Nikkei Business_2017.5.22 특집요약 (p24~41)

AI, 세계 제패의 공방
엔비디아, 골드만삭스, 도요타, 히타치

AI가 산업계의 세력도를 다시 그리기 시작하였다. 자동차를 지배하는 두뇌는 기계를 수족으로 사용하는 자율주행용 AI다. IT 활용에 있어서 앞서 있었던 금융업계에서는 이미 AI가 인간을 몰아내고 있다. 유럽과 미국의 기업들은 AI의 파괴력을 간파하고, 일본이 뒤쫓아오지 못하도록 하고 있다. 전세계의 산업에서 격화되는 공방전. AI없이는 싸울 수 없다.

PART 1. 자동차를「조종」하는 숨은 지배자
AI에 의한 산업질서의 급변

AI에 의해 기존의 산업 질서는 일변하였다. 강고한 피라미드를 갖고 있는 자동차산업도 안전하지 못하다. 자동차를「조종」하는 것은 누구인가? 「TOYOTA」. 거대한 스크린에 붉은 글씨가 나타난 순간, 회장 안에는 우레와 같은 박수와 함성이 울려 퍼졌다.

5월 10일, 미국 캘리포니아 주 산호세에서 개최된 회견을 통해 미국 반도체기업인 NVIDIA는 도요타자동차와 AI를 사용한 자율주행 차의 개발에서 협업한다고 발표하였다. 엔비디아가 개발 중인 AI용 반도체를, 도요타가 실제로 제품화하는 자율주행 차에 탑재한다. 양사는 자율주행 실현을 위한 소프트웨어도 공동 개발한다. 트레이드마크인 검은 가죽 재킷을 입고 단상에 오른 젠슨 황 CEO는 이렇게 말했다.「자동차산업의 전설, 도요타와의 협업은 자율주행의 미래가 바로 코 앞까지 와 있음을 강하게 시사하고 있다」

결국은 도요타도? 많은 자동차나 IT 업계 관계자는 분명 이렇게 생각했을 것이다. 독일에서는 폭스바겐, 아우디, 다임러와 이미 제휴를 하였다. 미국에서는 포드와 EV(전기장자동차)의 테슬라와도 협업한다. 그 대열에 도요타도 참여하게 되었기 때문이다.

AI는 자동차의 “두뇌”가 된다. 단, AI도 컴퓨터 안에서 움직이는 프로그램의 일종이다. 부드럽게 두뇌를 회전시키기 위해서는 고성능 반도체가 필요하다. 1993년에 게임용 반도체 제조업체로서 탄생한 엔비디아. 오랫동안 축적한 고도의 화상처리기술을 활용하여, AI용 반도체로 점점 대두하기 시작하였다. 2017년 1월기 매출은 69억 1,000만 달러. AI 관련 사업의 급속한 확대로 인해 전년 동기 대비 2,200억 엔이나 증가하였다. 이번 기에 들어서 한층 성장 속도가 가속되고 있으며, 순식간에 AI 시대의 총아가 되려 하고 있다.

전세계에서 공방을 펼치고 있는 자동차회사. AI는 경쟁의 전제를 일변시킬 가능성이 있다. 기존의 산업 서열은 관계없다. 엔비디아의 약진이 그 상징이다.

-- AI는「스스로 판단하는 기계」--
-- 마치 인간과 같은 자동차 --
--「천재일우의 기회」--
-- 인텔은 BMW와 함께 역습 --

PART 2. 인간을 몰아낸 월가의 왕자
기계와 인간의 역전

미국의 최대 투자은행은 골드만 삭스가 트레이더 600명을 AI로 대체하였다. 압도적인 스피드로 기술을 습득한 AI. 의사 등 고액연봉자조차도 일을 빼앗기기 시작하였다.

올 1월 중순, 미국의 하버드대학이 개최한 심포지엄. 전세계에서 모인 과학자 등으로 가득 찬 회장에서는 등단자인 한 사람의 컴퓨터과학자의 등장을 애타게 기다리고 있었다. 남자의 이름은 마틴 차베스 씨. 당시, 골드만 삭스(GS)의 CIO(최고정보책임자)였으며, 이번 5월에 CFO(최고재무책임자)에 취임한 월가의 혁명아다. 「금융은 수학과 소프트웨어의 시대가 되었다」「골드만의 비즈니스 모델은 지금은 그룹과 같다」며 조용한 어조로, 도전적인 말을 청중에게 들려주고 있었다.

