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Nikkei Computer_26.06.11호 (p.58)

컨테이너 선적 계획에 AI 에이전트 활용
니폰페인트 그룹, 작업 시간 76% 단축

니폰페인트 그룹이 페인트 등 수출 화물의 해상 운송을 대상으로 컨테이너 선적 계획을 자동으로 작성하는 AI(인공지능) 에이전트의 활용을 추진하고 있다. 올 5월까지 기존의 선적 효율을 유지하면서 계획 작성 시간을 76% 단축. 숙련자의 경험에 의존해 온 업무를 대규모 언어 모델(LLM)과 독자적 알고리즘을 결합한 툴로 대체했다.

니폰페인트 그룹은 올 2월에 본격적인 AI 에이전트 운용을 개시했다. 도료를 다루는 계열사인 니폰페인트 머티리얼즈의 수출 업무가 대상이다. 해외 거점으로부터의 주문 데이터를 바탕으로 화물을 어느 컨테이너에 배분할지를 자동으로 계획·제안한다.

선적 계획은 해상 운송 규제와 각국의 법제, 다양한 혼적(합짐) 조건에 대한 세심한 대응이 필요한 "퍼즐처럼 복잡한 업무"(무역부 물류그룹의 사노(佐野) 매니저)라고 한다. 기존에는 숙련자가 주문 데이터의 PDF를 인쇄해 마커를 그으며 계획을 세웠다.

니폰페인트 그룹은 2025년 8월, AI 에이전트 개발에 착수. 무역부에서의 시범 사용과 피드백을 거쳐 올 2월에 본격 운용에 이르렀다.

-- AI와 담당자가 협업해 계획 작성 --
AI 에이전트는 선적 계획을 '전(前)처리'와 '컨테이너에 화물 배분'의 2단계로 진행한다. 먼저, 담당자가 기간 시스템에서 화물 리스트를 추출해 정보 공유 툴에 저장하고, 채팅으로 계획 대상이 되는 데이터를 지정한다. 여기에 AI 에이전트가 전 처리로 위험물 구분이나 창고 규칙 등 필요한 정보를 첨가. 이어서 담당자의 자연어 지시에 따라 전처리가 완료된 화물 리스트를 로딩하고 복수의 적재 규칙을 고려한 배분 안을 작성한다.

AI 에이전트 개발에서는 AI의 동작을 정의하는 인스트럭션과 전처리 및 화물 분배를 담당하는 알고리즘을 설계했다. 알고리즘은 화물 선별과 재배치, 여유 공간 감축 등 10단계로 구성된다. 새로운 규칙을 추가할 때마다 로직에 영향을 주기 때문에 알고리즘을 반복적으로 조정했다. "암묵지였던 업무가 언어화되면서 머릿속이 정리되어갔다."(니폰페인트 코퍼레이트 솔루션즈의 마루야마(丸山) 전략기획실 실장)

향후에는 입고 상황이나 생산 로트 정보도 AI 에이전트에 입력해 공급망 상류로부터의 자동화를 추진할 방침이다. 거래처인 창고 회사 등과의 데이터 연계를 어떻게 안전하게 실현할 것인지가 다음 과제이다.

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Nikkei Computer_26.06.11호 목차

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[Part 3]
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[Part 4]
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[Part 5]
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