富士通株式会社
有価証券報告書－第117期(2016/04/01－2017/03/31)

６【研究開発活動】当社グループの事業は、「テクノロジーソリューション」、「ユビキタスソリューション」及び「デバイスソリューション」の各セグメントにより構成されており、それぞれの分野ごとに研究開発活動を行っております。「テクノロジーソリューション」では、次世代のサービス、サーバ、ネットワーク等に関する研究開発を行っております。「ユビキタスソリューション」では、パソコン、携帯電話、オーディオ・ナビゲーション機器等のユビキタス社会に不可欠な製品及び技術に関する研究開発を行っております。「デバイスソリューション」では、LSI、電子部品（半導体パッケージや電池）等の各種デバイス製品及び関連技術に関する研究開発を行っております。当社グループでは、ICTを活用することによってどのようにイノベーションを起こし、これまでとは違う未来を創り出していくかについての、当社グループのビジョンを「FujitsuTechnologyandServiceVision」としてまとめています。その中で、当社グループは、セグメントの区分を超えて、ヒューマンセントリック・イノベーションの実現に向けて取り組むことを提唱しています。ヒューマンセントリック・イノベーションは、デジタル技術を活用して人々をエンパワーする（力を与える）ことによって、ビジネスや社会の価値を創出するアプローチです。これは、「人の創造性、情報から導かれるインテリジェンス、モノやプロセスのつながり」という、価値を生み出す3つの要素を組み合わせることによって実現されます。それぞれの要素は、人、情報、インフラストラクチャーという3つの経営資源に対応しています。当社グループの研究開発活動は、それぞれの要素に対応した、以下のアクションアイテムに沿って行われています。①ヒューマン・エンパワーメントデジタル技術を活用して人をエンパワーします。具体的には、お客様のイノベーションを富士通のエンジニアが実現する「インテグレーションによる価値創造」、モバイルで人をエンパワーする「モビリティとエンパワーメント」という2つのコンセプトに基づいてテクノロジーとサービスを提供します。②クリエイティブ・インテリジェンス多様な情報分析を通じて新たな知識を創造するとともに、高まるリスクに対してセキュリティを確保します。具体的には、膨大で多様な情報（ビッグデータ）から新たな価値を見出す「情報からの新たな価値」、ヒューマンセントリック・インテリジェントソサエティの基礎となる情報の信頼性を確保する「セキュリティと事業継続」という2つのコンセプトに基づいてテクノロジーとサービスを提供します。③コネクテッド・インフラストラクチャービジネスや社会のインフラやモノ、プロセスをつないで価値を創造します。具体的には、クラウドであらゆるモノをつなげる「オンデマンド・エブリシング」、自律・自動化されたコンピューティング環境を築く「統合されたコンピューティング」並びにデータセンター、広域ネットワーク及びデバイスを環境変化に対応して最適化する「ネットワーク・ワイドな最適化」という3つのコンセプトに基づいてテクノロジーとサービスを提供します。上記の各アクションアイテム等に関する、当年度における主な研究開発活動の成果は、以下のとおりです。また、当年度における研究開発費の総額は、1,739億円となりました。そのうち、テクノロジーソリューションに係る研究開発費は987億円、ユビキタスソリューションに係る研究開発費は218億円、デバイスソリューションに係る研究開発費は193億円、その他及び消去又は全社に係る研究開発費は339億円です。①ヒューマンエンパワーメント人の動き、音声、情報などのデータ分析から今までにない知見を見つけ活用することで、人の行動を支援する技術の研究開発をしました。・体操競技の採点を支援する3Dレーザーセンサーと骨格・技認識技術を開発しました。選手の動きを追跡するプレイヤーモーショントラッキング技術と自由視点映像生成技術を加え、体操競技の他にも、バスケットボール界へ「スマートアリーナソリューション」として提供します。・多言語音声翻訳において、騒がしい場所でも音声を聞き分ける技術と、話者の位置を判断し自動で言語を切り替えるハンズフリー技術を開発しました。これにより、操作不要で機器に触れることなくスムーズな会話を可能にします。・コールセンターなどの顧客対応現場で応対の自動評価を可能にする技術を開発しました。会話の音声からお客さまの満足や不満を感じる箇所を特定し、オペレーターの対応品質向上が可能になります。・在宅医療業務の現場で、患者情報の表示や非表示、共有範囲、利用するアプリケーションなどを自動的に変更するモバイルアプリケーション制御技術を開発しました。別府医師会と連携し別府市内で実証実験をした結果、情報共有と安全性、業務の効率化に有効であることを確認しました。②クリエイティブ・インテリジェンス進化するAI（人工知能）による社会実装技術、多種多様なシーンに適用するセキュリティ技術の研究開発をしました。・物流、医療、金融など様々なグラフ構造のデータから新たな知見を導くAI技術「DeepTensor」を開発しました。医薬品の候補化合物を探索する実験では、従来の100倍の10万規模の化合物の関係を学習することができました。これにより、医薬品開発の期間やコストを大幅に削減することが期待されます。