日, 인공지능 개발 속도 낸다!//10년간 1000억 엔 투자, 인공지능 전략센터 2016년 내 설립//시장규모, 2030년 86조9620엔으로 확대 전망

[trader]

제목	日, 인공지능 개발 속도 낸다!
게시일	2016-03-25	국가	일본	작성자	조은진(오사카무역관)
日, 인공지능 개발 속도 낸다! - 10년간 1000억 엔 투자, 인공지능 전략센터 2016년 내 설립 - - 시장규모, 2030년 86조9620엔으로 확대 전망 - □ 인공지능(AI) 연구 강화하는 일본 정부  ○ 일본 정부는 2016년부터 시작하는 제 5기 과학기술 기본계획에서 AI 연구를 강화, 로봇 개발과 함께 새로운 제품과 서비스를 만들어내는 기술 기반 구축을 목표로 내걸음.   - 인간처럼 데이터에서 가설을 세우고 검증할 수 있는 시스템이나 고도의 AI 개발이 연구 후보로, 로봇이나 IoT와 융합해 상황별 대응 능력을 갖춘 간병 로봇 및 생산 시스템으로의 연결을 목표로 함.  ○ 특히 문부과학성, 경제산업성, 총무성이 공동으로 AI 연구개발에 나설 계획   - 10년간 1000억 엔을 투자, 문부성 산하 이화학연구소 및 과학기술 진흥기구(JST), 경제산업성 산하 신에너지 산업기술 종합 개발기구(NEDO) 및 산업기술 종합연구소, 총무성의 정보통신 연구기구 등 5개 기구에서 연구를 진행할 계획   - 또한, 5개 연구기관의 상위 기관으로 전략센터를 2016년 초에 설치해 연구 주제 선정 및 예산 배분을 결정하고, 기업 공동연구의 창구 역할을 담당할 예정  ○ 이러한 투자를 통해 일본 정부는 AI 분야에서 구미 국가에 비해 뒤처진 상황을 만회하고자 함.   - 특히 일본 정부는 전기기계 및 자동차 산업에의 의존도가 지나치게 높은 현재의 상황에서 AI 시대가 도래함에 따라, 일본의 산업 경쟁력이 빠르게 상실될 것을 우려하고 있음. □ 일본 AI 시장, 가파른 성장 전망  ○ 컨설팅 기관인 어네스트&영(Ernst & Young Institute)은 2015년 인공지능을 활용한 기기, 시스템 등 일본 AI 관련 시장 규모를 3조7450억 엔으로 추정   - 전자상거래(EC) 시장에서 추천 기능 등 IT 영역을 중심으로 한 도소매 부문이 1조4537억 엔으로, 가장 큰 비중을 차지  ○ 또한, 향후 기술 성숙, 안전성 향상, 가격 하락에 힘입어 다양한 산업분야에서 거대한 시장이 형성될 것으로 예측   - 이에 따라, 2020년에는 23조638억 엔(2015~2020년 연평균 43.8% 성장), 2030년에는 86조9620억 엔(2020~2030년 연평균 23.3% 성장)으로 시장이 급속하게 확대될 전망   - 특히 자동운전 등 운송 분야(2015년 1억 엔 → 2030년 30조4897억 엔), 산업용 로봇을 포함한 제조분야(2015년 1129억 엔 → 2030년 12조1752억 엔), AI를 이용한 전자상거래 시장 등 도소매 분야(2015년 1조4537억 엔 → 2030년 15조1733억 엔)의 급성장이 기대됨. AI 관련 산업 시장규모 전망(단위 : 억엔)  자료원: EY Institute □ AI가 산업 측면에서 가져올 변화  ○ 경제산업성에 따르면, AI가 가져오는 변화의 본질은 디지털화된 인간사회 및 자연 현상의 다양한 관계성·법칙 등이 컴퓨팅 능력과 AI 기술 혁신에 따라 밝혀지는 것   - 따라서 산업경쟁력의 원천은 필요한 데이터를 신속하게 수집·해석·활용해 새로운 개인별 맞춤형 가치를 정확하게 제공하는 것   - 이와 같이 데이터의 가치사슬이 산업 경쟁력의 원천으로 부상하면서 전기전자, 자동차 등 종래의 산업 구분 자체가 의미가 없어질 가능성도 존재한다고 분석 AI가 가져올 변화  자료원: 경제산업성  ○ 또한, 2년마다 배로 증가하는 데이터량 및 처리성능의 향상으로 AI는 비연속적으로 기술이 발전해, 변화의 속도는 상상을 초월할 가능성이 큼.   - 스스로 학습을 거듭해 지능을 획득하는 AI는 제품의 성능을 높일 뿐 아니라, 연구 개발 및 설계, 생산 효율성 등을 비약적으로 향상시킬 가능성이 높음.   - 도쿄대학에 따르면, AI는 현재 영상 및 이미지 인식, 이상 감지 및 장래 예측을 하는 수준에서 향후 3~5년 뒤에는 가설 생성 및 고도의 시뮬레이션, 5~10년 뒤에는 번역 및 언어에 의한 지식 획득까지 가능 □ 기업의 AI 활용 사례  ○ 최근 일본에서는 제조 현장 및 기업의 판매 관리 등 실제 비즈니스에서 AI를 활용하는 움직임이 시작되고 있음.  ○ 소프트방크는 고객 쟁탈전이 치열해지고 있는 휴대폰 판매에 4월부터 AI를 활용해 재고를 20% 줄일 계획   - 과거의 판매량, 매장의 크기, 위치, 계절 등을 고려해 AI가 일일 판매를 예측하고 주문량을 제안하면, 매장 관리자가 주문량을 결정하는 방식으로 활용됨.   - 과거의 판매 데이터를 모아 고객의 경향을 추적하는 POS(판매시점 정보관리)와 달리, AI의 예측과 실제 판매와의 차이를 바탕으로 데이터 처리를 하면 쓸수록 정확도가 높아지면서 진화함.   - 소프트방크의 일부 매장에서 시험 도입 결과, 재고를 10~20% 감소할 수 있었음. 소프트방크는 이번에 본격적으로 도입해 재고를 20% 줄이고, 매장의 상당수를 차지하는 대리점이 타사 대리점에서 소프트방크 대리점으로 전환하는 것을 노리고 있음.  ○ 일본경제신문에 따르면, 르네사스 일렉트로닉스는 AI로 반도체 불량품 검출률을 6배 확대시킴.   - 마이크로 컨트롤러 제조기업인 르네사스 일렉트로닉스는 반도체 공장에서 AI를 시험적으로 활용 중   - 반도체 불량품 검출은 그간 복잡해 자동화하기 어려웠으나, AI는 이미지를 통해 불량품의 파형을 학습할 수 있어 숙련 기술자처럼 종합적인 견지에서 불량품 판정이 가능   - 이 회사의 기술부장에 따르면, 공정에서 불량품을 검출하면 후공정에서 불필요한 가공을 하지 않아도 되기 때문에 비용을 크게 절감할 수 있음.  ○ 히타치 제작소는 다품종 소량상품을 취급하고, 소비자의 수요변동에 따라 혼잡해지기 쉬운 물류 창고에서 AI를 도입해 효율성을 제고시킨 사례   - 2015년 실증 실험 결과, AI가 작업시간과 물류창고 내 특정 선반에서 혼잡의 상관관계를 분석해 최적화한 순서에 따라 여러 작업원이 물류창고에서 물건을 가져온 결과, 평균 작업시간이 8% 단축됨. □ 시사점  ○ 새로운 산업 경쟁력의 핵심, AI   - 제조 프로세스, 인프라, 의료 등 다양한 분야에서 수집한 데이터를 활용한 AI의 고도화된 판단에 따라 맞춤형 의료, 자동 주행 자동차 등 다양한 산업분야에서 새로운 가치 창출이 가능  ○ 이에 따라 세계 주요국과 도요타 자동차 등 주요 기업은 AI 개발에 경쟁적으로 나서고 있음.   - 일본 정부도 올해 중 조기에 전략센터를 설치해 빠르게 진전되는 AI 연구에 기동적으로 대응할 계획  ○ 한국도 이세돌과 알파고의 대국 이후 AI 연구소를 설립하는 등 투자를 강화하고 있어, 향후 다양한 산업 변화를 주도할 AI 분야에서 우리 기업의 활약이 기대됨.   - 특히 시장이 급성장하는 일본의 운송 분야, 도소매 분야, 제조업 분야 AI 시장 진출도 노려볼 만함. 자료원: 경제산업성, Ernst & Young Institute, 일본경제신문 및 KOTRA 오사카 무역관 자료 종합