「エクサワンを利用し、脱毛予防に役立つ候補物質を1日で突き止め、製品化を準備している。4週以上かかっていたがん診断から個別化治療設計までを1日に短縮し、患者の『ゴールデンタイム』を守りたいと考えている。」
イム・ウヒョンLG AI研究院共同研究院長は14日、ソウル江西区マゴクLGサイエンスパーク・コンバージェンスホールで開かれた「LG AIトークコンサート2026」の基調講演で、科学分野に適用された「エキスパートAI」の事例を公開し、このように述べた。LG AI研究院はこの日、過去6年間に産業現場の多様な課題を解決しながら作り上げてきた製造・金融・科学分野のエキスパートAI事例を公開した。
まず科学分野では、AIエキスパートを活用して新しい候補物質を迅速に見つけ、研究過程の試行錯誤を減らす成果を上げた。LG AI研究院はLG生活健康と協業し、42万件の候補物質を検討して1日で脱毛効果物質「ラムシジル（Rhamsidil）」を見つけた。D&Dファーマテックとは次世代経口ペプチド新薬を開発している。
続いてエクサワン4.5は食品医薬品安全処（韓国の医薬品規制当局）の新薬審査AIに搭載され活用中である。今後、新薬承認審査期間を短縮し、審査官の業務を補助する上で重要な役割を果たすと見込んでいる。
AIを活用した自律実験室も開発中である。AIが試験結果を見て自ら次の実験を設計・遂行する方式だ。ハン・セヒLG AI研究院は「最小限の実験でより広い領域を速く、深く探索することが可能になった」とし、「AIを利用して実際の産業で必要な先端素材をより迅速に開発することが期待できる」と述べた。
LG AI研究院はこの日、産業現場で使うAIエキスパート・ファウンデーションモデルであるエクサワン・タビュラー（EXAONE Tabular）も紹介した。エクサワン・タビュラーは工程条件や品質情報を理解し予測する。工程や製品外観の画像が変わっても再学習なしで運用可能なのが特徴だ。カスタムの追加学習によりグローバル最高水準の性能も実証した。
エクサワン・タビュラーはLGイノテックの現場で初めて使われた後、グローバル製薬企業、病院などから引き合いが来ているという。LGは原子力、水力などエネルギーの効率的運用に向けた分野への拡張も可能だと展望した。
イ・ファヨンLG AI研究院AI事業開発部門長は「実際の現場から上がってくる製造工程データは膨大で雑然としており、整理すべき点が多い。AI導入にかかるコスト、AI適用時にどのような価値を生み出すのかも見なければならない。少量の初期データと現場で取得したデータで不確実性を減らしていく。産業現場の複雑な問題を解く、最も最適化されたAIを作る」と述べた。
LG AI研究院は、データのサンプリングとラベリング、モデル学習まで自律的に遂行するビジョン検査エージェントも開発中である。これまで新製品が工程に追加されるたびに、ビジョン検査に必要なデータを新たに生成するだけで数カ月を要していたが、この過程を短縮した。ビジョン検査エージェントは年内に検査工程へ投入される予定だ。
イ・スニョンLG AI研究院データインテリジェンスラボ長は「産業特化AIファウンデーションモデルにより、変化の多い産業現場で変化する工程条件に柔軟に対応できるようになった」と述べた。
金融分野でエクサワンBI（Business Intelligence）が適用された事例にも言及した。LG AI研究院はデータの分析から推論、予測、説明まで生成する金融特化AIソリューションであるエクサワンBIを今年初めに正式発売した。ロンドン証券取引所グループ（LSEG）とはグローバル市場を、コスコムとは韓国市場を対象に事業を拡大している。
LG AI研究院は、韓国、北米、欧州、中東を越え、より広い市場を攻略しながら成果を証明していくと明らかにした。今後、金融市場で説明可能で信頼できる予測AIの活用が、債券やコモディティなど多様な資産クラスへ拡大すると展望した。
汎用人工知能（AGI）の時代が一気に近づいているが、LGはファウンデーションモデルに集中することにした。実際の産業現場の課題を解くには、AGIはコストや価値の面でまだ競争力が不足していると見るためだ。LG AI研究院は2020年12月の設立以来、累計100件を超える産業の難題を解決してきたと述べた。
イム・ウヒョン共同研究院長は「LGは過去6年間、AIが産業の課題を理解できるようにしてきた。いま、そのAIが自ら判断し行動する段階を準備している」とし、「ロボット・ファウンデーションモデルを基盤に、個別ロボットの自動化を超え、工場全体が一つの知能で動く自律型工場の未来へ進んでいる」と述べた。
韓国企業の低いAI導入率は、事業拡大における課題として挙げられた。イ・ファヨン部門長は「韓国企業のAI導入率が低い。エクサワン・タビュラーを作る際、GPU使用量を減らしつつ期待以上の効果を出せるよう、軽量化に努めた。海外企業はクラウドベースのAPIで使いたいというところが多く、さまざまな方策を検討している」と述べた。