1. 일본 기업은 AI를 어떻게 활용하는가
AI와 인간의 협력시대, 내 동료는 AI
SW Kang
Oct/2018
닛케이 톱리더, 니케이 빅데이터 출간(2017년)
신희원 옮김(2018년)
2. 목차
1. AI는 일자리를 빼앗는 재앙인가?
2. 일본 기업은 AI를 어떻게 활용하는가
3. AI의 진화와 전문직
3. AI는 일자리를 빼앗는 재앙인가
• 기술 개발의 돌파구, 딥 러닝 AI가 4차 산업혁명의 원동력으로
• AI는 마법의 지팡이가 아니다 흑인 남성을 고릴라로 오인, 2016년 테슬라 자동차 사망 사건
• RPA (Robotic Process Automation)
• 대체제와 보완제 AI가 대체하는 것과 보완하는 것은? : 단순노동 vs 창조력
• AI에 대해 수동적이면 디스토피아, 능동적으로 나서면 유토피아
• 싱규레리티에서 멀티래리티로
• 실제 사례에서 AI의 도입 효과를 확인하는 것이 중요
• 누구나 개발에 참여할 수 있는 인프라 도입이 중요
– 치매 치료법 ‘위마니튀드(Humanitude)’의 효과를 검증한 AI
• 인재채용에서 부서배치까지, 인사업무 지원 인사기술이라 불리는 새로운 개념의 시작
4. 공조기 고장 예측, 단계별 위험 수준 감시 – 타이킨 공업
• 공조기 원격 관리 시스템 ‘에어넷’ 고장의 약 70%를 예측하는 고장 예측 시스템
• 현장 단말기의 센서로 외기온도, 열교환기 온도, 고압 압력, 저압압력 등 90여 항목을 1분마다 감지
• 일정값 이상으로 고장 우려 데이터 검출 고장 예측
• 3단계 수준 : 24시간 이내, 몇 주내, 몇 달 내 고장 예측
5. 로봇이 관리하는 ‘이상한 호텔’ – 하우스텐보스
• 나가사키 현 사세보 시의 테마파크 하우스텐보스
• 도쿄 디즈니랜드의 3배
• 잔디깍이 로봇, 피아노 로봇, 요리 로봇, 칵테일 로봇
• 프로트 업무, 짐배달 로봇
• 일본어, 영어, 중국어, 한국어 구사
• 감성, 취향 분석에 IBM 왓슨 활용
• 카메라 영상 분석을 통한 직원 호출 기능
6. Q&A, FAQ를 외운 왓슨이 직원 보조 – 일본 3대 시중 은행
• 미쓰이스미토모 은행, 2015년 9월 왓슨 실용 검증 시작 160건 문제에서 80%가 정답
• 미즈호 은행,소프트뱅크로보틱스의 ‘페퍼’와 왓슨을 융합한 접객 서비스
• 미쓰비시도쿄 UFJ 은행, 라인(LINE)의 공식 계정을 통한 왓슨의 Q&A 서비스
• 지방은행 연합회 ‘TSUBASA’ 금융고도화동맹의 AI프로젝트 출범
7. 자동차 고장의 전조 감지 – 이스즈 자동차
• 2015년 10월 자동 감시 서비스 기본 탑재
• 3단계 가동 상황에 따른 부품 데이터 수집, 분석 : 1) 고장, 2) 고장 발생 전조, 3) 고장 예방
• 100여개 이상의 부품 데이터 기록, 4만대 분량의 데이터 실시간 수집 축적
• 머신러닝 알고리즘 개선 96% 이상의 정답률
8. 패션 취향 판단, 1만 2천 종의 맞춤형 광고 메일 – 하루야마상사
• 온라인 상의 신사복 코디 제안 서비스
• 2016년 7월, 개개인의 취향에 따른 1만 2천종의 광고메일
– 방문객 13~15% 증가, 남성 고객의 객단가 30% 증가
• 데이터 분석을 통해 매출을 높이면서 광고선전비 낮춤
9. 청소비 판정 시스템 – 카지
