韓国の主権AI推進の内側：LG、Naver、SK Telecom、スタートアップがChatGPTに挑む

韓国で始まる主権AIをめぐる新たな競争

韓国は人工知能をめぐり、構想から実行へと歩みを進めている。LG AI Research、Naver Cloud、SK Telecom、Upstage、NC AIが率いる5つの産業コンソーシアムが、独自のAI基盤モデルを開発する国家プロジェクトの実施主体として、科学技術情報通信部（MSIT）に選定された。目標は明確だ。国内のインフラで稼働し、韓国の言語や文化を反映しながら、ChatGPTなど最先端システムの少なくとも95％の性能を実現する国産モデルを開発する。

プロジェクトの設計からは、大規模かつ継続的な取り組みであることがうかがえる。応募した15チームの中から選ばれた5チームには、企業、大学、研究機関、政府機関が参加する。各チームには、10億ウォン相当の加工済みデータセットと、200億ウォン相当の高品質な放送映像・学習データに加え、独自データセットの構築に向けた28億ウォンの直接支援が提供される。SK TelecomとNaver Cloudは、複数チームの学習を支援するため、2025年後半から2026年半ばにかけてGPUインフラを貸与する計画だ。政府は定期的に進捗を評価し、12月に5チームを4チームに絞り、2027年までに2チームにする。

この取り組みは、より広範な国家戦略を反映している。政府は主権AIを、半導体やクラウドからモデル、サービスに至るバリューチェーン全体で自律性を確保することと位置付けている。AIの主導権が米国と中国に集中し、公共サービスや国内産業にとってデータの安全性、言語の正確さ、文化的なニュアンスが重要となる状況を踏まえたものだ。政策担当者は、韓国には半導体、通信網、応用AIの強みがあり、独自の道を切り開けると主張する。同時に、国内ツールを基盤として経済全体の企業が開発を進められるよう、オープンソースの導入も促している。

コストと言語は大きな動機となっている。広く使われるモデルの多くは、英語のトークン分割と学習データに最適化されている。韓国語をはじめとするラテン文字以外の言語では、同じ内容を表すのにより多くのトークンが必要となることが多く、利用者の推論コストを押し上げる。NaverのHyperClovaチームが引用した分析によると、英語中心の一部モデルでは、韓国語の処理コストは英語より347％高いという。文化的な隔たりも奇妙な形で表れる。人気のチャットボットは、よく知られたミームを含め、韓国独自の歴史やユーモアに関する問いでつまずき、利用者の信頼を損なってきた。韓国語のデータや利用実態に合わせた国産モデルなら、コスト差と文化的な適合性の双方に対処できる。

韓国の次世代基盤モデルを開発するのは誰か

選定されたチームと、有力な未選定企業数社は、韓国語のタスクに強く、効率的に動作し、実際のサービスに円滑に組み込めるモデルを優先している。重視されるのはパラメーター数の多さから実用性へと移りつつあり、通信、企業、ゲーム、法律、金融、医療、教育などを対象としたモデルが登場している。

LG AI Research、Exaone 4.0は推論と視覚理解に注力

LGのExaone 4.0は、高い推論能力と視覚理解を組み合わせたハイブリッドモデルとして位置付けられている。同社は用途に応じて、高性能版と軽量版の両方を提供する。Exaone 4.0は世界的な指標で競争力のあるスコアを記録し、注目度の高いランキングでは最上位クラスのシステムに迫る位置にある。約320億パラメーターの専門家向けモデルは、韓国の国家資格試験を複数突破したとされ、学習手法が日常会話を超え、専門的なタスクに対応する段階に進んだことを示している。

LGのアプローチは企業利用を意識したものだ。同チームは、産業現場での文書理解、コーディング支援、視覚分析を重視する。また、国内の半導体設計企業とも協業している。FuriosaAIのRNGDアクセラレーターが、電力当たりの高い性能を発揮して旧バージョンのExaoneを動かすために採用されたことからも、両社の連携がうかがえる。

SK Telecom、韓国語と通信サービス向けのAXシリーズ

SK TelecomのAXシリーズは、韓国語への対応、効率性、通信サービスへの迅速な統合を目指す。約1兆6,500億の多言語トークンを使い、韓国語を重視してゼロから学習させたAX 3.1 Liteは、70億パラメーターを持ち、モバイルや端末上での利用に向けてオープンソースで提供されている。同社のベンチマークによると、韓国語の推論テストKMMLU2で約96％の性能を示し、文化理解ベンチマークCLIcK3では大型モデルと比べて相対性能が102％に達した。

