[イーデイリーChoi Oh-hyun 記者] LGは、製造・金融・科学など産業現場の難題を解決する「専門家AI」を前面に押し出し、産業現場の革新を加速させています。 昨年、産業別の専門領域として「エージェント型AI」と「フィジカルAI」へ拡大するという青写真を提示したのに続き、今年は実際の産業現場で「専門家AI」がもたらした成果を公開しました。LGは、最終的にはAIが工程を理解し、ロボットが自ら計画を立てて工場を運営する「自律型工場」を実現することを目標としています。
14日、ソウル江西区マゴクのLGサイエンスパークで開催された「LG AIトークコンサート2026」で、LG AI研究院のイム・ウヒョン共同研究院長が発表を行っている様子（写真＝LG AI研究院）
LG AI研究院は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」を開催しました。この日のイベントでは、産業別の専門家AIと現場での適用事例が公開されました。昨年は「ExaOne」のエコシステムを公開し、拡張の可能性を紹介したのに対し、今年は実際の産業現場で得られた成果を前面に打ち出しました。
LG AI研究院のイム・ウヒョン共同研究院長は、「AIの開発や導入よりも重要なのは、実際の業務効率を高めることだ」とし、「コスト削減や生産性・品質の改善など、産業現場において企業の実質的な成果につながらなければならない」と強調しました。
「ExaOne」は、LG AI研究所が2021年末に初めて公開した、大規模言語モデル（LLM）ベースのマルチモーダルAIモデルです。LGはこれを産業別の専門領域へと拡張しています。 専門家AIが最も活発に活用されている分野は、製造現場です。LGは、製造に特化したモデル「ExaOne Tabular」を活用し、産業現場で生成される表形式の構造化データを分析して、工程の状態や品質などを予測できるようにしました。また、少量のデータだけで変化した工程条件を迅速に推論できるようにしました。従来の方式では、モデルの再学習に少なくとも14日分のデータが必要でした。
実際、LGイノテックは製品の製造工程の初期段階に「タブラー」を適用し、モデルの対応リードタイムを85％も短縮しました。 LGイノテックは、カメラモジュールや基板事業における自律型工場の構築にも、関連技術を拡大する計画です。製品や工程の画像が変わっても再学習なしで検査できる「ExaOne Omni Inspect」も、製造現場に特化したAIとして紹介されました。LGは今年中に、実際の検査工程にこれを適用する方針です。
14日、ソウル江西区麻谷（マゴク）のLGサイエンスパークで開催された「LG AIトークコンサート2026」で、LG AI研究院のリーダーたちが質疑応答を行っている様子（写真＝LG AI研究院）
「エクサワンBI」と「エクサワン・フォーキャスト」を活用し、国内外の金融市場へと事業範囲を拡大しました。「エクサワンBI」は金融データを分析し、見通しや判断の根拠を提示します。「フォーキャスト」は、時間とともに変化するデータを分析し、将来の値を予測します。ロンドン証券取引所グループ（LSEG）とコスコムは、これらを活用して韓国および米国の株式市場に上場されている銘柄を分析し、顧客に提供しています。 この日行われたセッションでパネリストとして出席した、LSEGアジア太平洋地域データプラットフォームソリューション統括のアルマン・サホヴィッチ（Arman Sahovic）氏は、顧客の反応について肯定的に評価しました。実際、AIが開発したETF「LQAI」はニューヨーク証券取引所に上場され、4ヶ月ごとに自動的にリバランスされる段階にまで至りました。
科学分野では、「AI自律実験室」をこの日初めて公開しました。自律実験室では、AIが可能性の高い素材を予測し、実験を設計した後、反復的な実験を実行します。ロボットアームと実験装置は24時間実験を行い、実験結果は再びデータとして蓄積されます。その間、研究者は新しい仮説や難易度の高い研究に集中することができます。
科学分野に特化したAIである「エクサワン・ディスカバリー」を活用し、従来22ヶ月かかっていた新物質の発見をわずか1日で成し遂げた事例も紹介されました。 LG AI研究院は、脱毛予防の新物質候補42万個の中から、「ExaOne Discovery」を通じて最適な物質「ラムシジル」を発見しました。実際にLG生活健康では、ラムシジルを活用したシャンプーなどの製品商用化を進めています。「ExaOne Pass」を利用して病理画像を分析し、胃がん患者の最適な治療計画を策定しました。今後は肺がんや大腸がんまで範囲を拡大する予定です。 「エクサワン4.5」は、食品医薬品安全庁の新薬審査AIに搭載されるプロジェクトを進めています。LG AI研究所は、2020年12月の設立以来、現在までにバッテリーの寿命・容量予測など、計100件を超える産業上の難題を解決し、国内外で1080件に達する特許を出願しました。
LG AIの究極の目標は、工場や研究所など全体の自律化です。人が目標を提示すると、AIが工場の状況を把握し、ロボットが自ら作業計画を立てて実行します。個々の設備の自動化を超え、工場全体がひとつの知能のように動く構造です。
