일본 기업들은 지금 AI와 회의 중,
AI 시대, 기업 경영의 해법을 일본에서 찾다

고령화 및 저출산으로 노동인구가 급격히 감소한 일본 사회에 때마침 불어닥친 4차 산업혁명의 물결. 이 책은 일본 유수의 기업 및 단체에서 어떻게 AI를 도입, 활용하고 있는지를 생생한 사례를 통해 소개하는 책이다. 호텔 잔디를 깎거나 접시를 닦는 로봇에서부터 광고를 제작하고 머신 러닝으로 기사를 쓰는 AI 기자에 이르기까지 30여 개 기업들에서 바로 지금, AI의 활약이 이어지고 있다. 이 책은 AI를 도입하는 단계에서 일자리를 잃는 사람도 있지만, AI를 도입한 기업의 생산성이 향상되어 규모가 커지면 다른 분야에서 필요한 업무가 생겨나기 마련이라고 말한다. 이때 사람의 영역과 AI의 영역을 조화롭게 구분하고, 새로운 업무환경에 맞게 적재적소에 인원을 배치하는 것이 바로 경영자의 역할이라는 것이다.
카메라 필름 산업이 디지털 카메라 및 휴대폰 카메라에 밀려 쇠락의 길을 걸었듯이, 한 기업의 핵심 산업은 영원불멸하지 않는다. IoT, AI 시대에 적합한 핵심 기술은 무엇인지, 미래의 시장 확대를 내다본 투자가 절실한 시점이다. 이 책에는 AI를 재앙의 근원이 아닌 협업을 통한 동료로 거듭나게 하는 비결이 풍부하게 담겨져 있다.
“일본 기업들은 지금 AI와 회의중”
일본 기업들은 지금 AI와 회의 중,
AI 시대, 기업 경영의 해법을 일본에서 찾다

고령화 및 저출산으로 노동인구가 급격히 감소한 일본 사회에 때마침 불어닥친 4차 산업혁명의 물결. 이 책은 일본 유수의 기업 및 단체에서 어떻게 AI를 도입, 활용하고 있는지를 생생한 사례를 통해 소개하는 책이다. 호텔 잔디를 깎거나 접시를 닦는 로봇에서부터 광고를 제작하고 머신 러닝으로 기사를 쓰는 AI 기자에 이르기까지 30여 개 기업들에서 바로 지금, AI의 활약이 이어지고 있다. 이 책은 AI를 도입하는 단계에서 일자리를 잃는 사람도 있지만, AI를 도입한 기업의 생산성이 향상되어 규모가 커지면 다른 분야에서 필요한 업무가 생겨나기 마련이라고 말한다. 이때 사람의 영역과 AI의 영역을 조화롭게 구분하고, 새로운 업무환경에 맞게 적재적소에 인원을 배치하는 것이 바로 경영자의 역할이라는 것이다.
카메라 필름 산업이 디지털 카메라 및 휴대폰 카메라에 밀려 쇠락의 길을 걸었듯이, 한 기업의 핵심 산업은 영원불멸하지 않는다. IoT, AI 시대에 적합한 핵심 기술은 무엇인지, 미래의 시장 확대를 내다본 투자가 절실한 시점이다. 이 책에는 AI를 재앙의 근원이 아닌 협업을 통한 동료로 거듭나게 하는 비결이 풍부하게 담겨져 있다.

로봇이 도쿄대에 합격한다면?

