研究室で開発した有望技術の最大の課題である「需要企業の発掘」のため、AI（人工知能）が乗り出す。MONEYTODAYのスタートアップメディアプラットフォーム「ユニコーンファクトリー」は、来る29日にCOEX Bホールで開催される「K-プレミアディープテックフェスタ（技術移転・事業化）」で、韓国科学技術情報研究院（KISTI）の事業化特化AI「APOLLO」を本格投入する。アポロは国家R&D（研究・開発）と企業データなどを分析し、KAISTなど4大科学技術院の出品技術を精密分析して需要企業を推薦、実際の事業協力と技術移転の成果を引き出す計画だ。

専門家仲介からAI基盤の「選別・判断・マッチング」へ

12日、韓国科学技術企画評価院（KISTEP）などの調査資料によると、技術移転・事業化の最大の障害は技術移転専担組織（TLO）の「専担力量不足」（55.0%）だった。「需要企業発掘の限界」（52.5%）、「市場性の高い技術の不足」（44.2%）がその後に続いた。研究機関と企業の間で情報が十分につながっておらず、両者をつなぐ専門人材も不足しているという意味だ。研究者と企業が依然として個人ネットワークや博覧会に依存して事業化の相手を探している理由でもある。

KISTIは、技術と市場を同時に理解し、膨大なデータから事業化の可能性を見つけ出す特化AIが代案になり得るとみた。汎用AIは一般的な質問への回答には有用だが、技術事業化には専門技術を市場の言葉で解釈し、技術成熟度や市場適合性、企業の財務健全性などを総合的に判断する能力が必要となるためだ。

KISTIは10年以上蓄積した技術移転・事業化の経験と、技術・企業・製品・市場に関連するデータ約3億7,000万件を基に、特化AI「APOLLO」を自社開発した。従来の方式が研究成果と企業の技術がどれほど似ているかを比較して結びつけるにとどまっていたのに対し、APOLLOは研究課題への参加から特許出願、技術移転、創業まで、技術と企業の間の様々な履歴を合わせて分析する。これにより、技術自体の特性だけでなく、企業がどのような技術を必要としているか、実際の事業化につながる可能性があるかも予測する。過去の技術移転事例がほとんどない新技術であっても、関連データと関係性を分析し、まだ表面化していない潜在的な需要企業を見つけ出せるという説明だ。

使い方は簡単だ。研究者が研究課題・特許を選択するか技術資料を入力・アップロードすると、APOLLOが核心技術情報を分析し、当該技術を必要とする可能性が高い需要企業100社を推薦する。逆に企業が自社情報を選択するか技術需要資料を入力・アップロードすると、核心需要を分析して適合する国家R&D課題や関連特許、出捐研・大学が保有する移転可能技術を推薦する。各推薦結果には選定根拠も併せて提示し、後続の検討や事業化の意思決定を助ける。

APOLLO2.0アップグレード…インタラクティブなAIからグローバル市場分析まで

KISTIは昨年9月から今年2月まで実施した試験運用で確認した改善点を反映し、「APOLLO2.0」にアップグレードした。今月22日に正式リリースする予定で、K-プレミアディープテックフェスタの出品技術分析にも適用する。

最大の変化は対話型統合言語ユーザーインターフェース（LUI）エージェントだ。従来は利用者が機能別メニューを自分で探さなければならなかったが、2.0では自然言語で質問すればAIが意図を把握し、必要な分析機能を選択してつなげる。例えば「半導体市場シェア上位10社を選び、1位企業に適した国家R&D課題を推薦してほしい」と要請すれば、市場分析から課題推薦までつながった結果をレポートの形で受け取れる。

分析基盤も拡大した。需要企業予測に活用する自社企業データベース（DB）は、既存の48万件から190万件へと約4倍に増えた。国家R&Dデータとのリアルタイム連携により、技術・特許のマッチング範囲も広げた。

グローバル市場分析機能も強化した。製品市場分析は韓国内中心から海外市場・競合企業分析まで拡大し、グローバル有望アイテムの探索には海外スタートアップデータを連携させ、投資動向やディープテック（先端技術）事業化トレンドを反映した。企業有望性分析は財務・技術データを統合した定量評価体系に高度化した。専門機関が企業の成長可能性を診断する際に活用できるようにしたものだ。

KISTIは今後、グローバル先導企業がどのような技術を必要とするかを予測するAIも開発する計画だ。グローバル先導企業と、これに追いつこうとする企業の特許や技術開発の流れを分析し、追撃する企業が今後確保すべき技術が何かを見つけ出す方式だ。

ピョン・ジョンウンKISTI技術事業化研究センター長は「今回のK-プレミアディープテックフェスタでは、APOLLOを活用して4大科学技術院が保有する8つのディープテック技術を必要とする可能性のある海外企業も発掘した」とし、「各企業が先導企業と比較してどのような技術が不足しているか、科学技術院の技術を導入すればその格差をどれほど縮められるかも知らせることになる」と述べた。

続けて「KISTIが自社開発した技術事業化特化AIを通じて、国家R&D成果と韓国内外企業の技術需要を結びつけ、技術移転とディープテック創業、グローバル市場進出につながる事業化AIインフラを構築する」と付け加えた。

原文：https://www.unicornfactory.co.kr/article/2026101208100559932