富士通、マルチAIエージェント間の連携技術を開発 ロート製薬と実証実験：AIニュースピックアップ

富士通は、企業間で機密情報を共有せずにサプライチェーン全体の最適化を図るマルチAIエージェント連携技術を開発した。2026年からロート製薬と共同で実証実験を開始する。

[後藤大地，ITmedia]

　富士通は2025年12月1日、サプライチェーン全体を最適に運用するためのマルチAIエージェント連携技術を開発し、実証実験を開始すると発表した。異なる企業に属し、異なるベンダーが開発した複数のAIエージェントが、必要最小限の情報共有によってセキュアにつながり、需要変動や突発的な事象に対応することを狙う。

富士通・東京科学大・ロート製薬、AIで供給網最適化の実証へ

　同技術はサプライチェーンに関わる各企業が保有する機密情報を開示せずにAIエージェント同士が連動し、全体として適切な判断を導く点を特徴とする。富士通はこの技術によって、東京科学大学やロート製薬と協力し、ロート製薬のサプライチェーンを対象に2026年1月から実証を開始する。

　マルチAIエージェント連携技術は、2つの要素で構成される。一つは、不完全な情報環境下でも各AIエージェントを統合的に制御し、全体として整合の取れた状態を保つ仕組みだ。各企業のAIエージェントは、提案や回答のやりとりを通じて、相手側にとって受け入れやすいコストやスケジュールなどを推定し、サプライチェーン全体の条件を探索する。従来のように詳細な内部データを一括共有する必要がなく、企業間連携の障壁を下げる設計となっている。

　もう一つは、AIエージェント同士を安全に接続するセキュアエージェントゲートウェイと呼ばれる技術だ。分散型AI学習技術を使った知識蒸留の仕組みによってサプライチェーンの特性を学習させることで、機密情報やプライバシー情報を直接共有せずに連携を構築する。知識共有の相手は、過去の連携実績などに基づいて選択され、性能の向上につなげる。運用段階ではAIエージェント間の通信内容を監視・検証し、不正な質問や情報推測を防ぐガードレール機能を組み込むとしている。

　実証に先立つ検証において、東京科学大学が開発したAIエージェント技術と富士通の連携技術を組み合わせ、仮想的なサプライチェーン環境で物流ルートや日程を調整している。その結果、運搬コストについて最大30％の削減効果が見込まれることを確認した。今後は、2026年1月から2027年3月までの期間、ロート製薬の実際のサプライチェーンを想定した条件で、より実践に近い検証を実施する。

　富士通は製造業を含む多様な分野への展開を視野に、実証と技術強化を続ける考えを示している。2026年度中を目標に、社会課題を起点とする自社の事業モデル「Uvance」のDynamic Supply Chain事業を通じて提供する。企業横断のAI活用基盤を構想する産業競争力懇談会（COCN）の活動にも参画し、信頼性の高いAIエージェント連携の枠組みづくりに寄与する方針だ。

　東京科学大学側は、サイバーフィジカルシステム研究の一環として、富士通のAIエージェント技術と連携し、サプライチェーン全体を効率化する意向を示している。今回の取り組みは、企業間でのデータ共有制約を前提としつつ、AIによる協調制御の可能性を検証する事例となる。