導入事例

Introduction Case
NVIDIA DGX-2が支えるAIインテグレーション
ビジネス
富士ソフト様システムインテグレーターとAI開発の実績を組み合わせ、「AIインテグレーター」ビジネスを加速する富士ソフト。
驚異的な計算能力と使い勝手の良さを併せ持つ「NVIDIA DGX-2」
がビジネススピーディに応じたAIシステムの提案・導入を後押しする。

富 士ソフトは、2020 年に設 立 50 周することで、顧客に必要な AI のシステム年を迎える老 舗のシステムインテグレーやソリューションなどの構 築を支援する。

ター。 高い 技 術 力と提 案 力を武 器に、AI の開発はもちろん、システム構築の上幅広いソリューションやテクノロジーの開流工程にあたる要件定義から下流工程の発と販売、プロダクト・サービス、アウト保守サービスに至るまで、AI にかかわるソーシングを手 掛けている。近年注目をすべてに幅広く取り組んでいく方針だ。

集める「人 工知能（AI）」については、10事 業を進 めるためのポイントとして、年以上前から取り組みを始めており、市

富 士ソフト イノベーション統 括 部 戦 略

街地で移動するロボットの自律走行技術

推 進 部 部 長の三 塚 正 文 氏は「 クラウド富士ソフト イノベーション統括部 戦略推進部 部長 三塚正文氏を競い合う「つくばチャレンジ」での AGV

AI プラットフォーム」「AI オープンプラッ（Automatic Guided Vehicle: 無人搬トフォ ーム」「AI ベンチャ ー サ ービ ス 」

送 機 ）や自社 開 発のコミュニケーション「R&D」の 4 つを挙げる。 例えば、 クラロボット「PALRO（パルロ）」に AI を適 用

ウドAI プラットフォームには Google やするなど、産官学連携で研究・開発を進AWS、Microsoft などがあり、AI オープめてきた。 富 士ソフトとしては、 これらンプラットフォームには TensorFlow やで培ってきた AI に関するノウハウと本業

Chainer や PyTorch などがあるほか、富そういった背景も踏まえると「ビジネススであるシステムインテグレーターのノウハ

士ソフトは将 棋の AI で有名な
「HEROZ」

ピードはもっとも重視される」というスタンウを組み合わせることで、AI を開発するや感 情を AI 化する「SENSY」などの AI ベスだ。しかし、AI の開発において、とくだけでなく顧客に最 適な AI システムも導ンチャーサービスと連 携している。このにディープラーニングでは「そのスピード感入していく「AI インテグレーター」というポような状況にあって三塚氏は、「自社ですを出すことが簡単ではない」（三塚氏）のジションを確 立し、AI ビジネスを開拓しべてを担うのではなく、顧 客のニーズやである。ている。

ビジネススピードにあわせてこれらを柔軟AI の開発工程では「仮説立案」→「デーに取り入れ、最適な形で顧客に提案してタ収集」→「データ読み込み」→「データ成いく」と説明する。

型 」→「AI モデル実 装 」→
「 パラメータ調

ビジネスにはスピードが重要
しかしAIでは課題も富士ソフトのロゴマーク

富士ソフトでは、 基 本 的に
「 顧 客のビ整」→「学習の実行」→「学習精度検証」と

AI インテグレーターとしての 事 業は、ジネススピードを優 先することが、 大きいう手順を踏むことで、最終的に顧客に2018 年初頭からスタートした。
「AI コンな付加価値の一つ」と考えている。また、最適な AI を開発していく。ただし、実際サル部門」「AI インテグレーション部門」

顧客にとっては市 場にサービスを投 入すに顧客のシステムに AI を実装するまでに「プロダクトサービス部門」の 3 つを柱とる絶好のタイミングを逃せばビジネス自体は、当然のように何度も手戻りが発生すし、さまざまな AI 技術やサービスを駆使が成り立たなくなるケースもあるだけに、ることになる。なかでも「学習の実行」が一番のボトルネックとなっており、計算量ることで 72 時間にまで短縮することがでが増えれば増えるほど待ち時間が発生すきた。しかし、この目覚ましい成果でも、るため、「非常に効率が悪い状態に陥っ富 士ソフトが 満 足することはなかった。てしまう」という課題があった。

求められる成 果が一層大きくなり、さら導入に踏み切った。

高性能が生み出す時間短縮サポート体制もメリット

また、ディープラーニングは「データのなるスピードアップへの期待感が高まってDGX-2 の性能は想像以上で、骨折を中から特徴を見つけ出す」という特質上、いたのだ。
「AI ワークステーションの処理予測する医療 AIプロジェクトの開発事例多くのデータを取得して学習させる必 要

能力の限界値が見え始めたとともに、上では画像学習がわずか 6 時間で完了。先があるほか、「ネットワークの階層が深く位 機 種での可能 性を模 索する時 期が意ほどの AI ワークステーションでは 18 時間

なればなるほど、学習のための計算量は外に早く訪れることになったのは嬉しい誤かかる試算だ。しかも、この際に利用し増えていく」という性質もある。そのため、算でした」と三塚氏は振り返る。

た GPU は AI ワークステーションと同じ 4サイズの大きな画像や大量のデータを扱「自社にとっても顧客にとっても手がか枚だったことから「16 枚の GPU をすべてう場合には、従来の CPUリソースだと終からず、 しかも AI ワークステーション以利用すれば、 さらなる時 間 短 縮が 望め了までに1週 間、 ときには 1ヵ月以 上か上のパフォーマンスを得られる製品はないる」と三塚氏は自信をのぞかせる。実際、かることもあることから、「仮説の検証やか」と思案するなか、三塚氏の目に留まっ

