일본 기업은 AI를 어떻게 활용하는가
인공지능과 인간의 협력시대, 동료로서의 인공지능
[ 글을 시작하기 전에 ]
사회가 다양한 충격으로 인해 생동하고 변모할수록, 기업은 그에 발맞추어 스스로를 끊임없이 갱신한다.
그리고 가장 많은 변화가 필요한 존재는 경영자이다. 인공지능의 시대에 경영자의 역할을 두고 어떤 비전을 통해 회사와 직원을 이끌지 여부가 더욱 중요해질 것이라고도 했다.
인공지능이 정형화된 업무의 상당수를 대체하게 될 경우 장인 수준의 직원과 일반 직원, 관리 직원은 더욱 창조적인 업무를 맡아야 한다.
이때 경영자만 변함없이 기존의 관리 총괄 업무에 머물 수는 없다. 따라서 경영자가 가장 큰 변화를 해야 하는데 어떤 변화가 필요한 것인지 알아보자.
Ⅰ. 16종류 182대의 로봇이 호텔 잔디를 깎고 짐을 옮겨준다.
테마파크 운영 및 접객 - 하우스텐보스
일본 나가사키 현 사세보 시의 오무라 항을 끼고 있는 테마파크인 텐보스. 도쿄 디즈니랜드의 3배에 이르는 호텔과 음식점, 놀이기구 등에서 2015년 여름부터 차츰 일하는 로봇이 보이기 시작했다.
회장인 사와다 히데오는 세계에서 가장 생산성이 높은 호텔을 만들어 서비스 산업에 혁신을 일으키겠다는 뜻을 밝혔다.
이 테마파크 내에서 로봇이 일하는 곳은 숙박시설인 헨나 호텔이다. 이곳은 1개 동 72개실 규모로 영업을 시작했다.
헨나 호텔이 원활히 운영되는 핵심적인 영역은 프런트 업무다. 24시간 일해도 고장 나지 않는 로봇을 찾았다. 보통 로봇은 3시간 연속 일하면 휴식을 취해야 한다.
그걸로는 업무에 활용이 불가능했다. 그리고 찾아낸 것이 모의 로봇이다. 연속으로 가동해도 고장이 나지 않아 하우스텐보스가 원하는 조건을 충족했다.
그밖에도 잔디 깎는 로봇이나 창문 닦는 로봇 등 다양한 로봇을 도입하여 노동력 절감에 나섰다. 호텔 호픈 당시 6종류 82대였던 로봇이 2016년 7월, 16종류 182대로 100대나 증가했다.
헨나 호텔 1호점이 개업했을 때는 30명의 직원으로 붐볐는데 2호점이 오픈하여 객실 수가 144개까지 늘어나더라도 직원 수는 6명까지 줄일 수 있을 전망이다.
테마파크 전체의 운영도 로봇 등 최신 기술로 효율을 높인다는 생각이다. 예를 들어 테마파크 내의 상황을 고성능 카메라로 파악함으로써 노동력을 절감할 수 있다.
호텔 회장은 3년 후에 운영에 필요한 인원이 반으로 줄어들 것이라고 생각하고 있다.
하지만 인원을 감축하는 것이 아니라 남는 인원에게 더욱 창조적인 다른 업무를 맡길 생각이다라고 앞으로의 계획을 말했다.
- 실제로 호텔을 운영하면서 변화된 점은?
로봇으로 100% 완벽히 하려고 하면 안 된다. 로봇은 필요한 작업의 90%까지만 한다. 남은 10%는 사람이 하면 된다. 그러면 사람이 5시간 걸려서 할 일을 30분으로 단축할 수 있다.
호텔 객실을 청소할 때도 로봇으로 욕실이나 침대 시트 교환까지는 할 수 있도록 실험 중이다. 앞으로 몇 개월 내로 예약 상황에 따라 컴퓨터가 방을 자동으로 배정하는 단계까지 실현하는 것이 목표다.
- 로봇 개발을 추진하게 된 이유?
자체적으로 로봇 개발 회사를 만들면 10년이 걸리지만 세상에는 로봇 회사나 대학 등 연계할 곳이 많다. 이들과 손잡고 우리는 운영 노하우를 보탠다.
상대방은 하우스텐보스라는 유명한 장소에서 로봇과 AI를 실험해 볼 수 있으므로 과감한 시도를 할 수 있다.
여러 제조업체의 로봇을 보면서 어디를 어떻게 바꾸면 하우스텐보스에 적용할 수 있을지 아이디어를 얻었다.
지금은 클라우드 시대다. 클라우드 사업자의 소프트웨어를 이용하면 다양하게 로봇을 제어할 수 있다.
프런트의 로봇은 짐을 맡기는 데 활용하기로 한 것은 우리 아이디어다. 이렇게 기존의 로봇을 살짝 바꾸어 호텔 운영에 사용한다.
