韓国ディープラーニング、下半期ロードマップ公開「働くAI」への転換を本格化

| NBNTV＝チュ・ヒョンウン記者 | 公共・企業向け視覚知能AIソリューション企業である韓国ディープラーニング（代表 キム・ジヒョン）は、文書AIソリューション「ディープエージェント」を実際の業務を遂行するAIワーカーへと拡張する下半期ロードマップを発表した。

今回のロードマップは、文書から文字や情報を抽出することに留まっていた従来のOCR中心の自動化を、業務の判断や承認、企業システムへの実行まで拡張することに焦点を当てている。

従来は、企業に新しい文書や業務が追加されるたびに、別途OCRシステムを構築し、認識率を検証しなければならなかった。韓国ディープラーニングは、一度検証したモデルと業務基準を運用資産として保存し、他の部署や業務に再利用する方式へと転換する。

その核心となる基盤が「VLM Ops」だ。特定の業務で使用したAIモデルやプロンプト、情報抽出スキーマ、品質基準などをVLM Opsに蓄積する。新しい業務が追加された際、システムをゼロから開発するのではなく、必要な項目のみを調整・検証して適用できるようにする。

また、顧客が文書様式や抽出項目の変更に直接対応できる機能も用意する。構築後、キーバリュー（Key-Value）などが変わるたびに開発会社へ保守を依頼する負担を軽減し、顧客企業がVLM Opsで必要な項目を直接設定・チューニングできるよう支援する計画だ。

韓国ディープラーニングは、文書AIの評価基準も認識率中心から、人の非介入率および業務完了率中心へと広げる。文書を正確に読み取るレベルだけでなく、人の確認なしに実際の業務をどの段階まで処理できたかを自動化の成果として測定する方針だ。

VLM Opsに保存されたモデルと業務基準は、エージェントのワークフローに接続される。文書の分類と情報抽出、文書間の相互検証、業務判断、担当者の承認、後続システムの実行を一つの流れとして構成する。

信頼度が一定基準を満たした正常な案件は、ディープエージェントが後続の手続きまで処理する。情報が不明確であったり、別途判断が必要な例外案件のみを担当者に伝達し、検収を行う仕組みだ。

検討と承認が完了した結果は、ERPやCRM、電子文書管理システム（EDMS）、ロボットプロセス自動化（RPA）など、企業の既存の業務システムと連携する。AIの判断根拠や承認・検収履歴、システム実行結果も共に保存し、監査および内部統制に活用できるようにする。

AIの誤った判断を減らすための検証構造も強化する。OCRやパーサーを用いて文字と文書構造を認識し、視覚言語モデル（VLM）で文脈と業務の意味を分析した後、抽出結果を原文の位置と比較する。

定められた形式から外れたり、信頼度が低い結果は正常な案件から分離する。根拠が不足している情報が、別途の確認なしに後続システムへ入力される状況を防ぐためだ。

韓国ディープラーニングは、国内のあるカード会社の加盟店新規・変更審査業務にディープエージェントを適用している。加入・変更申請書や事業者登録証、通帳のコピー、登記事項全部証明書などを自動分類し、文書ごとの主要情報を相互検証する。

正常な案件は個人情報のマスキングから審査システムへの連携まで自動処理し、追加確認が必要な案件のみを担当者が検収する。当該業務で検証したモデルと業務基準はVLM Opsに保存し、他の加盟店審査業務にも活用する予定だ。

韓国ディープラーニングは、このような方向性を「3 Zero AI Worker戦略」として提示した。繰り返しの学習と設定を減らす「Zero Training」、原文と検証ルールを活用して誤った判断を減らす「Zero Hallucination」、正常案件の全数検査の代わりに例外案件を確認する「Zero Review」で構成される。

キム・ジヒョン韓国ディープラーニング代表は「新しい文書や業務が追加されるたびにOCRを再構築する方式から脱却し、検証済みのAIと業務基準を企業全体へと拡張していく」とし、「繰り返しの構築と検収にかかるコストを削減し、AIが実際の業務を完了する構造を作ることが今回のロードマップの目標だ」と述べた。