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分析地域：京畿道31の市・郡
核心地域： 京畿南部先端産業圏・京畿北部・東部農村圏・AIイノベーションクラスタ拠点
Agenda： AIアクセス・産業・教育・行政能力の地域間格差
Golden Time Type:
Opportunity
+ Structural Risk Time Intelligence v3.1
 

京畿道を一つのAI経済圏で見ることは統計的には可能だが、現実的には不十分だ。板橋と城南を中心にAI・ソフトウェア企業と研究人材が集中しており、水原・龍仁・華城・平沢など南部圏には半導体・先端製造産業が密集している。一方、北部と東部の一部地域は産業基盤・研究機関・人材・交通・医療・教育などAIを実際の産業と生活に適用するための先行条件から差がある。

このギャップは単なる印象ではありません。京畿研究院が２０２６年８月２７日に発表した京畿道民４，７００人の調査では、回答者の４６．０％がＡＩ拡散で京畿道内地域間の格差が大きくなると答えた。また、77.5％は自分が住む地域のAI体験・学習公共施設やプログラム存在自体を知らなかった。 研究陣は、京畿道6大圏域のデジタル基盤と産業構造の差異を直接指摘し、北部京畿・東北圏にはデジタル基盤拡充と職業転換教育を、南部東南・京釜・西海岸圏にはより高度化されたAIサービスを差等適用する必要があると分析した。 （京畿道ニュースポータル）

京畿道も問題を認識している。 2026年、板橋・城南一般サンダン・富川・始興・河南・議政府を結ぶ6つのAIイノベーションクラスターを構築し、AI・デジタル学習場を通じて約15万人を教育する計画を推進している。板橋中心のAI集積を他の圏域に広げ、道民のAIアクセス権を保障する政策的方向は確認される。 （京畿道ニュースポータル）

しかし、31の市・郡別AI企業数、AI専門人材、企業AX導入率、AI教育参加率、公共AIサービス利用率、AI関連投資額、データ活用度を同じ基準で比較できる公開統合統計はまだ不足している。これは単なる統計不足ではなく、政策データGAPです。ギャップを減らすには、まずどの市・郡がどの分野で遅れるかを測定できなければならない。

したがって、京畿道のAI Golden Timeは、すべての市・郡に同じAI事業を分配するわけではない。31の市・郡の産業・人口・教育・高齢化・企業構造によって異なるAI Readinessを測定し、最小アクセス権は同一に保障するが、地域別産業AXは差分設計することが核心だ。

京畿道は人口だけでも一つの国家規模に近い。既存公式資料基準2024年6月、京畿道人口は約1,410万人で全国の26.7％を占めた。このうち南部が約1,042万人、北部が約363万人で、それぞれ74.2%、25.8%だった。 （京畿北部行政統合委員会）

しかし、人口1,400万人を1つの平均で処理すると、京畿道の内部構造が隠れる。城南・水原・龍仁・華城・平沢は大企業・研究開発・半導体・ＩＣＴ・製造業と結合した産業構造を持つ一方、北部と東北部の一部市・郡は製造・先端産業基盤と研究機関密度が相対的に低く、軍事・環境・首都圏規制などの影響を受けてきた。

過去の資料なので、 Historical Official Baselineとしてのみ使用しなければならないが、2019年基準の京畿北部のGRDPは約78兆ウォンで、京畿道全体の約17％に過ぎず、当時京畿道研究所1万2,806ヶのうち89.2％が京畿南部に位置した。製造業事業体も北部の割合は１３．７４％水準だった。現在、数字と同じとは見えないが、南北部の革新基盤格差が長期間累積してきたという構造的Baselineでは意味がある。 （京畿道ニュースポータル）

AI格差は、こうした既存産業・研究・所得・教育格差の上に発生する。 AI企業がない地域にAI産業だけを別に作り出すことは難しい。逆に製造企業・大学・病院・研究所・スタートアップがすでに密集している地域では、AIが既存産業に吸収されて転換速度が速くなる可能性が高い。

したがって、京畿道のAI格差は、AI技術保有有無よりも既存の地域能力×AIアクセス性×活用能力の差で分析しなければならない。

京畿道AI政策の代表的な変化は、板橋単一拠点から多拠点ネットワークへの拡大です。 2026年、京畿道は板橋を中心ハブにして富川・始興・河南・議政府に拠点を造成し、城南一般産団のフィジカルAIラップまで含めて計6個のAI革新クラスターを運営する構造を作った。 （京畿道ニュースポータル）

