[イーデイリーYun Junghoon 記者]「国防人工知能（AI）は、人が思いもよらない新しい戦略を立案することよりも、指揮官の指示を定められた手順に従って、いかに正確かつ迅速に遂行するかが重要です。」
カン・ミンジュンSKTelecom(017670) G.AIチーム長が13日、ソウル龍山（ヨンサン）のナインツリー・ロカウスで開催された「第5回コナン国防AIサミット」で、国防特化AIモデルの開発方向について発表しています（写真＝Yun Junghoon 記者）
カン・ミンジュン氏（SKTelecom(017670) ）G.AIチーム長は13日、ソウル龍山（ヨンサン）のナインツリー・ロカウスで開催された「第5回コナン国防AIサミット」において、国防特化型AIモデルの開発方向についてこのように明らかにしました。国防分野では、AIの創造的な回答能力よりも、軍の教義や作戦手順を遵守しつつ、与えられた任務を迅速かつ正確に遂行する能力が、中核的な競争力になるとの説明です。
カン・チーム長は、「軍隊で業務を遂行する際には、定められた手順と教義があります」とし、「AIが新しいアイデアを生み出すことよりも、指示された内容を手順に沿って正確かつ迅速に実行できるよう開発すべきです」と強調しました。
このため、SKTは単に多くの知識を保有する言語モデル（LM）ではなく、実際の業務遂行過程と手順を理解する国防特化型ファウンデーションモデルの開発に注力しています。
カン・チーム長は、「モデルに知識を学習させるのではなく、どのように仕事をするかを学習させることが非常に重要だ」と述べました。
国防特化型AIは、指揮官の命令を受けると、標準作戦手順（SOP）や軍の教義・教範に従って必要な段階を漏れなく計画し、関連データを根拠に適切なツールを選択して業務を遂行できなければならないということです。
特に、最近ではAIモデルの性能評価基準も変化していると説明しました。以前はモデルがどれだけの知識を保有しているかが重要でしたが、最近では複雑な指示を理解して実行計画を立てる能力、実際の業務を最後まで完遂する能力が主要な評価要素として浮上しているという分析です。
カン・チーム長は、「指示された内容を、どのような手順に従って漏れなく正確に遂行できるよう、しっかりと計画を立てるモデルこそが、国防特化モデルの定義ではないかと考えています」と述べ、「SKTもこのような方向でモデルを開発しています」と明らかにしました。
国防AIの性能を高めるためのデータ構造化の重要性も強調しました。戦場では映像や音声、衛星写真など膨大なデータが生成されますが、これを単に収集するだけでは、AIが情報を正確に理解することは難しいという説明です。
SKTのデータオントロジーに基づくAI開発ロードマップ（写真＝Yun Junghoon 記者）
カン・チーム長は、異なるデータの意味や関係を結びつけるオントロジー（Ontology）技術を核心要素として挙げました。オントロジーを通じてデータを構造化すれば、言語モデルが情報をより正確に分析し、回答できるようになるというのです。
同日、KONAN TECHNOLOGY INCORPORATION(402030)が公開した戦場情報融合・分析プラットフォーム「コナン・アルゴX」についても言及しました。カン・チーム長は、アルゴXのようなデータ融合プラットフォームが、多様な戦場情報を構造化する上で重要な役割を果たすものと期待を示しました。
SKTが開発中の超大規模AIモデルの高度化状況についても紹介しました。
SKTは第1次開発過程において、5000億パラメータ（500B）級の大規模AIモデル開発に向けた技術力を確保することに注力しました。続いて第2次開発では、モデルの性能改善に注力し、総合スコア70.6点を記録して、参加4社の中で総合評価1位となりました。
現在進行中の第3次開発では、コーディング能力と指示実行能力を強化し、大規模モデルのサービス運用効率を高めることに注力しています。特に、公開された国防データをモデルの学習に組み込み、国防分野に対する理解度を高めています。
カン・チーム長は、「第3次モデルには、公開された国防データが学習データとして含まれています」とし、「モデルが完成すれば、国防関連のデータについて質問し、回答を得られるようになるでしょう」と説明しました。
AIエージェントプラットフォームの開発方向性も提示しました。従来は人が業務の流れを一つひとつ設計し、個々の段階でAIを活用していましたが、今後は人が指針と必要なツールを提供すれば、AIが自ら実行計画を立て、結果を検討する方式へと発展していくとの見通しです。
