EXAONE Deep搭載人工知能：LG AI Researchが新たな推論AIモデルを発表 – 韓国発のAgentic AI – 画像：Xpert.Digital
韓国のAI攻勢：EXAONE Deepが世界基準を確立
LGがEXAONE Deepを発表：革新的なオープンソースのエージェント型AI
LG AI Researchは、高度な推論AIモデル「EXAONE Deep」をオープンソースとして公開し、韓国のAIへの取り組みを世界へと引き上げました。2025年3月にNVIDIAのGTC開発者会議で発表されたこのモデルは、仮説を自ら立案・検証し、それに基づいて自律的な意思決定を行う能力を特徴としています。この革新的なAIソリューションは、「エージェントAI」時代への移行を象徴するものであり、LGはこの技術を推進する数少ないグローバル企業の1つとして位置付けられています。数学、科学、コーディングのベンチマークにおいて優れた性能を発揮し、効率的なモデルサイジングと相まって、EXAONE DeepはAI開発における大きな進歩を象徴しています。.
EXAONEモデルファミリーとその開発
EXAONE Deepの始まりから
EXAONE Deepの基盤は、2020年12月にLG AIリサーチが設立されたことで築かれました。LGコーポレーション会長の具光模氏が率いるこの研究部門は、AI技術を通じてLGの長期的な未来を確保することを目指して設立されました。リーダーシップミーティングで具氏は、「2030年代の成長ドライバーを確保するためには、AIを積極的に開発する必要がある」と強調しました。
EXAONEモデルファミリーの開発は、2021年12月に約3000億のパラメータを持つ「超巨大AI」モデルであるEXAONE 1.0から始まりました。その後、2023年7月にEXAONE 2.0、2024年8月にEXAONE 3.0がリリースされ、EXAONE 3.0は韓国初のオープンソースAIモデルとして重要なマイルストーンとなりました。2024年末には、指示追従性の向上とより長いコンテキストの理解を特徴とするEXAONE 3.5がリリースされました。EXAONE Deepはこの開発を基に構築され、特に推論能力に重点を置いています。.
技術アーキテクチャとモデルのバリエーション
EXAONE Deep はデコーダーのみのトランスフォーマー アーキテクチャに基づいており、次の 3 つのサイズのバリエーションが用意されています。
- EXAONE Deep-32B: 320 億のパラメータと 64 層を備え、推論パフォーマンスを最大限に高めるように最適化されたフラッグシップ モデルです。.
- EXAONE Deep-7.8B: 78 億のパラメータと 32 層の軽量バージョンで、32B モデルの 95% のパフォーマンスをわずか 24% のサイズで実現します。.
- EXAONE Deep-2.4B: 24 億のパラメータと 30 層を備えたオンデバイス モデルであり、サイズが小さい (32B モデルの 7.5%) にもかかわらず、86% のパフォーマンスを実現します。.
すべてのモデルの最大コンテキストスコープは32,768トークンであり、これは以前のモデルと比べて大幅に改善されています。これらのモデルは主に、長い思考プロセスを考慮した推論に特化したデータセットでトレーニングされており、より複雑な関係性を理解し、論理的な結論を導き出すことができます。.
これに関連して:
パフォーマンス特性とベンチマーク結果
数学的推論と科学的問題解決
EXAONE Deepは、数学的推論および科学的推論タスクにおいて特に優れた結果を示しています。32Bモデルは、韓国大学入学試験（CSAT）の数学セクションで94.5点、2024年米国招待数学試験（AIME）で90.0点を獲得し、競合モデルを凌駕しました。.
数学的問題解決能力を評価する指標であるMATH-500において、このモデルは95.7点を獲得しました。特に注目すべきは、このモデルが、DeepSeek-R1（6,710億パラメータ）のような一部の「巨大」モデルのわずか5%程度のサイズで、この性能を達成している点です。.
科学的推論の分野では、32BモデルはGPQAダイヤモンドテストで66.1点を獲得しました。このテストは、物理学、化学、生物学における博士レベルの問題解決能力を評価するものです。これらの結果は、このモデルが複雑な科学的概念を理解し、応用する能力を際立たせています。.
