この記事の要点: 韓国の中堅システムインテグレーター（SI）4社が、製造現場に特化した人工知能（AI）モデルの開発と導入を活発化させています。各社は親グループの特性を反映し、設備制御、自律運転、最適生産条件の自動実行、リアルタイム安全監視など、異なるアプローチで製造業のデジタルトランスフォーメーション（AX）を支援しています。汎用モデルから現場データとドメイン知識を組み合わせた特化型モデルへの移行が進んでいます。
ニュースのポイント
- CJ OliveNetworksは、食品製造における熟練者の経験に頼る生産からAI自律運転への移行を推進
- Asiana IDTは、既存システム（MESやERP）とAIのシームレスな統合やOCRによる業務効率化を強みとする
- Kolon Benitは、異種設備データの統合プラットフォームとAIを組み合わせ、自律製造の実現を目指す
背景
製造業におけるAI活用は、単なるデータ分析から業務の実行、さらには意思決定や制御へと役割を広げています。ガートナーの予測によると、業界や業務に特化した言語モデル（DSLM）の市場は初期段階にあるものの、2028年までに企業が使用するAIモデルの60%以上を占めるとされています。これにより、リアルタイムな応答と現場に即した意思決定が可能になり、自律型工場の実現に向けた動きが加速しています。
何が起きたのか
韓国の主要SI企業4社は、独自の戦略を展開しています。CJ OliveNetworksは、AIエージェント、予測・最適制御AI、ビジョン検査プラットフォームを柱に、グローバル市場で成長する食品製造業向けの自律運転を支援しています。Asiana IDTは、レガシーシステム（ERP、MES、WMS）との統合力を強みに、AI OCRによる伝票入力自動化やCCTV映像解析による安全管理を提供。Kolon Benitは、異種設備データを接続するプラットフォーム「r-CoCoAna」をベースに、最適な生産レシピを自動実行するシステムを構築しています。POSCO DXは、オープンソースの基盤モデルを現場データで微調整し、設備制御や単純・危険作業の自動化に注力しています。
製造業・生産管理への見方
日本の製造業や生産管理部門にとっても、熟練技術者の高齢化や人手不足への対応として、これらのAI活用事例は極めて参考になります。特に、長年の経験や「勘」に頼っていた生産条件（レシピ）の決定を、リアルタイムデータベースに蓄積された過去のプロセスデータからAIが最適化して自動実行する仕組みは、品質の安定化と生産性向上に直結します。また、既存のMESやERPといった基盤システムとAIソリューションをいかにセキュアに、かつシームレスに連携させるかというシステム構築の視点は、工場DXを推進する上で不可欠な要素となります。
現場で確認したいポイント
- 自社の生産現場において、熟練者の経験や勘に依存している工程をデータ化し、AIで代替可能か検討する
- 既存のMESやERPなどのレガシーシステムと、新たに導入するAIツールとのデータ連携に課題がないか確認する
- 現場の機密データを保護するため、オンプレミス環境でのAIモデル構築やセキュリティ要件を整理する
確認しておきたい点
本記事で紹介されている各社のAIソリューションや導入事例は、韓国国内のグループ企業や特定の顧客企業における実績および実証実験（PoC）段階のものが含まれており、すべての製造環境で同様の効果が保証されているわけではありません。
出典情報
| 出典 | The Elec Inc. |
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| 公開日時 | 2026-10-07T15:27:31+09:00 |
| 元記事 | The Elec Inc.で読む |