2025년 관련 시장 4429억 엔…10곳 중 7곳이 생성형 AI 도입 희망

일본은 전통적으로 ‘모노즈쿠리’라 불리는 제조업을 중심으로 고도의 경제성장을 이뤄왔으며 제조업은 여전히 일본 경제를 지탱하는 중심 산업이다. 하지만 최근 들어 노동력 부족, 생산설비 노후화 등의 어려움을 겪고 있는데 이를 극복하기 위해 디지털 전환(DX)과 인공지능(AI) 도입을 서두르고 있다.

●노동력 부족과 생산설비 노후화=2021년 일본 국내총생산(GDP)에서 제조업이 차지하는 비중은 20.6%나 되지만 노동력 부족, 생산설비 노후화로 어려움이 많다. 제조업 취업자 수는 2002년 1202만 명에서 2022년 1044만 명으로 20년간 13.1% 감소했고 전 산업 취업자 수에서 차지하는 비중도 19%에서 15.5%로 낮아졌다.

생산설비 노후화도 심각하다. 일본 기계공업연합회에 따르면 공작기계와 제조장치의 약 절반이 설비 도입 후 15년 이상 됐고 2차 금속가공기계는 20년이 넘은 설비가 50%를 웃돈다. 제조업의 노동력 부족, 생산설비 노후화는 낮은 생산성, 높은 유지보수비 등을 초래하고 있다.

일본 정부는 이를 해결하기 위해 DX를 통한 노동, 자본, 기술의 생산성 향상을 강조하고 있고 이런 흐름에 따라 제조업 분야에서 AI 활용과 도입이 적극 검토되고 있다.

●높은 성장이 기대되는 제조업 AI 시장=일본의 조사기관 후지키메라총연에 따르면 2022년 일본 AI 비즈니스 시장은 1조3139억 엔에 달하고 이 중 제조업은 3450억 엔으로 금융업 다음으로 크다. 또한 2025년 제조업 AI 시장 규모는 2022년 대비 22.1% 증가한 4429억 엔에 이를 전망이다.

후지키메라총연에 따르면 제조업에서 AI 도입이 가장 활발한 곳은 생산과 검사 공정이다. 생산 공정의 경우 공장자동화(FA) 로봇 또는 최적화 솔루션을 통한 생산 효율성 향상, 기계 이상의 예측을 통한 생산라인의 예방적 유지관리, 로봇 제어설비의 자동화 부문에서 AI 도입이 활발하다.

검사 공정의 경우 품질관리를 위한 제품 검사에 AI를 적용하면 기존 영상 검사방법의 응용성과 유연성을 개선할 수 있을 것으로 기대되고 있다. 영상 검사장비가 고가인 탓에 도입하지 못했던 업체들도 AI 검사 시스템을 활용해 간편하게 품질관리 검사를 할 수 있을 전망이다.

●주요 도입 사례=야스카와전기의 자회사 에이아이큐브는 제조업 현장에 AI의 피킹, 외관 검사, 예측을 정교화하기 위해 필요한 데이터를 AI로 생성하는 서비스 ‘알리옴’을 제공하고 있다. 제조 현장에서는 결함이나 고장 등 이상이 발생하는 경우가 매우 적어 데이터를 수집하기 어렵다. 이런 문제점을 포착한 에이아큐브는 딥러닝 기술의 일종인 적대적생성네트워크(GAN)를 활용해 다양한 패턴의 이상 유사 데이터를 생성해 제조업 현장의 AI 학습을 돕고 있다.

다이셀은 플랜트 변조 감지 및 운전 최적화에 AI를 활용하고 있다. AI를 블랙박스로 만들지 않겠다는 설계 철학으로 알고리즘을 개발해 조기 발견과 신속한 대응 등으로 연간 100억 엔의 비용 절감을 예상하고 있다.

다이셀의 자율형 생산 시스템은 플랜트 이상 징후를 조기에 포착해 운전 조작 조건을 최적화한다. 실증 실험에서 효과를 검증해 2021년 4월부터 자사의 히메지 공장에 있는 플랜트 운전 관리에 본격 도입했다. 시스템을 통해 플랜트 운전에 변조가 생겼을 때 감지와 대응이 빨라졌다. 또한 변조 시 대응 흐름을 효율화해 관리자의 개입을 없애고 작업자의 업무 부담도 줄였다. 자율형 생산 시스템은 플랜트 운전 시 이상 징후를 감지하는 고도예측시스템(APS)과 제품의 품질을 예측해 플랜트의 최적 운전조건을 자동으로 표시하는 최적운전조건도출시스템(PCM) 두 가지 AI를 사용하고 있다.

