[イーデイリーHan Kwangbeom 記者]KTCorporation(030200)は、自社開発のAIモデルルーティング技術「オートモデルルーター（AutoModelRouter）」が、大規模言語モデル（LLM）ルーター専門の公開ベンチマークである「ルーターアリーナ（RouterArena）」で総合2位を記録し、技術競争力を実証したと27日、明らかにしました。

RouterArenaは、米国ライス大学の研究チームが開発したルーター評価プラットフォームであり、関連研究は機械学習分野の国際学会ICLR 2026の正式論文として採択されました。約8400件のクエリを活用し、ルーターの応答精度やコスト効率、入力の変化に対する頑健性など、実際のサービス運用に必要な性能を総合的に評価します。

オートモデルルーターは、ルーターアリーナの公開リーダーボードに「KT-ModelRouter」という名称で掲載され、精度とコストを併せて評価する基準で2位にランクインしました。これにより、複数のモデルの中から利用目的に適したモデルを選択しつつ、品質とコストを同時に最適化する技術力を実証しました。 現在、公開リーダーボードには、学界で開発されたルーターだけでなく、マイクロソフト（MS）のAzure Model Routerなどの商用技術も併せて掲載されています。

現在、企業が選択できる数多くのモデルは、翻訳・要約・コーディング・推論などにおいてそれぞれ異なる強みを持っており、性能や利用コストの面でも違いがあります。したがって、すべての業務を1つのモデルで処理するよりも、業務の特性や求められる品質に応じて適切なモデルを選択する技術が、デジタルトランスフォーメーション（AX）の過程において核心として浮上しています。

オートモデルルーターは、複数のモデルの中から利用者のリクエストに最も適したモデルを自動的に選択する技術です。リクエストの業務タイプ、難易度、知識分野を分析し、モデルごとの応答品質と利用コストを考慮したルーティングポリシーに基づき、当該リクエストを処理するモデルを割り当てます。

単に最も性能の高いモデルや最も安価なモデルを一律に選択するのではなく、企業が求める目標品質を満たしつつ、コスト効率も高められるよう、モデル選択ポリシーを適用しました。

例えば、比較的単純な翻訳や情報確認には、必要な品質を満たすコスト効率の高いモデルを活用し、専門的な分析や高レベルの推論が必要な業務には、高性能なモデルを割り当てる方式です。利用者は一つのサービスを利用しますが、実際のシステムではリクエストの特性に応じて異なるモデルが活用されます。

これにより、企業は複数のモデルを一つひとつ比較・選択する負担を軽減し、処理すべき業務ごとの要件レベルや予算に合わせて、運用環境をより効率的に構築することができます。

オートモデルルーターは、推進中の「トークンファクトリー（Token Factory）」のモデルルーティング機能にも活用されます。トークンファクトリーが様々なモデルとトークンの利用環境を統合的に運用する過程で、オートモデルルーターが利用者のリクエストに適したモデルを自動的に選択することにより、サービスの品質とトークンの使用コストを同時に最適化する役割を担います。

今後は、オートモデルルーターを継続的に高度化し、新しいモデルを柔軟に追加できるマルチモデル運用環境を構築することで、企業顧客の導入とデジタルトランスフォーメーションを支援する計画です。

KTのエージェンティックAIラボ（Lab）長（常務）であるキム・ジュンソク氏は、「オートモデルルーターはAIオーケストレーション機能を実現した技術であり、トークンファクトリーをはじめとするKTのエージェンティックAIサービスの競争力を支える中核技術となるでしょう」と述べ、「KTは競争力のあるAIプラットフォーム技術を基盤に、企業顧客のAX（体験）変革を先導してまいります」と明らかにしました。