Nikkei Information Strategy_2017.6. 리뷰 (p40~41)

Data Scientist Japan 2017 Review
데이터로 새로운 비즈니스를 창조

이미「데이터」는 경영층만이 신경 쓰는 것이 아니게 되었다. 많은 기업에서는, 자동차의 주행데이터나 공장 설비의 가동데이터를 연비∙수선주기의 최적화에 활용하는 IoT나, 웹사이트 상의 고객 행동 데이터를 보다 매력적인 제안에 활용하는 디지털 마케팅에서 데이터를 활용하고 있다. 데이터 활용에 있어서 각 사가 모색하는 것은「데이터를 어떻게 실익으로 연결시킬 것인가?」라는 것이다. 그래서 닛케이 정보 스트래터지는 그 대답을 찾기 위해「Data Scientist Japan 2017」을 개최하였다. “카이젠(개선, 특히 제조업 생산 현장에서의 작업 개선)”이 한 발 전진할 수 있는 데이터 활용 방식과 데이터 사이언티스트가 담당해야 하는 역할에 대해 논하였다.

기조강연 : 파크24
주차장과 자동차를 통해 얻은 데이터를 신 서비스에 활용
니시카와 코이치 씨(파크24 사장)

시간 단위로 주차장을 대여하는「타임즈」, 렌터카, 카셰어링 서비스 등 주차장/모빌리티 사업을 폭넓게 전개하는 파크24. 파크24는 자사가 개발한 주차장 온라인 시스템「TONIC」을 중심으로 한 선진적인 데이터 활용을 실현하고 있다.

「현장에 가지 않으면 주차장의 가동 상황을 확인할 수 없다. 그에 위기감을 느끼고, 전국의 주차장을 일원 관리하고 싶다고 생각한 것이 TONIC을 개발한 계기다. 주차장 설비나 요금 정산기 등에서 얻을 수 있는 정보를 통해 각 주차장의 가동 상황을 분석하여 주차장 레이아웃을 최적화하거나, 만차/공차 정보를 고객에게 제공하거나, 설비 보수 작업을 효율화하거나 한다」라고 니시카와(西川) 사장은 설명한다.

주차장이나 정산기뿐만 아니라, 회원 조직인「타임즈클럽」의 고객 정보나 카셰어링 차량에 탑재한 차량탑재기를 통해 수집할 수 있는 운전루트, 운전정보 등도 조합하여 활용함으로써 파크24는 다양한 서비스를 실현하고 있다.

예를 들면, 주차장 사업의 경우는 시설 근처의 점포와 좋은 관계를 쌓는 것이 중요하다. 그래서 파크24에서는 특정 주차장을 자주 이용하는 회원에게 주변의 점포 정보나 캠페인 정보 등을 발신한다. 또한 상업시설의 주차장을 운영하는 경우는 주차장을 이용한 고객의 속성이나 이용 상황 등을 제공함으로써 판촉 활동을 지원하고 있다.

카셰어링의 경우는, 차량을 조심스럽게 사용하면 포인트가 쌓이고 적립 포인트에 따른 특전이 부여되는 프로그램을 준비하고 있다. 그러나 항목 중에「급가속/급감속이 없는 에코 운전」이라는 항목이 있다. 차량탑재기의 정보를 활용함으로써 실현한 구조다. 법인 회원에 대해서는 차량을 이용하는 영업 담당자의 운전 상황을 가시화하는 서비스를 제공, 안전운전 촉진에 도움이 된다는 호평을 얻고 있다.

지금까지 없었던 이러한 새로운 서비스를 창출할 수 있었던 것도 주차장 설비나 차량탑재기, 회원 등의 정보를 횡단적으로 분석∙활용할 수 있는 환경이 있었기 때문이었다. TONIC을 구축한 이래 오랫동안 사내에 뿌리내린 데이터 활용 문화가 현재의 파크24의 경쟁력에 크게 공헌하고 있다.

특별강연 : 파이오니아
쾌적한 드라이브에 빅데이터/AI 활용
가마다 타카히로 씨 (파니오니아 상품총괄부, Data Scientist of the Year 2016 수상자)

카 일렉트로닉스 사업을 전개하는 파이오니아에서는 카내비게이션용 서비스에 빅데이터 및 AI의 활용을 추진하고 있다. 그 첫 시작으로 실시한 것이 드라이브 리포트 시스템의 구축이다. 주행거리나 급제동, 방문 시설과 같은 차량에서 얻을 수 있는 데이터를 IoT 기반으로 분석하여, 운전 이력이나 에코 운전 평가와 같은 형태로 운전자에게 제공하고 있다.

