일본산업뉴스요약

Nikkei X-TECH_2022.11.16

AI 온디멘드 교통은 구세주인가, 파괴자인가
100개 이상의 지역이 AI On-Demand 교통 도입
배경에는 지방 교통의 엄혹한 현실

정해진 노선이나 시간표 없이, 사전 예약을 전제로 동시간대에 같은 방향으로 가는 승객을 AI(인공지능)가 매칭하는 합승제 대중교통, ‘AI 온디맨드(On-Demand) 교통’의 도입이 확산되고 있다.

닛케이 크로스테크의 집계에 따르면, AI 온디맨드 교통을 도입하는 지역은 22년 11월 시점에서 100곳을 넘었다. 온디맨드 교통의 실현을 위한 AI 솔루션을 제공하는 6개 주요 사업자가 발표한 수치를 합한 것이다. 대부분은 실증 운행 단계이지만 나가사키현 시마바라시, 나가노현 시오지리시, 나가노현 지노시와 같이 실증 운행을 거쳐 본격 운행으로 이행하는 지역도 늘고 있다.

-- 인구 감소와 고령화가 버스 회사를 궁지로 --
AI 온디맨드 교통의 도입이 특히 진행되고 있는 곳은 지방 도시다. 그 배경에는 인구 감소와 고령화에서 비롯된 지역의 구조 문제와, 그것을 해결할 수 있는 기술의 진화가 있다.

많은 지방 도시의 공통 문제로서, 그동안 지역의 발을 책임지던 버스 회사들의 경영이 점차 궁지로 내몰리고 있는 점을 들 수 있다.

국토교통성이 조사한 노선버스 사업자의 경상수지율, 즉 경상수입을 경상지출로 나눈 비율은 과거 10년 이상에 걸쳐 100% 아래로 떨어지면서 만성 적자를 기록하고 있다.

게다가 코로나19의 직격탄을 맞은 20년에는 대도시 지역 이외에서 65.3%로 급격한 침체를 기록. 지자체로부터 보조금을 받아도 노선 유지가 어려워졌다. 또한 코로나19 사태가 진정되면 회복될 것이라는 전망도 세우기 어렵다.

인구 감소가 버스회사 경영을 궁지로 내모는 구도는 수익성 저하만이 아니다. 운전사 부족 문제도 해마다 심해지고 있다. 일본버스협회에 따르면, 노선버스 운전자 수는 19년도에 약 8만 4,000명. 가장 적었던 04년보다는 1만명 이상 회복했지만, 그러한 회복세도 현재는 둔화되고 있다. 피크였던 1976년도와 비교하면 약 2만 3,000명, 비율로는 22% 정도 적다.

운전사의 근무시간과 휴게시간 등은 후생노동성이나 국토교통성 고시에서 상세히 정하고 있기 때문에 운전사를 확보하지 못하면 종전과 같은 운행 편수를 유지하기 어려워진다.

-- 면허 반납, 하고 싶어도 할 수 없는 지방의 사정 --
버스 회사들의 불투명한 앞날과는 대조적으로 지역 주민들의 대중교통에 대한 잠재적 니즈는 높다. 예를 들어 경찰청에 따르면, 운전면허 자진 반납자 수는 11년까지 연간 10만명을 밑도는 수준이었지만 그 이후에는 증가 일로를 걷고 있다.

19년에는 60만 1,000명으로 과거 최다를 기록했다. 같은 해에 도쿄 이케부쿠로에서 고령 운전자가 운전하는 차량이 폭주해 다수의 보행자가 사망하거나 부상을 당한 사고가 크게 보도되면서 스스로 운전 면허를 반납하는 고령 드라이버가 급증. 자진 반납자가 전년도부터 일거에 18만 명 가까이 증가했다.

다만 그 기세는 지속되지 못했다. 20년과 21년에는 2년 연속 감소했다. 이처럼 면허 반납 추세가 주춤한 배경에는 운전면허가 없으면 자유로운 이동이 어려워지는 지방 도시의 대중교통 실정이 있다.

“70대가 자진 반납하는 경우는 드물고 80대의 반납이 많다. 얼마 전에는 91세 운전자도 계셨다. 주택지에 AI 온디맨드 교통 정류장을 만들고 싶다고 상담하러 가도 "나는 아직 운전할 수 있으니 필요 없다"는 말을 들을 때가 종종 있다. 그 정도로 지방 도시 거주민들이 자동차를 우선시하는 마음은 헤아릴 수 없을 정도로 크다”(시오지리시 도시계획과의 히노(日野) 씨).

-- 온디멘드 교통, 기술 혁신을 통해 조연에서 주역으로 --
버스 회사 등 공급 측의 리소스가 점점 악화되는 가운데서도 주민의 세심한 수요에 부응하고 싶다. 그런 어려운 과제를 해결하기 위해, AI 온디맨드 교통이 보급되기 이전부터 승합차나 세단형 차량을 합승에 이용하던 지역도 있다. 도로운송법 시행규칙에서도 '구역 운행'이라는 이름으로 온디맨드 교통이 이전부터 규정되어 있다.

다만 지금까지는 사람에 의한 매칭으로, 지역 내의 간선 노선버스의 버스 정류장에서 먼저 피더 수송하는 등, 이른바 ‘조연’으로서 도입된 사례가 많았다. 운행 형태도 대략적인 운행 시간표가 미리 정해져 있거나 당일 예약은 할 수 없는 등 제약이 있었다.

기존의 온디맨드 교통이 안고 있는 그러한 어려움을 크게 전환시킨 것이 AI를 비롯한 기술 혁신이다.

시간이나 장소가 다른 예약을 매칭시키는 AI 알고리즘이 확립. 또한 이용자를 위한 스마트폰 예약 접수 시스템, 운전자 전용 내비게이션 및 예약 표시 시스템, 운행회사와 지자체용 운행 관리 및 예약 관리 시스템 등을 패키지로 쉽게 도입할 수 있도록 클라우드 서비스로 전개하게 되었다.

이러한 AI 온디맨드 교통을 지탱하는 시스템이 2010년대 후반부터 일본에서도 등장하기 시작해, 20년 전후에 주요 서비스가 갖춰졌다. 때마침 비슷한 시기에 코로나19로 지방의 버스 회사 경영이 벼랑 끝까지 내몰리면서 AI 온디맨드 교통이 조연이 아닌 '주역' 교통 수단으로 주목을 받으며 도입이 확산되고 있는 것이다.

 -- 끝 --

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