尹成浩マキナラックス代表は、フロンティア人工知能（AI）モデルが解決できない産業現場の『ロングテール』問題をターゲットに、3年以内に完全自律工場を実現するフィジカルAIロードマップを発表した。尹代表は、AIをいくつ導入したかではなく、企業がデータとモデル、実行プロセスを自ら所有し、統制する『企業AI主権』がフィジカルAI時代の競争力の前提であると強調した。
尹代表は3日、ソウル・三星洞のウェスティン・ソウル・パルナスで開催された『産業AIカンファレンスATTENTION 2026』で、「80%の精度では現場に適用できない。AIをいくつ導入したかではなく、AIで本当に企業の競争力を生み出しているのかを問わなければならない」と述べた。
尹代表は「AI技術は爆発的に進化しているのに、なぜ現場の生産性は向上しないのか」という問いかけで基調講演を開始した。AIが自律的に完了する作業の長さは数年の間に数秒から十数時間単位に増加したが、アメリカの全米経済研究所（NBER）の調査によると、企業経営者の約90%が過去3年間にAIが生産性に測定可能な影響を与えなかったと回答している。尹代表はマクドナルドのAIドライブスルー撤退の事例を挙げ、「ノイズや複雑な注文など、ハンバーガー店の現実ですらAIにはあまりにも複雑だった」と診断した。
現場の問題としてはロングテールを指摘した。ロングテールとは、頻繁に発生する少数の状況はAIがうまく処理できるが、稀に発生する無数の例外状況は解決できないという難題を意味する。フロンティアモデルはセンサー値ごとのトレンドラインを描く一般的な要求には応じるが、「特定の設備のサーミスター値が40を超えた場合、どうすればよいか」「すぐに稼働を停止し、担当者を呼べ」といった現場の要求には応じられないというのが尹代表の説明である。
図面解釈、センサー値の読み取り、設備異常検知など、現場の専門家が数十年にわたり蓄積したノウハウがオンラインに公開されたことがないためである。尹代表はフロンティアモデルがロングテールに該当する20%の難題を解決できず、精度80%の水準にとどまっているとし、「80%の精度では現場に適用できない」と述べた。
尹代表は所有・独立・統制の3軸の企業AI主権を解決策として提案した。企業固有のデータと現場専門家の判断基準が外部に漏れず、内部資産として蓄積される『所有』、特定のファウンデーションモデルやGPU・クラウドに依存しない『独立』、AIがどのような根拠で何を判断・実行し、コストはどれくらいかかるかを全過程を記録する『統制』である。
尹代表は「この3軸を通じて企業内部のすべての知識と経験が制御可能なAIに蓄積される構造を作ることが企業AI主権である」と説明した。これを実現する基盤として、データセンターから工場サーバー、エッジ機器までを一つにまとめ、閉鎖網でもAIモデルとエージェントを開発・配布・運用するAIオペレーティングシステム『ランウェイ（Runway）』を提唱した。
現場の成果も公開された。△設計書の変更検討で年間1000時間以上削減 △自動車生産工場6カ所のロボット1400台以上にAI適用 △軍の戦場ネットワークにAIを試験導入した韓米合同訓練（UFS）への初参加などである。マキナラックスは現場派遣エンジニア（FDE）組織が7万時間を投入し、5カ国32都市80以上の顧客サイトを支援し、6000件以上のAIモデルが産業現場で実際に稼働中であると発表した。
一方、この日の基調講演で張英才カイスト教授兼ダイムリサーチ代表は、時空間を理解する体化された知能に基づく無人自律工場『ダークファクトリー』で設備投資と人件費をそれぞれ50%削減できると提案し、金英玉HD現代常務（CAIO）は知能型自律造船所の構想を、金成鎮韓国＆カンパニー専務（CDO）はマキナラックスと協力したタイヤパターン生成AIの事例を紹介した。
* この記事はAIによって翻訳されました。
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