재난 지원금 지급 및 돌발 업무에서 즉각적인 능력 발휘

‘지자체가 주민과 사업자의 재난 지원금 및 협력금을 신속하게 지급하거나, 기업이 출근하는 사원 수를 최소화하는 가운데, 대량의 데이터를 즉시 처리해야 한다---.’ 올 봄, 코로나19 대책에 분주하던 기업과 지자체들은 이와 같은 새로운 난제에 직면하게 된다. 이때 큰 역할을 담당한 것이 컴퓨터 작업의 자동화 기술 ‘RPA(Robot Processing Automation)’이다.

일부 지자체는 재난 지원금 및 협력금의 신청 접수에 RPA를 적용해 처리. 재택 근무로 전환한 RPA 선진기업들은 출근이 불가능한 사원 대신 RPA가 데이터를 처리하도록 했다. 텔레워크의 업무 효율화를 추진하기 위해 RPA의 적용 및 보급을 위한 연구가 추진되고 있는 가운데, RPA로 빠르게 진격하고 있는 선진 지자체 및 기업들의 움직임을 취재했다.

Part 1. 재난 지원금 지급에 로봇 활용
분투하는 지자체 현장

올 봄, 코로나19 대책으로 전국 지자체들이 재난 지원금 지급 업무에 분주했다. 많은 지자체들이 인해전술(人海戰術)로 대응하는 가운데, RPA를 구사해 자동화에 도전한 지자체들이 등장했다. 디지털화에 뒤쳐지고 있다고 지적되고 있는 지자체 업무를 개선하려는 현장의 분투를 취재해보았다.

정부는 10만엔의 특별 정액 지원금을 주민에게 원활하게 지급하기 위해 독자적인 온라인 신청 시스템을 도입. 신청 접수 첫날 2,000건에 가까운 신청이 쇄도했다. ‘예상을 뛰어넘는 신청을 효율적으로 처리하는 방법은 없을까?’ 5월 1일, 시즈오카현 미시마시 직원들은 이와 같은 과제에 직면하게 된다.

시야각 50° 이상을 위한 의지, 비용 도외시한 ‘발열 대책

2020년 7월에 일반 판매가 개시된 Microsoft의 ‘HoloLens 2’는 가격이 약 42만엔으로 고가이다. 그러나 경쟁 제품에 비해 넓은 시야각과 풍부한 클라우드 연계 애플리케이션으로 인해 법인용을 중심으로 기업에서의 채택이 확대되고 있다. 이번에 HoloLens 2를 분해해, 열 설계 및 광학계 내부를 분석했다.

미국 Microsoft가 2019년 11월에 발매한 MR(Mixed Reality)용 헤드 마운트 디스플레이(HMD) ‘HoloLens 2’. 2016년 3월에 발매한 초대 ‘HoloLens’에 비해, 시야 넓이를 2배로 올려, 처리 성능이나 착용감 등을 향상시킴으로써 법인에서의 이용이 크게 확대되고 있다.

HoloLens 2는 지금까지 법인용으로 판매되어 왔지만, 2020년 7월에 Microsoft의 공식 온라인 스토어에서 일반 판매가 개시되었다. 가격은 42만2,180엔(세금 포함). 이번에는 포멀하우트테크노솔루션즈의 디렉터인 가시와오 씨가 구입한 제품을 공동으로 분해해 조사를 시행했다.

-- 예약으로부터 1년 반 만에 겨우 구입 --
편집부에서는 분해 등의 평가를 위해 2019년 2월의 제품 발표 시, 법인 창구에서 즉시 예약을 했다. 같은 해 11월에는 출하가 시작될 것이라는 안내에도 불구하고 언제 손에 넣을 수 있는 지 감감무소식이었다. 일본 Microsoft의 홍보에 따르면, 생산이 공급 대수를 따라가지 못해 부족한 상태가 지속되었기 때문에 대기업 고객부터 우선적으로 출하되고 있었다고 한다.

아이폰 연계와 반도체로 차별화하나？

애플의 자동차분야의 대응에 이목이 집중되고 있다. 애플이 전기자동차 생산을 목표로 관련 기술을 개발 중이라고 로이터통신과 타이완 미디어가 보도한 것이 계기다. 애플의 자동차분야 진출은 이전부터 소문이 있었다.

이미 ‘CarPlay’와 같은 차량탑재기기와의 연계 기능을 제공하고 있지만 애플이 직접 EV까지 제품화할 것인지가 최대의 관심사다. 만약 애플의 EV가 제품화된다면, 애플 브랜드라는 점을 제외하고 다른 자동차업체와 무엇을 차별화 포인트로 잡을 것인가?

로이터통신에 따르면, 애플은 독자의 배터리 기술로 차별화를 도모한다고 한다. 그러나 그것은 간단하지 않다. 예를 들면, 영국 다이슨은 배터리 기술을 축으로 EV 사업에 참여한다고 표명했다. 그러나 19년 10월에 전고체배터리 연구개발 등을 제외하고 EV 사업에서 철수하기로 결정했다. 이러한 배경을 고려하면 애플은 아이폰과의 연계를 포함한 유저체험(UX)으로 차별화를 도모하는 것이 자연스러울 것이다.

