富士通研究所は、AI（人工知能）による検知・判断における精度向上に向け、高次元データの分布・確率などの本質的な特徴量を正確に獲得するAI技術「DeepTwin（ディープツイン）」を世界で初めて開発した。

　近年、様々なビジネスの領域で、膨大かつ多様なデータをAIで解析する需要が急増。通常、AIの学習には大量の教師データが必要となるが、教師データの作成には時間・工数などのコストがかかるため、正解ラベルを付与しない、教師なし学習の必要性が増している。しかし、通信や画像など、扱うデータが高次元の場合、データの特徴を獲得するのが計算量の観点から困難なため、ディープラーニング（深層学習）を使って入力データの次元を削減する手法が採られていた。

　従来の手法では、次元削減後の空間における各データの分布や発生確率を考慮せず削減しているため、AIが誤った判定を行ってしまうという問題があった。

　今回、高次元データの削減すべき次元数と次元削減後のデータの分布を深層学習で最適化し、データの特徴量を正確に抽出できるAI技術を開発した。同技術により、AI分野の重要な課題の一つである、データの正確な分布や発生確率の獲得が可能となる。異常データ検知など様々なAI技術の判断精度向上に貢献し、幅広いビジネス領域でのAI適用が期待される。

　今後、21年度中の実用化を目指すとともに、さらに多くのAI技術に適用していく。富士通のAI技術「Zinrai（ジンライ）」にも活用する。