[イーデイリーYun Junghoon 記者]「AIモデルが1位であろうと10位であろうと、実際の業務現場では99点と98点の違いに過ぎません。」
KONAN TECHNOLOGY INCORPORATION(402030) のヤン・スンヒョン最高執行責任者（COO）は、最近、ソウル瑞草区の社屋でイーデイリーと面会し、生成AI市場の競争構図が根本的に変化していると強調しました。これは、性能競争の時代から、AIを実際の業務現場にどれだけ迅速かつ安定的に適用できるかが勝負の分かれ目になったという意味です。 コナンテクノロジーの創業メンバーであるヤンCOOは、ソウル大学コンピュータ工学科の博士号を持つ第一世代のAI専門家であり、2023年から2025年まではSKTの最高技術責任者（CTO）を兼任していました。
ヤンCOOは、「生成AIの初期段階では、モデルの性能を巡るベンチマーク競争が激しかったが、現在はオープンソースと商用API間の性能格差が急速に縮まっている」とし、「最新のオープンソースモデルも、トップモデルに3～4ヶ月の差で追いつきつつある」と説明しました。
コナンテクノロジーのヤン・スンヒョン最高執行責任者（COO）は、最近、ソウル瑞草区の社屋で『イデイリー』のインタビューに応じました（写真＝パン・インゴン記者）
最近、OpenAIやGoogleなどのグローバル・ビッグテック企業は、韓国の自治体・公共機関と相次いで業務協定（MOU）を締結し、公共市場への進出を模索しています。しかし、ヤンCOOは、これらの企業が実際の業務環境で大規模なAXシステムを構築するには、かなりの困難が伴うと見込んでいます。
その理由は、公共機関ごとにデータやセキュリティ環境、既存の業務システムがそれぞれ異なるためです。ビッグテックはAIモデルやクラウド、APIの提供には強みがありますが、機関ごとのデータを整理し、既存システムと連携させるオーダーメイド型の構築作業においては、相対的に不利であるとの説明です。
実際、公共機関に蓄積されたデータはファイル形式がまちまちで、PDF文書自体が存在しないケースも少なくありません。同氏は、試験環境（PoC）では正常に動作していたAIモデルでも、数千人が同時にアクセスし、厳格なセキュリティが求められる実際の業務環境に移行すると、予期せぬエラーが発生することが多いと述べました。
コナンは、20年以上にわたり蓄積してきたデータ技術と現場の経験をもって、この隙間を突き刺しました。公共機関の至る所に散在する文書やデータを、AIが読み取り、検索・要約できる状態に整理する「データパイプライン」技術が、その核心です。検索エンジン事業を長年手がけてきただけに、非構造化データを整理し、インデックス化して検索・要約が可能になるよう仕上げるノウハウが蓄積されているとのことです。
もう一つの競争力は、独自のLLMを開発し、現場の問題に直接対応できる能力です。コナンは2023年から、韓国企業の中で先駆けてNVIDIA H100 GPUを100億ウォン以上購入し、独自のファウンデーションモデルの事前学習を行ってきた経験があります。
ヤンCOOは、「初期にはオープンソースモデルをそのまま活用していたため、現場で問題が発生した際、モデル自体を修正したり再学習したりすることには限界がありました」とし、「当社は現場で問題が発生した場合、モデルを再学習し、データを補強する方式で対応しました」と述べました。
こうした対応力が初期の顧客からの信頼につながり、その後、続々と受注を獲得する上での実績として機能しました。コナンは、韓国南部発電に続き、韓国西部発電にH200ベースのインフラと韓国語に特化したLLMを活用したハイブリッド生成AIプラットフォームを構築しました。韓国中部発電には、設備の故障履歴と点検レポートを統合アーカイブし、対話形式で検索して報告書を自動作成できるシステムを構築しました。
セキュリティ上の機密性が高い発電公企業の特性に合わせて、GPUサーバーまで現場に直接構築するオンプレミス方式を採用したことも、競争力の一つとして挙げられます。データを外部に流出させることなく、外部クラウドの利用料やトークン使用料の負担を軽減できるため、公共機関からの支持が高いとのことです。
コナンテクノロジーのヤン・スンヒョン最高執行責任者（COO）は、最近、ソウル瑞草区の社屋で「イーデイリー」とのインタビューに応じました（写真＝パン・インゴン記者）
ヤンCOOが注目する次の勝負所は「AX 3.0」です。
AX 1.0はチャットボットに質問して回答を得るレベルであり、AX 2.0はAIを補助ツールとして活用し、人が直接行っていた業務の一部を自動化して時間を短縮する段階です。AX 3.0は、AIエージェントが業務を主導的に遂行し、人は成果物を最終的に検討・承認する段階です。 AX 3.0の時代になれば、1年かかっていた業務が1週間に、1日かかっていた仕事が1時間に短縮されるといった変化が可能になるということです。
ヤンCOOは、「今後は、人が指示し、AIが作業を行う『AX 3.0』時代の驚異的な生産性を現場に導入する企業だけが生き残るでしょう」と述べ、「顧客に合わせた連携作業を既製品のように標準化し、基盤を固めて、高い収益性と技術力を備えた公共・民間分野におけるAXナンバーワン企業としての地位を確立していきます」と強調しました。