AXモデルはすでにSK Telecomのサービスに組み込まれつつある。同社は通話要約、迷惑電話のフィルタリング、アシスタント機能を試験し、消費者向けにAI秘書を展開している。国家プロジェクトの一環として、SK Telecomは他チームにもGPUの処理能力を提供する。これは、通信業界がアプリケーションだけでなくインフラでも担う役割を示している。

Naver Cloud、HyperClova Xと大規模な韓国語データセット

NaverのHyperClovaシリーズは、AI学習用に構築された最大級の韓国語コーパスの一つを基盤とする。最新シリーズのHyperClova Xは、韓国語タスクの高精度化を図り、用途別モデルも拡充している。2025年6月に発表されたHyperClova X Thinkは推論能力を強化し、画像を含む数学や科学の問題を解くことができる。Naverは、テキスト、画像などのメディアを扱うマルチモーダルなオムニ基盤モデルの計画も明らかにしている。

NaverはHyperClovaを、技術の柱であると同時に経済的な課題への解決策として位置付ける。英語を優先したトークン分割や価格設定は韓国語利用者のコストを押し上げる傾向があるため、国内モデルとツール群によって負担を軽減し、韓国の歴史、法律、文化的背景を世界向けの汎用モデルより忠実に反映できると同社は主張する。

Upstage、Solar Pro 2はコスト当たりの知能を追求

主権AI競争に参入したスタートアップのUpstageは、効率性に注力する。約310億パラメーターのSolar Pro 2は、Artificial Analysisが運営するFrontier Language Model Intelligenceランキングに掲載された唯一の韓国モデルだ。モデルの知能を示す指標で世界の最上位層に近い順位につけ、「実行コスト当たりの知能」指標では首位に立つ。この指標は、一定の能力を実現するために必要な計算コストを評価する。

Upstageは、多言語対応を保ちながら、法律、金融、医療分野での企業導入を想定してSolar Pro 2を展開する。同社はベンチマークスコアを根拠に挙げ、トークン数とパラメーター数のバランスを慎重に設計すれば、適切に学習させた300億規模のモデルでも、多くのタスクで大幅に大きな競合モデルに匹敵、あるいは上回ることができると強調する。

NC AIとKakao、マルチモーダルの強みと消費者への広がり

NCSoftの子会社であるNC AIは、Varcoと呼ばれるマルチモーダルモデル群を発展させてきた。VarcoとVarco Vision 2.0は画像とテキストを処理でき、複数のテストで他のオープンソースモデルを上回った。画像理解が重要となるメディア、ゲーム、クリエイティブツールに重点を置いている。

KakaoはOpenAIと提携し、Kananaモデル群の拡充を続けている。同社は、数千万人の韓国人が日常的に使うメッセージングやコンテンツのプラットフォームにAIアシスタントを組み込んでいる。Kakaoは今回の政府プロジェクトには選ばれなかったが、韓国でAIを消費者向けに大規模展開する有力な事例であり続けている。

その他の有力企業、KT、病院、スタートアップ

KTは、115億パラメーターのオープンソースモデルMIDEUM 2.0を発表し、推論能力を強化したPro版の計画も示している。医療分野では、ソウル大学病院が数千万件の記録を使って韓国語の臨床モデルを学習させ、韓国医師国家試験で86.2％のスコアを記録したと報告した。比較研究では、これは人間の平均を上回る。数学分野では、MathpressoとUpstageの共同開発による130億パラメーターのMATH GPTが、あるベンチマークでGPT 4を上回った。正答率は0.488対0.425で、計算量も大幅に少なかった。

ベンチマーク、効率性、文化への適合性

ベンチマークはAIの成績表となった。一般知識、コーディング、数学、推論などを評価する。代表的なテスト群にはMMLU、HumanEval、LiveCodeBench、AIME、MATH 500があり、MMLU ProやHumanity’s Last Examなどの新しいテストは難易度をさらに高めている。Hugging FaceやArtificial Analysisなどのプラットフォームは結果をランキングにまとめ、モデルの評判や購入判断に影響を与えている。

