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NTT기술저널_2017.6. 특집 요약 (p6~9)

오픈이노베이션에 의한 AI 서비스의 창출
[AI] [corevo] [오픈이노베이션]
Takashi Yagi 외 1인 / NTT 미디어 인텔리전스 연구소

AI(인공지능)를 이용한 서비스 창출에 대한 기대가 높아지는 가운데, NTT그룹은 R&D를 통해 축적한 AI 기술과, 그것을 활용한 시도에 대한 그룹의 통일 브랜드「corevo®」를 발표하였다. NTT그룹은, 다양한 컬러보레이션 파트너와 함께 corevo®를 활용한 새로운 가치 창조를 목표하고 있다. 본고에서는, corevo®를 구성하는 AI 요소기술의 진화를 위한 연구 개발의 방향성과, 오픈이노베이션에 의한 AI 서비스의 창출을 위한 시도의 개요에 대해 소개한다.

--「corevo®」와 서비스 아키텍처 --
NTT그룹은 다양한 파트너와의 컬러보레이션을, AI 분야에서 가속화하기 위해, 2016년 5월에 NTT그룹의 AI관련기술군 및 그들을 활용한 시도를 새로운 브랜드 네임「corevo®」로 통일하였다. corevo®에는 다양한 플레이어와의 컬러보레이션을 통해 함께 혁신을 일으킨다(collaboration+revolution)는 생각이 담겨 있다.

NTT는 corevo®를 구성하는 AI를, Agent-AI, Heart-Touching-AI, Ambient-AI, Network-AI의 4개로 분류하고 있다. 이 분류는 AI가 취급하는 데이터의 종류나 의미, 그리고 제공하는 기능이나 가치와 같은 관점에서 정리하고 있다. 예를 들면, Agent-AI는 인간이 발산하는 음성∙언어∙동작∙표정 등이 포함되는 미디어 데이터를 주로 취급하여, 인간과의 대화를 실현하는 AI다. 그리고 Ambient-AI는 자동차나 생산설비 등의 다양한 기기나 환경을 센싱한 데이터를 주로 취급하여, 가까운 미래를 예측하고 제어하는 AI다.

한편, 4개의 AI 분류와 상관없이, 현재의 AI 기술은 심층학습으로 대표되는 기계학습에 기초한 것이 대부분으로, AI 서비스의 실현에는 데이터 수집이 반드시 필요하다. 그래서 우리들은 AI 요소기술, 데이터 처리기술, 데이터 수집기술과 같은 AI 서비스를 실현하기 위해 필요한 요소기술의 관계를 정리하여, AI 서비스의 아키텍처를 4계층의 레이어에서 파악할 수 있도록 하였다. 가장 아래 층인 데이터 수집기술은 주로 데이터를 수집하는 역할을 한다. 현재 AI와 함께 주목을 받고 있는 IoT 기술의 레이어라고 볼 수도 있을 것 같다. 그 위에는 수집한 데이터를 처리하기 위한 기계학습 등의 기본적인 데이터 처리기술 레이어가 있다. 그리고 그들의 데이터 처리기술을 응용하여, 서비스에서 필요한 식별이나 추론 등을 시행하는 AI 요소기술 레이어가 그 위에 있다. 가장 위에는 하위 레이어의 처리 결과를 바탕으로 서비스를 제공하는 AI 서비스 레이어가 있다고 보는 것이다. 이렇게 처리하면, 4개의 AI에 서비스 구성상의 본질적인 차이가 없다는 사실을 잘 알 수 있다.

-- AI 요소기술의 진화 방향성 --
AI 서비스의 고도화를 위해, 앞에서 말한 AI 서비스 아키텍처의 각각의 레이어에서 진화하고 있다고 생각된다. 데이터 수집기술은 센서의 소형화∙저전력화에 의해 유비쿼터스화가 한층 진행됨과 동시에, 다양한 데이터를 통합하여 이용하기 위한 데이터 교환기술 등이 발전할 것으로 생각된다. 또한, 데이터 처리기술은 전용 하드웨어나 분산화의 기술의 진전을 통해, 보다 대량의 데이터를 고속으로 처리하는 것이 가능해질 것으로 예상된다.

