趙定鉉「半導体装置に『AI頭脳』…思考する機械が製造業の未来」
■ 趙定鉉（チョ・ジョンヒョン）ミスリル代表
「安全AI」基盤の産業特化モデルを開発 熟練者の判断とノウハウを装置に蓄積 装置自体が自ら異常を検知して対応 脳工学博士、産業AIの伝道師へ転身「生産性と安全」二兎を追って両方掴む「産学官で産業AIの標準を確立すべき」
生産年齢人口の減少と熟練人材の高齢化が重なり、産業特化型人工知能（AI）が韓国製造業の競争力を守る核心技術として浮上している。熟練者の判断と対応の経験をAIに学習させれば、生産性と歩留まりを高めつつ作業者の安全も強化できるためだ。産業別の精密さと信頼性を満たし、機密性の高い工程データを保護する独自の技術と標準の確保が課題となっている。
ミスリル（MITHRIL）のチョ・ジョンヒョン代表は10日、ソウル市江東区のオフィスでインタビューに応じ、「半導体などの先端製造装置に、自ら見て判断し動く『AI頭脳』を搭載することが目標」とし、「熟練エンジニアが常に現場に常駐しなくても、歩留まりと安全を維持できる産業特化AIの高度化を進めている」と明らかにした。
同氏が描く製造業の未来は、「思考する機械」が働く工場だ。「工程装置のAIエージェント化」を通じて、装置が異常の原因を判断し、必要な動作まで実行させることを目指す。装置を熟練者の判断とノウハウを備えたロボットへと進化させるわけだ。このため、GPU・NPUを搭載し、カメラ・センサー・制御機器を接続したオンデバイスAIモデル「NENYA sVLA」を開発し、半導体装置などへの内蔵化を進めている。同氏は「装置が自ら診断・運用・問題解決を行う『知能化・ロボット化』のレベルは、自動運転車に例えると5段階中2〜3段階だが、急速に進化している」と説明した。
チョ代表が産業工程の「自主判断」に着目した背景には、脳工学の研究経験がある。米オレゴン大学で経営学と情報通信学を専攻し、海兵隊の通信士官として服役した同氏は、高麗大学の脳工学科で修士・博士号を取得した。人間の認知・判断構造に画像・センサー情報を結合するマルチモーダル技術や、ロボットアーム・手術用ロボットなどAIと機械の融合を研究する中で、先端装置であっても突発的な状況では熟練者の経験に依存している点を確認した。同氏は「このギャップを埋めるため2023年末に創業し、産業災害の危険を検知する『安全AI』で市場に参入した」とし、「重大災害処罰法の適用第1号・2号企業にソリューションを供給し、画像・センサー・作業データを蓄積した」と紹介した。
しかし、修士・博士研究陣が会社でAIを研究することと、実際の工場の突発的な問題を解決することはまったく別物だった。同氏は「初期は予想もしない困難が続き、メンバーのバーンアウト（バーンアウト症候群）や離脱の危険も大きかった」とし、「技術問題の解決と同じくらい、メンバーが疲弊しないよう心を砕いた。技術で現場の事故を防ぎ、製造業の競争力を守るという使命感を共有することに注力した」と明かした。
現場を経験する中で、同氏は「危険を察知するAI」と「機械を動かすAI」の作動原理が本質的に同じであることに気づいた。その後、産業機械の判断・制御を支援する特化AIへと領域を広げ、現在は国内最高水準であると自負する。同社のAIモデルは、少ない現場データでもソリューションを迅速に実装できる強みがある。オンデバイス方式のため、装置や設備から生成されるデータを自動収集することも可能だ。
チョ代表は、韓国国内の半導体装置メーカーやグローバル制御計測機器メーカーとともに、先端工程装置へのAI頭脳の内蔵に注力している。米中のビッグテックによる汎用VLAモデルがヒューマノイドの多様な作業に焦点を当てている点とは一線を画す。同氏は「半導体装置の制御構造やインターフェースの設計段階から参画した」とし、「熟練エンジニアの経験とノウハウをAIに込め、装置内に資産として遺している。半導体・セメント・食品など多様な分野に適用し、汎用性も検証済みだ」と自信をのぞかせた。
国内外の装置・製造企業からの協力に関する問い合わせも相次いでいる。特に、グローバルなセンサー・制御計測・先端製造装置メーカーと今後5年間で1万台以上の装置にAIモデルを適用し、複数の工場へ供給することで合意した。海外のセキュリティソリューション企業の監視装置にもAIモデルを搭載する。同氏は「障害復旧手順や責任範囲まで明確に提示することでパートナーの信頼を得た」とし、「売上高は今年60億ウォン、来年200億ウォン、2028年には500億ウォンに増加すると見込んでおり、2年以内の上場を目指す」と語った。