2011년, 일본국립정보학연구소(NII)를 중심으로 추진된 ‘로봇은 도쿄대에 입학할 수 있을까?’라는 프로젝트가 있다. AI를 활용한 소프트웨어인 도로보군이 일본 최고의 명문대학 도쿄대 입학시험에 도전하는 프로젝트다. ‘도쿄대’와 ‘로봇’의 합성어인 ‘도로보군’이라는 이 야심찬 로봇은 자연언어 처리, 한정기호소거법 등 다양한 프로그램으로 열심히 문제를 풀었지만, 결국 도쿄대 입학에는 실패했다. 그러나 수험생의 평균 점수를 웃돌며 도쿄의 5대 사립대학인 MARCH(메이지 대학, 아오야마가쿠인 대학, 릿쿄 대학, 츄오 대학, 호세이 대학)와 오사카 지역의 4대 사립대학인 간간도리쓰(간사이 대학, 간사이가쿠인 대학, 도시샤 대학, 리쓰메이칸 대학)와 같은 명문 사립대학에 합격할 수준에는 올랐다. 이 도전이 의도한 바는 무엇일까. 단순히 흥미만을 위한 것이었을까?
일본에서 이 프로젝트를 추진한 이유는 분명하다. 인간의 종합적인 사고력과 이해력을 측정하는 대입 시험에 로봇을 투입함으로써, 과연 어디까지 로봇이 인간의 일을 대체할 수 있을지를 가늠해본 것이다. 그것도 무려 7년 전, 일본에서 말이다. 그렇다면, 현재의 일본은 어떨까? 또 어떤 일들이 벌어지고 있는 걸까? 『일본 기업은 AI를 어떻게 활용하는가』는 바로 이러한 질문에 답해줄 수 있는 책이다.

SF형 AI론에서 비즈니스형 AI론으로

한국 정보통신기술진흥센터가 2017년 1월에 발표한 ‘정보통신기술(ICT) 경쟁력’ 정도에 따르면 미국을 기준(100%)으로 우리나라는 80.5%, 일본은 86.9% 수치를 기록했다(2016년). 얼핏 한국과 일본이 엇비슷한 수준의 경쟁력을 확보한 것으로 보이지만 이는 어디까지나 기술의 경쟁력일 뿐, 실용화 측면에서는 일본이 우리나라를 한 발 멀찍이 앞서가는 상황이다. 고령화 및 저출산으로 인해 노동 인구가 급격히 감소한 일본 사회에서 AI 기술의 도입은 한 줄기 희망이자 피할 수 없는 선택이었을 것이다. 게다가 때마침 불어 닥친 4차 산업혁명의 물결에 적극 호응하면서 일본에서는 이미 ‘SF형 AI론’에서 ‘비즈니스형 AI론’으로 담론의 중심이 크게 이동했다. 이제 일본은 AI를 논한다기보다는, AI와 함께 일하고 있다.

하우스텐보스의 이상한 호텔을 향해 언덕을 오르는 도중, 잔디깎이 로봇을 만났다. 로비에 들어서자 피아노를 연주하던 로봇이 숙박객을 맞이했다. 숙박객은 우선 프런트에 있는 로봇의 음성 안내에 따라 태블릿에 숙박자 이름을 입력하고, 데이터와 예약자 정보를 확인한 후 체크인에 필요한 정보를 입력한다. 조회가 완료되어 절차가 끝나면 프런트 앞에 있는 장치에서 카드 키가 나오는데, 이것을 가지고 방으로 간다. 이때 방 번호를 입력하면 짐을 옮겨주는 로봇을 사용할 수도 있다. 그리고 방 앞에서 카드 키를 갖다 대 얼굴을 등록한다. 그 후로는 얼굴 인증만으로도 문을 여닫을 수 있다.
-본문 79p, 「16종류 182대의 로봇이 호텔 잔디를 깎고 짐을 옮겨준다」 중에서

위 사례에서도 알 수 있듯이, 로봇이 잔디를 깎거나 청소를 하는 등 일반 근로자의 업무를 도맡아 처리하는 것은 이제 그리 놀라운 일도 아니다. 『일본 기업은 AI를 어떻게 활용하는가』 2장에서는 이미 생활 깊숙이 들어온 AI의 활약상을 30개의 기업 및 단체의 구체적인 사례를 통해 생동감 있게 소개하고 있다. 자동차의 고장 시점을 예측해 위험 정도를 단계별로 알려준다거나, 수천 가지 얼굴을 머신 러닝해 가장 잘 어울리는 안경을 찾아주는 등 고객 지원, 마케팅, 제조업 관련 업무 현장에서 AI는 이미 ‘동료로서’ 인간과 함께 일하고 있다. 그뿐만이 아니다. 일본 경제산업성에서는 AI에게 최근 5년간의 국회의사록을 모두 읽게 한 후, 주어진 질문에 대해 AI가 대답할 수 있는지를 검증하고 있기도 하다. 이는 곧 ‘화이트칼라’의 업무 역시 AI로 대체 가능한 수준에 도달하기 시작했음을 의미한다.

