「検索し、書いて、研究する」…リニア、国産AI技術でグローバル市場での知識労働革新

-研究はスコーラで、文書はライトで…破片化した知識労働をひとつにする

-「誰もが研究する世界、「バイブリサーチ」で開く」

– 「AIアプリケーションの国産化重要」

グローバルAI検索スタートアップLinerは去る1月、既存研究特化AI「Liner」を「Liner Scholar」として独立発売したのに続き、先月ビジネス文書特化AI「Liner Write」を新たに披露した。 LinerスコーラとLinerライトは同じ技術ベースで運営されていますが、ユーザー体験のために使用スペースを別々に分離しました。

両サービスの基盤となる「Liner」は、全世界4億6千万件に達する膨大な学術データベースを搭載している。研究専用のAIサービスが、通常2億余件の論文を扱う業界標準と比べると、2倍以上の規模だ。 Linerは膨大な学術データベースに基づいて信頼できるソースに基づいた資料を提供し、生成型AIで頻繁に現れる幻覚現象を最小限に抑えたのが核心競争力だ。現在、世界220カ国以上で1,300万人のユーザーが使用している。

Linerは現在、韓国のスタートアップの中で唯一、a16zのグローバルAI Webプロダクトリストに名前を挙げているAIアプリケーションだ。韓国で初めて「責任あるAI（Responsible AI）」バッジを獲得し、SOC 2 Type IIとHIPAA認証まで確保し、セキュリティ・倫理分野でもグローバル最上位レベルの体系を整えている。

「韓国のAI関連政策はチップとモデル開発に集中しているが、一般の人々の人生を変えるにはアプリケーションが一番重要です。外国サービスに依存している現実では、AIアプリケーションの国産化は重要な課題です」

LinerのLuke Kim代表は、AIで最も重要なのはアプリケーションの国産化だと強調した。キム代表はグーグルがトランプ大統領の行政命令に従ってグーグル地図で「メキシコ湾」名称を「米国のみ」に変更した事例を挙げ、アプリケーションが利用者の認識にどれだけ直接的な影響を及ぼすかを説明した。

ソウル麻浦区に位置するLinerオフィスでLuke Kim代表に会い、LinerライトとLinerスコーラに適用された技術とビジネス、知識労働革命、AIアプリケーションの国産化課題などについて話を聞いた。

情報探索の革新が知識労働の革新として

「情報探索を革新しよう」

Linerチームのフードティー裏面には「Reinvent the Knowledge Work」というフレーズが刻まれている。 Linerのビジョンです。では、Linerが言う「情報探索の革新」とは具体的に何を意味するだろうか。

キム代表は情報探索が何なのかに対する答え自体が時代によって進化してきたと説明した。図書館で本をよく探して記憶力が良いのが実力だった時代があり、インターネットが登場しながらグーグルを上手にすることが競争力になった。 2015年以降はニュースレターの購読とYouTubeチャンネルをよくキュレーションする能力がまもなく情報力であり、最近ではAIをよく扱うことが情報探索を最もよくすることになった。ところでここでさらに一歩進んだ変化が起きている。以前は、情報を探す行為と見つけた情報を活用する行為が完全に分離されていた。 Googleで検索し、論文データベースから資料を集め、ワードプロセッサで文を書く式だ。道具が変わるたびに文脈が切れ、同じ情報を繰り返し移すのに時間がかかった。だが、AI時代に入りながら探すことと書くこと、この二つの段階が一つに合わされ始めた。

「情報探索を革新しよう」というビジョンが、今は事実上「知識労働を革新しよう」と同義語になりました。

Linerは、断片化された知識労働のプロセスを1つのプラットフォーム内でつなぐことを目指しています。 AI検索で情報を探し、Linerスコーラで深く分析し、Linerライトで文書を完成する流れが絶えず続く仕組みだ。探索から分析へ、分析から成果につながる全プロセスが一つに統合されると、情報探索の革新は初めて知識労働そのものの革新になる。 Liner スコーラ、Liner ライトが別個のサービスではなく 1 つのエコシステムで設計した理由がここにある。

ユーザー経験が生み出したイノベーション

Linerスカラーで実証された学術データベースベースのサイケデリック最小化技術は、Linerライトにもそのまま続きます。専門知識と論理的構成が要求されるビジネス文書を作成する際、検証された情報と正確なソースをもとに信頼性の高い結果物を作り出すが、キム代表はLinerライトリリースの背景についてこう説明した。

「Liner スコーラを高度化しながら論理的な文章も上手くいることを発見しました。論文や学術資料だけでなく、事業計画書、セールス提案書、ニュースレター、政府支援事業計画書などのビジネス文書も高いレベルで作成しました。

技術的な強みに劣らず重要なのはユーザーエクスペリエンスです。現在、ほとんどのAIの執筆過程は破片化されている。 AIでドラフトを作成した後、それをコピーしてノッションやGoogle Docsに移し、文書を修正してから、修正を再びAIに載せて追加の修正を要求する式だ。タブとタブの間を絶えず行き来しなければならず、その過程で書き込みの流れは頻繁に途切れる。

「クロード、チャットGPTのような生成型AIは文書ドラフトをうまく作成してくれます。問題は修正要請過程が複雑だという点です。該当部分の文章だけを修正してもらいましたが、奇妙な文章が修正されることもあり、一部だけ手を見たかったのですが文書全体を最初から書き直すことも多いです。」