SKTは、複数のAIエージェントが業務を分担して遂行し、結果を総合する協業方式を標準化し、関連プラットフォームに適用しています。
カン・チーム長は、「AIモデルは、新しい知識を生み出すことよりも、人の指示を正確かつ迅速に計画・実行する方向へと発展すべきだ」とし、「SKTはこれを実現できる国防特化型モデルを準備している」と述べました。
カン・ミンジュン氏（SKTelecom(017670) ）G.AIチーム長は13日、ソウル龍山（ヨンサン）のナインツリー・ロカウスで開催された「第5回コナン国防AIサミット」において、国防特化型AIモデルの開発方向についてこのように明らかにしました。国防分野では、AIの創造的な回答能力よりも、軍の教義や作戦手順を遵守しつつ、与えられた任務を迅速かつ正確に遂行する能力が、中核的な競争力になるとの説明です。
カン・チーム長は、「軍隊で業務を遂行する際には、定められた手順と教義があります」とし、「AIが新しいアイデアを生み出すことよりも、指示された内容を手順に沿って正確かつ迅速に実行できるよう開発すべきです」と強調しました。
このため、SKTは単に多くの知識を保有する言語モデル（LM）ではなく、実際の業務遂行過程と手順を理解する国防特化型ファウンデーションモデルの開発に注力しています。
カン・チーム長は、「モデルに知識を学習させるのではなく、どのように仕事をするかを学習させることが非常に重要だ」と述べました。
国防特化型AIは、指揮官の命令を受けると、標準作戦手順（SOP）や軍の教義・教範に従って必要な段階を漏れなく計画し、関連データを根拠に適切なツールを選択して業務を遂行できなければならないということです。
特に、最近ではAIモデルの性能評価基準も変化していると説明しました。以前はモデルがどれだけの知識を保有しているかが重要でしたが、最近では複雑な指示を理解して実行計画を立てる能力、実際の業務を最後まで完遂する能力が主要な評価要素として浮上しているという分析です。
カン・チーム長は、「指示された内容を、どのような手順に従って漏れなく正確に遂行できるよう、しっかりと計画を立てるモデルこそが、国防特化モデルの定義ではないかと考えています」と述べ、「SKTもこのような方向でモデルを開発しています」と明らかにしました。
国防AIの性能を高めるためのデータ構造化の重要性も強調しました。戦場では映像や音声、衛星写真など膨大なデータが生成されますが、これを単に収集するだけでは、AIが情報を正確に理解することは難しいという説明です。
カン・チーム長は、異なるデータの意味や関係を結びつけるオントロジー（Ontology）技術を核心要素として挙げました。オントロジーを通じてデータを構造化すれば、言語モデルが情報をより正確に分析し、回答できるようになるというのです。
同日、KONAN TECHNOLOGY INCORPORATION(402030)が公開した戦場情報融合・分析プラットフォーム「コナン・アルゴX」についても言及しました。カン・チーム長は、アルゴXのようなデータ融合プラットフォームが、多様な戦場情報を構造化する上で重要な役割を果たすものと期待を示しました。
SKTが開発中の超大規模AIモデルの高度化状況についても紹介しました。
SKTは第1次開発過程において、5000億パラメータ（500B）級の大規模AIモデル開発に向けた技術力を確保することに注力しました。続いて第2次開発では、モデルの性能改善に注力し、総合スコア70.6点を記録して、参加4社の中で総合評価1位となりました。
現在進行中の第3次開発では、コーディング能力と指示実行能力を強化し、大規模モデルのサービス運用効率を高めることに注力しています。特に、公開された国防データをモデルの学習に組み込み、国防分野に対する理解度を高めています。
カン・チーム長は、「第3次モデルには、公開された国防データが学習データとして含まれています」とし、「モデルが完成すれば、国防関連のデータについて質問し、回答を得られるようになるでしょう」と説明しました。
AIエージェントプラットフォームの開発方向性も提示しました。従来は人が業務の流れを一つひとつ設計し、個々の段階でAIを活用していましたが、今後は人が指針と必要なツールを提供すれば、AIが自ら実行計画を立て、結果を検討する方式へと発展していくとの見通しです。
SKTは、複数のAIエージェントが業務を分担して遂行し、結果を総合する協業方式を標準化し、関連プラットフォームに適用しています。
カン・チーム長は、「AIモデルは、新しい知識を生み出すことよりも、人の指示を正確かつ迅速に計画・実行する方向へと発展すべきだ」とし、「SKTはこれを実現できる国防特化型モデルを準備している」と述べました。