전문직 위기론, 인간에게 남은 일은?

전 세계적으로 확산되어 가고 있는 ‘인간의 업무를 AI가 뺏을 것이다’라는 위기론에 대해 일본 사회 역시 불안감이 전혀 없는 것은 아니다. 이에 노무라종합연구소 미래창조개발센터에서는 2015년 12월, 601개 직업을 대상으로 AI, 로봇으로 대체 가능 여부에 따른 대대적인 분석 결과를 발표했는데, 무려 49%에 해당하는 직업이 무인화가 가능하다는 결론이 나왔다. 제조업, 전화 응대 등은 높은 확률로 대체가 가능했고, 기자, 교사, 대학교수 등 고도의 판단력을 요구하는 직업군의 대체 가능성은 낮았다. 그런데 이제, 전문직에서도 AI 바람이 불고 있다.
『일본 기업은 AI를 어떻게 활용하는가』 3장은 인간에게 남은 최후의 보루라 할 수 있는 전문직 영역에서 AI가 어떻게 활용되고 있는지를 중점적으로 소개한다. AI 기자가 1만 건이 넘는 기사와 블로그, 트위터 등의 데이터를 활용해 기사문을 작성하는가 하면, 사진이나 동영상의 내용을 선별·재배치해서 자동으로 영상을 제작하고 광고 현장에서 크리에이티브 디렉션을 제시하기도 한다. 그렇다면 AI가 전문직으로까지 진출하는 시대에 인간에게 남은 일은 무엇일까. 이 책에서는 인간과 AI의 관계가 깊어질수록 인간은 더욱 창조적인 업무를 맡게 된다고 말한다. 물론 AI를 도입하는 단계에서 일자리를 잃는 사람도 있지만, AI를 도입한 기업의 생산성이 향상되어 규모가 커지면 다른 분야에서 필요한 업무가 생겨나기 마련이라는 것이다. 이때 사람의 영역과 AI의 영역을 조화롭게 구분하고, 새로운 업무환경에 맞게 적재적소에 인원을 배치하는 것이 바로 경영자의 역할이다.
한 기업의 핵심 산업은 영원불멸하지 않는다. IoT, AI 시대에 적합한 기업의 핵심 기술은 무엇인지 미래의 시장 확대를 내다본 투자가 절실한 시점이다. AI를 재앙의 근원이 아닌 협업을 통한 동료로 거듭나게 하는 비결이 궁금하다면 이 책을 권한다.

이러한 상황 속에서 AI에게 일자리를 빼앗겼다고 탄식해도 새로운 일자리가 생기지는 않는다. 역사 속에서 인간은 몇 번이나 기계에게 일자리를 뺏겼다. 제1차 산업혁명 때는 증기기관이, 제2차 산업혁명에서는 전력을 이용한 전동기 및 석유를 이용한 내연기관이, 제3차 산업혁명에서는 생산 현장의 정보통신기술이 발달함에 따라 컴퓨터가 인간의 일자리를 대체했다. 이러한 변화를 부정적으로만 바라볼 일은 아니다. 먼 미래에는 클라우드나 IoT와 연계한 AI가 여러 가지 직업을 대체하는 사회 변화가 ‘제4차 산업혁명’으로 불릴 것이다. 이같이 사회 전체의 노동 생산성이 오르는 변화는 인간에게 결코 암울하거나 절망적인 일이 아니다.
지금부터 소개할 리크루트 사의 이시야마와 일본국립정보학연구소의 아라이, 노무라종합연구소의 기시가 내놓은 분석처럼AI에게 맡길 수 없는 일도 많다. AI가 할 수 있는 일은 기계에 맡기고 AI라는 동료와 함께 인간은 인간만이 할 수 있는 높은 부가가치를 만들어내는 일에 나서야 한다.
-본문 26~27p 중에서