・医師の意思決定を支援するヘルスケアシステムを試作し、マドリッドのサン・カルロス医療病院で実証実験をしました。患者情報をグラフ構造化するセマンティックモデル化などのAI技術を実装し、薬物依存などの患者の潜在的リスクを高精度で算出することに成功しました。・京都大学と共同で日本医療研究開発機構「臨床ゲノム情報統合データベース整備事業」に向けた、ゲノム・遺伝子多型の臨床解釈を推定するAI技術や、沖縄科学技術大学院大学（OIST）と脳科学による強化学習アルゴリズムの共同研究などを開始しています。・人の好みを学習していき自ら成長するAIにより、満足度を向上させるマッチング技術を開発しました。九州大学と共同で福岡県糸島市への移住希望者と候補地を適切にマッチングする実証実験を行っています。・機械学習を画像認識に活用した交通映像解析技術を開発しました。清華大学蘇州自動車研究院と共同で中国国内都市において実証実験をした結果、交通事故や違反など11事象について90%から95%の認識精度を達成しました。・サイバー攻撃の被害状況の全貌をネットワーク通信の自動解析で把握するフォレンジック技術を開発しました。マルウェア攻撃の全体像を自動で把握することが可能になり速やかな対応につなげます。・複数業種間の機密情報を安全に扱えるブロックチェーンのセキュリティ強化技術を開発しました。暗号鍵の誤用・悪用の防止や組織間での承認、鍵の紛失時の救済などが実現できます。・手のひら静脈によるスライド式静脈認証技術を開発しました。高い認証精度を維持しながら、光学ユニットを幅8mmに小型化したことで、タブレットなどのモバイル端末搭載を可能にします。・スマートフォンの生体認証で車や部屋などのドアロックや機器操作が簡単、セキュアにできる技術を開発しました。インターネットに個人認証情報を流さないFIDO（FastIDentityOnline）技術を応用し、クラウドサービス・IoT機器・スマートフォンの間で信頼できるネットワークを確立することで、利用者はIDやパスワードの入力不要になり、自分のスマートフォンで様々な機器操作が可能になります。③コネクテッド・インフラストラクチャー次世代コンピューティング、AI基盤、光ネットワークの高速化などICTインフラを強化する技術を研究開発しました。・従来の半導体技術を使って組合せ最適化問題を1万倍高速に解く新アーキテクチャーを開発しました。柔軟な回路構成と、自由な信号のやりとりができる全結合の構造を採用しているため、現行の量子コンピュータより多様な問題を扱うことができます。・DeepLearning学習処理の高速化技術と高精度化に向けたニューラルネット大規模化技術を開発しました。大量のGPUを使って学習速度を高速化する並列処理技術と、学習の高精度化とニューラルネットの大規模化に対応するGPU内部メモリの利用効率化技術を、富士通のAI技術「HumanCentricAIZinrai」へ適用していきます。・光モジュールを省電力・小型化するリファレンス受信回路をトロント大学と共同で開発しました。リファレンスレス受信回路の消費電力を従来構成に比べて55%に、光モジュールでは70%に削減できます。・光ネットワークの伝送性能を高精度に推定する技術を開発し、ネットワークシステムのスループットが約20%改善されたことを確認しました。現状よりさらに高効率な通信インフラの提供を可能にします。④共通な基盤ICTを支える基盤技術、新材料などの研究開発をしました。・安全な自動運転実現に向けて、歩行者やバイクなど速度が違うターゲット検知を可能にするミリ波CMOS回路を開発しました。76～81ギガヘルツの広帯域で、世界最高速で周波数を変調できるCMOSミリ波信号源回路により、周囲の高精度スキャンが可能になり車載レーダーの多機能化に貢献します。・電気自動車（EV）モーターなどの設計効率化に向けて、力が加えられた材料の磁気特性を測定する技術を開発しました。これにより、高精度な磁界シミュレーターの実現に必要な多種多様な実測データの入手が可能になり、開発期間の大幅な短縮が期待されます。・人工光合成で使われる太陽光のエネルギー変換反応を高効率化する、新しい薄膜形成プロセス技術を東京大学と共同で開発しました。酸素の発生効率を100倍以上に向上できることを確認しました。・グラフェンを使った小型かつ最高感度のガスセンサー技術を開発しました。ガス検知部分が数百マイクロメートルと小型なため、様々な場所へ持ち運びができ、リアルタイムな高感度測定を可能にします。・データの重複除去方法に関して、従来方式であるデータの書き込み時に重複除去を行い、重複除去が終わった後にレスポンスを返す方式に加えて、新たに、先にレスポンスを返し、後から複数ノード間で整合性を取りながら重複除去を行う方式を開発しました。さらに、2つの方式を状況によって使い分け、ストレージシステムの負荷状況の変化に対応してより適切な重複除去方式を選択する技術を開発しました。これにより、従来方式に比べたストレージのレスポンス性能を平均3割高速化でき、世界最速のレスポンス性能を実現しました。この技術を搭載したストレージを多様なワークロードに対応する必要がある仮想デスクトップシステムに適用することで、サービスを受けているユーザのアプリケーションを高速化し、ユーザエクスペリエンスを向上させることが可能になります。