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人工知能技術による景気成長の鈍化危機を超えたK企業

05/02/2025

国内経済成長率の鈍化が続き、企業のしわが大きくなっている。これに国策研究機関が持続的な景気下方見通しを出し、経済危機が迫ると予想するなど、国内経済・産業全般に対する懸念が拡大している。韓国開発研究院(KDI)は今年1月から3カ月連続で国内競技の下方圧力が大きくなっていると診断した。建設業不振と主要輸出品目である半導体輸出価格が下落する中、対外不確実性拡大の影響が波及し、輸出増加傾向が鈍化しているという説明だ。

これにより、企業は効率的な人材運用とコスト削減のために外部サービスを積極的に活用している。ボラティリティの大きい外部環境よりも制御可能な内部効率を引き上げることに集中しようとするのだ。海外貿易代金の精算や決済が頻繁な企業は、手続きが簡単で、いつでも利用できるサービスを活用して内部必要人材を最小化し、頻繁な職員教育と訓練が必要な場合、AIベースのサービスを利用するのが代表的だ。

◆生成型AIベースソリューションで迅速な業務適応支援、アイブリックス「エージェントティー」

人工知能(AI)専門企業である(株)アイブリックス(代表チェ・ジョンヒョン)が開発したエージェントティーは新入相談士の模擬相談トレーニングを支援する生成型AI基盤ソリューションでAIが学習内容を分析して評価して相談能力を高めるのに役立つ。

エージェントティーは新入相談士に生成型AIで学習した多様な相談事例を提供し、状況別対応能力向上のために▲相談トレーニング▲後処理▲学習分析▲学習管理など4つの主要機能を提供する。相談アプリケーションを通じて実際の業務プロセスと同様の学習環境を提供し、相談終了後は相談分類や要約などの後処理作業を実習することで、新入相談士が業務に迅速に適応できるように設計された。

特にディープラーニングTTS(Text To Speech、音声合成)技術を活用して、性別、年齢、顧客状況別の声を提供することで、実際の相談環境で接することができるさまざまな顧客タイプについて事前に体験して練習することができる。この他にも、管理者はリアルタイムデータ分析を通じて個人別、相談タイプ別、グループ別の学習結果をリアルタイムで監視でき、相談士別の学習脆弱性をフィードバックし、学習推薦機能を通じて相談内容を補完することができる。

◆企業海外送金手続きの簡素化で企業効率運営、セントビーズ

グローバル為替トータルソリューション企業セントビー(代表チェ・ソンウク)は、貿易代金など海外決済及び精算が必要な企業に簡素化された送金業務手続きと合理的な手数料など企業に優しいサービスを提供して人気を得ている。

最大1日以内に迅速かつ安全な海外送金が可能で、最初の1回だけ企業書類を登録すれば追加登録なしで送金業務が可能で、毎回情報を記入する不便さをなくしたのも強みだ。大量の送金業務も、受取人情報を簡単にエクセルに登録するだけで、繰り返し業務なしで簡単かつ迅速に進行されるため、業務に投入される時間とコストを削減し、効率的な人材運営が可能だ。

また、英米圏、欧州およびアジア全域、中南米を含む最大174カ国で簡便で安全な多国通貨決済を支援する。既存の銀行を利用した海外送金時に発生する高い固定費用及び両替費用に比べて最大70%低い手数料でサービスを提供し、頻繁な海外送金及び決済・精算が必要な企業や関連業務担当者に大きな呼応を得ている。

セントビーは金融分野の専門弁護士を主軸で構成されたリーガル&コンプライアンス部分を運営しており、送金・決済過程で発生する可能性のあるすべてのリスクについて徹底的に管理する。また、企業に優しいサービスと国家間取引の必須である安全性をもとに、現在900社以上のセントビーズ企業顧客を保有している。

◆韓国語特化マルチモーダル言語モデル、カカオ「カナナ」

カカオ人工知能サービス「カナナ-o」は、テキスト、音声、イメージなど多様な形態の情報を同時に理解して処理できる人工知能(AI)モデルだ。

利用者はテキスト・音声・画像のどんな組み合わせで質問を入力してもカナナ-oを通じて処理でき、状況に合ったテキストや自然な音声入力にも応答を生成することができる。

カカオは、異なるモデルを合わせるモデルマージ技術を基に、画像処理に特化したカナナ-vとオーディオ理解・生成に特化したカナナ-aモデルを統合し、短期間内に効率的にカナナ-oを開発した。

特に大規模な韓国語データセットを活用して韓国語の特殊な発話構造とイントネーション、語尾変化などを精密に反映した。これにより、カナナ-oは済州島、慶尚道など地域方言を認識し、それを標準語に変換して自然な音声を生成することができる。

カカオによると、カナナ-oは韓国語と英語のベンチマーク(性能検証)でグローバルトップAIモデルと同様のレベルを記録し、韓国語のベンチマークでは高い優位を示した。感情認識能力では、韓国語と英語の両方で大きな優位を記録し、感情まで理解して疎通できるAIモデルの可能性を立証した。


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