4차 산업혁명은 AI만으로 이룰 수 있는 것이 아니며, 인간의 노동력만으로도 실현할 수 없다. AI와 인간의 협력이 필요하며, 부가가치 창출을 위해서는 둘의 노동력에 차이를 두는 것이 핵심이다. 일상생활 속 인간의 사회적 상호작용을 연구하는 미국의 사회학자 어빙 고프만은 인간끼리 협력하는 전략을 구사하려면 ‘상대방이 갖고 있지 않은 가치를 가지는 것’이 중요하다고 말한다. 즉, AI가 갖지 못한 가치를 인간이 지니는 것이 AI와 전략적으로 함께 일하기 위한 첫걸음이다.
경제학에서는 ‘대체재’와 ‘보완재’라는 개념이 있다. 대체재란 커피와 코코아의 관계처럼 서로 대체할 수 있는 성질을 가진 재화를 말하며, 보완재란 커피의 맛을 보완해주는 설탕과 같이 둘을 함께 소비할 때 효용이 증가하는 재화를 말한다. 여기서 생각해보자. 인간의 노동력이 AI가 지닌 노동력의 대체재라면 경쟁 관계가 생긴다. 그러나 보완재가 될 수 있다면 상호 간에 협력 관계가 싹튼다. 보완재가 되는 방법은 AI가 가질 수 없는 가치를 우리 인간이 가지는 것과 다름없다.
-본문 31p 중에서

AI는 많은 기업에서 인사 부문이 새롭게 도입하는 건강 경영과의 친화도 또한 높다. 구체적인 예로 스마트폰 애플리케이션인 ‘우울 레코더’를 소개한다. 우울레코더는 우울증인 사람이 자신의 행동 기록을 입력하여 몸 상태를 관리함으로써 휴직에서 복직을 하는 데 도움이 되는 애플리케이션이다. 이 애플리케이션은, 한국에서도 개봉한 영화 〈남편이 우울증에 걸려서〉의 원작자인 일본의 유명 작가 호소카와 덴텐이 디자인한 아이콘을 이용해서 리크루트가 개발한 것이다.
우울증을 앓고 있는 직원은 보통 휴직을 마치고 복직할 때 전문의와 30분 정도 면담하게 되어 있다. 그러나 최근 기분이 어땠는지 단편적인 상황만 듣고 30분 만에 진단하는 것은 매우 어렵다. 몸 상태 자체가 불안정한데, 당일의 몸 상태가 면담 결과를 좌우할 우려도 있다. 그렇기 때문에 우울레코더를 활용함으로써 의사는 사전에 직원의 행동을 파악하고 딥 러닝이 예측한 회복 상황을 참고 정보로 활용할 수 있다.
-본문 50~51p 중에서

이상한 호텔이 원활히 운영되는 핵심적인 영역은 프런트 업무다. 사와다 회장은 ‘24시간 365일 가동해도 고장 나지 않는 로봇을 찾았다. 보통 로봇은 3시간 연속으로 일하면 휴식을 취해야 한다. 그걸로는 업무에 전혀 활용할 수 없다’고 말했다. 그리고 찾아낸 것이 과학박물관 등에 설치된 것과 비슷하게 움직이는 ‘모의 로봇’이다. 연속으로 가동해도 고장이 나지 않아 하우스텐보스가 원하는 조건을 충족했다.
그뿐 아니라 로봇이 구사하는 언어 수를 늘리거나 로봇도 2대에서 3대로 늘림으로써 점차 일손을 줄였다. 현재 가동 중인 3대의 로봇 모두 일본어, 영어, 중국어, 한국어 등 4개 국어를 구사한다. 그중에서 일본어는 음성 인식도 할 수 있어 이름을 말하기만 하면 된다. 지금은 여권을 스캔해서 예약 정보를 불러내는 시스템을 개발하는 데 한창이다.
그밖에도 잔디 깎는 로봇이나 창문 닦는 로봇 등 다양한 로봇을 도입하여 노동력 절감에 나섰다. 호텔 오픈 당시 6종류 82대였던 로봇이 2016년 7월, 16종류 182대로 100대나 증가했다.
-본문 79p 중에서

