![AIが生成した画像 [写真=MSコパイロット]](https://image.ajunews.com/content/image/2026/05/11/20260511141916757740.png)
韓国企業の人工知能転換（AX）への取り組みが続いているが、多くの企業が導入段階で止まり、実質的な成果を上げていない。失敗事例の多くは単なるツールとして導入されたものであり、業務プロセス自体をAI中心に再設計する必要があるとの指摘がある。
11日、韓国人工知能・ソフトウェア産業協会（KOSA）の発表によると、国内製造業におけるAI活用率は17.9%にとどまっている。AIを導入できない最大の理由は「AI導入領域と工程の把握が難しい」（41.6%）とされている。
超巨大AI推進協議会が最近発表した「AX事例集」によると、AXの失敗原因は大きく4つに分類される。△責任の所在（R&R）が不明確 △運用モニタリングの欠如 △現場データの偏差に対する未対応 △ガバナンスの欠如による導入自体の障害である。
概念検証（PoC）では問題がないが、実際の運用段階で責任の所在が不明確なため、現場の信頼を得られずに放置されるケースが繰り返されている。報告書は「PoCはスナップショットだが、実証は四季である」と表現し、ある時点でのテスト成功が季節や設備、環境が変わる実際の運用を保証しないことを示している。
韓国企業特有の失敗要因も指摘されている。知識・事務分野のA社の事例では、エンジニアが「現場ではAIが文章を作れないから問題が起きているわけではない。AIが読む材料がHWP形式で入ってくる瞬間、プロジェクトの半分は生成ではなく入力処理になる」と指摘した。HWPを韓国語ではなくファイルフォーマットとして認識し、初期にパースパイプラインを設計しなければ、運用コストが継続的に上昇するという警告である。公共機関の文書がほとんどHWP形式である韓国企業環境において、AI導入の最初の壁はモデルではなく入力フォーマットにあるという現実的な指摘である。
貿易・物流分野でも類似のパターンが観察される。ラベルアップとチームリブートの共同プロジェクトの事例では、「PDFが素直にテキストであると信じてはいけない」というエンジニアのメモが登場する。非構造文書の自動化は、構造化・検証・推薦の3段階が同時に設計されなければ品質が出ないが、抽出フィールドが揺らぐとその後の推薦信頼度が完全に崩壊するという。
一方、業務プロセスを再設計した企業の成果は明確である。B社はAIエージェントを導入後、FTE（フルタイム換算人員）投入を最大73%削減し、社内AI生産性指数を35%向上させた。ラベルアップ・チームリブートは文書作業時間を平均60%以上短縮し、人間の検収ループを含む最終検証段階でHSコード分類の正確度99.2%を達成した。
AIインフラ最適化の事例では、GPU学習コストをAWSオンデマンドに対して約80%削減し、開発生産性を3倍に向上させ、GPU稼働率を20%から85%以上に引き上げた。
AX成功の基準はモデルの正確度ではなく、展開後の運用設計の完成度にあるとの分析もある。△モニタリング体制 △障害対応手順 △ユーザー教育 △R&Rの標準化が実質的なビジネス成果につながるという。成功した企業が共通して適用した設計パターンは5つに要約される。△業務分解・エージェント委任 △非構造データの資産化 △リアルタイムエッジ分析 △最適化 △セキュリティ・ガバナンスの内在化である。
超巨大AI推進協議会は事例集を通じて、AI導入自体よりも導入後の運用設計、責任体制、ガバナンス構築がAXの実質的な成否を分けるとの結論を示した。
* この記事はAIによって翻訳されました。
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