Uvance Update 質疑応答議事録-----------------------------------------------------------------------------------------------1. 日

時 ： 2024 年 7 月 16 日（火曜日） 10 時 00 分～12 時 30 分

2. 場

所 ： Uvance Kawasaki Tower 26 階 F3rd X

3. 登壇者 ： 執行役員副社長 COO 高橋 美波
執行役員副社長 CTO CPO ヴィヴェック マハジャン
執行役員 EVP 大塚 尚子
グローバルソリューション BG Strategic Planning 本部 Co-Head 藤井 剛-----------------------------------------------------------------------------------------------【質疑応答】■質問者 A
Q1. 「Fujitsu Uvance」のことを「事業ブランド」から「事業モデル」へと言い方を変えた狙
いや意図を教えてください。
A1. （高橋）「事業モデル」という使い方をするときは、社内のポートフォリオの変革を推進していくうえで、「Fujitsu Uvance」をただのブランドではなく、事業モデルの転換という意味合いで使っています。ただ、「事業ブランド」は「事業ブランド」でも良いので、深い意味はないということをご理解いただきたいと思います。

Q2. Cohere 社とのパートナーシップについて、エンタープライズと業界業種特化のようなお話しがありました。改めて、いくつか生成 AI、LLM を開発されている会社もある中で、なぜCohere 社だったのかを教えてください。
A2. （マハジャン）LLM をつくっている会社はそんなに多くなく、OpenAI 社、Anthropic 社、Mistral AI 社、Cohere 社です。Cohere 社の特長はエンタープライズに特化している点で、エンタープライズのニーズが通常の個人向けとは違います。彼らは B to C を狙っているわ
けではなく、エンタープライズに特化したニーズに対応するモデルをつくりたかったからです。何が重要かというと、RAG の技術、性能、精度、コンピューティングリソースを最小化するための技術で、これらを重視する点において富士通のニーズと合致したので、今回Cohere と組みました。

Q3. 今回、「Fugaku-LLM」と「Takane（仮称）」の 2 種類ができることになりますが、この使い分けはどう考えているのでしょうか。
A3. （マハジャン）「Fugaku-LLM」は、130 億パラメータで開発されたもので、GPU でも使えるため、小規模な LLM でも良いニーズについては、大きな LLM でなくてもそのまま使えます。一方 Cohere は、それなりの大きなパラメータ数のモデルとして、エンタープライズの1お客様のニーズにお応えすることが可能です。スケールとスケールによる精度、性能、セキュリティなどの様々なニーズが出てきますので、幅広いニーズに応え、提供をしていきます。

■質問者Ｂ
Q1. Cohere は軽量リソースで動くということですが、ローカル PC でも動くものなのか、それともローカル PC でもディスクリート GPU がなければだめ、あるいはクラウドやデータセンターでないと動かないなど規模感を教えてください。
A1. （マハジャン）ローカル PC とは言えませんが、これから PC も進化して GPU1 個でも動かせるようなモデルを今開発しているのでできると思いますが、一般的にサーバ 1 台で動かせるようなことを考えています。また、クラウドでなければいけないというわけではなく、パブリッククラウド、プライベートの両方があり得ると思います。お客様の閉じた環境、プライベートでもお使いいただけます。エンタープライズ向けにはここが重要だと認識しています。

■質問者Ｃ
Q1．Cohere 社への投資について言及がありましたが、すでに出資をしているのでしょうか。金額はどれくらいでしょうか。
A1．（マハジャン）規模は公表しておりませんが、出資しています。

Q2．日本語に特化したモデルを開発する意義は何でしょうか。
A2．
（マハジャン）「Takane」という日本語ベースのモデルを作ります。富士通は「Fugaku-LLM」を元々つくっています。LLM や生成 AI モデルをつくっている会社はあるが、英語と日本語でかなりギャップがあると言われています。そのようにならないために、日本語ベースのデータや日本語ベースのプロセスがあり、セキュリティもニーズなども変わってくるので、エンタープライズのお客様には日本語の言語ベースでの対応が大事であり必要だと思っています。

