「Fujitsu Uvance」 最前線 Fujitsu Uvance Updateを開催しました！Vol.2
こんにちは！富士通 広報 note編集部です。
先週、前編をお伝えした、富士通が、社会課題を起点として、クロスインダストリーでお客様の課題を解決し成長に貢献する事業モデル「Fujitsu Uvance（ユーバンス）」の事業進捗を、メディア、投資家、アナリストの方々にご紹介する説明会「Fujitsu Uvance Update」。前編では、データとAIによる高度な意思決定（データインテリジェンス）で、ビジネスインパクトとソーシャルインパクトを両立し、お客様の変革をサポートしていく、「Fujitsu Uvance」の提供価値を、お客様との社会課題解決の事例や新たなAI戦略とともにお伝えしました。今回の後編では、「Fujitsu Uvance」のオファリングの提供価値を体感いただくデモンストレーション（以下、デモ）をご紹介していきます。
前編の記事はこちら↓
デモ①Dynamic-SCM
～業界の垣根を越えて業務オペレーションの変革を加速する、社会課題を解決するクロスインダストリーの4分野であるVerticalオファリングの共通基盤～
本デモでは、実際の顧客事例をベースに、データとAIを活用して、在庫管理や製造管理、物流管理における様々なビジネス課題や、有事の際のディザスターリカバリーやESGなどのサステナビリティ領域における取り組みを支援するオファリングを紹介しました。
富士通のAIサービス「Fujitsu Kozuchi」とブロックチェーン技術「Fujitsu Track and Trust」、PalantirやMicrosoft Azureなどのデータ基盤の3つで構成された、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「Fujitsu Data Intelligence PaaS」を活用し、データの収集や蓄積、統合、業務アプリケーションの開発からAIの業務適用まで、様々なビジネス課題や社会課題に対応していくための機能すべてを一つのプラットフォームから提供します。
・在庫の欠品を未然防止：多拠点をまたがる在庫状況や欠品リスクといった多岐に渡る膨大なデータをリアルタイムに自動集計し、欠品しそうな部品をアラートで通知、調達計画や生産計画すべてを加味して在庫推移を表示します。需要予測モデルの構築には富士通のAIサービス「Fujitsu Kozuchi」を活用し、在庫管理の自動化を実現します。
・ディザスターリカバリー：自然災害などの有事の際でも、サプライチェーンへの被害を最小化するリカバリー対策を即座に実行することが可能です。例えば、地震が発生すると、影響を受けそうなサプライヤー情報がリストアップされ、そこから紐づいている生産予定のロットや納入先のお客様情報が瞬時にわかるようになっており、こうした情報と損益インパクトを短時間で把握できます。
本デモについては、執行役員副社長の高橋 美波（よしなみ）のプレゼンテーションの中でも、ビジネスインパクトとソーシャルインパクトを両立するオファリングの具体例として詳しく紹介しています。
デモ②Personalization＆Dynamic Pricing
～AIを活用したパーソナライゼーションとサステナブルな消費活動の未来を体験～
新たに富士通グループに加わった「GK Software」のGK AIR Dynamic PricingとGK AIR Personalizationに、富士通のテクノロジーを掛け合わせたスマートフォンデモにより、1～2年後を想定した高度にパーソナライズされたスーパーでの購買体験を紹介しました。
今回のデモでは、購買履歴や嗜好などのデータを収集分析し、AIを活用したリアルタイムな商品のレコメンドや、富士通のHealthy Livingプラットフォームが持つバイタルデータを活用し、パーソナライズしたレコメンドを表示。また、商品をスマートフォンでスキャンし買い物カートに入れると、その商品に関連したおすすめ情報が届いたり、さらに、「Dynamic Pricing」による在庫状況に応じた値引き情報をアプリ上に表示したりする様子をお見せしました。
「GK Software」は、リテール業界において最先端のクラウド型のソリューションを提供し、顧客の様々な課題解決と同時に店舗のデジタル化を支援しており、世界の大手小売業においても採用拡大が進んでいます。
