浦項（ポハン）工科大学コンピュータ工学科のチェ・スンジン教授も同様の立場だ。データに特定傾向があるということだけ把握すれば機械がこれを考慮した分析値を出せるという話だ。

チェ教授は「過去の選挙で同一に発見されたパターンを機械が見つけることさえできるならばデータ自体が人口統計学的に完璧である必要はない。パターンを把握する過程を人が助ければ正確度がはるかに上がるだろう」と話した。

問題はこの程度の水準のＡＩ技術を確保した企業はそれほど多くないという現実だ。韓国では「ＡＩを活用したビッグデータ分析」を掲げた企業も実際にはテキスト基盤のビッグデータ分析を主にする場合が多い。真の意味で「自ら判断する」ＡＩ技術掲げられる会社はそれほど多くないということだ。

反語的表現が多い韓国語の特殊性が分析をさらに難しくするという主張も出てくる。特定候補としてしばしば言及される単語が肯定的なのか否定的なのかを調べる基本的な分析さえ容易ではないという話だ。

ＡＩ基盤の検索サービスを提供するあるスタートアップ開発者は「Ａ党のＢ候補に対し 『笑わせる』『うまいことやっている』という表現が多く出た時に機械がこうした反語的ニュアンスまで区分するのは難しい実情。韓国語分析技術がさらに発達してこそ正確な選挙予測が可能だろう」と話した。

政界の顔色をうかがう韓国の企業風土のため分析力があってもあえてこれを分析し予測結果を明らかにする企業があるかという指摘も出る。ビッグデータの規模やＡＩ技術が韓国最高水準に挙げられるネイバーが代表的だ。

◇ビッグデータ持つネイバー「予測する理由ない」

ネイバー関係者は「ＡＩ技術で大統領選挙の結果を予測できるか」という質問に、「われわれが持つデータや技術で大統領選挙予測をする理由がない。考えてみたことがないため技術的に可能なのかもわからない」と話した。

シン・ジンウ教授は「能力を持つＩＴ企業が真剣に取り組むなら世論調査を超える予測結果を出せるだろうが、企業としては政治的誤解を受けないか恐れるだろう。政治的雰囲気のためにＡＩを活用した多様な分析が試みられないのは残念なこと」と話した。