■質問者Ｄ
Q1．冒頭にダイナミックサプライチェーンマネジメントのデモがありましたが、こういったシステムのように、オファリングの提供の仕方が新しくなることで、お客様からの費用のもらい方に変化はあるのでしょうか。これまでは人月でシステムを構築していたと思いますが、システム構築後すぐに別のシステムを構築されたというようにスピード感もだいぶ変わってきていると思いますが、そもそもフィーの取り方において、お客様から価値を認めてもらい値決めをするということが浸透できているのでしょうか。
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A1．
（高橋）データコンサルティングから入ることでコンサルティングフィーをいただき、データのアグリケーションとモデリングをしていきます。そのあとに実際のソリューションに展開して利用していただきますが、これは月額課金や活用した CPU ノード数に応じた従来課金などになります。このように従来型の役務提供の仕方ではなく、コンサルティングがありソリューションを月額のサブスクリプションで展開してストック型の事業になっていきます。クラウド型のアプリケーションになるので、機能の追加をしていくことになります。
ソフトウェアの会社と似たような形になりますが、機能拡張によってアベレージプライスを上げていく新しいビジネスモデルを展開しているとご理解ください。事業モデルは変わってきています。

Q2．東京海上 HD 様の事例で、富士通の強みとしてデータ統合力が挙げられました。以前、既存システムを改修することなくデータを集められることが強みと聞きましたが、もう少し踏み込んでデータ統合力の強みを具体的に教えてください。
A2．
（高橋）データを統合する過程で、データサイエンティストが色々なものを扱えることが重要です。１つの例として Palantir のテクノロジーを活用し、オントロジーを使ってデータの紐づけを行っていきます。そうするとデータレイクを構成する必要がなくなり、オントロジーで構造化されていないデータを紐づけするだけなので、既存システムに手を入れることなくデータ統合ができる仕組みです。いくつかの会社とパートナーシップを組む中で、データサイエンティストを育成しており、ここは格段に強みがあると考えています。

■質問者Ｅ
Q1. 高橋さんが本日の説明の最後にも、社会課題の解決とビジネスの両立をするというところにスポットを当てたと何回もおっしゃっていました。非常に大事なポイントだと思います。
改めて、すべての領域で本当に両立すると考えていらっしゃいますか。それがひいては「Uvance」という事業がどこまで大きくなるのかというところの核心だと思いますがいかがでしょうか。
A1. （高橋）当然、スタート段階で採算の取れないビジネスというのはあると思います。特にSaaS 型やクラウド型のアプリケーションになると、ユーザー数を獲得してそれを増やして行くというモデルになるので、必ずしも最初にユーセージやユーザー数が揃わないときには、やはり回収は難しいですよね。ただし、最終的には私ども「Uvance」の商材に関しては、現在、Vertical の領域については、実は 50%近いグロスマージン（※注記：一部のオファリングにおいて）で推移しています。昨年やってきた実績の中で、しっかりマージンが取れてきている実感を持っています。回収期間をどれくらい持つかというような考え方の中で、最終的にはちゃんとビジネスとしてペイオフすると私は考えています。
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Q2.要は社会課題として非常にしんどいところほどビジネスにならない。しかもそこが絶対人類にとって深刻だと。例えば今出ている生成 AI の話でも、エネルギーがどうなるのかなど、一番深刻なところにこそ、「Uvance」がどうするのかというところが一番肝心だと思います。
A2. （高橋）難しい質問をされますね。エネルギーの最適化などのそういったところで、本当の意味でビジネス化できているかというとまだまだ先だと思います。ただ、サプライチェーンが分断されることを阻止するために、実際の企業は、お金を払って弊社のソリューションを今展開しています。例えばコロナの危機があって多くの企業様がサプライチェーンに今注目しています。こういった領域においては、確実にビジネスになりつつあると実感しています。電力の最適化というのは、例えば送配電の設備の予兆保全ですとか、そういったものはしっかりビジネスになっています。
ただ、電力の送配電の最適化で事業化できるかというと、もう少し先だと思います。
（藤井）特に難しい社会課題についてはエコシステムで解決してくことが、「Uvance」の方針だったと思います。単に我々のオファリングを広げていくだけでなく、例えば欧州のカテナ X や WBCSD といった活動に参画して、そこでリードをしています。そういう中で、新しいエコシステムや新しい市場をつくっていくということも、少し長期目線ではやっています。短期と長期の組み合わせによって「Uvance」で社会課題と経済の両立をしようという取り組みをしています。

