일본의 물류·건설 산업 현장에 데이터와 인공지능(AI) 기반 ‘효율화 바람’이 불고 있다. 초고령 사회로 접어든 일본에서 젊은 일손이 부족해지자, 신기술들이 자리를 메워내는 모습이다. 데이터 기반 항로 분석을 통해 최적 경로를 찾아내거나, 공사 인력을 AI로 배치해 인력과 비용 소모를 줄이려는 시도가 이어지고 있다.
히타치물류가 대표적이다. 공급망 데이터 전체를 시각화한 ‘SCDOS’ 시스템을 개발했다. 100개 해운사의 과거 3년 치 운항 실적 데이터베이스(DB)를 분석해 지연이 적은 최적 항로를 찾는 기술을 만들었다. 해당 시스템을 이용한 화주 업체들은 불필요한 인력 소모를 줄이고 짐의 지연 발생률이 약 20% 감소시켰다는 설명이다.
물류업체 야마토홀딩스는 최근 미국 스타트업 ‘프로젝트44’에 투자를 진행하기도 했다. 육·해·공 수송 데이터를 AI가 분석하고, 짐의 정확한 도착시간을 예측하는 기술을 보유한 곳이다. 지난해 글로벌 투자은행(IB) 골드만삭스가 2억200만달러(약 2447억원) 규모 시리즈E 유치에서 리드 투자자로 참여하며 주목을 받은 기업이기도 하다. 야마토홀딩스는 프로젝트44의 솔루션으로 인력이 적은 중소 물류 기업을 지원할 수 있는 서비스를 본격화할 예정이다.
건설 현장의 변화도 가파르다. 일본의 대형 건설사인 다케나카 공무점은 AI 활용에 적극이다. 다케나카 공무점의 일본 내 직원 수는 8000명, 현장 협력 업체를 포함하면 3만 명이 넘는다. 그럼에도 연간 400~500개 공사 현장을 소화해 내기엔 인력이 부족한 상황이다. “베테랑 사원들의 경험 법칙만으로는 한계”라는 직원들 의견이 계속되자, 회사 측은 미국 아마존웹서비스(AWS)와 AI 시스템 개발을 진행했다. 과거 5년간의 건설 현장 데이터를 학습한 AI는 적절한 인력 배치를 통해 투입 비용을 25%까지 감소시켰다.
업체들이 앞다퉈 데이터와 AI 기술 확보에 나서는 배경엔 일손 부족에 대한 위기감이 있다. 일본은 세계적으로 고령화가 가장 빠르게 진행되는 국가로 꼽힌다. 일본 총무성 집계에 따르면 오는 2024년 일본의 자국 내 평균 연령은 50세를 넘어설 예정이다. 65세 이상 인구는 오는 2040년 3명 중 1명에 달할 전망이다.
우치야마 야스노부 릿쿄대 AI연구과학과 교수는 “최근 AI는 머신러닝만을 가르키는 개념으로 자리 잡고 있는데, 인력 배치에 쓰이는 수리 최적화 기술에 대한 개념적 구별과 연구가 늘면 AI 도입이 더 확대될 것”이라고 전했다.
이시은 IT과학부 기자
