- 라이온, 데이터에 기반한 ‘미래 예측형 경영’ 추진 -- AI∙기계학습의 활용을 통해 어려운 상황을 사전에 예측해 대응 2부
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- 카테고리AI/ 로봇·드론/ VR
- 기사일자 25.10.17
- 신문사 Nikkei X-TECH
- 게재면 online
- 작성자hjtic
- 날짜2025-11-20 08:47:44
- 조회수19
라이온, 데이터에 기반한 ‘미래 예측형 경영’ 추진
AI∙기계학습의 활용을 통해 어려운 상황을 사전에 예측해 대응 2부
-- 5단계로 경영 정보를 정비 --
첫 번째 단계인 가시화에서는 ‘실패 패턴’을 반전시킨 형태로 정비를 추진한다. 디지털전략부 전략기획그룹의 기쿠치(菊池) 매니저는 “경영 정보의 ‘가시화’에서 발생하기 쉬운 것은 갑자기 BI(Business Intelligence) 툴로 ROIC 등을 가시화하려는 것이다. 하지만 이것은 실패 패턴이다”라고 설명한다.
정보를 가시화해도 사전에 각 부문에 어떤 책임·권한, 미션이 있는지 등을 명확하게 배정하지 않으면 의미가 없다. 과거에는 무엇을 목적으로 누구의 책임 아래 어떤 관리 프로세스로 할 것인가를 명확히 정의하는 절차가 부족했고, 정보 제공의 번거로움을 이유로 현장의 협력을 얻기 어려운 경우가 있었다고 한다.
일반적으로 이러한 실패 패턴 사례는 많이 있다. 라이온은 이러한 것들을 반전시켜 다음의 5단계로 경영 정보 정비를 진행했다. (1)외부 환경 변화에 따른 경영의 방향성이나 경영 목표의 구체화 (2)경영 전략 및 계획을 실현할 수 있도록 매니지먼트의 스탠스와 조직의 책임 및 권한을 명확화 (3)이에 대응하는 KGI(중요목표달성지표)나 KPI (중요업적평가지표)를 조직 별로 설정 (4)경영 지표를 관리하는 책정·승인·추진·개선 등 관리 프로세스를 구축 (5)이를 뒷받침하기 위해 필요한 기반 요건을 명확화한 다음 경영 정보 기반과 대시보드를 구축.
예를 들어, 책임의 명확화에서는 KPI의 트리 형태로 ROIC를 분해하여 어느 부문의 누가 어느 지표에 책임을 지는지를 설정했다. 경영자가 보는 지표나 부문장이 보는 지표, 현장에서 보는 지표 등, 각각의 입장에서 완수해야 할 미션을 분명히 했다. BI 툴을 통해 가시화되는 경영 지표는 EBITDA 마진과 ROIC 추이, 점유율 추이, 영업이익 추이 등이다. 경영층이나 현장 등, 포지션에 따라 볼 수 있는 데이터를 나눈다. 예를 들면, 매니지먼트 부문은 운임 비율을 가시화하고, 현장은 적재율을 가시화한다.
그 전제로서 라이온은 각 사업·지역의 사업 전략에 깊이 관여할 것인지, 독립성을 부여해 필요 최소한의 서포트로 할 것인지, 독립성을 존중하면서 일부에서는 깊이 관여할 것인지 등, 기업의 매니지먼트 스탠스에서 재고(再考). 이전에는 필요 최소한의 서포트였던 것을 일부에서는 깊게 관여할 방침으로 변경하기로 경영 회의에서 결정했다. 그 방침에 따라, 해외 법인 멤버에게도 책임과 권한, 미션, KPI를 배정하고 있다.
-- 기계학습으로 예측 --
그 다음 단계인 ‘최적화’에도 착수하고 있다. 최적화는 2 단계로 나누어 추진. 1단계가 계획 예측의 불확실성을 최소화하거나, 갭이 생겼을 때의 해결책을 제시하는 ‘객관적인 기계 예측(기계학습을 베이스로 예측 모델을 이용하는 것)에 의한 의사결정의 신속화·고도화’, 2단계가 재고(在庫) 자산을 어떻게 효율화할 수 있는지 등, 보다 구체적으로 접근한 ‘재무적 성과’이다. ROIC/EBITDA 마진 개선을 신속화·고도화한다.
현재 진행 중인 것은 1단계이다. 라이온이 검증한 결과, 매출 예측과 원가 예측 모두 기계 예측의 정확도가 사람보다 높았다. 검증의 한 예로, 2024년 1분기 뷰티케어 상품 매출 예측에서는 사람의 예측 대비 기계 예측이 약 3% 포인트 낮은 오차율 절대치를 기록, 정확도가 높았다. “사람이 예측할 경우, 의식하지 않으려고 해도 경영에 대한 압박을 느끼거나, 시책에 의존하게 된다. 기계 예측은 이것들이 배제되어 있으며 온전히 트렌드나 과거의 경향을 바탕으로 예측할 수 있다”(기쿠치 매니저). 과거의 시책 정보나 매출 실적 데이터 2~3년 분을 이용해 예측치를 산출한다.
마찬가지로 과거의 데이터를 통해 작성된 시책 리스트는 예측과 목표에 괴리가 있는 경우에 대한 신속한 대응도 도울 수 있다. 쌀 가격 인상이나 코로나19와 같은 예측하기 어려운 사건이 발생했을 경우에도 어느 시책을 적용시키면 좋을지 고려하기 쉬워진다.
예측 수치가 가시화되면 항상 가장 효과가 큰 시책을 선택하면 될 것 같지만, 실제로는 효과를 단기적으로 볼 수 있을지, 중장기적으로 볼 수 있을지 등에 대한 고려도 필요하다. 기쿠치 매니저는 “예를 들면, 오럴 헬스케어 영역을 확대해 나가고 싶은 경우, 단기적 이익을 쫓는 것이 아닌, 성장 투자를 해 나가야 한다는 사고방식이 필요하다”라고 설명했다.
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