하루야마 사장과 와타나베 사장은 앞으로 AI의 활용 범위를 확대하기 위해 열띤 논의를 거듭하고 있다. 와타나베 사장의 생각은 다음과 같다.
“하루야마상사가 가지고 있는 데이터, 예를 들어 판매 직원이 가진 노하우를 AI로 분석하여 판매할 때의 접객 노하우를 체계화할 방법이 없을지 고민 중입니다. 업무 전체를 개선하는 방안까지 포함하여 공동 연구 형태로 진행할 계획이죠.”
하루야마 사장 역시 AI의 활용은 ‘도구’라는 견지에서 다음과 같은 의견을 내놓았다.
“AI는 이미 또 하나의 나 자신입니다. 자신을 대신해서 취향에 맞는 옷을 골라주지요. 한편 판매 직원의 권유도 필요합니다. 컬러풀보트와 힘을 합쳐 실현하고 싶은 목표는 고객의 진정한 니즈에 부응하는 것이에요. AI를 활용하여 고객의 고민과 과제를 해결하고 싶어요. 고객이 원하는 것은 eks순한 취업용 정장이 아니라 가고 싶은 기업의 합격 통지서입니다. 직장인이라면 프레젠테이션의 성공이며 거래처로부터의 신뢰일 테죠. 고객이 최종 목표를 이루고 고민을 해결하는데 AI를 활용하고자 합니다.”
-본문 94~95p 중에서

상상해보라. 자신의 방 사진을 보냈는데A I가 더러운 정도를 판단한다면 어떻겠는가. 클라우드 가사 대행 서비스 ‘카지(CaSy)’를 운영하는 카지사가 이러한 기술을 도입했다.
카지는 SNS 라인(LINE)과 연계하여 2016년 10월부터 라인의 공식 계정을 통해 새로운 서비스를 제공하기 시작했다. 라인상으로 가사 대행 서비스의 각종 통지를 보내는 서비스와 더불어, 방 사진을 보내면 AI가 더러운 정도를 4단계로 판정해, 가사 대행 서비스의 이용 요금과 소요 시간을 대략적으로 계산해서 알려준다.
카지는 회원 가입을 한 이용자에게 청소와 요리 등 가사 대행 서비스를 제공하는 회사다. 라인과 제휴하기 전에는 웹 사이트에서 서비스 이용을 신청한 회원에게 이용 신청이나 방문 직원 확정 등의 알림을 전자메일로 알려주었다. 그러나 일상적으로 사용하는 의사소통 도구로 라인을 이용하는 사람이 늘자, 라인상에서 가사 대행 서비스의 각종 통지를 희망하는 이용자가 증가했다고 판단해 라인을 사용한 새로운 서비스 제공에 나섰다.
-본문 98~99p 중에서

안경 판매 체인점을 운영하는 진스(JINS)는 사진 속 얼굴을 보고 어울리는 안경을 제안하는 AI인 ‘JINS BRAIN’을 개발했다. 진스의 직원 3천 명이 딥 러닝의 ‘선생님’ 역할을 맡아, 안경을 쓴 채로 총 6만 가지의 이미지를 4단계로 평가하여 학습하게 했다. 또한 머신 러닝에 앞서 진스의 직원 5백 명의 얼굴 사진을 모아, 진스의 주력 상품인 안경 120종류를 각각 합성한 이미지를 만들어 합계 6만 장의 이미지를 준비했다. 다음으로 진스의 매장 직원 2천8백 명에 본사 직원 2백 명을 포함한 총 3천 명이, 한 사람당 약 20장을 맡아 어울리는 정도를 4단계로 평가했다. 이렇게 해서 이미지마다 직원 1명의 평가를 덧붙였다.
이용자는 JINS BRAIN의 웹 사이트에서 컴퓨터나 스마트폰으로 얼굴 사진을 등록하여, 화상 인식된 두 눈과 코의 위치를 확인하고 조정한다. 그 후에 안경을 얼굴 사진 위에 합성한다. 그러면 어울리는지 아닌지 최대 100%의 어울림 점수를 매겨준다. 또한 화면에 표시된 안경을 계속해서 합성해 착용해볼 수 있고, 남성이 매긴 점수와 여성이 매긴 점수를 비교해서 볼 수도 있다.
-본문 118~119p 중에서

