인공지능, AI, 딥러닝 - 인공지능(AI) 활용 중장기 예측 / 야노경제연구소

인공지능(AI) 활용 중장기 예측
~의료와 금융에서 우선적으로 활용, 장기적으로는 자동운전 주행, 스마트공장의 실현에 공헌~

【자료체제】
자료명: 「AI(인공지능)・빅데이터에 의한 시장 변혁과 장래 전망 2015」
발행일: 2015년 10월 30일
체  제: A4 242p


【조사요강】 야노경제연구소에서는 다음 요강에 따라서 실시한 조사를 바탕으로 인공지능(AI) 활용 가능성을 분석하여 중장기 예측을 실시하였다.


1. 조사기간: 2015년 7월~10월
2. 조사대상: 인공지능 관련기술을 연구 개발하는 기업, 대학, 연구기관 등
3. 조사방법: 당사 전문 연구원의 직접 면담


<인공지능(AI: Artificial Intelligence)의 정의> 현재 인공지능에 대한 정의는 명확하지 않지만, 본 조사에서는 기계 학습과 딥러닝, 자연언어처리, 화상인식 등의 AI기술과 이들 기술을 활용한 솔루션을 포함하는 것으로 한다.


【조사결과 서머리】
◆ 인공지능(AI)는 단기적으로 신약 개발, 바이오, 금융 등에서 우선적으로 활용될 것 주목도가 높은 인공지능(AI) 활용의 중장기 예측 실시에서 사용한 판단 기준으로는 ①AI적용에 따른 영향력의 크기, ②업계의 투자 의욕・투자력, ③기술적인 적성, ④실현 속도의 4항목을 고려하였다.
 단기적으로는 현재 이미 이용되고 있는 업무・영역 내에서 이용 확대가 전망되며, 금융, 의료, 신약 개발, 바이오 등에서 보다 적극적으로 도입할 것으로 예측된다. 기술이 진전되고 있는 딥러닝의 영향으로 정밀도 향상이 현저한 화상인식은 의사의 진단을 지원하기 위한 의료화상진단 등에 적용될 것이다.


◆ 장기적으로는 자동운전 주행과 스마트공장의 실현이 산업에 큰 영향을 줄 것 주요 자동차 메이커는 자동운전 주행 실현을 목표하고 있으며, 일본 정부는 2020년 도쿄 올림픽・패럴림픽까지 실용화를 실현시킬 방침을 발표하였다. 다만, 안정성 확보, 법 정비, 인프라 정비 등 사회적 과제도 있기 때문에 본격적으로 시장이 형성되는 것은 2025년 이후가 될 것으로 생각된다. 자동차 산업뿐 아니라 화물 수송과 여객 수송 등 관련 산업을 포함하여, 산업에 큰 영향력을 줄 것으로 예측된다.
 제조업에서는 독일의 인더스트리4.0 구상에 포함되는 스마트공장(산업 로봇의 활용 등에 따른 공장의 자동화)의 실현을 위한 AI가 활용될 것으로 전망된다. 따라서, 산업 로봇의 활용에 따른 제조, 발주와 재고 관리의 자동화, Mass Customization(개별 제품의 대량 생산) 등이 실현되어, 장기적으로는 산업 구조의 변화로 이어질 것으로 생각된다.


【조사결과 개요】
1. 인공지능(AI) 활용에 대한 중장기 예측의 판단 기준 최근, 주목도가 높은 인공지능(AI)이지만, 본 조사에서는 어느 분야에서 언제 활용되는지에 대한 중장기 예측을 실시하여 로드맵을 작성하였다. AI 활용에 대한 중장기 예측에 사용한 판단 기준으로는 ①AI 적용에 따른 영향력의 크기와 내용, ②해당 업계의 투자 의욕, 투자력, ③기술적인 적성, ④실현 속도의 4항목을 고려하여 종합적으로 평가하였다. ①영향력이란 해당 산업과 업종에게 큰 기회를 가져올 것인가, 또는 큰 위협을 줄 것인가의 관점이다. 기회 측은 새로운 시장의 창출, 업태의 변혁에 따른 이익 향상과 과제 해결 등이다. 위협 측은 업태의 변화에 따라 기존 비즈니스에 대한 수요가 감소・소실, 고용이 감소・소실되는 것 등이다. ④의 실현 속도는 법 규제의 영향 등을 포함하여 그 실현이 단기적인 것인가, 장기적인 것인가와 관계된다.


