SK Telecomは、独自基盤モデルの高度化を加速する。製造、半導体、電池などの産業現場で蓄積された専門知見をモデルに取り込み、「働くAI」へと進化させることで、AI時代の技術の主導権確保につなげる考えだ。

同社で基盤モデルを担当するキム・テユン副社長は29日、ソウル・COEXで開催された「Digital Insight 2026」で講演し、「産業現場の繊細な知見を資産として蓄積するうえで、自社で制御できる国産モデルには大きな利点がある」と述べた。

キム副社長は、AIモデルの潮流が、単純な質疑応答やコード生成中心の段階から、エージェントベースの「働くAI」へ急速に移りつつあると分析した。2027年以降は、複数のAIが役割を分担して業務を担うマルチエージェント型へ発展するとの見方も示した。

こうしたAIエージェントの性能は、基盤モデルの水準に左右される。SK Telecomの基盤モデルは、大規模データを用いた事前学習の後、教師あり微調整（SFT）と強化学習（RL）を通じて、実務遂行能力を高める設計だ。

教師あり微調整では、正答と行動パターンを学習する。強化学習では、業務結果に応じた報酬とペナルティを反映し、判断と行動を改善していく。

キム副社長は、とりわけエージェンティックAIの時代には、実運用で業務を遂行した結果を評価し、そのフィードバックを再び学習に生かす循環が重要になると説明した。従来の大規模言語モデル（LLM）がテキスト生成に重点を置いていたのに対し、今後の基盤モデルはデジタル環境の中で自ら判断し、行動する方向へ進化するという。

同氏はまた、AIの中核技術を自ら選択し、産業特性に合わせて継続的に改善できる能力の重要性も強調した。SK Telecomは現在、A.X K2を中核に、推論・エージェント、視覚、音声までをカバーするモデル群を開発している。

政府主導の独自AI基盤モデルプロジェクトは、すでに第3次開発段階に入っている。第2次段階の評価では、国際数学オリンピックの問題解決で金メダル級の性能を示したという。

SK Telecomは、産業現場の専門知識を独自モデルに蓄積することに力を入れている。現場で生成されるデータや業務コンテキストを十分に反映するには、国内産業の特性を理解する国産AIが必要だと判断しているためだ。

キム副社長は、「3年前に基盤モデルの開発を始めてから最も多く聞かれたのは、『なぜ自分たちで作るのか』という問いだった」としたうえで、「最大の理由は、AI時代の中核技術について韓国が選択権を持つことにある」と語った。

さらに、「言語や文章に込められた文化的主権だけでなく、半導体や電池といった伝統産業の知識もモデルに取り込む必要がある」と指摘。「あらゆる知識を外部モデルに載せるのは容易ではなく、自ら改善できる自社モデルの開発能力が重要だ」と強調した。

一方で、SK Telecomは絶対性能だけを追う競争を志向しているわけではない。キム副社長は、「最初から無条件に賢いモデルを目指すのではなく、実際に使えるモデルを作ることが重要だ」と述べ、「今後は多様なモデルがさまざまな形で併存していく」との見通しを示した。

エージェンティックAIの開発で最も重要な課題として同氏が挙げたのは、「評価」だ。エージェントは自律的に判断し、複数段階の行動を取るため、従来のように単一の正解の有無だけで性能を測るのは難しいという。

また、自社モデルには安全性と統制の面での利点もあるとした。キム副社長は、「国内で開発したモデルは自ら構築し、統制できる。安全性を確保しやすい」と述べた。

SK Telecomは今後、AIデータセンター、独自基盤モデル、AIサービスを接続し、現場で得た評価やフィードバックが再びモデル性能の向上につながる仕組みを構築する方針だ。「Everyone's AI」などの実サービスや独自AI基盤モデルプロジェクトで得たデータをモデル改善に活用し、モデル、エージェント、サービス、データが連動する好循環の形成を目指す。

キム副社長は、「蓄積されたフィードバックを強化学習や事後学習に戻す好循環こそが競争力の源泉だ」と述べ、「国産モデルの真の競争力は、モデル、エージェント、サービス、データがつながる接点で生まれる」と語った。