KONAN TECHNOLOGY INCORPORATION(402030) のヤン・スンヒョン最高執行責任者（COO）は、最近、ソウル瑞草区の社屋でイーデイリーと面会し、生成AI市場の競争構図が根本的に変化していると強調しました。これは、性能競争の時代から、AIを実際の業務現場にどれだけ迅速かつ安定的に適用できるかが勝負の分かれ目になったという意味です。 コナンテクノロジーの創業メンバーであるヤンCOOは、ソウル大学コンピュータ工学科の博士号を持つ第一世代のAI専門家であり、2023年から2025年まではSKTの最高技術責任者（CTO）を兼任していました。
ヤンCOOは、「生成AIの初期段階では、モデルの性能を巡るベンチマーク競争が激しかったが、現在はオープンソースと商用API間の性能格差が急速に縮まっている」とし、「最新のオープンソースモデルも、トップモデルに3～4ヶ月の差で追いつきつつある」と説明しました。
ビッグテックも参入した公共AX競争…勝負の鍵は「現場対応力」
最近、OpenAIやGoogleなどのグローバル・ビッグテック企業は、韓国の自治体・公共機関と相次いで業務協定（MOU）を締結し、公共市場への進出を模索しています。しかし、ヤンCOOは、これらの企業が実際の業務環境で大規模なAXシステムを構築するには、かなりの困難が伴うと見込んでいます。
その理由は、公共機関ごとにデータやセキュリティ環境、既存の業務システムがそれぞれ異なるためです。ビッグテックはAIモデルやクラウド、APIの提供には強みがありますが、機関ごとのデータを整理し、既存システムと連携させるオーダーメイド型の構築作業においては、相対的に不利であるとの説明です。
実際、公共機関に蓄積されたデータはファイル形式がまちまちで、PDF文書自体が存在しないケースも少なくありません。同氏は、試験環境（PoC）では正常に動作していたAIモデルでも、数千人が同時にアクセスし、厳格なセキュリティが求められる実際の業務環境に移行すると、予期せぬエラーが発生することが多いと述べました。
発電会社5社のうち3社を獲得…その秘訣は「データ」と「現場経験」
コナンは、20年以上にわたり蓄積してきたデータ技術と現場の経験をもって、この隙間を突き刺しました。公共機関の至る所に散在する文書やデータを、AIが読み取り、検索・要約できる状態に整理する「データパイプライン」技術が、その核心です。検索エンジン事業を長年手がけてきただけに、非構造化データを整理し、インデックス化して検索・要約が可能になるよう仕上げるノウハウが蓄積されているとのことです。
もう一つの競争力は、独自のLLMを開発し、現場の問題に直接対応できる能力です。コナンは2023年から、韓国企業の中で先駆けてNVIDIA H100 GPUを100億ウォン以上購入し、独自のファウンデーションモデルの事前学習を行ってきた経験があります。
ヤンCOOは、「初期にはオープンソースモデルをそのまま活用していたため、現場で問題が発生した際、モデル自体を修正したり再学習したりすることには限界がありました」とし、「当社は現場で問題が発生した場合、モデルを再学習し、データを補強する方式で対応しました」と述べました。
こうした対応力が初期の顧客からの信頼につながり、その後、続々と受注を獲得する上での実績として機能しました。コナンは、韓国南部発電に続き、韓国西部発電にH200ベースのインフラと韓国語に特化したLLMを活用したハイブリッド生成AIプラットフォームを構築しました。韓国中部発電には、設備の故障履歴と点検レポートを統合アーカイブし、対話形式で検索して報告書を自動作成できるシステムを構築しました。
セキュリティ上の機密性が高い発電公企業の特性に合わせて、GPUサーバーまで現場に直接構築するオンプレミス方式を採用したことも、競争力の一つとして挙げられます。データを外部に流出させることなく、外部クラウドの利用料やトークン使用料の負担を軽減できるため、公共機関からの支持が高いとのことです。
「2.0は人が働き、AIが支援するもの…3.0はAIが働き、人は承認するだけ」
ヤンCOOが注目する次の勝負所は「AX 3.0」です。
AX 1.0はチャットボットに質問して回答を得るレベルであり、AX 2.0はAIを補助ツールとして活用し、人が直接行っていた業務の一部を自動化して時間を短縮する段階です。AX 3.0は、AIエージェントが業務を主導的に遂行し、人は成果物を最終的に検討・承認する段階です。 AX 3.0の時代になれば、1年かかっていた業務が1週間に、1日かかっていた仕事が1時間に短縮されるといった変化が可能になるということです。
ヤンCOOは、「今後は、人が指示し、AIが作業を行う『AX 3.0』時代の驚異的な生産性を現場に導入する企業だけが生き残るでしょう」と述べ、「顧客に合わせた連携作業を既製品のように標準化し、基盤を固めて、高い収益性と技術力を備えた公共・民間分野におけるAXナンバーワン企業としての地位を確立していきます」と強調しました。
