LGの「専門家AI」は何を変える？ 工場・研究・金融で問われる実力

AIが流暢に答えても、その答えが工場の品質管理や研究開発に使えるとは限らない。LG AI研究院が2026年9月14日、ソウルのLGサイエンスパークで開いた「LG AIトークコンサート2026」で打ち出したのは、業界ごとのデータや制約に合わせ、予測や判断を支援する「専門家AI」だ。製造・科学・金融での活用例に加え、将来は物理的な作業にもAIを深く関わらせる構想を示した。814

判断基準は「うまく答えたか」より「現場で使えるか」

共同研究院長のイム・ウヒョン氏は、優れたAIモデルをつくるだけでなく、産業界が長年解けなかった課題を解決することが使命だと説明した。実際の現場では多くの変数やまれな例外に対処し、具体的な成果を示す必要があるという。36 一方、LGは汎用モデルの性能向上をやめるわけではない。汎用的な能力を伸ばしながら、特定分野で専門性を高める方針だ。35

製造：品質を予測し、変化に対応して検査する

EXAONE Tabularは製造データから工程条件や製品品質を予測する。EXAONE Omni-Inspectは、工程や製品の外観が変わっても再学習なしで検査できるとLGは説明している。データの選別・分類やモデル学習を担うAIエージェントを組み合わせ、生産上の問題を早期に見つける狙いも報じられた。414

さらにLGは、ロボット向け基盤モデルを使い、工場全体を連携して動く知能システムにする構想を示した。ただし、これは今後の計画であり、完全自律型の工場がすでに稼働していることを示すものではない。9

科学：42万物質の探索と、その先の実験室

材料の性質の予測や新材料の設計を担うものとして紹介されたのが、EXAONE Discoveryだ。4 LGによると、グループ会社のLG生活健康と協力し、42万の候補物質を1日で調べ、ヘアケアブランド「Dr.Groot」での活用候補となる「Rhamsydil」を見いだした。214 これは候補物質を特定したという報告であり、脱毛症の治療薬として承認された、あるいは臨床的な有効性が証明されたという意味ではない。

LGは、AIによる実験計画とロボットを組み合わせ、継続的に研究・学習する自律実験室も構想している。こちらは、実施済みとされる物質探索とは区別して見るべきだ。3536

金融：予測だけでなく、根拠も示す

金融向けの**EXAONE Business Intelligence（EXAONE BI）**は、複数のAIエージェントが協力してデータ分析、推論、予測、説明を行う仕組みとされる。3950 LG AI研究院は7月、韓国の資本市場向けITインフラや市場データを扱うコスコムと協定を結び、韓国市場向けの分析サービスを共同開発すると発表した。関連するデータ商品では、個別銘柄の株価動向を予測したスコアに判断根拠のコメントを添えるとしている。4650 ただし、説明が付くことと、予測の信頼性が実証されたことは別だ。

LG AI研究院は、2020年12月の設立以降、100件を超える業界固有の課題に取り組んだとしている。イベントを伝える報道では、学会論文368本、特許出願1080件という数字も示された。1333 これらは活動規模を示す一方、個々のAIの性能を保証する数字ではない。

登壇したAI評価機関Artificial Analysisの共同創業者ジョージ・キャメロン氏は、現場で使えるAIの土台となる能力を高めるため、韓国は汎用人工知能（AGI）の開発も視野に入れるべきだと述べた。17 LGの専門家AIにとって当面の試金石は、発表の場で示した可能性を、実際の業務で安定した成果につなげられるかどうかだ。