또한「지금 비즈니스 모델을 급전환하고 있다」라고 말한 후에「2000년에 600명 있었던 당사의 주식 트레이더는 지금은 두 명밖에 없다. 트레이더를 대신한 것은 (AI를 사용하는) 자동 주식매매 프로그램이다」라고 밝혔다. 조용해지는 회장. AI에 의한 금융업계의 지각변동은 충격적이었다. 주식 트레이더는 금융업계의 가장 화려한 포지션이다. 세계 각지에서 최고 대학을 졸업한 엘리트가, 주가 변동이나 경제 뉴스 등을 항상 체크하면서 최적의 시기에 최적의 가격으로 주식을 매매한다.

영국의 금융데이터회사에 따르면, 대형 금융기관의 트레이더 등의 평균 연봉은 약 50만 달러에 달한다. 골드만의 경우, 단순 계산하면 연간 300억 엔이 넘는 인건비를 절약할 수 있다는 계산이 나온다. 지금까지 금융업계에서는 은행의 창구업무가 ATM으로 대체되었고, 또한 인터넷뱅킹이 대두하는 등 테크놀로지가 인간의 업무 범위를 침식해 왔다.

그러나「무엇에 투자할 것인가?」「어떠한 금융 상품을 만들 것인가?」와 같은 고도의 판단력을 요구하는 업무는, 높은 지성을 갖춘 엘리트가 계속 담당해 왔다. 그러나 그 인간의 성역조차도 AI에게 차츰 빼앗기고 있다. 이제 AI가 인간의 업무를 지원하는 것이 아니다. 오히려 사람이 AI가 최고의 업무를 수행할 수 있도록 지원하는, 주종 관계의 역전이 일어나고 있다.

-- 위성 사진을 통해 투자 판단 --
-- 의사의 역할이 근본부터 변한다 --
-- 조명 및 공조, 로봇으로 최적화--

PART 3. 우수한「교사」가 일본의 비장의 카드
독자성의 재정의

AI가 가져오는 것은 파괴만이 아니다. 인간만이 할 수 있는 작업을 재정의할 절호의 기회도 된다. 제조 현장에 우수한「교사」가 존재하는 동안에 AI를 진화시키는 것이 일본 기업이 생존하는 길이다.

● 브릿지스톤 : 공장의 생산성 2배, 사람에 의한 교육이 열쇠
1월에 5만 3,000개의 타이어를 생산하는 브릿지슨톤의 주력 거점인 히코네공장에서 AI에 의한 “혁명”이 시작되었다. 주역은 작년에 도입한 타이어 성형시스템「EXAMATION」. 브릿지스톤의 소비재 생산시스템 개발부의 우라(浦) 부장은「AI를 사용하여 자동 제어함으로써 타이어의 “진원도(Roundness)”가 높아지고, 생산성은 2배로 향상되었다」라고 자랑스럽게 말했다.

타이어를 둥글게 만드는 것은 굉장히 어렵다. 특히 고도의 기술이 요구되는 공정은 고무나 스틸 코드로 구성되는 10~20개의 부재를, 회전하는 드럼에 감는 성형 공정이다.「Tread」등의 부재의 중심선을 맞추지 않으면 타이어가 미묘하게 기울게 된다. 고무의 끝과 끝이 이음매에서 겹치거나, 길이가 부족하게 되면 높이 차가 생겨 원형에서 멀어지게 된다. 이러한 타이어를 자동차에 장착하면, 불쾌한 상하 움직임의 원인이 될 수 있다.

고무는 뜨거우면 부드럽고, 추우면 딱딱해진다. 신축 정도는 부재에 따라 천차만별이다. 그 때문에 기존에는 숙련 작업자가 이음매 부분을 눈으로 관찰하면서 수작업으로 부재를 겹쳐 붙일 필요가 있었다. 한편으로「성형공정은 모든 부재와 정보가 모이는 타이어 생산의 중핵」(우라 부장)이기 때문에, 이처럼 사람의 작업이 필요한 상태에서는 생산 효율을 비약적으로 높이는 것은 어렵다.