Ⅱ. 계산대의 혼잡도를 분석해 고객의 대기 시간을 최소화
점포의 인원 배치 최적화 - 트라이얼 컴퍼니
일본 규슈 지역의 할인 매장 업체인 트라이얼 컴퍼니가 2015년 AI를 활용한 실험에 나섰다. 점포 내의 CCTV를 분석함으로써 계산대의 10분, 20분 후의 혼잡 상황을 예측한 것이다. 고객이 기다리지 않도록 계산대를 담당하는 직원의 수를 최적화하기 위해서다.
손님이 한창 몰리는 시간대는 5명 정도가 계산대 앞에 서서 기다릴 때도 있는데, 이 대기 손님을 3명으로 줄이는 것이 목표다.
트라이얼의 AI는 머신 러닝을 사용하는데, 유니폼을 입은 직원의 특징을 학습하여 고객과 구별하거나 매장에 있는 사람의 움직임과 계산대 앞에 있는 고객 수와의 관계를 자동으로 파악한다.
그리고 매장 내에 설치된 CCTV에 찍힌 고객의 나이와 성별까지 AI가 확인하여 마케팅에 이용한다. 고객이 선반 앞에서 어떤 행동을 취하는지를 상품 구매 시의 데이터와 연관 지어 분석한다.
가격 경쟁만으로는 이미 한계를 맞았다. 트라이얼컴퍼니는 계산대의 혼잡을 완화하여 고객 만족도를 높이고 마케팅을 고도화할 필요성을 느끼고 AI의 활용을 결정했다.
Ⅲ. 암 환자 치료에 왓슨을 활용 1년 걸릴 분석을 30분 만에
유전자 정보 분석 - 도쿄 대학 의과학 연구소
도쿄대 의과학 연구소는 암 환자에 적합한 치료를 제공하는 맞춤형 의료를 목표로 한다.
Watcon For Genomics는 방대한 양의 정보를 학습한다. 2천만 건이 넘는 논문의 요약 부분, 1천5백만 건이 넘는 약품의 특허 정보, 전 세계의 연구기관이 모은 1백만 건이 넘는 암의 변이에 관한 정보 등이 그 대상이다.
도쿄대 의과학연구소는 WfG 도입 전에도 비슷한 분석을 수작업으로 실시하여 대장암으로 발전할 위험이 큰 대장 용종증의 원인을 밝힌 바 있다.
이때는 컴퓨터 화면에 표시되는 시퀀스 데이터를 보고 수상한 것을 찾아내는 방식으로 작업했는데, 원인을 특정하기까지 1년이 걸렸다.
이러한 일련의 분석 작업이 WfG의 도입을 통해 대폭 단축되어 이제는 30분도 걸리지 않게 되었다.
이 분석 결과를 참고로 최종적으로는 의사가 판단한 후 진료에 임한다. WfG는 이미 실제 환자의 치료에도 이바지하고 있다.
Ⅳ. AI 소믈리에가 맞춤형 와인을 추천
와인과 사케 소믈리에 - 다이마루 마쓰자카야 백화점, 미쓰코시 이세탄 백화점
2016년 가을, 다이마루 백화점 도쿄점, 이세탄백화점 신주쿠점에 술을 추천하는 AI소믈리에가 기간 한정으로 등장했다. 고객이 태블릿과 스마트폰으로 취향을 선택하기만 하면 당신은 단맛과 쓴맛을 잘 느끼는 미각을 가졌습니다와 같은 식으로 진단해 준다.
더 나아가 고객의 취향을 파악한 후 기호에 맞는 와인과 사케를 제안한다.
AI 소믈리에는 매장 담당자가 상상한 이상의 실적을 내기도 했다.
개개인의 방대한 미각 정보를 학습한 AI 소믈리에는 매장에 있는 약 1천 병의 와인 중에서 맞춤형 추천 와인을 골라 이용자에게 제시한다.
또한 고른 술에 어울리는 요리도 추천하여 백화점 식품매장 내에서 사도록 유도한다.
Ⅴ. AI가 사진이나 동영상 내용을 선별 추억을 자동으로 편집
영상 크리에이터 - 마 지스토
마 지스토(Magisto)는 AI가 스마트폰에 있는 영상을 편집해주는 앱이다. 마지스토를 이용하면 스토리에 따라 전문가가 편집한 것처럼 영상을 가공할 수 있다.
누구나 공유하고 싶을 정도로 멋진 콘텐츠를 전문 장비 없이 자동으로 만들 수 있다는 장점 때문에 마지스토는 이미 8천만 이상의 사용자를 모았다.
마지스토는 인간의 감성을 가미하여 완성도를 높였다. 엔지니어가 전문 영상 작가에게 생일을 주제로 한 감동 영상을 만들어 달라고 의뢰한다.
