[イーデイリーSOYEON KIM 記者] LGイノテックは20日、最適な部品を見つけることができる人工知能（AI）システムを構築したと発表しました。AI部品提案システムは、社内外の膨大な部品データをAIで分析し、部品ごとの仕様と価格を一目で比較できるシステムです。これにより、価格と性能の両方を考慮した最適な部品を短時間で見つけ出し、製品提案の完成度を高め、受注競争力を拡大するという構想です。

LGイノテックのカメラモジュール、半導体基板、車載部品などには、平均して数百個の部品が搭載されています。従来は、受注のための見積もり算出や開発過程に多くの時間を要していました。約2年間かけて開発された今回のAIシステムは、社内に分散しているデータを確認し、部品検索時間を約70％以上短縮します。 LGイノテックは最近、全事業部にこのシステムを本格的に導入し、全社的なAX（AI転換）を加速させています。

同社は、コンデンサ（Capacitor）、インダクタ（Inductor）など、社内外の部品約200万件のデータを統合しました。 メーカーごとに異なる部品名称、仕様、単位を標準化し、AIが活用できる膨大なデータベースを構築しました。これにより、ユーザーが必要な部品仕様を入力すると、AIが全データの中から条件が類似した部品を探し出します。既存の購入部品はもちろん、外部市場のデータまで提示し、部品検索の範囲を広げました。

今回のAI部品提案システムの導入により、LGイノテックは新製品の見積もり算出時間を従来比で70％以上短縮したと説明しました。特定の部品の生産終了や供給の遅れが発生した場合でも、代替部品を迅速に確保し、部品の需給変動にも柔軟に対応できます。

さらに、調達においてAIベースの「参考価格（Reference Price）」の算出が可能である点が大きな利点です。AIが仕様が類似した部品の実際の購入履歴や価格変動の推移などを分析し、現在の価格水準を提示します。参考価格の信頼度は96％以上であることが確認されました。これにより、価格競争力のある候補群を2時間以内に選定することができます。

LGイノテックの関係者は、「従来は、価格競争力のある部品を見つけるために、数多くのサプライヤーに一つひとつ見積もりを確認し、市場価格を調査しなければなりませんでした」とし、「部品ごとの『参考価格』算出機能まで実装したことが、従来のシステムとの最大の差別化ポイントだ」と述べました。

今後、LGイノテックはエージェント型AI（Agentic AI）を適用し、最新の部品情報を自ら探索・分析してシステムに反映させるよう、さらなる開発を計画しています。

LGイノテックでは、業務全般におけるAX（AI×X）の推進が加速しています。主要な生産工程に「AI原材料入荷検査」を導入し、資材の不良原因分析にかかる時間を最大90％短縮しました。また、AIが完成品の外観を検査して不良を検出する「AIビジョン検査」も適用しました。これにより、カメラモジュールや半導体基板の歩留まりを飛躍的に向上させました。

また、「AI工程レシピ」を適用し、カメラモジュールの最適工程条件を見つける時間を72時間から6時間以内に短縮するなど、成果を上げました。最近では、LG AI研究院の産業特化型AIモデル「EXAONE Tabular」を製造現場に適用し、AIが変化した工程条件を学習する時間を約85％短縮することもできました。

LGイノテックのキム・ジュンソン購買センター長（常務）は、「『AI部品提案システム』は、多様な部品を扱う製造企業に最適化されたシステムです」とし、「AXに基づく働き方の革新を通じて、顧客の期待を超える価値を提供していきます」と述べました。