コーディングスキルと一般的な言語理解
EXAONE Deepは、コーディングと問題解決能力においても優れた性能を発揮します。コーディング能力を評価するLiveCodeBenchテストにおいて、32Bモデルは59.5という高いスコアを獲得しました。これは、ソフトウェア開発、自動化、そして高度な計算精度が求められるその他の技術分野における応用の可能性を示唆しています。.
一般言語理解において、このモデルは韓国語モデルの中で最高のMMLU（Massive Multitask Language Understanding）スコア83.0を達成しました。これは、EXAONE Deepが専門的な推論タスクだけでなく、一般言語理解においても優れた性能を発揮することを示しています。.
小型モデルのエネルギー効率
特に小型モデルのパフォーマンスは注目に値します。7.8BモデルはMATH-500で94.8ポイント、AIME 2025で59.6ポイントを獲得し、2.4BモデルはMATH-500で92.3ポイント、AIME 2024で47.9ポイントを獲得しました。これらの結果により、EXAONE Deepの小型バージョンは、すべての主要ベンチマークにおいて、それぞれのカテゴリーでトップに立つこととなりました。.
コミュニティは特に2.4Bモデルのパフォーマンスに驚いています。Redditの投稿によると、この小型モデルは、特定のベンチマークにおいて、はるかに大型のGemma3 27Bモデルよりも優れたパフォーマンスを示したとのことです。あるユーザーはこう書いています。「つまり、2.4Bモデル（46.6）がライブコードベンチマークでGemma3 27B（29.7）を上回るとでも言うのですか？」
AI市場における応用の可能性と意義
産業、研究、教育における応用分野
LG AI Researchは、EXAONE Deepが様々な分野で活用されることを期待しています。プレスリリースでは、「EXAONE Deepは、将来の産業が求める専門分野だけでなく、物理学や化学といった科学研究・教育分野でも幅広く活用され、数学、科学、コーディングといった専門分野の評価指標において高いパフォーマンスを発揮するでしょう」と述べています。
特に注目されているのは、オンデバイスモデル（2.4B）です。このモデルは小型であるため、スマートフォン、自動車、ロボットなどのデバイスに利用できます。外部サーバーへの接続を必要とせず、デバイス上でデータを安全に処理できるため、データセキュリティと個人データ保護の面でメリットがあります。.
グローバルAI競争におけるポジショニング
EXAONE Deepのリリースにより、LGは競争が激化するグローバルAI市場における地位を確立しました。これにより、この韓国のテクノロジー企業は、OpenAI、Google DeepMind、そしてDeepSeekのような中国のAI開発企業といった大手テクノロジー企業との直接的な競争に参入することになります。.
LG AI研究所の関係者は、「2月に国家人工知能委員会で開催された国内AI産業の競争力診断・検証会議に参加し、DeepSeek R1レベルのモデルをオープンソース化する意向を示してから、約1か月後にEXAONE Deepを発表した」と述べた。さらに、「LGのAI技術の核心は、モデルサイズを大幅に削減しながらも性能を維持することだ」と付け加えた。
中国のディープシークの推論能力の向上を受けてコスト効率の高いモデルが大きな注目を集めている中、小型ながらも強力なモデルを開発するというLGのアプローチは、戦略的な優位性を示す可能性がある。.
推論AIと「エージェントAI」の重要性
知識ベースAIから推論AIへ
LG AI Researchは、EXAONE Deepによって「知識AI」から「推論AI」への移行を進めています。従来のAIモデルは主に情報の取得と提供に重点を置いていますが、EXAONE Deepのような推論AIは、自ら仮説を立て、検証し、得られた情報に基づいて自律的な意思決定を行うことができます。.
この機能は、「エージェントAI」、つまり自律的に「思考」し行動できる能動的なAIの時代への突入を告げるものです。LG AI Researchは次のように説明しています。「エージェントAIとは、自ら仮説を立て、それを検証するための結論を導き出すことで、自律的な意思決定を行うことができる能動的なAIを指します。」
オープンソース戦略
EXAONE Deepリリースの重要な側面は、モデルをオープンソースとして公開するという決定です。これは、韓国初のオープンソースAIモデルであるEXAONE 3.0から始まった戦略を踏襲しています。.