標準化したAIエンジンを普及させ、企業が大規模な開発人員を抱えることなく既存の装置を知能化・ロボット化できるようにすることがチョ代表のビジョンだ。同氏は、海外AIへの依存に伴う機密性の高い工程データの流出を防ぐため、独自の産業AI標準の確保に力を注いでいる。産業AIの拡散に向けて、政府・企業・装置メーカー・スタートアップがデータ活用や安全性検証、装置連携の共通基準を策定すべきだと提言した。政府に対しては、独自技術の研究開発から現場実証・事業化までを一貫して支援する体系の構築と、重大災害予防技術への投資支援強化を求めた。同氏は「産業装置にAIモデルを搭載すれば、製造業の新たな活路を開き、安全管理の死角も減らすことができる」とし、「産業AIの標準をリードし、製造業の輸出を支援する中核エンジンとなる」と強調した。
◇ 趙定鉉（チョ・ジョンヒョン）ミス릴代表 一問一答
― 製造AIが人を代替するという認識がありますが、実際の現場はいかがですか。
「現場の問題は着雇の減少よりも、人手不足と熟練技術の断絶です。製造AIは人を代替するのではなく、熟練者の判断をモデルに込め、装置に残す技術です。産業特化型AI標準を韓国国内の装置に搭載し、輸出することが目標です」
― 熟練者の判断を標準化されたエンジンに込めることで、製造競争力を守ることができるという意味ですね。
「生産年齢人口の減少と熟練人材の高齢化に伴い、製造業のAI転換は必須です。最大のボトルネックはアルゴリズムではなく、現場データにあります。業種ごとに環境は異なりますが、『認知―判断―行動』という構造は同じです。ミスリルはこれを自律エージェントモデルとして具現化し、少ないデータでも新しい業種へ迅速に適用しています」
― 半導体など先端製造装置のAIエージェント化も必要に見えます。
「従来の自動化が決まった作業を繰り返すのに対し、AI装置は状況を認知して次の動作を自ら決定します。特に半導体は、わずかな判断ミスも歩留まりに直結します。現在、韓国の半導体装置メーカーやグローバル制御計測機器メーカーと共に、AI頭脳が内蔵された装置を開発しています」
― 安全AIから製造AIモデル企業へと拡張した背景は何でしょうか。
「博士課程で人間の認知・判断原理を研究しながら、マルチモーダルAI技術を開発しました。創業初期にはこれを危険検知に適用し、現場データを確保しました。その後、危険を認知するAIと機械を動かすAIが本質的に同じ問題であるという結論に至り、産業特化型の自律エージェントモデルへと拡張しました。
ビジネスモデルは、装置や生産ラインにエンジンを内蔵してライセンス・ロイヤリティを得る方式と、現場データでモデルを微調整・運用する方式です。安全AIは安定した売上源であり、データ確保のチャネルでもあります。韓国国内で検証したエンジンを海外の装置にも搭載していく計画です」
― 産業現場への適用に向けて、装置メーカーなど製造現場とはどのような関係を構築していますか。 「外注業者ではなく、装置向けエンジンの供給者を目指しています。装置の制御構造とAIの判断方式を設計段階から共同開発しています。ミスリルはモデルと学習・再学習体系を提供し、装置メーカーはこれを製品に搭載します。
生産ラインでは、誤検知率や応答遅延、長時間の稼働安定性を検証しました。グローバル工場の実証を通じて、障害復旧手順や責任範囲などのプロセスも点検しました。現在は半導体・ディスプレイの核心工程装置を中心に協業を進めています」
― 米国の汎用ロボットモデルが成長する中、韓国独自のモデルがなぜ重要なのでしょうか。
「米中の汎用モデルは主に人の作業を代替することに焦点を当てています。しかし、半導体装置はナノ単位の精密さと迅速な判断、高い安全性が求められるため、産業特化モデルが不可欠です。韓国は半導体・ディスプレイ・二次電池の精密な現場データを確保できる強みがあります。
装置の頭脳を海外モデルに依存すると、データ流出やコスト・政策変化に伴うリスクが大きくなります。汎用モデルと正面から競争するよりも、精密さと安全性が重要な分野で独自の標準をいち早く確立すべきです」
He is…
高麗大学で脳工学の博士号を取得。創業後、重大災害処罰法の適用対象企業に安全AIを供給し、現在は産業特化型ファウンデーションモデル「NENYA sVLA」の高度化を進めている。韓国国内の半導体装置メーカー、グローバル制御計測機器メーカー、監視システムメーカーなどと協業中。2025年に中小ベンチャー企業部長官賞を受賞し、2022年にNAVER博士課程フェローシップ、2019年に情報通信企画評価院（IITP）グローバル核心人材に選出された。
コ・グァンボン 資深記者
コメント