政府は企業の核心製造データを外部に公開せず、人工知能（AI）学習に活用する「製造データライブラリー」の構築に乗り出す。これは、不良や事故など価値の高いデータが営業秘密の漏洩を懸念して企業から提供されない問題を解決するためである。来年度には関連予算として1158億円を投入し、非公開データを収集し、産業別AIファンデーションモデルの開発に結びつける計画である。
イム・ギョンソプ産業通商部製造人工知能転換協力課長は、9月3日、ソウル中区のザ・プラザホテルで開催されたアジュ経済新聞主催の「第18回善い成長・良い仕事グローバルフォーラム（2026 GGGF）」2日目のセッションで、「従来の製造データ事業は公開を前提にデータを収集していたため、企業が良いデータを提供しなかった」と述べた。彼は「今回は基本的に非公開を前提にデータを収集する」とし、「クリーンルームで学習はできるが、データは持ち出せず、学習したAIモデルのみを持ち出せるように設計している」と語った。
製造業のAI転換において最大の障壁はデータである。イム課長は「データさえ解決すれば80～90%は解決したと考えられるほど、最も重要な問題である」と述べた。産業部によると、国内の製造企業の90%以上はまだAIを活用していない。企業ごとに設備の名称や測定単位が異なるため、標準化が必要である。イム課長は「標準がなければAIモデルとしてはデータが集まれば集まるほど、ますますバカになる」と指摘した。
政策目標も個別工程の改善から汎用AIの開発へと広がる。イム課長は「これまで個別工場に入って一つの工程を改善する方向だったが、今後はデータをより多く集めて全体工程で汎用的に使用できるファンデーションモデルを作ることが目標である」と述べた。鋳造や溶接など熟練労働者の経験に依存してきた「暗黙知」もデータ化し、AIやロボットに適用する。
産業部は昨年設立された「M.AX（製造AI転換）アライアンス」を中心に事業を拡大する。現在、AIファクトリー、ロボット、未来車、半導体、自律運航船など11の分科に約1500社・機関が参加している。AIファクトリーは昨年末102から現在約170の工程に増加した。イム課長は成果測定が可能な38の課題で「不良率が約15.5%減少し、生産性が約30%向上する成果が見られた」と述べた。
フィジカルAIの実証も拡大する。ヒューマノイドは現在10の産業現場で実証中であり、今後累積30か所に増やす予定である。オンデバイスAI半導体の開発も推進する。イム課長は「自動運転車が通信が途絶えたからといって止まるわけにはいかない」とし、「電力を少なく消費し、遅延が短く、耐久性を備えた半導体が必要である」と述べた。
法・制度基盤も整備する。産業部は製造データの活用とAI専門人材の育成などを含むいわゆる「M.AX法」の制定を推進している。製造AI関連の標準策定とGPU支援も並行して行う。イム課長は産業部のAI関連予算が今年約1兆2000億円から来年度1兆7000億円に拡大されたとし、「重点課題を中心に予算と資金支援を積極的に推進する」と述べた。
* この記事はAIによって翻訳されました。
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