オープンソース戦略により、開発者は研究目的でモデルを制限なく利用し、さらに開発を進めることができます。これにより、技術のより広範な応用とさらなる発展が促進され、LGのグローバルAIエコシステムにおける地位が強化される可能性があります。.
LG AIリサーチのペ・ギョンフン代表は、「この汎用性が高く軽量なモデルをオープンソースとして公開することで、大学や研究機関が最新の生成AI技術を活用できるようにし、AI研究エコシステムに貢献し、AIの競争力をさらに向上させていく予定です」と述べています。
これに関連して:
将来の展望と現在の動向
ChatEXAONE: ビジネスにおけるAIを活用した生産性の新たなスタンダード
LGは今年後半に子会社と連携し、EXAONE Deepを様々な製品・サービスに統合する予定です。EXAONEは、デバイス内AIサービス向けの超軽量モデルから、特殊用途向けの高性能モデルまで、用途に応じて様々なモデルサイズで提供される予定です。.
EXAONE技術の具体的な実用化例としては、EXAONE 3.0をベースとした企業向けAIエージェント「ChatEXAONE」が挙げられます。これは既にLGグループの従業員向けにオープンベータ版として提供されています。ChatEXAONEは、リアルタイムWebベースの質疑応答システム、文書・画像ベースの質疑応答システム、コーディング支援、データベース管理など、業務生産性を向上させる様々な機能を提供しています。.
LGグループにおけるAI専門知識のさらなる発展
EXAONE Deepの開発は、LGグループにおけるより広範なAI戦略の一環です。LGはすでに社内にAI大学院を設立し、9ヶ月の修士課程と18ヶ月の博士課程を通じて、個々のニーズに合ったエンジニアを育成しています。.
これらのコースを受講する従業員は、個々の子会社では開発が難しいプロジェクトに取り組んでいます。パイロットプロジェクトの一環として、LGディスプレイはAIを活用して同一画面により多くのピクセルを配置する設計技術を開発し、LGエレクトロニクスとLGイノテックはAIを活用した正確な需要予測によって在庫コストを大幅に削減する手法を研究しました。.
小規模なAIモデルがより良い選択肢となる理由 – EXAONE Deepを考察
EXAONE Deepのリリースにより、LG AI ResearchはAI開発において重要なマイルストーンを達成しました。韓国初となるFoundation Modelに基づく推論AIモデルの開発により、LGはこの高度なAI技術を開発する世界有数のテクノロジー企業に名を連ねることになります。数学、科学、そしてコーディングベンチマークにおける優れたパフォーマンスと、効率的なモデルサイジングは、このモデルが様々なアプリケーションにもたらす可能性を強く示しています。.
LGが比較的小規模で高性能なAIモデルを開発するというアプローチは特に注目に値します。多くのAI企業がますます大規模なモデルの開発に注力する中、EXAONE Deepは、インテリジェントな最適化と専門的なトレーニングによって、小規模なモデルでも最高のパフォーマンスを発揮できることを実証しています。これは経済的なメリットをもたらすだけでなく、強力なAIモデルをエッジデバイスに展開することも可能にします。.
EXAONE Deepのオープンソース化により、LG AI ResearchはグローバルなAI研究エコシステムへの貢献と、国際的なAI競争における韓国の地位強化に大きく貢献しています。この技術がLGグループの様々な製品やサービスにどのように実装され、様々な業界にどのようなイノベーションをもたらすのか、今後の展開が注目されます。.
これに関連して:
グローバルマーケティングとビジネス開発のパートナー
☑️ 当社のビジネス言語は英語またはドイツ語です。
☑️ 新機能: 母国語での対応!
Konrad Wolfenstein
私と私のチームは、あなたの個人アドバイザーとして喜んでお手伝いさせていただきます。.
こちらの問い合わせフォームにご記入いただくかwolfenstein@xpert.digital。、 +49 7348 4088 965までお電話ください。メールアドレスはです
私たちの共同プロジェクトを楽しみにしています。.
