構築された自動運転ビデオを再処理マルチモーダル/LLMベースのモビリティAI学習海外ブックメーカータを公開
ルールベースの限界を超える「マルチモーダルAI」学習海外ブックメーカータを公開、自動運転の実用化を加速
古代文学からモビリティまで、17 歳の海外ブックメーカータ職人「奈良知識情報」の論理的な変革
自動運転技術のパラダイムは変化しつつあります。定められたルールに従って車線を守り、障害物を避けるだけの「ルールベース」の時代は終わり、人工知能（AI）が自ら状況を判断し、言語を通じてコミュニケーションする「エンドツーエンド」の時代が到来した。
問題は海外ブックメーカータです。過去に巨額の予算を投じて構築された海外ブックメーカータは、最新のマルチモーダルAIモデルに適用するには「時代遅れの海外ブックメーカータ」となっているからだ。 12月18日にソウルのCOEXで開催された「2025年AI学習海外ブックメーカータ構築・高度化実績報告会」でナラナレッジインフォメーションが発表した「海外ブックメーカータアップサイクル」事例が業界の異例の注目を集めた理由はここにある。
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全国知識情報コンソーシアムが推進するこのプロジェクトの核心は「高度化」です。単にビデオ海外ブックメーカータを収集するだけでなく、収集した大規模な走行ビデオと結合された質疑応答（QA）海外ブックメーカータのテキストと画像の関係を確立しました。特に、海外ブックメーカータ容量を最適化する「ダウンサイジング」プロセスを通じて、実際の AI モデルは学習に最も効率的な状態に変換されました。
自動運転業界では、膨大な量の海外ブックメーカータに比べて、高度な意思決定ロジックを学習するための「知識型海外ブックメーカータ」の不足が切望されています。なら知識情報は、交通法規や複雑な道路状況に関するQ&Aを海外ブックメーカータセットに組み込むことで、いわゆる「モビリティの専門知識」を構築することに成功しました。
業界の専門家は、アップサイクルされた海外ブックメーカータの価値に注目しています。この海外ブックメーカータセットは、視覚的な情報と判断ロジックを組み合わせたものです。これは、大規模言語モデル (LLM) に基づく次世代自動運転システムの開発にすぐに使用できることを意味します。
特に目を引くのは、仮想環境での検証効率です。各シナリオの質疑応答海外ブックメーカータと軽量ビデオ海外ブックメーカータは、現実の道路でテストするには危険な、仮想世界での予期せぬ状況を集中的に学習します。これは自動運転車の安全性を飛躍的に高め、実用化を加速する起爆剤となることが期待されています。
しかし、これらの成果が公的海外ブックメーカータを超えて民間部門のさまざまなエッジケースにどれだけ早く広がることができるかは、今後の課題として残っています。海外ブックメーカータの量的拡大よりも質的進歩が重要な今、奈良ナレッジ情報の試みは心強いが、実際の自動運転メーカーの複雑なアルゴリズムにどれだけ柔軟に組み込めるかが鍵となる。
2008 年に設立されたNara Knowledge Information は、実際には国内海外ブックメーカータ業界の「隠れた有力企業」です。過去17年間にわたり、私たちは国立国語院や国立公文書館など180以上の機関と約600件のプロジェクトを実施してきました。韓国の歴史や文化などの非構造化海外ブックメーカータを精密にデジタル化する技術が今回のモビリティ海外ブックメーカータ高度化プロジェクトでも光ったと評価される。
Nara Knowledge Information は、自社開発の AI OCR エンジン、RAG ベースの「NA-LLM」、説明可能な AI (XAI) テクノロジー、および AI エージェントテクノロジーを備えています。アナログレコードをデジタル知識コンテンツに変換する力は、現在、自動運転などのハイテク産業分野にまで拡大しています。
ナラナレッジインフォメーションのソン・ヨンホ代表取締役は業績説明会で「アップサイクル事業はAI技術革新を通じて業界全体の効率性を高める重要な原動力である」とし、「海外ブックメーカータ前処理ソリューションの開発を加速し、デジタル知識情報化事業の範囲を引き続き拡大していく」と抱負を述べた。
今回完成したモビリティ データセットは、AI Hub を通じて完全に公開されます。資金やデータの確保に苦慮する国内のブックメーカーオッズや研究者の救済につながるかどうかに業界の注目が集まっている。