「이를 통해,『IoT기기는 다양한 이진데이터 확인에 시간이 걸린다』,『환경요인으로 인해 데이터 품질이 변한다』라는 특징이 판명되었다. 서비스에서 활용하기 위해서는 사양서 바탕이 아닌 현물주의를 취할 필요가 있으며, 또한 프로토타이핑이나 사전 조사를 확실히 해야 할 필요가 있다는 것을 알게 되었다」라고 가마다 씨는 말한다.

이와 같은 경험을 활용하여 개발한 서비스 중 하나가 클라우드형 정보 공유 서비스「Smart Loop Eye」다. 이 서비스는 교차로나 주차장 입구, 고속도로 시설 등 전국 약 8,000개 지점을 카내비게이션에 접속된 드라이버 레코더로 촬영하여 다른 유저와 공유하는 것이다. 유저는 주행 루트 상의 지점의 모습을 실시간으로 화상을 통해 확인할 수 있으며, 사전에 루트 우회를 선택할 수도 있다.

또한 파이오니어는 AI를 고속도로의 정체 인식에도 응용하고 있다.「화상을 통해 정체를 감지할 때, 기존에는 오퍼레이터가 실시했었던 부적절한 화상 선택 작업을 딥러닝으로 변경하였다. 교사데이터의 튜닝 등도 시행함으로써 90% 이상의 인식 정밀도를 달성하고 있다」라고 가마다 씨는 말한다.

많은 사례를 통해 파이오니어의 데이터 사이언티스트는 풍부한 노하우를 축적하고 있다. 앞으로는 그것을 안전∙안심을 위해 활용하거나, 엔터테인먼트 분야 등에도 활용해 나갈 생각이다.

[패널토의]
데이터 활용의 저변이 확대되고, 지도나 감사가 중요한 역할이 된다
가와모토 카오루 씨 (오사카가스 정보통신부, 제1회 Data Scientist of the Year 수상자)
시부야 나오마사 씨 (JAL 웹판매부 마케팅그룹, 제2회 Data Scientist of the Year 수상자)

패널토의에는 고도의 데이터 활용으로 알려진 오사카가스의 가와모토 씨와 일본항공의 시부야 씨가 참석.「AI시대의 데이터 사이언티스트의 역할」에 대해 의견을 나눴다.

AI를 통한 분석업무가 자동화되면, 데이터 사이언티스트 이외의 현장 스태프도 데이터를 활용하는 일이 증가할 것이다. 그러한 가운데 전문기술과 지식을 갖춘 데이터 사이언티스트에게는「현장 지원」「활용법의 감사∙윤리적 판단」「인재육성」과 같은 역할이 보다 강하게 요구되게 된다.

「현재는 데이터를 투입하면 버튼 하나로 분석해 주는 툴도 등장하고 있다. 그러나 분석 결과를 무엇에 활용할 것인가는 전문가의 판단이 필요하다. 노하우와 지식을 활용하여 현장을 지원하는 것이 중요하다」라고 가와모토 씨는 말한다.

또한 현장에 데이터를 다룰 수 있는 사원이 늘어난다면 데이터의 사용법도 다양해진다. 활용법이 윤리적으로 문제가 없는지를 감사하여 판단하는 것도 중요한 업무가 된다.「예를 들면, 일본항공은 안전 운항의 확보를 위해 탑승 고객 정보를 보유하고 있다. 그러나 이들 데이터를 마케팅 등에 활용하는 것은 논리적으로 문제가 있기 때문에 하지 않는다. 이처럼 데이터 활용을 관리하는 것도 데이터 사이언티스트의 중요한 업무가 될 것이다」라고 시부야 씨는 말한다.

그리고 일련의 활동을 통해 현장과 소통을 하면서, 차기 데이터 사이언티스트 인재를 육성하는 일도 반드시 필요하다. 두 사람은「현장이 데이터 활용을 배우는 것은 물론, 데이터 사이언티스트도 현장 업무를 이해하여 서로의 시선을 맞추는 것도 중요하다」라는 말로 토의를 마무리했다.

  -- 끝 --