마지스토는 완성된 영상을 보고 왜 이러한 연출이 인간을 감동하게 하는지 등을 질문해서 해석하고, 그 논리구조가 인식에 반영되도록 기능에 포함한다.
이렇게 함으로써 AI로 편집할 수 있는 소재의 폭을 넓힌다.
[ 글을 마치며 ]
일본은 이미 고령화가 오래전부터 진행이 되어 온 사회로 노동인구가 매우 부족한 상황이다.
이 때문에 경제 활동인구를 보충을 위해서 외국 이민자들을 적극적으로 받아들이고 있는 국가 중에 하나이다.
하지만 일본어가 영어권 국가들에게는 쉽게 접할 수 있는 언어가 아니기 때문이라는 점과 영어의 활용도가 중국이나 한국에 비해 낮다는 점 여기에 기대만큼 외국인 노동자들의 이민이 활발하게 이루어지지 못해 경제 활동을 위해 필요한 인구가 매우 적은 상태이다.
이런 문제점을 극복하고자 오래전부터 로봇을 활용한 다양한 산업을 준비해 온 것으로 알려져 있다.
여기에 일본의 첨단 제조업과 과학 기술이 기반이 되어 로봇을 활용하는 수준이 미국이나 중국과 견주어도 부족하지 않은 수준까지 발전된 것으로 알고 있다.
하지만 로봇이 인간의 노동력을 대체하기란 말처럼 쉬운 일이 아니다.
로봇이 도입되었을 때에 인간의 노동력을 대체한다고 해도 산업 현장에서 발생되는 비용이 작업자와 유사한 수준 혹은 그보다 낮은 수준이 아니라면 사업가들에게는 매력적이지 못하기 때문이다.
여기에 일본은 버블 붕괴 이후 경제는 장기 침체의 국면으로 들어갔고 이는 국가 GDP의 정체 나아가 인당 소득의 정체까지 이루어져 현재는 한국보다도 더 저렴한 소비 물가와 임금 수준을 보여주고 있다.
그런데 이 책을 읽다 보니 일본이 미래에는 이 상황을 탈피하고 새로운 변화의 시대를 맞이할 수도 있지 않을까라는 생각이 든다.
이미 5~6년 전부터 로봇과 인공지능을 활용해 산업 현장에 많은 부분이 자동화가 되었고 알려지지 않았을 뿐이지 더 많은 부분에서 로봇이 인간의 노동력을 대체하고 있을 것이다.
그리고 한 가지 힌트를 더 얻을 수 있는 부분이 있는데 로봇이 완벽하게 업무를 수행하지 않아도 90%의 작업 완성도를 보여준다면 나머지 10%는 인간이 채워주면 된다는 것이다.
완벽한 로봇을 만들기까지 걸리는 시간 동안 로봇을 활용하지 않는 것보다 일단 적용하고 라스트 터치만 인간이 함으로써 현재 적용 가능한 분야에서 자동화를 이루어내겠다는 생각이다.
그리고 그 과정에서 운영 노하우가 생기고 더 발전된 로봇을 적용할 수 있는 시기를 앞당길 수도 있는 것이다.
마지막으로 인공지능과 클라우드 이를 연결하는 사물인터넷, 로봇까지 연계되는 미래 산업 현장에 대한 진행은 일본 외에도 많은 곳에서 일어나고 있다.
이미 한국의 대형 할인마트들도 자동화 시스템을 구현하고 있어 고객들이 직접 계산을 한다던지 가격표를 작업자가 수작업으로 일일이 교체하지 않아도 자동으로 전환되는 시스템을 갖추고 있다.
이 덕분에 작업자가 수행해야 할 업무 강도가 매우 낮아졌으며 소비자들도 쇼핑을 하는 동안에 좀 더 쾌적하고 빠르게 계산까지 마칠 수 있게 되었다.
이런 시대적인 변화가 꼭 인간의 일자리를 위협하는 것만은 아니라고 생각이 든다.
로봇이 완벽하게 모든 것을 다 해주지 못하더라도 90% 수준의 일을 해준다면 인간은 더 적은 노력을 들이고도 예전과 동일한 수준의 결과물을 만들어 낼 수 있기 때문이다.
그리고 남는 시간에 좀 더 창의적이거나 발전적인 일에 노력을 기울일 수 있다.
인공지능과 로봇이 점점 더 발전되고 산업 현장에 배치되는 흐름에 대해서 고민해본다면 인간은 더 적은 노력과 노동을 들이고 생산물을 만들어 낼 수 있다.
그러니 우리는 앞으로 인공지능과 로봇을 활용해 산업을 더 발전시키는 것에 대한 고민이나 새롭게 적용할 수 있는 분야에 대해서 고민을 해야 할 것으로 보인다.
그것이 인공지능과 로봇의 시대를 살아가는 준비를 하는 것이라 생각된다.
참고 도서 : 일본 기업은 AI를 어떻게 활용하는가
