パリマッチ 入金ボーナス AI ビジネス、
誰が最初に挑戦するか

パリマッチ 入金ボーナスグループの「AIシンクタンク」パリマッチ 入金ボーナス AI研究所設立の背景に興味があります。

現在、パリマッチ 入金ボーナス は、韓国語と英語のバイリンガル モデルと画像テキストの双方向マルチモーダル モデルの両方を商品化している韓国唯一の企業です。今後は、世界のオープンソースAIモデルと同等の性能を持つ「EXAONE 30」による、グローバル競争力の強化とAI研究エコシステムの発展にさらに注力していきます。

これは他の企業では見られない動きのようです。

パリマッチ 入金ボーナス グループも当初は多くの課題に直面しました。研究所発足当初は、国内のAI人材の不足やAIへの理解と関心の不足により、多くの困難に直面しました。しかし、当グループは未来のテクノロジーをリードするという信念のもと、過去 4 年間にわたり惜しみないサポートを提供してきました。こうした投資や取り組みの結果、AI研究者を中心に、各系列会社の生産ラインや製品開発、顧客サービスなど、グループの事業現場全体でAIへの移行が加速している。

パリマッチ 入金ボーナス の AI プラットフォームは何が違うのですか?

パリマッチ 入金ボーナス AI研究所は、産業競争力を強化するために、当初から「エキスパートAI」に焦点を当ててきました。企業が利用するためには、専門知識、信頼性、経済性が必要となるため、世界的な専門データ会社と協力し、専門文献に基づいた著作権の問題のないデータを学習しました。これを基に主要産業に特化したモデルや技術を開発し、内務安全部や韓国特許庁と協力して技術力を検証しました。 2023年にはEXAONE 20をベースに、人間とAIの連携による相乗効果の創出を目的とした3大プラットフォームを発表しました。プロフェッショナル向け対話型AIプラットフォーム「EXAONE Universe」、化学・バイオ分野の発展を促進する新素材・新物質・新薬開発プラットフォーム「EXAONE Discovery」、人間の創造的なアイデア開発を支援するマルチモーダルAIプラットフォーム「EXAONE Atelier」です。これらのプラットフォームは人間に取って代わるのではなく、専門家のプロフェッショナリズムをより完全に補完し、作業効率を高めることで専門家が創造的な部分に集中できるようにすることで、他の生成 AI とは異なる方向性を追求します。

今年 8 月から、パリマッチ 入金ボーナス 従業員向けに「ChatEXAONE」オープン ベータ サービスを開始しました。同サービスは、EXAONE 30をベースに構築された「Enterprise AI Agent」で、リアルタイムのWeb情報ベースのQ&A、文書・画像ベースのQ&A、コーディング、データベース管理など、ユーザーの業務に適した機能と専門的な洞察を提供する。 ChatEXAONE を使用すると、パリマッチ 入金ボーナス メンバーは検索から要約、翻訳、データ分析、レポート作成、コーディングに至るまで、さまざまなタスクに AI を使用できます。 ChatEXAONE は、エンタープライズ AI システムに必要なすべてのコンポーネントを構築して、ユースケースを確保し、働き方に変化をもたらします。

パリマッチ 入金ボーナス は比較的短期間で AI の導入による経営革新を達成しました。関連する事例を紹介していただけますか？

まず、パリマッチ 入金ボーナス Innotekとの協力により、少量の正常データだけで不良品を正確に判定できるAI画像検査システムを開発しました。新システムを利用することで、不良品選別プロセスの構築にかかるリードタイムが既存データを利用する場合に比べて90％短縮され、生産工程の効率が向上します。 2つ目は、パリマッチ 入金ボーナス U+の生成AI「ixi-GEN」にコア技術を提供し、通信分野に特化したAIモデルの開発を主導することに成功した。 Exigenは、パリマッチ 入金ボーナス U+の豊富なデータをEXAONEに学習させた通信特化型AIモデルで、通信サービスに関する質問や顧客相談への回答など、さまざまな分野で活用されている。最後に、ディスプレイ製品の品質を向上させるために、パリマッチ 入金ボーナス Display とカスタマイズされた AI ソリューションを開発しました。その過程で、ディスプレイ固有の知識の学習と分析に EXAONE が使用されました。例えば、「○○の品質を高める方法を教えてください」といったご質問に対して、ディスプレイ関連のデータを分析し、従業員の作業効率を向上させるための最適なソリューションを提案します。生成 AI が産業現場でうまく活用されるために最も重要なことは、現実のケースで高いパフォーマンスを発揮することです。さまざまなベンチマークで高性能なモデルが発表されていますが、実際のフィールドで優れた性能を証明することは稀です。 AI 研究者によって最近発表された EXAONE 30 は、現実世界のユーザビリティ (ReAI 世界のユースケース) における高いパフォーマンスに焦点を当てたモデルです。これは、EXAONEモデルが、マルチターン対話、命令実行、推論、数学といった人間の嗜好の重要な要素においてトップレベルにあり、専門家や企業が保有するさまざまな専門文書（分野固有の文書やデータ）と組み合わせることで、より満足のいく結果を生み出すことができることを意味します。 AI研究者らは今後、EXAONE 30をベースにパリマッチ 入金ボーナス関連会社を含むさまざまなパートナーとの連携を継続し、イノベーションの速度を高める計画だ。