■質問者Ｆ
Q1. 今回発表された「Takane」に関して、「Uvance」での位置付けについて改めて伺いたいです。
「Uvance」のプロダクトラインナップも広がっていく中で、この生成 AI を絡めて発展的な手を打っていけるのか、また、Vertical の拡大に今回の協業が、「Fugaku-LLM」も含めてどう寄与していくのかを教えていただきたいです。
A1.（高橋）例えば流通のお客様で話題なのがダイナミックプライシングやパーソナライゼーシ
ョン。こういった領域は機密性が高いので、こういった分野に Cohere の特化型 LLM の活用できる、有益なものがあると考えています。また、「Uvance」のラインナップにある DI
PaaS は、ソリューションをつくってお客様にそのまま提供するわけではなく、データのコンサルティングを行ってお客様の用途に応じたデータモデルを活用しており、そこに「Kozuchi」や「Takane」といったものをデプロイするフローもあります。このようなソリューションに組み込んでいくもの、また、お客様個社にコンサルティングから入ってデータモデルをつくっていくもの、この 2 パターンあるとご理解ください。
（マハジャン）基本的に「Uvance」のオファリングの中でも AI を使うことは必要だと思います。生成 AI のエンジンとして製造、流通、公共、医療分野でも必要となってきますので、4

「Takane」か「Fugaku-LLM」か、お客様のニーズに合わせて使うことが必要になってくると考えています。我々も研究のための研究ではなく、「Uvance」を支えるために技術開発を行っていますので、技術開発の出口として「Uvance」としっかり組んで取り組んでいきます。
（高橋）特にハイテク産業の設計プロセスに特化型 LLM が活用されていくと感じます。ヘルスケアも同様だと思います。

■質問者Ｇ
Q1.「Takane」の開発にあたって Cohere と提携されたことの補足をいただきたいと思います。
自前での開発にこだわらずに提携を選択された理由、提携されたメリットが強いのであれ
ば、今後、「Kozuchi」の生成 AI 分野で他社との提携を拡大していく方針なのでしょうか。
A1.（マハジャン）まず、Cohere との提携については LLM がエンタープライズに特化しているからです。富士通でも「Fugaku-LLM」など、自前の開発はやっています。Cohere の Aiden
CEO はトランスフォーマーを発表した論文の著者の一人で、トランスフォーマーはほとんどの LLM のベースになっていて、Cohere と組むことに大変魅力を感じています。「Kozuchi」の戦略も既に発表していますが、AI の 0 から 100 までを富士通がつくるとは考えておらず、富士通のコアコンピテンシーをもとに様々なパートナーと組みながら、お客様に速く良い技術を提供していきます。Palantir もその一つですし、Cohere の LLM モデルも我々の技術を補完すると考えていて、そういった考えのもとでパートナーシップを組みました。

Q2. 確認になりますが、「Kozuchi」の生成 AI 分野で、他社との提携は拡大されていく方針でしょうか。
A2.（マハジャン）この業界はご存知の通り変化のスピードが非常に速いです。我々も日々技術の変化を見極めながらグローバルな企業と組みながらお客様に良い技術を速く提供することを考えていますので、今後もパートナーシップを拡大していくことを検討していきます。

以上

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