시작하며
AI가 동료인 시대,
창조적 업무 진화의 방향을 묻다 ? 10

1장 ━━━ AI는 일자리를 빼앗는 재앙인가

빅데이터 시대에 필수불가결한 존재, AI
기계가 인간의 사고에 다가서다 ? 21

함께 진화하는 파트너
AI와 인간은 어떻게 공생할 것인가 ? 29
리크루트 홀딩스 추진실 실장┃이시야마 고

AI 자체의 정의에 집착하기보다
실용적 정의를 통해 AI와의 협력을 즐긴다 ? 38
리크루트 홀딩스 추진실 실장┃이시야마 고

2장 ━━━ 일본 기업은 AI를 어떻게 활용하는가

AI와 함께 일하는 시대의 업무 혁신,
601개 직업의 대체 가능성은? ? 57
노무라종합연구소┃미래창조개발센터 2030연구실 우에다 에토나,
컨설팅사업본부 ICT·미디어산업컨설팅부 기시 히로토시, 글로벌인프라컨설팅부 모리이 아이코

최근 2,3년 사이에 AI 실용화를 이룩한 기업이 급증
딥 러닝이 AI 실용화의 돌파구를 만들어내다 ? 70

운영·고객 지원
공조기 고장을 예측하고 단계별 위험 수준을 감지한다 ? 74
업무용 공조기 애프터서비스 ▶ 다이킨공업

16종류 182대의 로봇이 호텔 잔디를 깎고 짐을 옮겨준다 ? 78
테마파크 운영 및 접객 ▶ 하우스텐보스

로봇으로 세계 최고의 생산성을 자랑하는 이상한 호텔,
하우스텐보스는 하나의 국가이자 최신 기술의 실험장 ? 82
하우스텐보스 대표이사 사장 겸 H.I.S 대표이사 회장┃사와다 히데오

Q&A와 FAQ를 외운 ‘왓슨’이 직원을 도와 응답한다 ? 87
콜 센터 업무, 고객 대응 서비스 ▶ 일본 3대 시중 은행

센서가 자동차 고장의 전조를 감지, 고객에게 미리 통지한다 ? 90
트럭 가동 상황 감시 ▶ 이스즈자동차

판매·마케팅·영업
AI가 개개인의 패션 취향을 판단,
1만 2천 종류의 맞춤형 광고 메일로 매출 향상 ? 93
온라인 판매 사이트의 판촉 업무 ▶ 하루야마상사

