일본산업뉴스요약

AI 에이전트가 기술 제안의 동반자로
문서 작성을 자율적으로 수행

사람의 지시 내용을 이해하고 자율적으로 처리하는 AI(인공지능) 에이전트의 등장으로 기술자들의 작업이 크게 줄어들 것으로 보인다. 기술제안서나 시공계획서 등의 시안 작성에서 업무의 대폭적인 효율화가 기대된다.

대규모 언어 모델(LLM)을 이용한 AI 챗봇(대화형 AI)의 보급으로, 건설 컨설턴트 업무 등의 효율화가 일정 정도 진행되었다. 그리고 시간을 더욱 단축시키는 기술들이 등장하고 있다. 사람의 지시 내용을 이해하고 적절한 수단을 선택하면서 자율적으로 처리하는 ‘AI 에이전트’다. 그동안 질문에 답변만 하던 AI가 지시문에서 의도를 추측해 업무를 수행한다.

건설업에 특화한 AI를 개발하는 스타트업의 아카리(燈, 도쿄)는 25년 1월, LLM을 사용한 AI 채팅 서비스 ‘AI 컨스트시어지 '光/Hikari'에 AI 에이전트의 기능을 추가했다.

AI 에이전트의 채택이 가장 유력한 시공계획서 작성을 예로 든다. 기존이라면 특기사양서의 정보와 관련 법령의 정리, 공법 제시 등을 지시해 챗봇이 답변한 내용을 토대로 사람이 시공계획서를 작성했었다.

한편, AI 에이전트는 시공계획서의 작성/출력까지 필요한 태스크를 스스로 정리. Web이나 사내 정보의 검색, 필요하면 사내 기술자에 대한 리뷰 등을 실행해, 최종적으로 시공계획서를 작성해 준다.

그 밖에도 입찰 시 필요한 기술제안 자료나 지질조사보고서의 작성 등도 기대할 수 있다. 기술제안 자료는 입찰공고 자료를 해석하여 문제점을 정리/추출하고, 사내 기술자에게 리뷰를 받은 후 Web 정보 등을 적절히 반영하여 제안 자료를 생성한다.

-- 미리 플로우를 설정 --
아카리는 AI가 스스로 해야 할 작업을 생각하고 처리하는 AI 에이전트 이외에, 미리 정해둔 특정 작업을 처리하는 AI 에이전트도 제공한다.

선형계산서와 선형도를 대조하여 확인하는 것은 특정 작업의 하나이다. 양쪽 스크린샷 등을 첨부해 지시를 입력하면, AI가 비교해 맞지 않는 부분을 알려준다. 챗봇의 기능과 다르지 않아 보이지만 작업 플로우에 OCR(광학식 문자판독) 툴 처리를 포함하고 있어 챗봇보다 정확도를 높일 수 있다.

각 사의 업무 진행 방식에 맞춰 태스크를 설정할 수 있어 여러 정형 업무에 적용 가능하다. 특정 작업에 특화된 AI 에이전트를 조합함으로써 보다 복잡한 업무에 대응할 수도 있다.

아카리의 서비스를 도입한 건설 컨설턴트 회사는 100개 가까이 된다. 지방에서 30명 규모의 회사도 도입한 실적이 있다. 사무 직원의 부족이나 정년 퇴직으로 인한 사원의 감소 등을 예상해 의뢰하러 온다고 한다. 노로 유키(野呂侑希) CEO는 “AI를 사용하면 비용이나 납기 면에서 유리하다”라고 말한다.

-- 생성형 AI를 자체 개발 --
건설 컨설턴트 회사들이 LLM이나 챗봇 시스템을 자체 구축해 효율화를 가속화하려는 움직임도 나오기 시작했다.

건설기술연구소는 사내 정보를 검색해 출처와 함께 응답하는 챗봇을 개발했다. 챗봇에는 미국 OpenAI의 GPT 시리즈나 자사에서 개발한 LLM을 용도에 따라 선택할 수 있다. LLM에는 사내 정보를 사용해 건설업 용어 등을 학습시켰다.

사내 정보 등을 축적한 데이터베이스를 참조하는 기술인 RAG(검색증강생성)를 이용함으로써 전문성이 높은 질문이나 구체적인 업무 질문에 대답할 수 있다. 답변의 근거가 되는 데이터의 출처나 Web의 URL을 표시함으로써 실수를 포함한 답변을 생성하는 ‘할루시네이션 (환각)’인지 아닌지를 확인할 수 있다.

구체적인 기술 이름 등을 모를 경우에도 키워드나 모호한 말로 검색이 가능하다.

건설기술연구소 국토문화연구소의 기타가와(北川) 차장은 “자사 개발이므로 사원의 요구에 맞춰서 개량할 수 있다”라고 말한다. 사내 보급을 추진하고, 활용 사례를 모아 사내에서 전개해 나간다.

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