[現場リポート] AI Festa 26、産業現場へと拡張されるAI技術を照らす

去る6日から8日まで、ソウルの三成洞COEX 3階Cホールにて「AI Festa 26」が開催された。

今回の行事は、科学技術情報通信部が推進する国家公式の「AI Week」の中心行事であり、科学技術情報通信部とKOSA、AIフェスタ組織委員会が共同で主催および主管を務めた。国内の人工知能技術の商用化段階を点検し、産業全般のインフラとソリューションを連携させるという趣旨で企画された。主催側は、単なる観覧中心の展示を超え、政策、学術、事業化プログラムが結合された総合ビジネスプラットフォームの構築を志向とした。

350余りの参加企業は、保有技術に対する市場反応の検証と、大型バイヤーの発掘および協業レファレンスの確保を期待して展示に参加した。現場では、単一のソフトウェアモデルのデモンストレーションを超え、物理的な装置と実際のサービスに結合された産業用技術の完成度を確認することができた。

展示会場は、セキュリティ、量子、半導体などのハードウェアおよび基盤技術体系に合わせた分野別の特別館形式で区画され、観覧客が産業技術全体の構図を立体的に把握できるよう配置された。セキュリティ・量子特別館では、クラウドセキュリティ環境に適用される防御体系とエンドポイント検知技術が集中して紹介され、AhnLabブースをはじめとする主要企業は、知能型攻撃に対応するAIベースのセキュリティアーキテクチャを提示した。

AI半導体特別館は、サーバー用アクセラレータおよびオンデバイス推論ハードウェアを直接配置し、単なるモデル開発を超え、チップセットとインフラの次元で進行される演算効率化の流れを体系的に展望できるようにした。ここに、地域拠点セキュリティ技術を育成する東南情報保護クラスター共同館などが並んで位置し、ソフトウェアとハードウェア、物理的セキュリティインフラが融合する産業エコシステムの全般的な連結性を示した。

会場の中央と主要な通路には、特定の産業領域に特化した技術力を持つスタートアップが集まり、実際に運用中のソリューションをデモンストレーションした。自然言語処理および機械読解技術を保有する42Maruは、行政安全部連携の公共行政ソリューションと、防衛分野特化型の軽量言語モデルである「LLM42-DEF」および航空宇宙分野のソリューションを展示し、産業別の専門知識と結合されたAI技術の競争力を示した。

エージェンティックAI+X特別館では、ClawPodなど自動化運用体系を開発するスタートアップがブースを構え、セキュリティ監視と開発・運用（DevOps）、顧客関係管理（CRM）などの業務を自律的に遂行するAIエージェントシステムを披露した。これらのスタートアップは、汎用的な基礎モデルの開発に留まらず、製造、国防、行政、クラウド運用など、具体的な需要先の問題解決に焦点を当て、実質的な事業化の可能性を示した。

技術基盤の拡大と新進開発者の発掘のための「全国民AIコンテスト」および「みんなのAI実験室・ラウンジ」館では、公共と民間が共に育成した受賞成果物が展示された。NIPA、NIA、TTA、韓国科学創意財団などの関係機関が参加したコンテストブースには、学生および予備創業チームで構成されたルーキー（Rookie）トラックと、企業および専門家中心のチャンピオン（Champion）トラックの受賞作が並んで展示された。

受賞チームの一つであるジェンカウは、電子文書処理プロセスを実際の運用段階へとつなげるソリューションを実演し、EcoPeaceは受賞したモビリティ基盤の環境浄化ロボットプラットフォームを紹介した。これらの受賞作は、単なるコンテストのアイデアにとどまらず、実際の市場参入を模索する事業モデルへと発展する可能性を示した。

大企業や中堅のシステム統合（SI）企業の参加も目立ち、エコシステム内での協力構図を形成した。ロッテイノベートは、別途体験空間である「RX LAB」を設け、ヒューマノイドロボット・ドキュメントの「ロイ」と電気自動車充電インフラシステムである「EVSIS」を前面に配置し、モビリティと空間運営全般に結合されたフィジカルコンピューティング技術を強調した。

フィジカルAI特別館では、科学技術情報通信部とNIPAの支援の下、ロボティクス・ファウンデーションモデルと精密制御システムを扱うハードウェア連携企業が多数参加し、実際の製造および物流工程に適用可能な駆動技術を公開した。既存の産業基盤を持つ大企業と、特化型アルゴリズムを保有するスタートアップがパートナーシップを議論できる接点も、現場の至る所で形成された。

今回の行事は、初期の創業チームに対し、技術開発の方向性を製品中心から顧客の運用コスト削減へと転換すべきであるという明確な信号を送った。巨大言語モデル自体を開発するアプローチは、相当な資本とデータインフラが必要なため初期企業には負担となり得るが、特定の産業分野に特化したデータを基に費用対効果の高い軽量化モデルを構築したり、既存のハードウェア機器と結合したりする実証戦略が代替案となり得ることを確認できた。

行事に参加した初期スタートアップは、単なる見学にとどまるのではなく、大企業および中堅の需要先ブースで技術導入過程のボトルネックを把握し、技術サプライチェーンの中で自社モジュールが遂行できる具体的な役割を定義する実務的な交渉活動に集中する必要がある。観覧客もまた、華やかな映像実演だけでなく、リアルタイムのシステムリソース占有率や応答速度、既存の業務ソフトウェアとの統合の容易性などを点検する実務的な視点が求められる。

AI Festa 26は、概念実証（PoC）段階を超え、生成AIがフィジカルシステム、オンデバイス・チップセット、エンタープライズ運用エージェントなど多様な領域へと拡張され、産業現場へ適用される流れを示した。

初期スタートアップに求められる競争力は、モデルの大きさやパラメータの規模だけではなく、大企業や公共領域が要求する具体的なセキュリティ規格と軽量化要求を満たし、実際のビジネス環境においてコスト削減と運用効率改善の効果を立証することにある。

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