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Nikkei X-TECH_2024.4.22

닛신식품, ‘디지털 무장’의 전모
'생성형 AI를 채팅으로 끝내지 않는다'
닛신식품, 전사 통합 DB 구축을 통해 노리는 다음 한 수

닛신식품 홀딩스(HD)는 2030년을 대비한 중점 디지털 시책으로서 (1) 사이버 시큐리티, (2) 글로벌 IT 거버넌스, (3) 업무 부문의 디지털 활용 지원, (4) 선진 네트워크/모바일 디바이스의 활용, (5) 데이터 드리븐 경영에 기여하는 기반 정비의 5개 시책을 제시했다.

“그 중에서도 특히 허들이 높고, 시간이 필요한 대응이 전사 통합 데이터베이스(DB)의 구축이다”(나리타(成田) CIO(최고투자책임자)). 데이터 드리븐 경영을 추진하기 위해 필요한 기반 시스템의 도입이다.

-- 흩어진 데이터가 과제 --
닛신식품HD는 데이터 드리븐 경영을 위해 2023년 3월에 데이터사이언스실을 설치했다. 데이터사이언스실은 닛신식품 그룹의 데이터 활용을 리드하고, 사원이 자발적으로 데이터를 능숙하게 사용하는 기업으로 변혁하는 것을 미션으로 내걸었다.

지금까지는 업무나 부문마다 시스템을 구축했었기 때문에 “가동하는 환경도 데이터도 제각각이어서 그룹에서 데이터를 수평적으로 수집/분석하는 것이 어려웠다”(닛신식품HD 정보기획부 데이터사이언스실). 이른바 사일로화한 상태다. 때문에 데이터 드리븐 경영을 본격화하기 위해 데이터를 활용하기 쉬운 기반 시스템 구축을 결정했다.

전사 통합 DB 프로젝트를 시작한 것은 2021년이다. 기반 시스템으로서 미국 스노우플레이크(Snowflake)의 클라우드형 데이터웨어하우스(DWH)인 ‘Snowflake’를 채택. 세존 테크놀로지(Saison Technology)의 데이터 제휴 플랫폼 ‘HULFT Square’를 사용해, 사업마다 분리돼 있는 약 20개의 업무 시스템의 데이터를 Snowflake에 집약한다.

독일 SAP의 ERP(통합기간업무시스템) 'SAP ERP 6.0'의 데이터를 Snowflake에 보내기 위해서는 미국 클릭(Qlik)의 데이터 통합/이행 툴 'Qlik Replicate'를 사용했다. 판매 계획이나 납품 실적, POS(판매시점정보관리) 데이터 등 “활용할 수 있는 데이터를 모두 전사 통합 DB에 축적하는 상태를 목표로 한다”(나리타 CIO). 전사 통합 DB는 2024년도 상반기 중에 완성할 예정이라고 한다.

다만, 각 데이터를 단순하게 DWH에 모으면 되는 것은 아니다. 같은 상품이라도 ‘돈베에【전각 스페이스】키쓰네우동’ ‘돈베에【반각 스페이스】키쓰네우동’ 등 각 시스템에서 등록한 명칭이 다르기 때문에 명칭을 확인하면서 데이터를 집약할 필요가 있다.

데이터사이언스실뿐만 아니라 사업 부문의 협력을 얻어 통합 작업을 추진하고 있다. 데이터 정비를 통해 어떤 분석이 가능해지는지를 구체적으로 설명했기 때문에 사업부도 주체성을 갖고 협력해 주었다고 한다.

닛신식품HD는 전사 통합 DB를 구축한 후에, 미국 마이크로소프트의 BI(비즈니스 인텔리전스) 툴 ‘Microsoft Power BI’를 사용해, 사업 부문에서 데이터 분석을 진행할 방침이다. 데이터사이언스실은 종업원에게 Microsoft Power BI의 이용을 촉구해, 2024년 3월에 90개였던 Microsoft Power BI를 사용한 리포트를, 2026년 3월에 500개로 늘리는 목표를 제시했다.

당초 전사 통합 DB는 Microsoft Power BI 등을 사용한 데이터 분석을 상정하고 구축하기 시작했지만, 지금은 또 하나의 용법을 상정하고 있다. 그것은 생성형 AI(인공지능)와의 연계다. “생성형 AI의 등장으로, 목표로 해야 할 데이터 드리븐 경영의 모습이 크게 바뀌었다”(나리타 CIO). 정비된 데이터를 축적한 DWH와 생성형 AI가 있으면 보다 고도의 데이터 활용이 가능할 것으로 생각했다.

“생성형 AI를 단순한 채팅 이용으로만 끝내지는 않을 것이다. 앞으로 생성형 AI로 어떠한 유스 케이스를 만들어 나갈 수 있을지, 기업 IT부문의 능력을 보여 줄 시점이다”(나리타 CIO). 닛신식품HD는 구축 중인 전사 통합 DB에 생성형 AI를 조합해 다양한 활용을 시도하고 있다.

예를 들면, 상담 업무의 효율화다. 2023년 10월부터 디지털 부문에 대한 상담 업무를 효율화하기 위해 생성형 AI를 활용하고 있다. 업무 소프트웨어의 조작법 등 사내에서 들어오는 문의에 대해, 과거의 대응 이력을 생성형 AI에 학습시켜 응답 내용을 생성하도록 한다.

오퍼레이터는 생성형 AI의 응답 내용을 바탕으로 해서 최종 응답을 하는 방식이다. 응답 업무의 대응 공정수를 32% 줄였으며, 이는 응답의 질적 향상으로 이어졌다고 한다.

앞으로 준비하고 있는 것은 탤런트 매니지먼트에 대한 적용이다. 전사 통합 DB에 인사정보나 잡디스크립션(직무기술서)을 넣는다. 새로 요구되는 인재 요건을 입력하면 요건에 걸맞은 인재 후보자 목록을 생성형 AI가 작성해 출력한다.

게다가 생성형 AI가 도출한 인사이트(발견)를 자동적으로 리포트하는 용법도 검토 중이다. 상품의 출하 실적을 바탕으로, 매출에 기여하거나 매출을 저해하는 상품은 무엇인가를 생성형 AI가 자동으로 리포팅하는 용법이다.

“지금까지 사람 손으로 했던 작업을 생성형 AI로 대체할 수 있으면, 그 시간을 보다 창의적인 일에 사용할 수 있다. 생성형 AI는 게임 체인저이다. 당사는 데이터 사이언스 영역에서 생성형 AI를 최대한 사용해 나갈 것이다”. 닛신식품HD 정보기획부 데이터사이언스실의 야마가타(山縣) 프로페셔널은 이렇게 강조한다.

당연히 ‘할루시네이션(환각)’이라고 부르는 잘못된 정보를 출력하는 경우도 있다. “어떤 때에 할루시네이션이 발생하기 쉬우며, 어떻게 하면 줄일 수 있는지 등 서서히 경향을 파악하고 있다. 기술 검증을 하고 있는 기업은 많지만, 당사만큼 구체적으로 유스 케이스를 그리고 있는 기업은 별로 없을 것이다. 지금까지 대응해 온 성과라고 자부하고 있다”(야마가타 씨).

IT기업 이외에 이렇게까지 생성형 AI를 잘 다루려는 기업은 드물다. 대응을 궤도에 올릴 수 있을지, 성공한다면 닛신식품HD의 디지털 무장은 한층 더 강고해질 것이다.

 -- 끝 --

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