이러한 진전에 따라, NTT연구소에서는 AI 요소기술의 진화를 위한 연구개발을 추진해 나간다. corevo®를 구성하는 AI 요소기술에는, 이미 실용화에 제공되고 있는 것도 많이 있다. 그러나 우리들은 이들을 완성된 것이라고 생각하지 않는다. 예를 들면 음성인식 기술은 콜센터의 음성 마이닝 시스템 등에 이미 도입되어 있으며, 콜센터의 통화 경향을 분석하기에는 충분한 정밀도를 갖췄다. 그러나 통화내용을 바탕으로 자동적으로 지식 검색을 해야 하는 경우는, 인식 오류가 다음 단계의 검색 정밀도의 저하를 초래하기 때문에, 인식 정밀도의 향상이 더욱 요구되고 있다. 또한, 다언어 대응이나 방언 대응 등, 적응 영역의 확대도 요구되고 있다. 대량의 데이터 수집과 고속처리 기반과 함께 모델의 구축∙튜닝 등을 추진, 이들의 AI 요소기술의 고정밀도화∙범용화를 추진해 나간다.

-- 오픈이노베이션에 의한 서비스 창조 --
AI 기술의 적용 영역은 여러 갈래에 걸쳐 있다. 장기적으로는, 모든 분야의 서비스에 AI 기술이 이용될지도 모른다. 그러나 현재의 기술 레벨에서는 적용할 수 있는 범위는 한정되어 있다. 그래서 AI 기술을 적용함으로써 보다 큰 효과가 예상되는 영역을 찾는 것과 동시에, 기술의 정밀도를 보다 높임으로써 적용 가능성을 높여 갈 필요가 있다. 또한, AI 서비스를 구성하기 위해 필요해지는 기술도 여러 방면에 걸쳐 있다. 이들 모든 기술을 NTT그룹이 전부 커버하는 것은 현실적이지 않다. 그래서 AI 서비스의 창출을 위해서는, 서비스 아이디어, 노하우, 필드(데이터), 그리고 기술을 서로 보완할 수 있는 파트너인 여러분과의 오픈이노베이션이 반드시 필요하다.

현재, NTT그룹에서는 B2B2X에 의한 서비스 창조를 위해, 많은 파트너 여러분과의 컬러보레이션을 추진하고 있다. AI 영역에서는 커스터머 서비스, 설비 보수 지원, 헬스케어 & 웰니스, 접대서비스(내비게이션) 등을 대표적인 테마로 하여 기술개발과 비즈니스화를 추진하고 있다.

■커스터머 서비스

■설비 보수 지원

■헬스케어 & 웰니스

■접대서비스(내비게이션)
접대서비스는 상당히 개념이 넓은 영역이다. 그러나 실제공간, 가상공간을 불문하고 목적하는 정보나 장소에 안전∙쾌적하게 도달하는 것을 목표로 한 시도다. 이들 시도는 증가하는 외국인에 대한 대응이나 지역 진흥 등의 관점뿐 아니라, 우리들의 일상생활을 풍요롭게 하기 위해서도 기대가 모아지는 테마다.

본 특집에서는 2개의 시도를 소개한다. 하나는 스마트폰으로 촬영한 영상에 근거하여 정보를 제공하는 시도다. 다른 하나는 사람의 이동 이력이나 자동차의 주행 데이터를 통해 목적지나 사고다발 지역을 추정하는 시도다.

-- 향후 과제 --
NTT그룹에서는 corevo®를 활용한 AI 서비스의 창출을 위해, 다양한 분야에서 오픈이노베이션을 추진하고 있다. 그 결과, 실제 비즈니스와 연결되어 있는 시도도 있지만, 아직 실증 실험 레벨에 멈춰있는 것도 많이 있다. 앞으로도 다양한 플레이어들과의 오픈이노베이션을 추진하여,「사회적 과제의 극복」과「산업경쟁력의 강화」에 도움이 되는 AI 기술의 확립과 서비스 창조를 추구해 나간다.

  -- 끝 --