LG AI研究所は14日、ソウル江西区マゴクのLGサイエンスパークで「LG AIトークコンサート2026」を開催し、製造・金融・科学分野における専門家AI技術の適用事例を公開しました。LG AI研究所は過去6年間、産業現場に「EXAONE」を導入し、様々な問題を解決する「専門家AI」モデルを構築してきました。

製造分野では、「EXAONE Tabular」と「EXAONE Omni-Inspect」を紹介しました。「Tabular」は、工程条件や品質情報を理解・予測するモデルであり、「Omni-Inspect」は、工程や製品の外観画像が変化しても、再学習なしで検査できるAIです。

産業現場では工程条件が頻繁に変化するため、従来のAIには新しい環境に合わせてデータを再収集し、学習し直さなければならないという限界がありました。

LG AI研究所は、産業特化型AIモデルを活用すれば、少ない現場データでも迅速に予測を行い、変化する工程条件に柔軟に対応できると説明しました。データのサンプリングやラベリング、モデルの学習まで自律的に行うビジョン検査エージェントも開発しています。

科学分野では、物質の設計や合成結果の予測を行う「エクサワン・ディスカバリー（EXAONE Discovery）」を紹介しました。

実際の産業への適用実績も公開しました。LG AI研究所はLG生活健康と協業し、42万種類の脱毛管理候補物質を検討した結果、わずか1日で脱毛防止効果のある物質「ラムシジル」を発見しました。

GSカルテックスとは、次世代AIデータセンター用の液浸冷却油素材を開発しており、D&Dファーマテックとは次世代経口ペプチド新薬も開発中です。

金融分野では、データ分析から推論・予測・説明までを行う「EXAONE BI（EXAONE Business Intelligence）」を前面に押し出し、海外市場へと成果を拡大しました。今年初めに正式にリリースされたEXAONE BIは、ロンドン証券取引所グループ（LSEG）などとの事業を拡大しています。EXAONE BIは、データを通じて金融市場を予測するAIです。

LG AI研究所は同日、主要顧客を確保した韓国、北米、欧州、中東を超え、より広い市場を攻略し、成果を証明していくと明らかにしました。また、今後は債券や原材料など、様々な資産クラスへと適用範囲を広げていくとしています。

LG AI研究所は、2020年12月の設立以来、バッテリーの寿命・容量予測や不良品の選別、生産・資材管理の最適化、新薬候補物質の発掘など、100件を超える産業上の難題を解決してきました。世界の主要なAI学会で368編の論文を発表し、国内外で1080件の特許を出願しました。

次の段階は、ロボットの頭脳の役割を果たすロボット・ファウンデーション・モデルの開発です。個々の設備の自動化を超え、工場全体がひとつの知能として動く自律型工場を実現するという構想です。

LG AI研究院のイム・ウヒョン共同研究院長は、「優れたAIモデルを作ることも重要ですが、長年にわたり産業現場で解決できなかった難題を解決することが、LG AI研究院の使命です」と述べ、「今や、AIが自ら判断し、行動する段階に向けて準備を進めています」と語りました。

LGグループのク・グァンモ会長は、普段から「技術と競争のルールは変化しており、顧客の期待はますます高まっている」とし、「これまでの成功方式を超え、新たな革新へと飛躍しなければならない」と強調してきました。