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Takane特化技術

企業向け生成AI「Takane」と領域特化AIにより、これまで人手に頼らざるを得なかった業務を自動化します。製造や医療などの各業界に特化したAIソリューションを通じて、新たなビジネスチャンスと価値を創出します。

エンタープライズ領域におけるAI活用の課題

エンタープライズ環境において、個別の業務に対応するAIモデルを作るには専門知識が必要で時間もかかります。専門的な業務に対応しきれない、計算量の増大によるレスポンスの遅延やコストの増加といった課題があり、ビジネスシーンで生成AIを活用しきれていませんでした。

Takane特化技術なら

富士通のTakane特化技術によって、複雑な専門業務でも生成AIを活用できます。富士通の強みは、日本語精度No.1を誇るLLM「Takane」と、製造や医療といった各業界の業務ノウハウを凝縮した領域特化AIを組み合わせられる点です。お客様の個別のニーズに合わせて「Takane」を最適化し、企業要望に応じた新しい生成AIにより、これまで解決できていなかったユースケースや性能に対応します。

Takane特化技術がもたらす価値

製造特化	検査業務の自動化による製造プロセス全体の効率化と製品品質の向上
医療特化	情報探索と診療サマリー作成時間の短縮による患者対応時間の創出電子カルテ作業負担の軽減による医療安全性と満足度の向上 LLMによる下書き支援で退院サマリーの品質を均質化

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技術概要

ターゲット業界・ユーザー

製造：製造業における制御設計担当者、複雑な製品の設計・生産を行うメーカー
医療：医療機関、医療従事者

ターゲット業界・業務の課題

製造
- 製造時に確認すべき要件が多岐にわたり、設計製品のチェックにコストと時間を要している
- 技術の複雑化と熟練エンジニアの減少により、技術伝承が困難になっている
医療
- 電子カルテなどの医療情報は膨大で、非構造化データ（自由記述、レポートなど）が多く、情報の抽出や活用が困難
- 経時的な患者情報の把握や分析が難しく、個別化医療の実現を阻害している

技術課題

製造
- 非構造で図を含む要件書の理解、品番などが付加されていない部品の形状や位置の特定、検査処理の自動化
医療
- 電子カルテ内の多様な非構造化データ（プログレスノート、各種レポートなど）からの必要情報の正確な抽出、構造化、活用
- 診療記録における時系列情報の解釈と、時間軸に沿ったデータの関連付け

解決策

製造
- 表を含む文書構造の正確な解析、業界・企業固有の記述の理解、部品の外観から種類を特定する仕組み、および検査プログラムの生成技術
医療
- 電子カルテなどの非構造化医療情報から重症度、病型分類、バイタル情報などの患者情報を自動抽出し、高品質な構造化データベースを構築
- 患者の経時的な臨床情報とその不確実性を表現するため、患者中心の動的知識グラフ（Dynamic Knowledge Graph）を構築

富士通の技術優位性

製造
- 業界特化の要件理解能力と各種検査ノウハウの分析・汎用化による、業界固有の検査タスク自動プログラム化技術
医療
- 医療分野特有の専門用語やニュアンスを深く理解し、高精度な情報抽出・構造化を実現する独自開発のKG拡張RAG技術、および患者状態の時間的変化や不確実性を捕捉する技術

Takane特化技術がもたらす価値（詳細）

製造
- 検査業務の自動化による製造プロセス全体の効率化と製品品質の向上
医療
- Takaneによる電子カルテからの高精度な情報抽出・構造化により、医師や研究者の情報探索時間を大幅に削減。これにより、診断・治療の質向上、患者対応時間の創出、研究の加速化を実現
- 電子カルテ作業負担の軽減による医療安全性と満足度の向上、および退院サマリー品質の均質化

利用シーン

製造
- CADによる製品設計時に、製造要件との適合性を事前チェックすることで手戻りを低減
医療
- 退院サマリー作成：入退院全経過の自動要約による作成時間の短縮とケア移行の安全性向上
- 患者の状態把握・治療計画・診察：過去病歴と検査推移の迅速な把握による初期診療方針決定の効率化

事例・ユースケース

製造
- 自動車メーカーでの生産技術要件の検査作業自動化実証
医療
- 電子カルテ情報を活用したAI診療支援、および再入院患者の経時的変化を考慮した情報提供

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