富士通研究所は、ディープニューラルネットワーク（DNN）の入力にグラフで表現できる情報を使った場合に、出力の精度を大幅に高められる技術「Deep Tensor」を開発した。例えば、分子構造をグラフで表した化合物同士の既知の結合関係を、今回の技術を使ってDNNに学習させると、未知の化合物の組み合わせが結合するかどうかを精度良く予測できる。あるいは、個人間の金融取引の履歴を表すグラフ情報を学習させると、新たな取引のリスクを精度良く予測可能なDNNを作成できる。実際に、各種データを使って、学習後のDNNの予測精度が従来手法と比べて大きく高まることを確認した。2017年度上期中をメドに、富士通の人工知能（AI）技術「Zinrai」の一部として製品化する計画である。