「ドコモ・アバターポータル」を開発しました。アカウントをキーにして、作成したアバターを複数のサービスで共通して利用することができるほか、登録した複数のアバターのうち、サービスに応じて適切なアバターを選んで使うことが可能となります。
1602ソフトウェア工学 複雑なブラックボックス型AIを判断基準が明確なAIに変換するAI単純化技術を開発
従来のブラックボックス型AIを判断基準が明確なAIに変換するAI単純化技術を開発しました。本技術を用いたAIは、あらゆる入力に対して人が理解できる単純な予測式を創出することにより、明確な判断基準の下で予測結果を提示します。さらに、お客さまの経験や知識に基づき予測式を調整できるため、予測精度を維持・向上しながら安心してAIを利用することが可能となり、お客さまに寄り添った信頼できるAIの実現に貢献します。
本技術の一部は、日立グループにおける製品出荷前の自動検査ラインに適用され、熟練者不足の解消や検査速度の向上効果が確認されました。今後日立は、製造・金融・インフラ制御などさまざまな領域で、信頼できるAIの実装とそれを通じた社会全体のデジタルトランスフォーメーション(以下、DX)加速に貢献していきます。
1602ソフトウェア工学 自動運転における重大な問題をシミュレーションで検出する技術を開発
自動運転システムのシミュレーションにおいて、急加速や急ハンドルが起きているなど事故につながるような複合的で重大な問題が発生するシミュレーションシナリオを効率良く自動で見つける技術を開発しました。
1602ソフトウェア工学 多様な体形や姿勢に対応した高品質な仮想試着手法を開発
オンライン上でリアルタイムで高品質な仮想試着を実現する手法を開発した。
1602ソフトウェア工学 「AI体操採点システム」のAI技術をウェルビーイング領域へ適用する実証を開始
センシングAI技術を使った健康増進ソリューションのプロトタイプを開発し、Sante Gymの来場者に向けて、実証を行う。Webカメラの前で指示された5種類のポーズをとったユーザーの画像データから、AIがユーザーの腰回りを中心とした体幹の柔軟性や可動域を解析・評価し、改善のためのエクササイズを個々に提案するもの。
1602ソフトウェア工学 声をテキスト変換して共有できるアプリを活用した業務の効率化
音声をAI変換しテキスト化して共有できるアプリを活用した業務の効率化
1602ソフトウェア工学 AIにより生成されたフェイク顔映像を自動判定するプログラム SYNTHETIQ: Synthetic video detectorを開発
Deepfakeディープフェイクに代表されるAIにより生成されたフェイク顔映像を自動判定するプログラム「SYNTHETIQ: Synthetic video detector」を開発した。
1602ソフトウェア工学 画像に対する質問に世界最高精度で回答できる質問応答AIを開発
汎用性が高く、画像に対する質問に世界最高精度で回答できる質問応答AIを開発した。画像に映る人物や物だけでなく背景を含めて色、形状、状態などの情報を用いて質問し、回答が得られることが特徴。
1602ソフトウェア工学 説明可能なディープラーニング技術「Deep Tensor」を活用し、化学構造式のみで化合物の特性を予測する「SCIQUICK-DT」を提供開始
グラフ構造データを学習する独自の説明可能なディープラーニング技術「Deep Tensor（ディープ テンソル）」を活用し、化学構造式のみで化合物の特性を予測するほか、標準の学習モデルに加え、製薬会社が希望する化合物データを学習したモデルを構築するサービス「FUJITSU Digital Laboratory Platform SCIQUICK-DT（サイクイックディーティー）」を提供開始する。
1602ソフトウェア工学 深層学習による変異検出精度が向上～変異検出ツールDeepVariant最新バージョンの活用拡大に貢献～
Google社が開発したオープンソースの変異検出ツール「DeepVariant」の最新バージョン（v1.2）において、全ゲノムシーケンス解析データの変異検出精度を向上させる手法を提案した。
1602ソフトウェア工学 利用環境にあわせてAIの性能と演算量を学習後に調整可能な世界トップレベルの性能のスケーラブルAI技術を開発
学習済みのAIを、できるだけ性能を落とさず、演算量が異なる様々なシステムに展開することを可能にする学習方法であるスケーラブルAIを開発した。