世界初、AIモデルの再学習コストを大幅に削減可能な過去の学習過程を再利用する「学習転移」を実現～NTT版LLM「tsuzumi」など基盤モデルの更新・差し替えを容易に～ | ニュースリリース | NTT
◆深層学習において、過去の学習過程をモデル間で再利用する全く新たな仕組みとして「学習転移」技術を実現しました。 ◆本技術は、深層学習におけるパラメータ空間の高い対称性を活用し、実際に学習することなく低コストな変換により数秒～数分程度で一定の精度を実現できるため、モデルの再学習コストを抜本的に削減できることを示しました。 ◆これにより、NTTが研究開発を進める大規模言語モデル（LLM）「tsuzumi（*1）」をはじめとした多様な基盤モデル（*2）の運用コスト削減・消費電力の削減や、多数のAIで議論することで多様な解の創出をめざしたAIコンステレーション（*3）の構想具現化など、次世代のAI技術開発に貢献します。 日本電信電話株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：島田 明、以下「NTT」）は、深層学習において過去の学習過程をモデル間で再利用する全く新たな仕組みとして「学習転移」技術
読売新聞とNTTが生成AIのあり方に関する共同提言を発表 | ニュースリリース | NTT
読売新聞グループ本社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：山口寿一、以下「読売新聞」）と日本電信電話株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：島田明、以下「NTT」）は、生成AIのガバナンスのあるべき姿についての共同検討を2023年の秋に開始し、現時点での提言として以下の通り「生成AIのあり方に関する共同提言」を本日発表します。 共同提言の概要 【生成AIに関する基本的な現状認識】 生成AIは人間にとって使いやすいインターフェースやエクスペリエンスを備えており、その活用により労働生産性の向上が期待される。一方で、現状は結果に対する正確さを担保しきれず、その無制限な利用は人間・社会にとって様々な課題をもたらす側面もある。人間は生成AIの規律と活用を両立する方策を、技術・制度双方の観点から実現する必要がある。 【主要論点】 ■論点1：「AI×AE（アテンション・エコノミー）の暴走」への
世界初、中性子が引き起こす半導体ソフトエラー特性の全貌を解明～全電子機器に起こりうる、宇宙線起因の誤動作対策による安全な社会インフラの構築～ | ニュースリリース | NTT
日本電信電話株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：島田 明、以下「NTT」）、および国立大学法人北海道大学（北海道札幌市、総長：寳金 清博、以下「北海道大学」）は共同で、中性子のもつエネルギーごとの半導体ソフトエラー※1発生率※2を今までは測定がされていなかった10 meV～1 MeVの低エネルギー領域において、"連続的な"データとして実測することに成功し、その全貌を世界で初めて明らかにしました（図1）。 現在の社会インフラを支える電子機器においては、宇宙線（太陽フレアや銀河から飛来する放射線）に起因する誤動作であるソフトエラーの対策が不可欠です。中性子エネルギーごとのソフトエラー発生率の解明は、その対策を行う上で最も重要なものです。今後は、この結果を活用しソフトエラー対策をさらに進展させることで、より安全・安心な社会インフラの実現が可能となります。 本成果は米国東部時間2023
超伝導量子コンピュータ向けの極低温環境での量子誤り訂正手法を開発～大規模量子コンピュータ開発の鍵となる技術を世界で初めて実現～ | ニュースリリース | NTT
日本電信電話株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：澤田 純、以下「NTT」）と国立大学法人東海国立大学機構 名古屋大学（総長：松尾 清一、所在地：愛知県名古屋市千種区、以下「名古屋大学」）と国立大学法人東京大学（以下「東京大学」）は、超伝導量子コンピュータが駆動する極低温環境で、実用的な規模の量子コンピュータを制御するのに必要な水準の消費電力、実装規模、速度、誤り訂正の性能などを満たす量子誤り訂正の手法を世界で初めて開発しました。 1．背景・経緯 量子コンピュータは、量子力学の重ね合わせの原理を活用して計算を行う技術で、素因数分解や量子化学計算などの問題を高速に解けることが期待されているため、その開発が世界で盛んに進められています。 古典コンピュータを構成する素子である（古典）ビットは0または1の値をとります。一方、量子コンピュータを構成する素子である量子ビット（※1）は0と1に
因果関係に基づく公平・高精度な機械学習予測を実現～どんな予測が差別的かを指定しながら、人を対象とした効果的な予測が可能に～ | ニュースリリース | NTT
日本電信電話株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：澤田純、以下 NTT）は、因果関係に基づく公平・高精度な機械学習技術を実現しました。 融資承認や人材採用など、人を対象とした意思決定を機械学習予測によって行う場合、単純に予測精度のみを優先する機械学習技術を適用すると、性別・人種・障がいなど、人間が持つセンシティブな特徴に関して不公平な予測を行う機械学習モデルになってしまう可能性があります。一方で、どのような予測が不公平かということは個々の応用によって異なり、例えば「体力を要する職種における人材採用なので、体力の不足を理由とした不採用は不公平でない」とする場合も考えられ、このような不公平さに関する事前知識を活用しなければ、体力が不足した人材を採用し、予測精度が下がってしまうことがあります。 本技術では、不公平さに関する事前知識を、特徴・予測結果間の因果関係を表す因果グラフ（※1）と
研究所組織の見直しについて～IOWN構想の実現に向けて研究開発体制を強化～ | ニュースリリース | NTT
日本電信電話株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：澤田 純、以下「NTT」）は、IOWN構想や6Gの実現に向けた研究開発力の強化を目的として、2021年7月1日に「IOWN総合イノベーションセンタ」を設置します。 なお、IOWN総合イノベーションセンタ長には、塚野 英博氏（エヌ・ティ・ティ・アドバンステクノロジ株式会社 顧問）が就任予定です。 背景 2019年5月に発表したIOWN構想では、光電融合技術を用いた革新的なネットワーク・情報処理基盤を2030年に実現することをめざしております。NTTは、IOWN Global Forum*に参画するグローバル企業と連携したユースケースや技術仕様の検討を進めるとともに、研究所において、構想の実現に向けた研究開発を進めています。そのためには、これまでの技術分野の壁を越えた柔軟かつ一体的な研究開発を進める必要があることから、研究所組織の見直
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「日本電信電話株式会社等に関する法律の一部を改正する法律」の成立を受けた当社のコメント | ニュースリリース | NTT
自民党のNTT法に関する提言を受けた当社の考え | ニュースリリース | NTT
NTTグループのリモートワーク実施率について | トピックス | NTT
https://group.ntt/jp/ir/library/presentation/2022/pdf/220929_1.pdf