-- 2,000항목의 상관관계를 분석 --

● Nippon Steel & Sumitomo Metal : AI가 숙련공의 후계자, 10년 단위로 육성
AI의 진화에 반드시 필요한 것은 학습용 데이터다. 브릿지스톤이 센서를 구사하는 한편, 니폰 스틸은 숙련공의 “두뇌”에 탑재된 노하우야말로 최고의 교사가 된다고 보고 있다.

강재의 특성을 결정하는 것은「전로(轉爐)」다. 고로에서 녹인 철을 전로에 투입하여 탄소나 불순물을 제거함으로써 구부러지는 정도를 조정한다. 그 후, 주조나 압연과 같은 공정을 거쳐 두꺼운 강판이나 철사, H형강 등으로 가공되어 간다. 문제는 전로의 크기에 있다. 한번에 수백 톤의 강재를 주문하는 고객도 있지만, 철사의 경우는 2톤 정도의 규모로 주문하는 일도 적지 않다. 한편으로 전로의 크기는 300톤. 설비 이용 효율을 높이기 위해서는 복수 고객의 주문을 모아서 전로에 투입하여, 압연처리 등의 순번을 고안할 필요가 있다.

「최적의 조합을 고안하여 현장의 상황에 맞게 조정하는 것이 숙련 오퍼레이터의 진가가 발휘되는 부분이다」라고 업무 프로세스 개혁추진부의 나카가와(中川) 부장은 말한다. 생산 계획의 질에 따라 수율(收率)이나 납기 준수율, 재고 비용의 삭감 등에 큰 차이가 생긴다고 한다.

-- 사외에 위임할 수는 없다 --

● 히타치 : 안경 형태 디바이스가 AI의 입구, 장인의 기술 디지털화
올해 3월, 독일에서 개최된 세계 최대급의 IT 견본시「CeBIT 2017」. 아베 수상이 스피치를 통해「제4차 산업혁명에 관한 일독공동성명(하노버 선언)」에 합의하는 등 AI 분야에서의 일독의 밀월을 어필하였다.

하나의 상징으로서 회장에서 화제가 된 것이, 히타치와 독일인공지능연구센터의 공동 시연이었다. 작업자가「무엇을」주목하고, 「어떤」동작을 했는가를 AI로 분석하는 것이다. 소량다품종 생산이 요구되는 제조 현장이나 옥외에서의 인프라 보호작업을 효율화할 수 있는 가능성이 있다. 그 열쇠를 쥐는 것이 안경 형태의 디바이스다. 안구의 움직임을 통해 작업자가 주시하는 물체를 특정하여 그것이 어떤 부품인지를 정확하게 인식한다.

-- 인간을 능가하는 화상인식 기술 --

● 로손 :「자판기」로 만들지는 않는다, 인간의 의사는 AI를 초월한다
AI가 침투하는 것은 제조 현장만이 아니다. 로손은 2015년 10월까지, 모든 편의점 점0에서 시스템을 쇄신한다. 도시락이나 반찬 등의 발주 업무를 AI로 지원하는「세미오토」을 도입하였다.

각 점포의 판매 실적이나 기후, 포인트카드로 파악한 고객 속성 등 약 100개의 항목 데이터를 바탕으로 AI가 분석한다. 발주해야 하는 품목과 상품 수를 산출하여 태블릿 화면에 표시한다. 인간의 “버릇”를 배제하고, 모든 점포에서 발주 업무의 수준을 향상시키는 것이 하나의 목적이다.

「유통기한이 짧은 상품에서 유효하다. 최적의 수량을 주문함으로써 기회손실과 폐기손실을 삭감할 수 있다」라고, 로손 경영전략본부의 하타노(秦野) 본부장은 말한다. 점포에 진열되는 약 3,500품목 중, 현 시점에서 세미오토 발주에 대응하는 것은 약 400품목이다. 대응상품의 경우 전 점포에서 평균적으로 매출 3%, 매출총 이익률이 2포인트 향상했다고 한다. 최대 이점은 업무 시간의 단축이다. 세미오토 발주 도입 전에는 점장이 하루에 평균 70분을 발주 업무에 사용했었다. 그것이 지금은 26분으로까지 줄어들었다. 심각화해지는 일손 부족에 대항하는 큰 무기가 되고 있다.

