富士通、業務の変化に合わせて進化するAIエージェント技術を開発：AIニュースピックアップ

法改正や仕様変更が続く企業業務でAIエージェントを使い続けるには、専門人材による継続的な調整が欠かせなかった。富士通の「自己進化マルチAIエージェント技術」は、この前提をどう変えるのか。

[エンタープライズ編集部，ITmedia]

　富士通は2026年5月25日、複数のAIエージェントがチームとして業務を遂行し、その結果や人のフィードバック、制度改定や仕様変更を踏まえて自律的に学習する「自己進化マルチAIエージェント技術」を開発したと発表した。

「自己進化マルチAIエージェント技術」の概要（出典：富士通のプレスリリース）

　AI専門人材への依存を抑えつつ、業務の変化に合わせてAIを継続的に改善する仕組みとして位置付ける。

専門家頼みだった調整作業をAIが担う

　企業業務では法改正や制度改定、仕様変更、現場ルールの変更が継続的に発生する。膨大な業務文書や設計仕様書を扱う業種では、どの情報を参照すべきか、どの判断基準を優先すべきかといった判断を熟練者に任せてきた。AIエージェントを業務環境に適応させる場合も同様に変更内容をプロンプトや検索方法、評価基準、運用ルールに反映する作業を専門家が継続する必要があった。従来のAIエージェントは、失敗した理由を自ら整理して次の業務に反映することが難しかったためだ。

　今回開発した技術では、AIエージェントが業務を遂行しながら成功と失敗の理由を整理する。次に生かすべき知識や行動のコツを抽出し、生成した改善案をそのまま記憶するのではなく、品質や安全性を検証した上で有効なものだけを学習する点が特徴だ。これにより、プロンプト調整や評価基準の更新を、AIエージェント自身が担えるようになる。

　AIを顧客環境に配置すれば、運用中に発生する新規の個別ルールや判断基準にも対応するという。

自己進化マルチAIエージェントによる業務特化型LLM「Takane」の自動強化・継続改善（出典：富士通のプレスリリース）

業務特化LLM「Takane」を平均28ポイント精度向上

　富士通は今回の技術を次の2つの領域に適用し、精度を評価した。

1.　業務特化型の大規模言語モデル（LLM）「Takane」の自動強化と継続改善

　データ選定や学習条件の調整、評価、改善の各工程をマルチAIエージェントが自律的に実行する。各AIエージェントが業務実行結果や評価結果から改善案を生成し、検証を経て有効なものだけをモデルに反映する仕組みだ。

　製造、医療、金融、行政の4領域でTakaneを自動強化したところ、業務特化前と比較して平均28ポイントの精度向上を確認した。各領域のベンチマーク結果は次の通り。

各種領域での業務特化前後のベンチマーク評価結果（出典：富士通のプレスリリース）

　医療分野では、診療記録や検査結果などの非構造データから、診断名や進行度、治療方針を一貫した形式で抽出するタスクに適用した。業務に即した情報抽出と構造化が可能になり、汎用（はんよう）AIモデルと比較しても高い精度を示したとしている。

2.　大規模業務システムの設計仕様書検索にも適用

　大中規模病院向け電子カルテシステム「HOPE LifeMark-HX」と、地方公共団体向け業務ソリューション「MICJET住民記録」の設計仕様書群を対象とする。

　法改正や制度改定に伴うソフトウェア改修では、これまでは影響範囲の特定に制度や業務の知識とシステム構造への理解を兼ね備える熟練者が必要だった。同技術を適用した結果、AIエージェントが過去の検索結果や失敗事例、人の修正内容を学習し、探索範囲の拡張や関連文書の抽出戦略を自律的に改善するようになったという。

　富士通はこの結果について、AIエージェントが周辺文書も含めて確認することや、一見対象外と思われる文書でも同じ業務領域なら候補から外さないといった、「熟練者の探索のコツ」を掴んだことが示されているとしている。今後、これらの知見や技術を「AI-Driven Software Development Platform」に適用し、設計・開発プロセス全体に展開する方針だ。

「Kozuchi Enterprise AI Factory」への組み込み

　富士通は同技術を、専有型AIプラットフォーム「Fujitsu Kozuchi Enterprise AI Factory」に組み込み、業務特化AIの内製化と自律運用を支援する中核技術として提供する予定だ。AIプラットフォーム「Fujitsu Kozuchi」の先端AI技術の一つとして、専門知識と継続的な改善が求められる領域への適用を進める。

　加えて、米国カーネギーメロン大学のGraham Neubig氏（准教授）とTim Dettmers氏（助教）との共同研究で得た知見に、富士通が開発した生成AI再構成技術を組み合わせる。これにより、自己進化マルチAIエージェントをより少ないメモリと電力で動作させる技術開発を進める方針だ。クラウドだけでなく、機密性が高い現場のオンプレミスやエッジ環境でも、業務とともに学び続けるAIチームの活用を目指すとしている。