イム・ウヒョン共同研究院長は、「LGは過去6年間、AIが産業の問題を理解できるよう取り組んできましたが、今やそのAIが自ら判断し、行動する段階へと向かっています」と述べ、「『すべての人のための専門家AI（EXpert AI for everyONE）』、エクサワンという名にふさわしい価値を、誰もが享受できる日を実現してまいります」と抱負を語りました。
LG AI研究院は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」を開催しました。この日のイベントでは、産業別の専門家AIと現場での適用事例が公開されました。昨年は「ExaOne」のエコシステムを公開し、拡張の可能性を紹介したのに対し、今年は実際の産業現場で得られた成果を前面に打ち出しました。
LG AI研究院のイム・ウヒョン共同研究院長は、「AIの開発や導入よりも重要なのは、実際の業務効率を高めることだ」とし、「コスト削減や生産性・品質の改善など、産業現場において企業の実質的な成果につながらなければならない」と強調しました。
「ExaOne」は、LG AI研究所が2021年末に初めて公開した、大規模言語モデル（LLM）ベースのマルチモーダルAIモデルです。LGはこれを産業別の専門領域へと拡張しています。 専門家AIが最も活発に活用されている分野は、製造現場です。LGは、製造に特化したモデル「ExaOne Tabular」を活用し、産業現場で生成される表形式の構造化データを分析して、工程の状態や品質などを予測できるようにしました。また、少量のデータだけで変化した工程条件を迅速に推論できるようにしました。従来の方式では、モデルの再学習に少なくとも14日分のデータが必要でした。
実際、LGイノテックは製品の製造工程の初期段階に「タブラー」を適用し、モデルの対応リードタイムを85％も短縮しました。 LGイノテックは、カメラモジュールや基板事業における自律型工場の構築にも、関連技術を拡大する計画です。製品や工程の画像が変わっても再学習なしで検査できる「ExaOne Omni Inspect」も、製造現場に特化したAIとして紹介されました。LGは今年中に、実際の検査工程にこれを適用する方針です。
「エクサワンBI」と「エクサワン・フォーキャスト」を活用し、国内外の金融市場へと事業範囲を拡大しました。「エクサワンBI」は金融データを分析し、見通しや判断の根拠を提示します。「フォーキャスト」は、時間とともに変化するデータを分析し、将来の値を予測します。ロンドン証券取引所グループ（LSEG）とコスコムは、これらを活用して韓国および米国の株式市場に上場されている銘柄を分析し、顧客に提供しています。 この日行われたセッションでパネリストとして出席した、LSEGアジア太平洋地域データプラットフォームソリューション統括のアルマン・サホヴィッチ（Arman Sahovic）氏は、顧客の反応について肯定的に評価しました。実際、AIが開発したETF「LQAI」はニューヨーク証券取引所に上場され、4ヶ月ごとに自動的にリバランスされる段階にまで至りました。
科学分野では、「AI自律実験室」をこの日初めて公開しました。自律実験室では、AIが可能性の高い素材を予測し、実験を設計した後、反復的な実験を実行します。ロボットアームと実験装置は24時間実験を行い、実験結果は再びデータとして蓄積されます。その間、研究者は新しい仮説や難易度の高い研究に集中することができます。
科学分野に特化したAIである「エクサワン・ディスカバリー」を活用し、従来22ヶ月かかっていた新物質の発見をわずか1日で成し遂げた事例も紹介されました。 LG AI研究院は、脱毛予防の新物質候補42万個の中から、「ExaOne Discovery」を通じて最適な物質「ラムシジル」を発見しました。実際にLG生活健康では、ラムシジルを活用したシャンプーなどの製品商用化を進めています。「ExaOne Pass」を利用して病理画像を分析し、胃がん患者の最適な治療計画を策定しました。今後は肺がんや大腸がんまで範囲を拡大する予定です。 「エクサワン4.5」は、食品医薬品安全庁の新薬審査AIに搭載されるプロジェクトを進めています。LG AI研究所は、2020年12月の設立以来、現在までにバッテリーの寿命・容量予測など、計100件を超える産業上の難題を解決し、国内外で1080件に達する特許を出願しました。
LG AIの究極の目標は、工場や研究所など全体の自律化です。人が目標を提示すると、AIが工場の状況を把握し、ロボットが自ら作業計画を立てて実行します。個々の設備の自動化を超え、工場全体がひとつの知能のように動く構造です。
イム・ウヒョン共同研究院長は、「LGは過去6年間、AIが産業の問題を理解できるよう取り組んできましたが、今やそのAIが自ら判断し、行動する段階へと向かっています」と述べ、「『すべての人のための専門家AI（EXpert AI for everyONE）』、エクサワンという名にふさわしい価値を、誰もが享受できる日を実現してまいります」と抱負を語りました。