昨年 12 月、当社は世界的に有名な非営利ゲノム研究機関であるジャクソン研究所 (JAX) と業務契約を締結し、注目を集めました。

ジャクソン研究所は、医療研究にAIを導入するために専門分野に特化したAIモデルの開発を目指しており、人気のAIモデルに注力する外資系大手ハイテク企業ではなく、産業分野に特化したAI技術を持つパリマッチ 入金ボーナスとの提携を選択した。両社は共同研究を通じて、ジャクソンラボの豊富な医療データとパリマッチ 入金ボーナスのAI技術を組み合わせて、アルツハイマー病やがんなどの不治の病の根本原因を特定し、効果的な治療法開発の新たな可能性を探求する。まず、アルツハイマー病の原因や進行を分析し、治療効果を予測することで、新薬や治療法の開発に役立つAIモデルの開発に注力しています。さらに、病理画像のみを用いてがんの迅速診断と治療効果の予測を行う「マルチモーダル生成AIモデル」や、個々のゲノムの特徴に基づいて医師に適切な方法を提案する「生成AIベースの会話エージェント」の開発も進めています。両社のシナジーにより医療AI分野に新たな可能性が広がり、世界の医療AI市場をリードすることが期待されます。

生成 AI エコシステムと民間 AI の導入の最近の状況は何ですか?

生成 AI は現在、ハイプ サイクルを超えてその実用性を証明しなければならない段階に入っています。企業は生成型AIを活用することでどのような課題が解決でき、どのような新たな価値を生み出すことができるのかを具体的に提示する必要がある。昨年5月に発表されたマッキンゼーのGlobAI調査によると、AIを導入する企業の数は2019年から2023年にかけて大幅に増加しました。しかし、生成型AIを最も使用する分野であるマーケティング、営業、IT職種でさえ、実際の生産でAIを使用している企業はわずか4%です。これは、生成 AI の導入に対する技術的、経済的、組織的な障壁が依然として存在していることを示唆しています。しかし、この現象は生成型AI技術が本格的な普及・利用に進むためには不可欠なステップであり、研究成果と実際の産業現場で実装されているAI技術との間には性能差があることをまず認識しなければなりません。業界ごとにカスタマイズしたモデルや関連データ、リスクをしっかりと準備しておけば、生成型 AI の導入によって働き方や暮らし方を根本的に変え、新たな価値を生み出すことができます。

我が国における AI 導入の状況をどう思いますか?

生成型 AI を含む AI 技術の導入について活発な議論が行われていますが、その導入ペースは米国企業に比べて遅いのが現実です。 AI技術を小さな分野から積極的に活用し、必要な技術を大胆に導入していく必要があると考えています。韓国は新技術に対する受容性が高く、すぐに実用化できる利点があるが、生成AIの分野ではその強みがまだ十分に発揮されていない。国際競争力を強化するためには、AI技術の導入環境の整備と支援に官学民による積極的な取り組みが必要です。

なぜ企業は AI 導入に苦労しているのでしょうか?

企業が AI を通じて継続的な成長を達成するには、データ中心のアプローチが不可欠です。 AIが解決すべき課題を正確に特定し、それを解決するための質の高いデータを確保・純化する必要がある。さらに、データ漏洩などのリスクを最小限に抑えるために、AIシステムのセキュリティを強化する必要があります。これらの取り組みに基づいて、企業は AI テクノロジーを活用して新たなビジネス チャンスを創出し、競争上の優位性を獲得できるようになります。

会社の AI への取り組みについて、会社の CEO に一言お願いします。

あらゆる分野で活用できるAIは無限に発展しています。 AIが私たちの生活に自然に溶け込み、さらに各ビジネス分野に応用されるよう努めなければなりません。 AIによって生産性が10％向上すれば、企業は大きな競争力を確保できるからです。 CEO は AI を直接理解し、組織のデジタル変革を主導して会社の将来に備える必要があります。