韓国モデルも、こうしたランキングに定着しつつある。LGのExaone 4.0は世界の主要モデルに迫る順位に入ったことがある。UpstageのSolar Pro 2は最先端モデルとして認められ、「実行コスト当たりの知能」で首位に立つ。この指標は、GPUの供給が限られ、企業がクラウド推論の支出に気を配る必要がある韓国では特に重要だ。こうした実績は、国産モデルが品質と価格の両面で競争できるという見方を強めている。

ただし、ベンチマークは全体像の一部にすぎない。エンジニアは学習を導くために活用するが、実際の利用者は信頼性、口調、タスクとの相性でモデルを評価する。学術テストで首位に立つ最先端モデルでさえ、会話が味気ない、基本的なミスがあると利用者から批判されてきた。韓国の主権AIの取り組みは、ランキングだけでなく、韓国語で人々が日常的に使いたいと思うサービスを支えられるかどうかでも評価される。

韓国語ではなぜ言語とトークン分割が重要なのか

大規模言語モデルは、テキストをトークンに分割し、そのトークンの並びからパターンを学ぶ。欧米のモデルの多くは、英語に適したトークン分割方式を使う。英単語一つが一つのトークンに対応することもあり、系列が短くなりコストが下がる。一方、韓国語などラテン文字以外の言語は、バイト単位やサブワード単位で表現されることが多く、一文当たりのトークン数が増える。系列が長くなれば計算量が増え、利用者や開発者の負担も高まる。

これは抽象的な問題ではない。Naverのチームが引用した研究によると、英語中心のモデルで韓国語を処理するコストは、英語の3倍を超える場合がある。韓国語向けに設計したトークナイザーと、韓国語の利用実態を反映する学習データを使った国産モデルなら、速度と精度の両方を改善できる。文化を踏まえた学習も重要だ。世界向けのチャットボットは、韓国の歴史や著名人について、自信に満ちた誤答を生成したことがある。韓国語の情報源を学習し、それに沿って調整されたモデルなら、こうした誤りに陥る可能性は低くなる。

クラウドから半導体まで、フルスタックのエコシステムを構築

主権AIはモデルだけではない。韓国はそれを支えるインフラも整備している。国家プログラムの一環として、チームには数百億ウォン相当の厳選データセットや映像学習素材が提供される。SK TelecomとNaver Cloudは、2025年後半から2026年半ばまでモデル学習を支えるGPUの処理能力を貸与する計画だ。政府は6カ月ごとに進捗を審査し、2027年まで継続する2チームに絞り込む。

ハードウェアは重要な推進力だ。韓国のスタートアップは、推論を効率的に処理するエンジンとして、ニューラル・プロセッシング・ユニット（NPU）の商用化を進めている。SK Telecomは、全国1,000以上の病院で使われる獣医向けX線分析サービス「X Caliber」で、NvidiaのGPUサーバーをRebellionsのATOM NPUに置き換え始めた。このシステムは、品種に関連する特徴を含む45種類の所見を検出し、約15秒で結果を返す。精度は最大97％と報告されている。SK Telecomは48基のNPUを搭載したサーバー6台からなる本番用クラスターを構築し、消費者向けサービスのアシスタント機能でもNPUを試験導入している。

FuriosaAIの第2世代RNGDチップは、推論用としてLGのExaone 3.5と統合され、広範な評価を経て商用化の承認を受けた。同社は米国で初の海外顧客を獲得したことも発表しており、韓国のAI半導体エコシステムが国内導入を支えるだけでなく、輸出もできることを示す初期の兆候となっている。NPUは医療、教育、通信分野の反復的な推論タスクで、消費電力とコストを抑えられる。一方、汎用的な学習や幅広い推論にはGPUが不可欠であり、韓国のハードウェア基盤は両者の組み合わせになる可能性が高い。通信事業者は、全国のAIインフラを高度化する国家プロジェクトに沿って、データセンターの整備と低遅延サービス向けのエッジコンピューティングを並行して進めている。

医療、通信、日常生活での活用

主権AIの取り組みは、すでに実際のサービスに表れている。医療分野では、X Caliberが国産半導体へ移行したことから、韓国のインフラが大規模な商用運用の要件を満たせることがうかがえる。病院の研究者は、医師国家試験で専門家に近い成績を出す韓国語の医療モデルを学習させてきた。規制当局は、臨床現場での文章生成システムの承認に向けた指針も公表した。2025年初めに発表されたこの指針により、病院や事業者は新しいツールの安全性を検証しやすくなる。