空間的には重要な変化だ。特に議政府がAIイノベーションクラスタに含まれたということは、南部圏の先端産業中心のAI政策を北部に拡散する意味を持つ。しかし、拠点数が増えたという事実とAI格差が減少したという判断は区別しなければならない。

AIクラスタービルやテストベッドが存在しても、該当圏域の企業が実際のAIを導入しない、専門人材が定着しない、地域住民と小商工人のAI活用度が低い場合、空間的拡散は制限される。

城南フィジカルAIラップが代表的だ。 2025年末、全国初の形態のフィジカルAI実証施設が開かれ、6社の入居、製造工程実証装備の提供などを推進している。京畿道は今後3年間、入社業売上高1,000億ウォン、新規雇用150人、技術開発50件などを目標に提示した。しかし、この数字は事業目標であり、現在の成果ではありません。（京畿道ニュースポータル）

したがって、31の市・郡AI政策を比較する際も、センター設置→教育人員→支援企業→実際のAX導入→生産性・所得・サービス変化を区分しなければならない。

AIはインターネットやスマートフォンよりも地域格差をより早く拡大する可能性がある。インターネットは接続後に同じ情報にアクセスできる性格が強かったが、ＡＩは利用者のデータ・職務・産業・教育水準によって生産性向上効果が変わることがあるからだ。

特に、生成型AIからフィジカルAIに移動すると、地域の既存の産業構造がより重要になる。製造企業と工場が多い地域はロボット・センサー・データをAIと結合して生産性を高めることができるが、産業基盤が弱い地域は同じ技術を適用する市場自体が小さいかもしれない。

京畿研究院の2026年製造業フィジカルAI研究も京畿道製造業の潜在力を高く評価し、大企業と中小企業間のAX格差を核心リスクとして提示する。初期費用、ROI不確実性、専門人材不足が中小製造企業のAI転換を制約しているという分析だ。 （京畿研究院）

この論理を空間に拡大すると、大企業・先端産業密集地域↔中小企業・生活産業中心地域、研究機関密集地域↔研究基盤脆弱地域のAX速度差が発生する可能性がある。

AI時代の地域格差は、したがってAIを持っているのではなく、AIを生産性と生活サービスに変える能力があるかという格差だ。

京畿道（キョンギド）は２０２５年、ＡＩ９大戦略と５２の主要事業を発表し、板橋中心ＡＩテクノバレーを３１の市・軍の核心産業と連結する方向を提示した。市・軍別社会問題をAIで解決するチャレンジとグローバルAI企業協力なども含まれた。 （京畿道ニュースポータル）

2026年には空間的拡散政策がさらに具体化された。板橋・富川・始興・河南・議政府・城南をつなぐ６つのクラスタ運営体制が作られ、拠点間の共同事業・技術開発・インターンシップ・オープンイノベーションを推進するネットワークが稼働した。 （京畿道ニュースポータル）

生活面ではAI・デジタル学習場を拡大した。京畿道は２０２６年のデジタル脆弱階層だけでなく、青年・中長年・小商工人など約１５万人を対象に、スマートフォン・キオスクから生成型ＡＩ・データ理解・デジタル倫理まで教育する計画だ。運営人材も約250人を募集した。 （京畿道ニュースポータル）

政策方向は産業AI+生活AI+教育AIに拡張されている。しかし、31の市・郡別教育機会・教育参加率と企業AX支援成果が同じ統計で公開されなくても、全体の事業規模が実際の地域格差の減少につながったかどうかはまだ判定が難しい。

AI地域格差は京畿道だけの問題ではない。 AIを汎用技術と見る最近の政策研究では、技術自体の保有よりデータガバナンス、公共部門活用能力、企業の吸収能力、労働市場転換支援などが競争力の差をつけるという分析が強化されている。

京畿研究院も2026年AI政策研究で京畿道の核心ボトルネックがモデルや技術自体より規則・データガバナンス・組織能力・金融・転換支援体系の不一致にあると評価した。特に31の市・郡が共に利用できる公共AI基盤と製造サプライチェーン次元のデータ共有が必要だと提案した。 （京畿研究院）

この点で、京畿道は他の広域自治体よりも有利でありながら同時により困難な条件にある。産業・企業・大学・人材の絶対規模が大きいため、先導的なAI実証が可能だが、31の市・郡の規模と産業構造が過度に異なり、一つの政策で地域全体をAXしにくい。