AIで書く人なら誰もが一度苦しんだこの不便さに対して、Linerは開発者の世界で答えを見つけた。

「AIで文をたくさん書くヘビーユーザーとして、従来方式の非効率を誰よりも切実に体感しています。このようなUXが必ず必要だと思いました。」

Liner LightはエディタとAIを1つの画面にまとめました。エディタウィンドウ内でAIに指示事項を入力すると、AIが文書内でリアルタイムで内容を修正・追加・削除する。ユーザーは、AIが提案した編集内容を確認し、受け入れるか元に戻す意思決定を下すだけです。別のタブに移動する必要も、コピーと貼り付けを繰り返す必要もない。

「「バイブリサーチ」時代を開く」

「誰もが研究できる世界が来てほしいです。研究というのはすでに整理された知識に基づいて新しい知識を生み出すことですが、今は大学教授や大学院生のような少数の人しかいません。

キム代表はこれを「バイブ・リサーチ（Vibe Research）」という概念で説明した。バイブコーディングのように非開発者もAIに指示するだけでソフトウェアを作成できるようにしたように、バイブリサーチは誰でもAIとコラボレーションして学術レベルの研究を遂行できるようにするという意味だ。すでに実証事例も出てきた。昨年、スタンフォード大学が主催した世界初のAI著者学会「Agents4Science 2025」で韓国科学英才学校1年生がLinerスコーラだけで論文を作成し、上位11編にのみ与えられる「スポットライト」論文に選ばれたのだ。研究経験のない高校生が1カ月ぶりに国際学術大会レベルの論文を完成した事例で、バイブリサーチが救済ではなく現実に働いていることを示した。

バイブリサーチを実現するためには、何よりも精度が重要です。 Linerの精度はすでに数値で立証されている。 「Liner Pro Reasoning」モデルはSimpleQAベンチマークで95.3点を記録し、オープンAIのGPT-4.5（62.5点）とパープレクシティのディープリサーチ（93.9点）をすべて超えた。スピードの面でも競争サービスが平均3～10分かかるディープリサーチをLinerは1～2分以内に完了する。

このように高い精度を実現できる理由は、Linerが2015年から蓄積してきたデータ資産にある。世界中の専門家や研究者たちがウェブ文書から直接選別し、要約・保存した良質のデータを長期間蓄積してきた。 Liner検索エンジンには、最も信頼できるソースを選別して優先順位を算出する独自の「自社ランカーモデル」が動作する。この高度化されたランカー技術は、回答に必要なコア情報のみを精密にフィルタリングすることで不要な演算コストを大幅に削減し、同時に回答の精度を最大化するLinerならではの技術的解子を完成する。

また、Liner検索エンジンは、ユーザーの質問を分析して処理するために特化した8つのコアコンポーネントに統合設計されています。質問分析から最終回答生成に至る全過程を8つの特化されたコンポーネントに細分化して管理する仕組みだ。その結果、Linerのコア技術が集約された情報検索（Retrieval）構造を通じて、グローバルトップレベルの精度を実現しています。

ユーザーエクスペリエンスの面でもソースベースの信頼性確保に集中した。 Linerの回答はすべての文に根拠ソースがつながり、引用文書のリンクと引用句、プレビューが同時に提供される。この構造のおかげで、ユーザーは回答の信頼性をすぐに確認できるだけでなく、同じソースに基づいて追加の調査を自然に続けることができます。

韓国と米国、ツートラック戦略でB2B市場攻略

Linerは最初からグローバルサービスを目指してアメリカ市場に集中してきた。米国の大学街での立地が目立って、UCバークレーの場合、学校公式のメール（.edu）で加入したユーザーだけが、全在学生の約10％に達するほどだ。全ユーザーの９０％以上が海外ユーザーであり、有料加入者の６０％が米国ユーザーだ。アンドリソン・ホロウィッツ（a16z）が6ヶ月ごとに発表する「生成AI消費者アプリTOP 100」ウェブサービス部門に2024年から連続4回名を上げているが、韓国スタートアップ中にAIウェブプロダクトリストに載っているサービスはLinerが唯一だ。

2024年下半期から韓国、インド、東南アジアでユーザーが急激に増え始め、韓国と米国に同時集中するツートラック戦略を採用している。特に韓国市場でLinerが特に注目するのはB2B領域だ。 Linerの核心資産であるRAG（検索増強生成）技術に対する需要が企業市場で急増しているからだ。

「Linerの検索エンジンにはインデックス付きの論文だけが5億件を超えています。今は、RAGを本当に上手な企業とコラボレーションしなければならないという方に変わっています。

Linerは今年2月、江政区前カカオエンターテイメントグローバル事業本部長をAI戦略総括で迎え入れ、「エンタープライズインテリジェンス（Enterprise Intelligence）」市場への拡大を本格化した。情報探索ツールにとどまらず、AIが企業内部の知識を自ら連結・分析し、インサイトとアクションまで提案する「AI業務パートナー」に進化するという構想だ。

韓国でAIといえばチャットGPT、クロード、ジェミナイなどの外産サービスが先に浮かぶ。その間、Linerは静かに、しかし確かに自分自身の領域を構築してきた。グローバル220カ国1,300万人のユーザー、a16z「生成AI消費者アプリTOP 100」連続4回登載、SimpleQA 95.3点という数値が語ってくれることは明らかだ。韓国にもグローバルビッグテックと正面で競争しているAIアプリケーションがあるということだ。