자동차 회사 스바루는 후지쓰 등과 공동으로 캠축 연마가공에서 모든 공작물의 품질을 실시간으로 예측해 불량을 판정하는 AI 모델을 개발했다. 2019년의 실증 시험을 거쳐 2022년 1월 말부터 군마의 오이즈미 공장에서 본격 가동을 시작했다. 현재는 품질을 예측해 불량품을 걸러내는 데 AI를 활용하고 있지만 앞으로는 제조과정에서 설비와 공구 상태, 가공 조건 등을 조정해 불량 발생을 줄이는 AI 모델을 활용할 방침이다.

이밖에 코마츠 제작소는 건설 현장에서 AI를 활용해 지형, 시공계획의 3차원(3D)화, 시공 프로세스 자동화 및 최적화를 추진하고 있으며 브리지스톤은 트럭과 버스용 재생 타이어 솔루션 ‘바시스’로 고객 조건에 맞는 최적 타이어 추천, 사용된 타이어의 입고, 검사, 수리, 가공 등 정보 관리로 생산 효율화를 추구하고 있다.

●생성형 AI에 대한 높은 관심=챗GPT 등장 이후 일본 제조기업들도 생성형 AI에 많은 관심을 보이고 있다. 제조업 전문매체 닛케이모노즈쿠리가 지난 7월 제조업 종사자 219명에게 실시한 설문조사에 따르면 68.1%가 ‘생성형 AI를 이미 활용 중’(18.3%)이었고 ‘활용 예정’(11.9%)이거나 ‘도입을 검토 중’(37.9%)인 곳도 많았다.

생성형 AI의 도입 효과에 대해 ‘이미 활용 중’과 ‘활용 예정’인 응답자들에게 질문한 결과 ‘일상 업무가 편리해진다’(25.3%), ‘생산성 향상’(23.1%), ‘인력난 해소에 도움이 된다’(16.7%) 순으로 응답해 생성형 AI가 일본 제조업이 직면한 노동력 부족 등의 과제 해결에 기여할 것으로 생각하는 사람이 많았다.

생성형 AI의 세부적인 용도는 ‘텍스트 작성 및 확인’(59.8%)이 가장 많았고 ‘프로그램 작성 및 확인’(35.6%)이 그 뒤를 이었다. ‘시제품이나 실험 계획’(18.3%), ‘CAD나 기술 계산 소프트웨어(SW)의 명령어 스크립트(매크로) 작성’(16.4%)과 같은 용도로도 활용되고 있어 설계의 효율화에도 도움이 되는 것으로 나타났다.

생성형 AI 도입의 가장 큰 리스크로는 ‘정보 정확성에 관한 불안’(73.5%)을 꼽았다. 사실과 다름에도 그럴듯한 답변을 하는 경향을 위험으로 인식하는 의견이 많았다. 이에 대한 구체적인 대응은 아직 미흡하지만 많은 기업이 외부 스터디 모임을 통한 정보 수집, 매뉴얼 작성을 통한 사내 교육 등의 노력을 하는 것으로 나타났다.

●우리 기업 시사점=일본 제조업계는 노동력 부족, 생산설비 노후화라는 당면 과제 극복을 위해 AI 도입에 적극 나서고 관련 시장 또한 크게 확대될 전망이다.

컨설팅 업체 경영공창기반의 후미야마 카즈히코 사장은 “AI의 자동화 혁명은 인력 감축으로 이어져 사회 갈등을 일으키기 쉬운데 일본은 노동력 부족으로 다른 나라보다 AI 도입에 대한 저항감이 적은 편”이라면서도 “일본 산업이 대기업을 중심으로 한 연속적인 형태여서 혁신에 필요한 비연속성, 다양성과의 접목이 어려운 점은 단점”이라고 지적했다.

AI 서비스를 도입한 모 제조업체의 C 부장은 “제조업은 생산물의 형태와 종류가 다양하고 생산환경도 현장마다 다르기 때문에 범용 플랫폼으로는 사용자의 요구를 모두 충족시키기 어렵다. 이 때문에 최종적으로는 개별적인 AI 시스템을 구축하는 경우가 많다. 또한 생산이라는 제조업의 핵심에 AI를 적용할 경우 AI 모델에 높은 정확도가 요구되기 때문에 개념증명(PoC)이 장기간에 걸쳐 진행되는 경우도 많다”며 업계 특이성을 지적했다.

이 소식을 전한 KOTRA 무역관은 “일본 디지털 시장에는 우리 기업들이 많이 진출해 있다”며 “2011년 일본에 뿌리를 내린 메신저 라인은 일본 1위 사회공유망서비스(SNS)로 성장했으며 2016년 출범한 카카오의 웹툰 픽코마는 일본 Z세대에게 큰 인기”라고 강조했다. 이어 “2018년 삼성전자가 일본 NEC와 5세대 이동통신(5G) 장비 공동 개발에 합의한 데서 알 수 있는 것처럼 일본 사회의 디지털 전환이 한국 기업의 진출에 호재가 될 수 있다”고 덧붙였다.

KOTRA 도쿄 무역관 제공