結局、京畿道の競争相手は特定の広域団体一つではなく、内部格差自体だ。最も先進的な都市がグローバルAI競争に参入しても、残りの地域の転換が遅れれば、京畿道全体のAX生産性は制限される。

京畿道（キョンギド）人口の南部比重が既存の公式資料で約７４％だったが、過去の京畿北部ＧＲＤＰ比重は約１７％水準だった。基準年度が互いに異なるため、直接的な生産性比較はできないが、 人口分布より経済・革新資源の空間的集中が大きいという長期構造は確認できる。 （京畿北部行政統合委員会）

ここにAIインフラをつなぐと格差の性格が変わる。 6つのAIイノベーションクラスタの中で城南・板橋・始興・河南は南部またはソウル隣接産業圏と連結されており、北部の代表拠点は議政府だ。クラスターを北部まで拡大したというのは肯定的だが、31の市・軍全体と比較するとAI産業拠点は依然として選択的に分布する。 （京畿道ニュースポータル）

都民認識データも連結する必要がある。 2026年の京畿研究院調査で46.0%がAIで地域格差が大きくなる可能性を懸念し、77.5%は居住地域AIの体験・学習施設やプログラムの存在を知らなかった。 これは、供給された方針と体感されるアクセシビリティが同じではないことを示しています。 （京畿道ニュースポータル）

産業格差とAIのアクセシビリティ、市民認識をつなげると、一つの構造が明らかになる。

AI格差は新しい格差ではなく、既存産業・教育・インフラ格差の上にAIが追加され、格差の速度を高める可能性がある問題だ。

まずはAI産業集積GAPである。板橋・城南などはAI企業・スタートアップ・専門人材が密集するが、すべての市・郡が同じ条件を持つわけではない。

第二は企業AX GAPである。大企業と先端製造企業は自己投資を通じてAIを迅速に適用できるが、中小企業・小商工人はコスト・データ・人材不足で導入速度が遅くなる可能性がある。京畿研究院製造AI研究でもこの格差が明示的に確認される。 （京畿研究院）

第三は、ドミンAIアクセスGAPです。教育事業を１５万人規模に拡大することと、実際３１の市・郡で同じ水準のアクセシビリティが保障されることは異なる問題だ。特に高齢層・農村・交通脆弱地域は教育場が存在しても物理的・認知的アクセス性が低い可能性がある。

第四は、公共行政AI能力GAPだ。 31の市・郡の組織規模・予算・専門人材・データ管理能力が異なると、同じAIサービスを導入しても活用レベルが変わる。

第五は測定GAPである。現在、公開資料だけでは31の市・郡を同じAI Readiness Indexで比較することは難しい。最初に解決すべきGAPでもある。

AI地域格差を決定する基盤は単純な通信網ではない。超高速インターネットが接続されていても企業データが整理されていないか、活用人材がなければAXに移動しにくい。

産業地域では、製造データ、AI実証装備、GPU・コンピューティング、専門人材、大学と企業連携が重要だ。生活圏では、AI教育・福祉・交通・医療サービスを実際の住民が使用できるアクセシビリティが核心だ。

行政では31の市・郡データ標準化が重要だ。京畿研究院の歩行安全ＡＩ研究でも犯罪予防ＣＣＴＶ・交通ＣＣＴＶ・センサデータを３１市・軍共通基準で標準化・連携しなければ事後対応から予防型行政に移動できると提案した。 （京畿研究院）

したがって、地域間のAIのギャップは、コンピュータ普及率の1つで測定することは困難です。少なくともAccess、Skill、Data、Business Adoption、Public Service、Outcomeを分離して見なければならない。

AI産業育成の最終成果はAI企業数ではない。地域製造企業の不良率が減ったのか、小商工人の売上・業務効率が高まったのか、高齢者の医療・面倒な接近性が良くなったかまで下がらなければならない。

京畿道のAI・デジタル学習場はこの点で重要な政策だ。デジタル脆弱階層だけでなく、青年・中長年・小商工人まで支援対象に拡張し、生活技術から生成型AIまで教育範囲を広げた。 （京畿道庁）

しかし、AI教育の効果は修了人数だけで測定するのが難しい。教育以後、実際の業務活用、就職・職務転換、小商工である売上改善、公共サービスの利用増加といったOutcomeが必要だ。