• 2016년 10월, 사진 분석을 통한 청소비 자동 산정 시스템 도입
• AI에 의한 4단계 판정으로 서비스 이용 요금 및 소요 시간 계산
• 크라우드 소싱에 의한 최저가 서비스
10. 가격탄력성 예측에 의한 숙박료 산정 – 미국 에어비엔비
• 스마트 프라이싱 : 지역의 인기, 편의시설, 예약 횟수, 긍정적 후기 등에 따라 요금 책정
– 사용자가 입력한 최저가, 최고가, 받고 싶은 숙박 정동 에 따라 알고리즘 적용
– 1) 해당 도시의 숙박 수요, 2) 건물 장소, 3) 건물의 내용과 가격 탄력성 고려
• 2015년 5월 자사 개발 소스 ‘에어로솔브＇를 오픈소스로 공개
11. AI가 제안하는 ‘내 스타일’ – 미쓰코시 이세탄 백화점
• 고객의 취향을 학습한 AI의 상품 제안
• 스마트폰 앱 ‘SENSY X ISETANMEN’S’ 활용하여 고객 취향 학습
• 상품 이미지, 설명에서 특징 추출 후, 개인 취향에 맞게 제안
• 다양한 데이터에 따른 고객 분석 준비
• 연령이 아닌 라이프 스타일에 따른 고객 분류
12. 내 얼굴에 딱 맞는 안경 추천 – 진스
• 사진 속 얼굴에 어울리는 안경 제안 시스템 – JINS BRAIN
• 직원 500명의 사진과 120 종류의 안경 이미지를 합성하여 60,000 여장의 이미지 준비
• 매장 직원과 본사 직원 3000명이 20장씩, 이미지에 대한 4단계 평가
• 기초 데이터를 기반으로 머신 러닝모델 생성
• 어울리는 안경을 찾기 어려워하는 고객을 위한 맞춤형 서비스
• 표정, 안색, 헤어 스타일, 머리카락 색깔 등에 따른 접객 직원의 지식을 AI로 만듬 초기 이용률 대비 10 증가
13. 기타….
• 계산대 혼잡도 분석으로 고객 대기시간 최소화 – 트라이얼컴퍼니
• 중고차 거래 가격 예측 – 아이돔(IDOM, 구 걸리버 인터네셔널)
• 회전초밥 먹는 시간 예측하여 고객 대기 단축 – 아키노스시로
• 화물 선적 로봇 알고리즘 개발 – 화낙
• 맥주 수요를 머신러닝으로 예측, 신제품 오차도 1% 이내 – 아사히맥주
• 채팅 로봇이 한시간 오차 범위로 배송시간 알림 – 아스쿠루
• 창고 작업 데이터 분석을 통핸 정체 해소 – 히타치물류
• 경력 기술서, 이력서 분석을 통한 입사 전 성장가능성 예측 – 비즈리치
• 최적의 지원자에 면접 제안, 기업과 구직자의 희망사항 파악 – 스미토모전장, 아이플러그
• 근태 데이터 분석으로 4개월 후 퇴직 확률 산출 – SUSQUE
• 이메일 분석으로 정보 유출 위험 직원 색출 – 프론테오
• 직원의 인사와 법무 관련 문의 자동 회신 – 소프트뱅크
• 태양광, 축전지, 발전기의 가동 최적화를 위한 정밀 예측 - 오바야시구미
14. 기타….
• 단순업무 대체를 통한 직원 생산성 향상 – 워크애플리케이션즈
• 경영 판단을 위한 AI의 의견 제시 – 히타치제작소
• 기사 자동작성 - 데이터섹션
• 암 환자 치료방법 분석 – 도쿄대학 의과학연구소
• 개인 미각에 따른 맞춤형 와인 추천 – 다이마루마쓰자카야 백화점, 이쓰코시 이세탄 백화점
• 4단계 이해 정도에 따른 맞춤형 교재 추천 – 사이트비지트
• 사진, 동영상 내용에 따른 자동 편집 – 마지스트
• TV 광고 인기투표에 따른 인간 취향 파악 – 맥킨에릭슨
