グローバル企業の人工知能（AI）活用戦略が規模の拡張から効率性へと移行している。SKテレコム（SKT）もこのグローバルな流れに合わせて、組織・業務の再設計に取り組んでいる。
SKTは、29日にグローバルな「AI転換（AX）シフト」の流れに沿って、非開発職を含む全社員が直接AIエージェントを作成し業務に活用する「1人1エージェントプロジェクト」を実施するなど、働き方を再設計していると発表した。
最近、グローバルなAIモデル企業はトークン価格、処理速度、運用コストを低下させたモデルを次々と発表している。オープンAIは、最上位モデルに近い性能を5分の1の価格で提供する「GPT 6.1 ソル」を公開し、アンソロピックもトークン価格を20%低下させた「クラウドオペラス 5.5」を、価格をそのまま維持しつつ性能を向上させた「クラウドソネット 5.5」を発表した。
業務の複雑性・重要度に応じて軽量モデルと高性能モデルを使い分ける「モデルルーティング」も広がっている。アンソロピックは、クラウドをハイク（軽量・低コスト）、ソネット（中間）、オペラス（高性能）、フェイブル（超高性能）など段階的に構成し、企業が業務の種類に応じてモデルを選択できるようにしている。
アマゾンウェブサービス（AWS）のベッドロックは、100以上のAIモデルを1つのプラットフォームで業務の種類に応じて選択・接続できる企業向けインフラを提供している。
国内でも同様の動きが見られる。サムスン電子は、先月のサムスンAIフォーラムでAIの発展の軸が「効率性」へと移行していると強調した。難しい問題には計算を多く使い、簡単な問題には不必要な計算を減らす試みである。
アメリカのAI文書プラットフォーム「ミントリファイ」は、トークン使用量ではなく実際の成果物に対して料金を請求し、インドの音声AIセールス企業「スクワッドスタック」は、応対件数ではなく実際に発生した売上に料金を連動させるモデルを発表した。
先月、チョン・ジェホンSKT最高経営者（CEO）は「AI時代の選択と機会」をテーマにしたソウル大学の特講で、AI転換過程を経済学理論に結びつけた「AXのJカーブ」を提案した。AI導入初期には生産性が一時的に低下するが、この区間を越えると生産性が大きく向上するという説明である。
これに対し、チョンCEOは組織・業務の再設計、構成員の再教育など、時間差が生じる区間で働き方を再設計する必要があると強調した。
SKT関係者は「トークン消費を実質的なビジネス価値に転換する企業がAI時代の主導権を握ると考えている」と述べ、「AXの普及基盤を強化し、これを組織の生産性向上とビジネスモデルの革新につなげる計画である」と語った。
* この記事はAIによって翻訳されました。
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