-- 과거의 분석만으로는 효과 반감 --
단, 시스템을 도입하기 위해서는 하나의 벽을 극복해야 했다. AI의 판단이 틀린 경우 누가 책임을 지는가에 대한 문제다. AI의 판단이 틀린 경우, 재고로 남겨진 상품의 손실을 그대로 감당하는 것은 점장으로서 심정적으로 받아들이기 어렵다. 그래서 로손은 로열티 계약의 개정을 통해 폐기손실의 일부를 본부가 부담하는 방식으로 하였다. AI에 대해 우려하고 있는 점장의 이해를 얻으면서, 1년 이상의 시간을 들여 시스템을 발전시켜 왔다.

현재의 과제는 로손의 산업전략을 AI에게 “이해”시키는 일이다.「한여름을 맞이하기 위해 상품의 라인업은 크게 변한다. 과거의 데이터를 AI가 분석하는 것만으로는 적절한 발주 수를 산출할 수 없다」(하타노 씨). 로손 입장에서 판매하고 싶은 상품을 점두에서 어필하기 위해서는 AI의 미세조정이 반드시 필요해진다.

향후 AI는 급속하게 진화하지만 모든 것을 기계에 맡기는 것을 아니라고 한다. 점포의 매출을 최종적으로 결정하는 것은 인간의「의욕」이기 때문이다.「AI의 판단에 따르기만 하는 점포와, AI가 판단한 발주 수에서 20%를 추가로 발주하여 완판하는 점포의 경우는 저절로 실적이 달라진다」라고 하타노 씨는 말한다. 

수발주 업무는 점포 운영의 근간이다. 이를 전부 AI에 맡기면 편의점은「자동판매기」가 될 수 있다. 업무 효율 향상과 인간의 의욕을 적절하게 저울질하면서, 로손은 자신 만의 AI를 발전시키고 있다.

PART 4. 변하지 못하면「노예」가 될 수 밖에
AI에 뒤처진 일본의 선택

AI 분야에서 뒤처진 일본. 패색이 농후한 상황 하에서, 승리하기 위해 어떠한 방법을 취해야 하는가? 자사의 강점을 확실하게 파악하여, 구체적인 제품이나 서비스에서 AI를 활용하는 것이 반드시 필요하다.

「일본 기업은 AI 분야에서 이미 패색이 농후한 상태에 있다. 생존하기 위해서는 어디에 길이 있는 가를 빠르게 찾아내지 않으면 안 된다」. 이렇게 경종을 울리는 것은 도쿄대학 대학원의 마쓰오(松尾) 교수다. 딥러닝 등 첨단적인 AI연구에 정통한 마쓰오 교수의 연구실에는 많은 일본 기업의 관계자가 빈번하게 방문하고 있다.

그럴 때마다 마쓰오 교수는 강한 불안을 느끼는 일이 많다.「구체적으로 무엇을 하고 싶은지가 분명하지 않고, 초점이 맞지 않는 기업이 대부분이다. AI가 붐을 일으킨 지 2~3년이 지났지만 기술에 대한 논의는 전혀 깊어지지 않고 있다」(마쓰오 교수) 

지금까지 다루어왔던 것처럼, AI를 공장이나 창고, 점포 등에서 적극적으로 활용하는 선진적인 일본 기업은 확실히 증가하고 있다. 그러나 그 수는 아직 한정적이다. AI가 주목을 받고 있기 때문에「뭔가 시작해야 한다」라고 막연하게만 생각하고 있다. 자사의 제품이나 기술에 AI를 어떻게 조합시켜 나갈 것인가라는 구체적인 논의가 없는 기업이 지금도 많다.

세계의 기업을 주식 시가 총액으로 순위를 정하면 상위를 독점하는 것은 미국의 애플이나 알파벳(구글의 모회사), 아마존닷컴, 페이스북, 중국의 텐센트나 알리바바 등의 IT 기업이다. 물론 이들 기업은 AI를 자사 제품이나 서비스에 적극적으로 활용하고 있다.

미국을 중심으로 세계적인 스타기업이 되는 신흥세력이 대두하고 있는 한편, 일본에서는 그와 같은 기업이 하나도 생겨나지 못하고 있다. 1990년대까지는 미국과 1위를 다투었던 일본의 IT기업도 눈에 띄게 쇠퇴하였다. 미국의 IT기업이 만들어내는 혁신적인 소프트웨어나 서비스를 취급만 하는「판매대리점」과 같은 존재다.

-- 동일한 패전을 반드시 반복한다 --
--「인간에게는 승산이 없다」--

  -- 끝 --