SNS로 방 사진을 보내면 AI가 분석 : 더러운 정도를 4단계로 구분 ? 98
청소 대행 서비스 ▶ 카지

가격탄력성을 예측하여 집주인 대신 최적의 숙박료를 설정 ? 100
숙박 서비스의 가격 책정 ▶ 미국 에어비앤비

한 사람, 한 사람의 취향을 학습해 AI가 ‘내 스타일’의 코디를 제안 ? 104
매장 접객 ▶ 미쓰코시이세탄백화점

IT 전략부의 과제 : 지금은 전혀 보이지 않는
새로운 사업 모델을 발굴할 때 ? 108
미쓰코시이세탄홀딩스 사장┃오니시 히로시

계산대의 혼잡도를 분석해 고객의 대기 시간을 최소화 ? 113
점포의 인원 배치 최적화 ▶ 트라이얼컴퍼니

전사 규모로 AI 활용 서비스 개발 : 개인 간의 중고차 거래 가격을 예측 ? 115
중고차 매입 가격 결정 ▶ 아이돔

내 얼굴에 딱 어울리는 맞춤형 안경을 골라주는 AI ? 118
고객에게 어울리는 안경 제안 ▶ 진스

회전 초밥을 다 먹는 시간을 예측해 고객의 대기 시간을 단축 ? 121
고객의 매장 이용 시간 예측 ▶ 아킨도스시로

제조·물류·SCM
화물 선적 로봇의 알고리즘을 벤처기업과 공동 개발 ? 123
산업용 로봇 제어 ▶ 화낙

맥주의 수요를 머신 러닝으로 예측 : 신제품도 오차는 1% 이내 ? 125
맥주의 수요 예측 ▶ 아사히맥주

채팅 로봇이 고객 문의에 답변 : 한 시간 단위로 배송 시간을 지정 ? 128
배송 시간 통지의 정확도 향상 ▶ 아스쿠루

창고의 작업 데이터를 AI로 분석 : 순서를 뒤바꿔 작업 정체를 해소 ? 130
창고 내 작업 순서 최적화 ▶ 히타치물류

인사·인재 관리·총무
AI가 경력 기술서, 이력서 등을 분석해 입사 전에 성장 가능성을 예측 ? 132
인재 관리 ▶ 비즈리치

최적의 지원자에게 면접을 제안 : 기업과 구직자의 희망 사항을 파악 ? 135
신입 채용의 면접 제안 매칭 ▶ 스미토모전장·아이플러그

근태와 관련된 빅데이터를 분석하여 4개월 후의 퇴직 확률을 산출 ? 138
직원의 퇴직 확률을 산출 ▶ SUSQUE

이메일을 분석하여 정보 유출의 위험이 있는 직원을 색출 ? 140
정보 유출 위험군을 분석 ▶ 프론테오

왓슨이 직원을 지원 : 인사나 법무 관련 문의에 자동 회신 ? 143
인사·법무 관련 문의에 대응 ▶ 소프트뱅크

알고리즘을 전환하여 정밀하게 예측 : 태양광, 축전지, 발전기 등의 가동을 최적화 ? 145
에너지 소비 예측 ▶ 오바야시구미

직원의 단순 업무를 대신하며 발전 속도나 역할, 조직 전체에 변화를 ? 147
직원의 정형화된 일상 업무를 대신 ▶ 워크애플리케이션즈

경영
찬반이 갈리는 문제에 AI가 의견을 제시 ? 151
경영 판단 ▶ 히타치제작소

신사업 분야를 AI 전문 활용 조직으로
사내에서는 AI가 영어 수준의 필수 능력으로 ? 154

미쓰비시상사 비즈니스서비스부문CEO 상무집행임원┃우라베 도시미쓰
지금의 핵심 산업은 언젠가 사라진다

경영 환경의 변화를 꿰뚫어 보는 준비가 필요 ? 159
후지필름홀딩스 회장 겸 CEO┃고모리 시게타카

3장 ━━━ AI의 진화와 전문직

“이 기사, AI 기자가 썼습니다”
문서 자동 작성의 시대를 전망하다 ? 165

데이터섹션 CTO┃이케가미 ?스케
의학연구자┃암 환자 치료에 왓슨을 활용 : 1년이나 걸린 분석을 30분 만에 ? 172

유전자 정보 분석 ▶ 도쿄 대학 의과학연구소
소믈리에┃AI 소믈리에가 개인의 미각을 학습해

1천 종류의 와인 중에서 맞춤형 와인을 추천 ? 174
와인과 사케 소믈리에 ▶ 다이마루마쓰자카야백화점·미쓰코시이세탄백화점

교사？학원 강사┃AI가 4단계로 이해 정도를 판단 : 맞춤형 학습 교재를 제안 ? 176
자격증 학습의 진도 관리·지도 ▶ 사이트비지트

영상 제작자┃AI가 사진이나 동영상 내용을 선별 : 추억을 자동으로 편집 ? 178
영상 크리에이터 ▶ 마지스트

광고 제작자┃TV 광고를 연출 : 인기투표로 인간의 취향을 파악 ? 180
광고 제작자 ▶ 맥킨 에릭슨

분위기를 읽고 맥락을 만드는 것은 인간에게 남은 마지막 작업 ? 182
라이조마틱스 이사┃마나베 다이도

도로보군으로 살펴본 AI가 잘하는 일, 그리고 인간만이 할 수 있는 일 ? 187
일본 국립정보학연구소, 사회공유지식연구센터장, 정보사회상관연구계교수┃아라이노리코
마치며

AI는 어떤 정보를 담느냐에 따라
가치가 달라지는 동료 ? 196

┃역자 후기┃
AI 번역가와 인간 번역가의 악수 ? 197