LY Coporation（LYC）在昨天年度科技大會Tech-Verse 2025的開場Keynote演說中，公布自家整合Line與Yahoo! Japan兩大科技公司IT基礎建設的5年計畫，預計透過軟硬體技術整合和升級帶來數百億日圓效益。他們還揭露自家AI策略的許多面向，包括商業應用、工作生產力提升、軟體開發輔助等做法，以及內部AI技術發展計畫。

整合Line與Yahoo! Japan IT資源的五年大計：Catalyst One平臺

LYC CTO朴懿彬表示，Line與Yahoo! Japan兩大IT公司合併後，需要共享彼此技術強項、合併重複團隊，因此IT資源整合勢在必行。目前LYC旗下兩大公司已經有一定程度的技術整合，不過LYC還有一個更遠大的計畫──打造一個整合LYC全部IT資源的平臺Catalyst One。

LYC服務基礎管理事業群總經理冨川修広則宣布，他們要在五年內，全面整合日、韓、越、臺、泰的IT資源。他們希望能藉此降低成本、豐富開發功能及強化安全性，帶來數百億日圓效益。過程中，LYC將追蹤成本與使用率、SLA水準，以及使用者的NPS分數等指標，來確保Catalyst One能滿足商業目標及使用者需求。

這個巨型平臺中，包含數以百計、大大小小的平臺，如資安、設計、DevOps、商業服務、數據、AI、私有雲、公有雲及其他基礎建設等，由不同領域的專家，各自整合所屬領域的平臺。其中，冨川修広揭露了他們私有雲平臺及數據平臺的整合策略。

私有雲平臺整合計畫：Flava

冨川修広指出，LYC擁有超過50萬臺伺服器，有高達3 TBps（每秒3兆bit）的流量，處理超過1.2 EB數據，有300多個平臺分別支援開發及商業服務。他們為自家需求量身打造私有雲平臺，支援如此龐大且複雜的IT活動，來大幅增加效率，同時降低成本，帶來公有雲4倍的成本效益。

原本，Line與Yahoo! Japan都擁有各自私有雲環境。這場Keynote中，冨川修広宣布Flava計畫，要整併兩朵私有雲，並用3大做法，升級這個單一私有雲平臺。首先是，保有各自技術強項同時，合併重複功能的環境，並共用使用者認證、數據儲存、資訊傳遞等機制，來降低成本、增加效率。

再來是升級資安做法。兩個IT公司的私有雲合併，意味著數據處理規模會更加龐大。他們希望，能藉此來強化自家企業客戶與一般使用者，對LYC資訊安全的信任。

最後，則是以強大且穩定的平臺為基礎，來應對新技術挑戰、導入新技術，以加速LYC技術創新。

如今，LYC已經發布部分Flava的功能。經實驗，Flava運行VM的效能較公有雲高出20%，也優於原本各自私有雲效能。LYC預計，將於這個財報年結束前，能正式上線Flava全部功能，並開始遷移兩家公司的既有服務到Flava環境中。

數據平臺整合計畫：強化數據治理及AI發展

合併前，Line與Yahoo! Japan的數據平臺，分別有超過10萬個資料集、10萬個CPU和超過300PB數據。兩者多年來都發展出許多數據處理和機器學習機制，導致LYC在每個服務地區和數據處理領域，幾乎都有重複功能的系統。其中，Line的機器學習平臺、數據標準化和數據治理更強，Yahoo! Japan則更擅長將巨量數據用於推薦和廣告。

冨川修広表示，LYC希望整併兩大數據平臺，不單是合併重複功能達到「相加」效果，而是要考量實際數據使用場景、營運目標、服務整合可行性等要素，來結合兩家數據處理技術長處，使數據資產發揮出更多價值，達到「相乘」效益。

具體做法包括，打造統一數據目錄，管理LYC所有數據資產，提高數據可見性和可再用性。他們還計畫打造一個統一數據倉儲，支援這些數據資產的處理。不只如此，還要強化數據治理做法、新增數據處理成本追蹤機制、強化安全性、建立跨服務ID轉換及整合機制等。他們預計年底前完成前述所有事項。

整合兩邊數據後，LYC的機器學習領域也能受益。他們打造高可再用性的數據產品，例如向量、特徵、顧客側寫等，用於機器學習。冨川修広說，整併數據平臺後，他們計畫更大力擁抱AutoML技術，使模型開發效率達到目前6倍。以及，利用即時機器學習技術，來更快速評估使用者需求，使旗下服務呈現的內容更適當。

數據平臺整併後，有超過20萬組資料集、19萬顆CPU，以及超過750 PB資料。新平臺已經帶來實際商業效益，包括每月營收增加4,300萬日圓。冨川修広表示，隨著生成式AI應用更加成熟，他們希望進一步加速數據利用帶來的效益，形成滾雪球效果。

AI轉型兩大策略：全服務導入AI代理、靠AI翻倍內部生產力

冨川修広說，Catalyst One計畫整合私有雲平臺和數據平臺等關鍵IT資源，有助於LYC未來更大膽、快速、安全的擁抱新技術，同時，也能支援他們轉型為AI公司的戰略。

LYC CTO朴懿彬揭露了自家AI轉型策略及目前進度。他們轉型AI的兩大策略是：於所有服務中整合AI代理，以及利用AI來翻倍所有領域的生產力。目前，他們已經在服務中引入44個生成式AI應用，並有35個利用AI提升內部營運效率的專案。

商業服務面的應用，包括Yahoo! Japan App中用GenAI強化抽象語言搜尋的功能，在Line通訊功能中，用GenAI支援基本問答、翻譯、PDF文件摘要、照片編輯與文字識別等多項能力，提供用戶更便捷的互動體驗。其餘應用包括AI聊天回覆建議功能、與虛擬AI角色對話的功能，以及在Yahoo Shopping中推出折扣優惠告知、產品比較、規格描述等功能。

生產力面的應用，則包括在Yahoo購物、拍賣、Email、旅遊等服務中用GenAI處理客服，可以用自動回復功能處理92%案件。他們也用GenAI支援日語、英語、韓語、泰語、中文和越南語翻譯和會議摘要，以促成跨國溝通效率，並節省90%溝通所需成本。

他們還導入RAG工具Seek AI，作為內部KM工具。員工可以註冊工作空間或應用程式，讓Seek AI學習內容，以協助回答營運相關問題及整理所需資訊。目前他們已經註冊490個應用程式給Seek AI學習，並在評估更強大的工具來取代Seek AI。

LYC應用GenAI於IT生產力的做法則是以自家程式碼為訓練資料，打造出內部GenAI軟體開發助手Ark Developer。此工具可以支援程式碼建議、技術文件生成、自動程式碼測試、QA，以及程式碼審查。

初期測試成果中，程式碼建議正確率高達96%、文件生成與審查時間減少62%、測試時間減少95%、並且一天支援超過5,000次程式碼審查。朴懿彬說，此工具預計於6、7月正式上線，估計今年能為IT帶來15%生產力提升。

朴懿彬更揭露，LYC為了達成前述的兩大AI轉型目標，計畫發展的AI做法及技術。這包括強化AI代理記憶（Agentic Memory），來強化AI代理執行複雜任務能力；結合數據治理及MCP技術應用，使AI代理能在更安全的環境中執行任務；發展LLMOps，妥善管理LLM用例及數據傳輸機制的效能和品質；強化RAG平臺，使AI應用能更好的使用內部數據；以及強化整體數據處理和數據治理做法，來支援AI發展。