2026年の京畿研究院調査でAIが日常生活に役立つという回答は**76.1%**だったが、同時に雇用減少の懸念も**70.6%**だった。これは都民がAIを単純な便宜技術ではなく経済的転換として受け入れているという意味だ。 （京畿道ニュースポータル）

京畿道AI政策の評価単位も、従って教育の数人から、その地域住民の生活と職務が実際にどのように変わったのかに移動しなければならない。

京畿道の空間的ＡＩ格差は、南部・北部という二分法だけで説明しにくい。城南と龍仁は先端産業・研究開発中心であり、華城・平沢・始興は製造業基盤が強く、高陽・南楊州・富川などは大規模生活圏の性格が強い。延川・加平・楊平・ヨジュなどは人口密度と産業構造がまた異なる。

それでも南北格差という構造は依然として重要だ。京畿道が2025年の京畿北部大改造事業に5,265億ウォンを投入し、公共機関移転、産業基盤、交通、生活インフラを別途推進したことは、既存の構造的格差が政策対象であることを示す。 （京畿道ニュースポータル）

２０２６年、京畿研究院が３１の市・郡を６大圏域に分け、ＡＩ基本社会戦略を差分設計する必要があると提案したのも同じ理由だ。北部京畿・東北圏はデジタル基盤構築と職業転換教育、南部東南・京釜・西海岸圏は既に備えられた基盤の上で金融セキュリティ・犯罪対応など高度サービス需要がより大きいと分析した。 （京畿道ニュースポータル）

したがって、京畿道AI政策は31の市・郡に同じように1つずつ提供する均等配分より基本アクセス権は同じに保障し、産業・生活AXは地域構造に合わせて差分化する方式がより適している。

AI格差はインフラ格差よりも固着速度が速い可能性がある。 AIを先に導入した企業は、データと業務経験を再び学習資産として蓄積する。一方、導入できなかった企業はデータ蓄積と組織学習の両方が遅れる。時間が経つにつれて、技術自体より経験の格差が大きくなることがある。

京畿道が２０２６年に６つのＡＩイノベーションクラスターを本格稼働し、ＡＩ・デジタル学習場を１５万人規模に拡大したことは、こうした転換がすでに政策実行段階に入っていることを示している。 （京畿道ニュースポータル）

さらに重要なのは、31の市・郡の産業政策と行政サービスにAIが今後本格的に結合し始めるという点だ。最初の2〜3年でデータ標準と支援システムが誤って設計されていると、先導地域はより速くなり、脆弱な地域は政策支援にもかかわらず従うことができない構造を生み出す可能性があります。

したがって、2026～2028年は、京畿道がAIを新たな地域格差の原因にするのか、既存の地域格差を減らすツールとして使うのかが決定されるGolden Timeである。

12-1. Golden Time 基礎地方自治体適用事例 ① — 城南市

城南は京畿道ＡＩ格差で先導地域の拡散責任を見ることができる代表事例だ。板橋テクノバレーを中心にソフトウェア・プラットフォーム・AI企業が集積されており、城南一般産団には京畿道初のフィジカルAIラップが構築された。 6つのAIイノベーションクラスタシステムでも、板橋と城南一般産団という2つの機能が同時につながる。 （京畿道ニュースポータル）

城南のGolden TimeはAI企業をもっと誘致するだけではない。板橋のソフトウェア・AI力量を城南製造企業と京畿道他の産業圏にどれだけ拡散させるかがより重要だ。特にフィジカルAIラップは産業用ロボットアーム・AMR・工程データなどを中小企業が実証できるように設計されており、AI企業と製造企業間の技術拡散を検証できる構造だ。 （京畿道ニュースポータル）

城南が成功したモデルになるには、AI企業集積→製造企業実証→商用契約→生産性向上→他の市・軍拡散というRuntime Chainが実際のEvidenceで確認されなければならない。 先導地域が一人で先に進むのではなく、周辺地域の転換速度を高めるとき、京畿道ＡＩ格差緩和に寄与する。

12-2. Golden Time 基礎地方自治体適用事例 ② — ウィジョンブ市

議政府は城南と反対方向で重要な事例だ。京畿北部の核心生活圏だが、伝統的な先端産業・研究開発集積は南部圏より弱い。このような地域が2026年に京畿道6つのAIイノベーションクラスタの一つに含まれたという事実自体がAI産業の北部拡散可能性を試験する政策的意味を持つ。 （京畿道ニュースポータル）