通信事業者は、LLMを消費者向けアプリやコンタクトセンターに組み込んでいる。SK Telecomのアシスタントは、通話の要約、迷惑電話の検知、料金プランの提案を支援できる。Naverは韓国語の言い回しや文化的背景をよりよく理解するHyperClovaの各モデルを使い、検索、ショッピング、顧客サポートを改善している。Kakaoはメッセージングやコンテンツ分野でAIエージェントを展開している。そこではモデルの大きさより、サービスへの統合や使いやすさが重視される場合もある。端末上での利用を想定した小型モデルを公開する研究機関もあり、簡単なタスクで遅延を減らし、プライバシーを守る手段となっている。

専門分野向けモデルも進展している。法律事務所や金融機関は、法令を正確に引用し、専門知識を踏まえた文書を作成できるモデルを求めている。スタートアップや大学は、こうしたニッチな領域を狙う。数学では、小型の推論モデルがテスト群で大規模システムと競い、計算量を大幅に抑えながら同等の成績を出している。共通するのは、可能な限りパラメーター数を増やすのではなく、効率的な設計と慎重なデータ選定を重視する姿勢だ。

韓国国内の政治、政策、議論

主権AIは、政治・戦略上の優先課題となっている。政府は複数年にわたる100兆ウォンの投資計画を掲げ、Naverの研究部門出身者をAI担当の大統領上級秘書官に任命するなど、業界のリーダーを要職に起用してきた。主要なプログラムは二つある。現在進行中の「独立AI基盤モデル」プロジェクトと、研究・産業向けの計算能力を集約して配分する「国家AIコンピューティングセンター」だ。前者には民間企業が積極的に参加している。後者の立ち上げは遅れており、インフラをめぐるコンソーシアム構築の難しさを示している。

この戦略には批判もある。スタートアップの創業者らは、資金や注目が主に大企業へ流れるのではないかと懸念する。基盤モデルで世界の巨大企業と正面から競うより、早期に勝てる専門分野に韓国は注力すべきだとの意見もある。支持派は、データ保護、分野別の法令順守、文化への適合性のために国産モデルは不可欠であり、オープンソースのライセンスを活用すれば経済全体に広く恩恵が及ぶと反論する。

外交的な側面もある。韓国の指導者らは、主権AIは国際協力と両立すると訴えている。有識者からは、安全性や透明性をめぐる国際基準に沿いつつ、システムを国家の管理下に置く協調型の主権が提唱されている。半導体分野での強みを持つ韓国は、世界貿易とのつながりを断たずにAIの国内管理を求めるパートナーを支援できる立場にある。この取り組みの成否は、他の中堅国がAIの自律性をどう考えるかにも影響を及ぼすだろう。

要点

• MSITは、LG、Naver Cloud、SK Telecom、Upstage、NC AIが率いる5つのコンソーシアムを選定。最先端モデルに対して95％の性能を目指す国産基盤モデルを開発する。
• 政府は厳選したデータセット、映像学習素材、独自データ向けの資金を提供するほか、2025年後半から2026年半ばまでGPUインフラを貸与する。
• LGのExaone 4.0とUpstageのSolar Pro 2は世界のランキングに登場。Solar Pro 2はArtificial Analysisの「実行コスト当たりの知能」で首位に立つ。
• SK TelecomのAX 3.1 Liteは韓国語のテストで高い成績を収め、モバイルや端末上での利用向けにオープンソースで提供されている。NaverのHyperClova X Thinkは推論能力とマルチモーダル機能を強化する。
• NC AIのVarcoモデルとKakaoのKananaシリーズは、ゲーム、メディア、メッセージング分野でマルチモーダル機能や消費者向けの活用を広げる。
• KTのMIDEUM 2.0や、病院・スタートアップが開発する分野別モデルは、医療と専門的な推論分野の勢いを示している。
• RebellionsとFuriosaAIの国産NPUが商用サービスに導入され、推論の電力消費とコストを削減。学習では引き続きGPUが中核を担う。
• 韓国語に合わせたトークン分割と文化面の調整により、英語中心のシステムで生じるコストや誤りを減らせる。これが主権AIを推進する重要な要因となっている。
• 韓国は自律性と開かれた市場、国際協力の両立を図るなか、国家を代表する大企業と機動力のある専門企業のどちらが主導すべきか、議論が続いている。