LG U+、2027年に法人向けAIトークン事業へ参入　業務あたり総コスト削減

ZDNet Koreaによると、韓国の通信大手LG U+（LGユープラス）は2027年から、法人向けの「トークン」事業に参入する。タスクごとに適したモデルとインフラを組み合わせ、顧客がAIモデルを使えるよう仲介するサービスだ。同社は2026年11月12日にソウルで開いた記者向け説明会で戦略を明らかにし、韓国メディアが11月15日に報じた。

トークンとは、AIが入力と出力で処理するテキストの単位で、利用料金を計算する基準でもある。ZDNet Koreaによると、AIエージェントが検索、分析、検証を繰り返して仕事をこなすほど、トークンの消費量は増える。そのためLG U+は、トークン1個の価格ではなく、顧客が1つの業務を終えるまでにかかる総コスト、同社が「Task Cost」と呼ぶ指標を下げることに重点を置くとしている。

LG U+は企業に何を売るのか

ZDNet KoreaとPointe Economyによると、LG U+は2027年から、協力会社との提携型モデルと自社インフラの構築を並行して進める。ZDNet Koreaは、イ・サンヨプ最高技術責任者（CTO）が、フロントエンドはKakaoが、モデルサービング（質問を受けてモデルを実際に動かし答えを出す運用作業）はLG U+が担当すると説明したと伝えている。記事には、この役割分担の詳しい範囲は書かれていない。

ZDNet Koreaによると、LG U+が強みに挙げる経験は3つある。AI通話アプリ「ixi-O（イクシオ）」、AIコンタクトセンター（AICC）、そして社内のAI転換だ。同メディアによると、ixi-Oは運用初期にLG AI研究院のオンデバイスモデルとGoogle Geminiを併用し、その後、自社モデルとLG AI研究院のモデル群EXAONEの比率を調整してコスト効率を高めた。年末にKakaoと共同で商用化する政府の国民向けAIサービス「Modu AI」で得る運用データも、トークン事業に生かす計画だ。

LG U+はどんな数字を掲げているのか

以下の数字はLG U+が公表した社内検証の結果で、ZDNet KoreaとDigitalTodayが伝えたものだ。確認した記事の中に、第三者が検証した数字はない。

• ZDNet KoreaとDigitalTodayによると、自社AIモデルをコーディングに使うと、一般的なモデルに比べて運用コストが約90％下がった。ZDNet Koreaは、同じインフラで処理効率が約4倍になったと付け加えている。
• モデルルーティングは、業務の難しさに合ったモデルへ質問を振り分ける技術だ。ZDNet Koreaによると、社内テストで一般的な質問の処理コストは25％以上、コーディングエージェントのコストは30％以上下がった。DigitalTodayは、その際の回答品質は約95％の水準を保ったと伝えている。
• DigitalTodayによると、エージェントが使うツールと実行範囲を絞り、成功した手順を再利用するハーネスエンジニアリングで、一般業務のトークン使用量は38％、コーディング業務は84％減った。
• DigitalTodayによると、350億パラメータのモデルを100億規模に縮小したところ、品質は91％を維持し、トークン生成速度は40％向上した。
• ZDNet Koreaによると、オンデバイスAIモデルのサイズは2.4～3GBから約800MBに縮小し、比較対象のクラウドモデルに対して95％以上の性能を確保した。
• 投機的デコーディングは、小さなモデルが先に回答案を書き、大きなモデルが検証する方式だ。DigitalTodayによると、EXAONEベースの実験で毎秒のトークン生成量は80個から160個へ倍増した。ZDNet Koreaは、関連する研究論文2本がAI学会NeurIPSに採択されたと伝えている。

これらの数字は単純に足し合わせることはできない。ZDNet Koreaは、コーディングコスト90％削減の事例はモデルルーティングの結果とは別の検証だと明記している。Pointe Economyは、LG U+の担当者が通信分野のエージェント業務でトークン効率を85％から90％以上に高められると述べたと伝えているが、算定の基準は説明されていない。したがって、これらは会社が示した規模感として読むのが無難だ。

チップミックスはどう働くのか

DigitalTodayによると、AIの推論は質問を分析するプリフィル（Prefill）と、回答を生成するデコーディング（Decoding）に分かれ、プリフィルは演算性能が、デコーディングはメモリ処理能力が重要になる。Pointe Economyによると、LG U+はプリフィルをNvidia製GPUに、デコーディングをメモリに余裕のあるAMD製GPUに任せ、軽量なドメイン特化モデルは国産のNPU（AI専用半導体）に載せる構造を説明した。ZDNet Koreaによると、LG U+は韓国のAI半導体企業FuriosaAIと2年以上協力し、NPUを検証している。

Pointe Economyは、技術戦略担当のイ・ヘジン氏が、AIが答えを出す前に内部で考える段階で全体コストの80％以上が使われると述べたと伝えた。同メディアは、単価が下がっても使用量が増えれば全体の支出が膨らむ、いわゆるジェボンズのパラドックスが企業の悩みを深めていると指摘している。

なぜ通信会社がトークン事業に乗り出すのか

Pointe Economyによると、イ・サンヨプCTOは、LG U+の競争相手はビッグテックの巨大モデルではなく、顧客の業務目的に合わせて自社の軽量モデルと外部モデルを最も経済的に組み合わせるエンジニアリング力だと語った。同メディアは、周波数とトラフィックの最適化に取り組んできた通信会社の経験がAI時代にも有効だという説明も併せて伝えている。

同様の動きは続いている。ZDNet Koreaは関連記事の一覧に、2026年10月27日付のKTによるトークン生産・流通事業への参入の記事と、11月9日付のSKテレコム幹部によるGPUとNPUの組み合わせに関する発言の記事を挙げている。この2本は今回読めておらず、見出しのみを引用する。

日本企業にとって何が変わるのか

確認した記事には、料金、顧客企業、詳細な日程、売上目標は示されていない。商用サービスはまだ始まっておらず、韓国国外で提供されるかどうかを示す情報もない。

AIエージェントを導入する日本企業にとって有用なのは、方法論だ。ベンダーには100万トークンあたりの価格ではなく、業務1件を終えるまでの総コスト（モデル呼び出し、検索、検証を含む）を尋ねること、小さなモデルと大きなモデルの間のルーティングを自社の業務で試すこと、発表された削減幅が自社データでも成り立つかを確かめることが求められる。エージェント導入の枠組みについてはエージェントシステムを参照してほしい。