「GK Software」の、商品ライフサイクルに合わせた高度な価格戦略の立案と価格決定プロセスの自動化で、市場や競合状況などの大量データをリアルタイムに分析し、高度でダイナミックな意思決定を実現する「Dynamic Pricing」。そして、消費行動に合わせたリアルタイムな商品レコメンデーションによる「Personalization」によって、消費者の需要を喚起することで、売上拡大と廃棄ロスの削減を実現します。
デモ③Business Applications ServiceNow/SAP
～データとAIを用いた製造現場の品質管理の進化を体験～
製造業におけるトラブルの発生から対処、改善策の立案に至る一連のプロセスを、データとAI、システムを組み合わせることで、どのように変わるのかといった製造業の未来像を紹介しました。
会場では、ミニカーの組立作業をしていただき、そこで発生した作業手順の誤りを「Fujitsu Kozuchi for Vision」がリアルタイムで検知する様子をご覧いただきました。AIが人の行動を認識し、不正な動きを異常として検知でき、検知された異常は、ServiceNowへインシデントとして自動的に起票されます。「Fujitsu Data Intelligence PaaS」を通じて提供されるAIによって、このインシデント情報と生産管理システムやERPとしてのSAPシステムの情報を参照し、即座に対処を促すことができます。また場合によっては、AIが社内外に散在する情報を集約、取捨選択し、今回のトラブルがどのような影響を及ぼすのかといったコストシミュレーションを行う様子も紹介しました。
また、AIは監視カメラなどの画像情報、作業手順書、過去のトラブル報告書といった様々な形式の情報を分析し、今回の事象に対する改善策の立案まで支援します。
従来は、情報の収集・各種調整を行っていたために、非常に手間と時間がかかっていました。これを、データとAI、システムを繋ぐことで、インシデントの検知から即座の対処、データの集約や分析を迅速に行えるようになり、高度な意思決定に集中することができるようになります。
作業工程におけるトラブルに起因して、企業イメージが大きく損なわれてしまうような事態が社会問題として深刻化する中、富士通は独自のテクノロジーとパートナーとの共創を通じて、これらの社会課題を解決していきます。
デモ動画はこちらからご覧いただけます。
また、説明会当日に発表した、Cohereとの戦略的パートナーシップ締結に関連して、富士通が目指すエンタープライズ向けAIの方向性を具体的に示すデモも展示しました。
本デモでは、生成AIが部品交換の手続きなどの社内固有のルールに合致しているかの判断を行い、また機器の故障に対して、過去の修理履歴をRAGで読み込み、特化型LLMを用いて、故障の原因分析と修理方法のリコメンドを行う様子を紹介しました。加えて、企業の生産性について、指示に対してLLMが Web検索での情報取得やPythonのプログラミングによる生産性の計算を駆使して、 分析レポートを出力するというCohereのデモも展示しました。
富士通は、生成AIを組み込む際、『Chatを超える、Beyond Chat』を合言葉に、従来のレポート作成やチャット利用に留まらない、業務課題を解決するためのユースケースを開発していきます。
最後に、今回の説明会では、以前noteの記事でも紹介した、フィンガーフード※１を主としたケータリングビジネスを副業として行う富士通社員 金田 美弥子さんに、「Fujitsu Uvance」のUpdateをイメージするブラック、ピンク、オレンジの3色を使ったフィンガーフードを用意していただきましたのでご紹介します！
※１フィンガーフード：手（指）でつまんで食べる料理の総称。「食べる宝石」とも呼ばれ、色とりどりに料理を飾り、パーティーなどを盛り上げる。
金田さんの紹介記事はこちら↓
前編、後編にわたってお届けした、「Fujitsu Uvance Update」はいかがでしたか？
今後も、進化する「Fujitsu Uvance」のオファリングや、お客様やパートナー様との連携に関する様々な取り組みを発信していきますので、ご期待ください！
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