2. 단・중기 예측~이미 이용이 진행되고 있는 신약 개발, 바이오, 금용 등의 이용 확대 현 시점에서 인공지능(AI)의 능력은 한정적이며, 단기적으로는 현재 이미 이용되고 있는 업무・영역에서 이용 확대가 진행되는 것으로 보이며, 주로 금융 분야의 트레이딩과 부정검지, 의약 분야의 신약 개발, 바이오 분야 등의 이용이 활발화되고 있다.
 AI의 발전을 리드하는 주목 기술인 딥러닝의 영향으로 화상인식은 높은 정밀도를 가지게 되었다. 활용 사례로 X레이와 MRI(Magnetic Resonance Imagine; 자기공명화상법)의 화면으로 의사의 진단을 지원하기 위한 의료 화상진단 등에 적용되어. 진단할 시에 높은 효과를 발휘할 것으로 기대된다.
 현재, 세계적으로 AI의 기술 개발이 적극적으로 추진되고 있으므로, 기술적인 면은 급속도로 성장하고 중장기적인 본격 보급의 기반을 닦을 것으로 생각된다.


3. 장기 예측~자동운전 주행과 스마트공장 등의 실현에 공헌, 산업 구조에 변화를 가져와
 장기적으로 인공지능(AI)은 다양한 산업에 큰 영향력을 주어, 산업 구조에 변화를 가져올 것으로 생각된다. 영향력이 큰 분야의 사례로는 자동차 분야의 자동운전 주행 실용화와 제조업의 스마트공장(산업로봇의 활용 등에 따른 공장의 자동화)의 실현이 있다.
 자동운전 주행은 차량의 주위 조건을 파악하여 안전하고 쾌적한 운전을 지원하는 기술이며, 다양한 인공지능 기술의 활용이 전망된다. 일본 정부는 2020년 도쿄 올림픽・패럴림픽까지 실용화를 실현시키기 위한 방침을 발표하였다. 다만, 안전성 확보, 법 정비, 인프라 정비 등의 사회적 과제가 남아 있어, 본격적으로 시장이 시작되는 것은 2025년 이후가 될 것으로 생각된다. 자동차 산업 외에도 화물 수송과 여객 수송 등 관련 산업을 포함하여, 산업에 큰 영향을 줄 것으로 예측된다.
 제조업에서는 독일의 인더스트리4.0 구상에 포함되는 스마트공장의 실현을 위하여 AI가 활용될 것으로 전망된다. 따라서, 산업 로봇의 활용에 따른 제조, 발주와 재고 관리의 자동화, Mass Customization(개별 제품의 대량 생산) 등이 실현되어, 장기적으로는 산업 구조의 변화로 이어질 것으로 생각된다.
 한편, AI의 활용이 적극적으로 진행되지 않는 분야도 있을 것으로 생각된다. 예를 들어 유통업은 마케팅과 레커멘드(추천 기능)의 고도화와 접객의 자동화를 위하여 AI가 활용될 것으로 보이지만, AI를 이용한 정밀도 향상의 비용대비 효과가 평가되기 어려워, 업계 전체로는 큰 테마가 되지 않을 것으로 예측된다.
 또, 개호 분야에서는 국가 프로젝트로 개호 로봇의 활용이 추진되고 있으나, 여기서 말하는 로봇은 AI와 같은 고도의 기술과 최첨단 기술을 추구한 것이 아닌, 저 가격화와 실용성이 중시되고 있다. 한편으로 AI의 활용으로 높은 효과도 기대되나, 이를 위해서는 공적인 지원을 포함한 자금 조달이 필요하다.

도표1. 인공지능(AI) 활용에 대한 중장기 예측 

                                                                                                                                                                           야노경제연구소 조사, 작성

주. 도표1은 다음의 4항목을 판단 기준으로서 종합적으로 평가, ①AI 적용에 따른 영향력의 크기와 내용: 새로운 시장 창출 등의 큰 시회를 얻을 가능성이 있는 산업은 이를 노린 투자가 이루어지기 쉽다, ②해당 업계의 투자 의욕, 투자력: 투자 능력이 높은 산업일수록 AI에 대한 투자에 의욕적이다, ③기술적인 적성: 실용화를 위한 연구 개발이 진행되고 있는 AI 기술일수록 활용되기 쉽다, ④실현 속도: ①~③ 및 법 정비 등의 면의 제약 유무 등으로 판단하였다.

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