DGX-2 のおかげでプロジェクトはスピーモデルの選定だけでも多くの時間が費やたのがディープラーニング専用スーパーア

ディに進み、もともと3ヵ月で設定していされてしまい、顧客のビジネスに影 響がプライアンスコンピュータ「NVIDIA DGX-た期間を1ヶ月で終えて次のステップに進出てしまうケースもあった」（ 三塚氏）。

2」だった。DGX-2 は、GPU の完全相互むことが可能になった。共同研究を進め接続を実現する「NVIDIA NVSwitch」をている教授からも「こんなに早く結果が出採用し、32GB のメモリーを内蔵した最新るとは思わなかった」という驚きと好評のアーキテクチャVolta 世代の GPU「Tesla

声が挙がっているそうだ。

既存の課題を解決する
驚異的な性能と使いやすさ
この状 況を打 破すべく、富士ソフトはV100」を16 基 搭 載。NVSwitchを利用

そのほか、1週間かかっていた AI の試

まず 2018 年 春 に GPU「NVIDIA Tesla

した 2.4TB/s の超 高速な相 互 接 続によ験も1～2日で終わるようになり、「 DGX-2P100」を 4 枚 搭 載した AI ワークステー

り、2ペタFLOPSという圧巻の演算性能によって学習の時間を最短にすることで、ションを導入した。すると、製品の異常を実現する。この驚異的な計算能力とと本来注力しなければならない仮説検証やを予測する開発事例においては、市販のもに使い勝手の良さにも注目し、富士ソフ

AI モデルの選 定などに注力できるように

一 般 的 な PC で 720 時 間かかった画 像

トは 2019 年 4月、AIワークステーションなった。顧客への提 案スピードが上がる

学習が、AI ワークステーションを利用すの導入からわずか1年足らずで DGX-2 のとともに、顧客のビジネススピードにあわせたシステム提 供にも役 立っている」（三塚氏）。

スタートしている。
Jetson Nano は、70×45mmと い

また今 回の導入で三 塚 氏は、DGX-2うコンパクトサイズのボードに、128 基のの 純 粋 な 性 能だけでなく、 サポート体

NVIDIA CUDA コアを実 装した NVIDIA制にもメリットを感じている。そもそも、

Maxwellアーキテクチャの GPU やクアッ

DGX-2 の実 際の運 用は富 士ソフトが担ドコアARM「Cortex-A57」などを搭 載。

うため、 何か問 題が起きれば、 まずは

この Jetson Nano をさまざまなプロダク

富士ソフトが対応することになる。もちろトやソリューションに適用することで、「言ん、長年の経 験やノウハウからさまざま語 処 理 や 画 像 処 理 などの 予 測 機 能をな問題に対処できるスキルを持つ富士ソGPU ベースに変更し、エッジ側で実現す

DGX-2についての詳しい情報はフトだが、 発 売からまだ 1年にも満たなることによりさらなる付加価値を実現でき

い DGX-2 に対しては、 選 択した対処 法ると考える」（三塚氏）ことが可能になる。

https://www.gdep.co.jp/products/list/
v/5b47273b4dcdc

が「 必ずしも正 解だとは限らない」（三塚

富士ソフトではエッジAI の適用分野として氏）。 そんなとき、NVIDIA に直 接 問い製造業や介護現場での実証検証を行なっ合わせをして速やかにフォローしてもらえており、Jetson Nano を採用している。

るメリットは非常に大きく、三塚氏は「問AI の市 場は今 後さらに拡 大し、AI やい合わせに対するレスポンスの早さや回ロボティクスが当たり前の世の中になって答の質も含めて、サポート体制には有益いくだろう。そうなれば、GPU やその関性を感じている」と笑みをこぼす。

連デバイスがより安価になり「GPU を使った AI 開発も当たり前の世界になる」（三塚AIの分野でトップランナーを目指す氏）と予想される。そういった世の中が到AT A GLANCE
ユーザプロフィール
組織名：富士ソフト株式会社
業界：ソフトウェア開発、システムインテ
グレーター
地域：全国
本社所在地：〒231-8008
神奈川県横浜市中区桜木町1-1
設立：1970年5月15日
資本金：262億28万円

来した暁に、富士ソフトとしては「AI 分野グループ内で1万人の技 術 者を抱え、でのトップランナーでありたい」と考えてお導入ソリューション

高い技 術 力によって最 先 端 技 術の実 現り、三塚氏は「DGX-2 はその先行投資でNVIDIA DGX-2を目指す富士ソフト。今後の柱になるとある」と力説する。AI の学習時間に手間見 据えているのは
「AI」
「IoT」
「Security」

取ってトップランナーになれるきっかけを「Cloud Computing」「Robot」「 Mobile」

失うよりは、いち早く導入して「そのチャン「Auto-Motive」の7つ で、 そ れ ぞ れ のスをつかみ取りたい」という考えだ。その頭 文 字を取って「AIS-CRM（ アイスクリーためにも、NVIDIA や NVIDIA の販売パーム）」と呼ばれる技術戦略だ。そういったトナーである GDEP アドバンスに対してなかで、今後の取り組みの1つとして考えは、AI インテグレーションのご支 援をいているのが「エッジAI への注力」だ。すでただき、「さまざまなデバイスやノウハウをに、DGX-2とエッジAIデバイス「NVIDIA共 有しながら、一緒にビジネスを進めてJetson Nano」を組み合わせた取り組みがいきたい」と期待を寄せた。

© 2019 NVIDIA Corporation. All rights reserved. NVIDIA、NVIDIA のロゴ、NVIDIA DGX-2、Jetson Nanoは、米国およびその他の国における NVIDIA Corporation の商標または登録商標です。その他の会社名および製品名は、それぞれの所有企業の商標または登録商標である可能性があります。機能、価格、可用性、および仕様は予告なしに変更されることがあります。

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