投稿者 global-ai-media 
韓国の通信大手KTの元AI最高責任者（CAIO）が、ゲーム・IT大手のNCSOFT（NC）のAIリーダーシップに加わりました。この動きは単なる転職劇にとどまらず、インフラ企業からサービス企業へのAI人材の移動、そして「汎用LLM」から「業界特化型LLM」へと開発の主戦場が移りつつあるグローバルな潮流を示唆しています。
通信インフラからサービス実装へ：AIリーダーシップの移動
韓国の通信大手KTでAI部門を統括していた人物が、『リネージュ』などで知られるNCSOFT（以下、NC）のAIリーダーシップチームに参画し、LLM（大規模言語モデル）および業界特化型プロジェクトを監督することになりました。このニュースは、AI開発のフェーズが「基盤モデルの構築」から「具体的なサービスへの実装・収益化」へと移行していることを象徴しています。
通信キャリア（Telco）は、膨大なデータと計算資源を持つため、初期のLLM開発において重要な役割を果たしてきました。日本でもNTTやソフトバンクが日本語LLMの開発に注力しています。一方で、NCのようなコンテンツ・テック企業は、そのモデルを実際のプロダクト（ゲーム開発の効率化、NPCの対話、あるいはB2Bソリューション）に組み込む「出口」を持っています。インフラ側からアプリケーション側へのトップレベル人材の移動は、技術の実用化を加速させるための必然的な流れと言えるでしょう。
「CAIO（最高AI責任者）」の役割と重要性
今回の人事でも注目されるのが「CAIO（Chief AI Officer）」またはそれに準ずるAI統括職の存在です。生成AIの普及に伴い、企業におけるAIの役割は、単なるR&D（研究開発）から、経営戦略の中核へと変化しました。
日本企業では、CTO（最高技術責任者）やCDO（最高デジタル責任者）がAIを兼務するケースが一般的ですが、AI特有のリスク（ハルシネーション、著作権侵害、バイアスなど）や、急速に変化する技術トレンドに対応するためには、専任のリーダーシップが必要になりつつあります。技術的な目利きだけでなく、事業部門との連携、そしてAIガバナンスの策定を一手に担うCAIOの設置は、日本企業にとっても検討すべき組織課題です。
「汎用」から「業界特化（Vertical AI）」へのシフト
報道によれば、今回の役割には「業界特化型プロジェクト（Industry-Specific Projects）」の監督が含まれています。これは2024年以降の大きなトレンドである「Vertical AI（垂直統合型AI）」への注力を示しています。
GPT-4のような汎用モデルは強力ですが、特定のビジネス領域（ゲーム、金融、製造、医療など）で実務に使うには、専門知識の欠如やセキュリティの懸念が課題となります。NCは自社開発のLLM「VARCO」を持っており、これをゲーム開発だけでなく、他業界向けのソリューションとして外販・適用していく狙いがあると考えられます。
日本企業においても、「ChatGPTを導入した」という段階から一歩進み、自社の独自データ（社内文書、専門用語、顧客データ）を学習・連携させた「自社・業界特化型モデル」の構築へとニーズがシフトしています。RAG（検索拡張生成）やファインチューニングを駆使し、業務に直結する精度を出すことが、これからのAI活用の勝負所となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例から、日本のビジネスリーダーやエンジニアが汲み取るべきポイントは以下の通りです。
- AIリーダーシップの確立：AI活用を現場任せにせず、経営レベルで責任と権限を持つ「CAIO」的な機能を組織内に定義すること。特にリスク管理とROI（投資対効果）のバランスを見る視点が不可欠です。
- 人材の流動性と獲得戦略：AI人材は不足しており、業界を超えた獲得競争が激化しています。通信、SIer、Web系など、異なるバックグラウンドを持つ人材を柔軟に受け入れ、適材適所に配置する人事制度や文化作りが求められます。
- 特化型モデルへの投資：「何でもできるAI」を目指すのではなく、自社の強みであるデータやドメイン知識を活かした「特化型AI」の開発・導入にリソースを集中すること。これが、汎用モデルを提供する巨大テック企業との差別化要因になります。