議政府のGolden Timeは、板橋のようなAI産業団地を複製することにはない。北部地域の産業・医療・福祉・教育・行政需要をAIと連結して北部型AI適用モデルを作る方がより現実的だ。京畿研究院も北部圏では、デジタルベースの拡充と職業転換教育の必要性が南部より相対的に大きいと分析した。 （京畿道ニュースポータル）

したがって、議政府のAIクラスターが実際の北部拡散拠点となるかは、入居企業数よりも北部企業AIの導入、地域人材職務転換、公共AIサービス、近隣の楊州・浦川・東豆川・延川などへの拡散を一緒に追跡しなければならない。議政府が成功すれば、京畿道AI政策は板橋中心モデルから多核型AI生態系に移動することができる。

最初の損失は産業生産性のギャップの固定です。 AIを先に導入した企業とそうでない企業との間のコスト・品質・納期・開発速度の差が大きくなると、地域産業の格差も拡大する可能性がある。

二つ目は人材格差だ。 AI関連の雇用と教育が特定地域に集中すれば、青年・専門人材もその地域に移動する。企業集積と人材集積がお互いを強化すれば、後発地域が自ら追いつくことはますます難しくなる。

三つ目は公共サービスの格差だ。財政・データ・専門人材の多い地方政府はAI交通・福祉・安全・医療サービスを急速に導入するが、能力が不足している市・郡は遅れることがある。同じ京畿道民でも居住地によってAI公共サービス水準が変わる状況が発生する可能性がある。

4番目は政策の平均効果錯視だ。京畿道全体のAI企業と投資額が増加しても、特定の市・郡に集中していれば平均は良くなるが、地域格差はむしろ拡大することができる。

京畿道はAI地域格差を緩和するのに有利な条件も持っている。板橋という強力なAIハブ、大韓民国最大の製造基盤、大学・病院・研究所、31の市・郡の多様な産業・生活環境を同時に持っているからだ。

特に地域ごとに同じAI産業を作る必要はない。城南はAI・ソフトウェア、火星・始興は製造AX、議政府・北部圏は公共サービスと職業転換、農村地域は農業・医療・世話AIなどで役割を異なって設定できる。

このような差分構造が正しく機能すれば、京畿道はAI格差をなくすのではなく、地域の異なる強みをAIにつなげる多核AXモデルを作ることができる。

31の市・郡がすべて板橋になることは不可能であり、必要もない。重要なのは、どの地域に住んでもAIによって経済・教育・行政機会から構造的に排除されないことだ。

京畿道にはまず31の市・郡AI Readiness Mapが必要だ。 AI事業リストではなく、各地域の接近・産業・人材・公共サービス・成果を同一基準で持続測定する仕組みだ。

核心は31の市・軍のAI格差を問題発生後に支援するのではなく、変化速度を常時観測して先制的に介入することだ。

Opportunity + Structural Risk

京畿道は大韓民国でAI転換能力が最も高い地域の一つだ。板橋AI企業、先端製造、大学・研究機関、大規模市場と行政データは強力なOpportunityだ。

しかしまさにその強みのため格差が大きくなる危険も大きい。先導地域がAIをより早く吸収すれば、企業・人材・資本・データが再びその地域に集中する。

2026年の京畿研究院調査で、道民の46.0％がAIで地域間の格差が拡大する可能性を懸念したという事実は、この問題がすでに政策レベルの潜在リスクではなく社会的認識として現れ始めたことを示している。 （京畿道ニュースポータル）

京畿道のGolden Timeは、AI先導地域をより先進にすることと後発地域を引き上げることを同時に行うべき時点と判断する。

今後のランタイム分析では、次のEvidenceを最小単位で継続的に追跡する必要があります。

1. 31の市・郡別AI関連企業数
2. AI企業新設・移転・廃業率
3. AI関連投資誘致額
4. AI・ソフトウェア雇用人数
5. AI専門人材純流入・純流出
6. 製造企業AI・AX導入率
7. 中小企業のAI導入率
8. AI導入企業の生産性の変化
9. AI関連の平均賃金
10. AI教育施設へのアクセス距離
11. 市・郡別AI・デジタル学習場教育人員
12. 人口に対する教育参加率
13. 年齢別AI教育参加率
14. 教育後の業務活用率
15. 小商工人AI利用率
16. 学校・青少年AI教育へのアクセス
17. 市・郡別公共AIサービス数
18. 公共AIサービスの実際の利用率
19. 行政業務AI導入率
20. 市・郡データ標準化・連携レベル
21. 北部・南部AI企業密度格差
22. 6つのAIイノベーションクラスター企業パフォーマンス
23. AIクラスタ外地域への技術拡散
24. 地域別AI雇用職務転換需要
25. AI利用による所得・生産性・公共サービスの格差変化

特に、現在31の市・郡を同じ基準で比較する公開AI統計体系自体が不足していることを核心Data GAPとして管理する必要がある。

ランタイムチェーン

地域基盤→AIアプローチ→教育・人材→企業・行政活用→生産性・サービス→所得・生活変化→市・軍格差の拡大または縮小

今回の分析で最も重要な最新のEvidenceは、京畿研究院が2026年8月27日に公開した「AI基本社会の負傷と意味：道民認識と政策課題」だ。京畿道民4,700人を対象とした調査でAI基本社会認知度は5.4%に過ぎなかったが、説明後の必要性には66.8%が同意した。 AIが生活に役立つという回答は76.1%、雇用減少の懸念は70.6%、社会的不平等深化の懸念は52.5%、地域格差拡大の懸念は46.0%だった。 （京畿道ニュースポータル）

特に回答者の77.5％が、自分が住む地域にAI体験・学習公共施設やプログラムが存在するかどうか分からないと答えたことは重要だ。 AI政策の供給と都民が接近できるのは、他の問題であることを示している。 （京畿道ニュースポータル）

京畿研究院はこれにより、３１の市・郡を画一的に扱うよりも、６大圏域の産業・デジタル基盤に合わせた二重構造を提案した。 AI能力教育・ボイスフィッシング・ディープフェイク・緊急医療・福祉などは全地域の基本サービスとして提供し、北部にはデジタル基盤と職業転換、南部にはより高度化されたサービスなど圏域特化政策を結合する方式だ。 （京畿道ニュースポータル）

京畿道政策もこの方向に移動している。 6つのAIイノベーションクラスターは板橋単独集中から多核構造への転換であり、AI・デジタル学習場15万人計画はAIアクセス権を産業政策の外に拡大する試みだ。ただし、クラスタの箇所と教育目標はInput・Outputであり、31の市・軍の実際の格差が減少したというOutcome Evidenceとは区別しなければならない。（京畿道ニュースポータル）

今回の分析で残る構造的洞察

京畿道AIギャップの性質はAI施設の数の違いではありません。 AIが既存の地域格差を増幅させる方向で動作する可能性にある。

すでに研究機関・大企業・大学・先端製造・高所得人材が集中している地域では、AIが既存資産の生産性を再び高める。企業はより多くのデータを蓄積し、人材はより良い企業を探し集め、地方政府もより多くの民間技術と実証機会を確保する。この好循環は、地域の初期ギャップを時間の経過とともに拡大する可能性があります。

逆に産業基盤と人材が不足している地域では、AI教育を数回もセンター一つを設置するだけで同じ効果を出すことは難しい。したがって、AI政策で同じ投入が同じ結果をもたらすという仮定自体が危険です。

このため、京畿道には2つの政策が同時に必要です。一つはすべての都民にAI教育・医療・福祉・行政のMinimum AI Accessを保障することであり、もう1つは各市・郡の産業と生活問題に応じて異なるRegional AX Modelを作ることだ。

城南のAIは製造・ソフトウェア・フィジカルAIと連結でき、議政府のAIは北部企業転換と公共サービスの拠点となる。農村地域では農業・医療・世話とつながる方がより高いOutcomeを作ることができる。このような違いを認めなければ、むしろ京畿道全体のＡＩ格差を減らすことができる。

そしてこのためにまず必要なのは新しいAI事業一つではなく、31の市・郡のAI Readinessを毎年同じ基準で測定するデータ体系だ。測定できないギャップは、政策的に存在しないものとほぼ同じです。

Golden Time Thesis - 京畿道のAI競争力は、板橋がどれほど先に進むかだけでは決まりません。今後2～3年以内に31の市・郡の異なるAI出発線を測定し、最小アクセス権は共に保障しながら地域別産業と生活構造に合うAXをどれだけ速く拡散させるかが「一つの京畿道」になることができるかを決定する。