이미 차량탑재 정보기기와 아이폰을 연계시키는 CarPlay 기능을 통해 UX 향상의 지식을 축적하고 있다. 애플이 CarPlay를 발표한 14년부터 대응하는 차량탑재 정보기기나 차종은 서서히 증가했고, 지금은 많은 자동차에서 채용되고 있다. 20년 6월에 개최한 개발자회의 ‘WWDC20’에서는 세계 신차의 약 80%, 미국에서는 그것을 웃도는 97%의 신차가 CarPlay에 대응하고 있다고 발표했다.

정부 주도의 DX(디지털 전환) 추진

디지털청은 스가 요시히데 내각이 행정의 DX를 추진하기 위해 설치를 목표로 하는 새로운 행정 기관이다. 스가 총리는 취임 전의 자민당 총리 선거에서 디지털청 설치를 자신의 핵심 정책으로 내세웠다. 2020년 9월 16일 총리 취임 후 기자회견에서는 여러 부처로 나뉘는 관련 정책을 취합해 강력하게 추진하는 체제로 디지털청을 신설하겠다고 밝혔다.

행정의 DX를 추진하는 담당 장관으로서 ‘디지털 개혁상(장관)’의 포스트를 신설해, IT 정책에 정통한 히라이 타쿠야(平井卓也?) 중의원 의원을 임명했다. '디지털 개혁 관계 각료회의'도 신설했으며 스가 총리는 이 자리에서 디지털청 창설을 위한 기본방침을 마련하라고 지시했다. 2021년 1월 소집의 통상 국회에서 관련 법안을 제출할 방침이다. 아울러 2001년에 시행된 IT기본법(고도정보통신 네트워크사회 형성　기본법)의 근본적인 개정도 목표로 하고 있다.

실무를 주도하는 히라이 디지털 개혁상은 2020년 9월 30일에 디지털청 설치를 위한 ‘디지털 개혁 관련 법안 준비실’을 내각 관방 소속으로 배치해 본인이 실장으로 취임했다. 약 50명의 스태프는 경제산업성과 총무성 등에서 끌어 모았다.

-- 디지털털 장관에 민간인 기용으로 --
디지털청의 모습은 2020년 10월 중순 시점에서는 아직 명확하지 않지만, 히라이 장관은 디지털청 장관에는 민간인을 기용할 방침을 나타내고 있다. 

신흥기업의 계속되는 제안  

코로나19 사태로 인한 ‘Stay Home’ 등에 의해, 미국의 일상생활이 크게 변하고 있다. 업무와 학습, 건강관리, 오락, 쇼핑 등, 거의 모든 것을 자택에서 할 수 있도록 되었다. 신흥 기업을 중심으로 이러한 미국의 새로운 일상을 지원하는 기술의 지원이 왕성하게 이루어지고 있다.

(당 센터에서는 Nikkei Business의 Online판을 구독하고 있습니다. 센터에 오시면 원본과 함께 인터넷 자동한글번역기능으로 기사를 자유롭게 열람하실 수 있습니다)

참고자료: 미국발 비 대면의 뉴노멀 (Nikkei Electronics_2020.7 Breakthrough 요약 p24~51)

로보틱스ㆍ메카트로닉스 응용

고분자와 액정, 교질(Colloid), 계면활성제 등의 유연한 물질(소프트 머티리얼)은 소프트 매터(Soft Matter)라고도 불린다. 소프트 매터 가운데에서도 전장이나 열, 용매 농도, 액성 등의 외부 자극에 응답하는 재료를 액티브 소프트 매터(Active Soft Matter) 또는 액티브 소프트 머티리얼(Active Soft Materials)이라고 부를 수 있을 것이다.

액티브 소프트 머티리얼 중 외부 자극에 응답해 변형되는 재료는 액추에이터로서 이용할 수 있고, 외부 자극에 응답해 전압과 전류, 온저항(Impedance) 변화가 발생하는 재료는 센서로써 이용할 수 있다.

사람이나 생물의 근육과 같은 특성을 실현하는 소프트 액추에이터에 대한 기대가 높아지고 있다. 경량에 유연하고 친환경적이며 역구동성(Backdrivability)을 가진 ‘인공 근육’을 이용해 새로운 로봇(소프트 로봇, 자율분산 시스템, 근골격 로봇 등)을 실현하려는 움직임이 추진되고 있다.

최근 큰 성장을 보이고 있는 소프트 로보틱스는 기존의 로봇으로는 실현이 어려웠던 유연한 구성 체계, 부드러운 동작, 지적인 행동을 실현하는 로봇을 목표로 하고 있다. 액티브 소프트 머티리얼은 소프트 로보틱스에서도 핵심이 되는 재료로서 기대되고 있다.

8업계 36업종의 도입 사례가 한 눈에

2019년 현재, AI는 제3차 붐으로 불려지고 있듯이, 심층 학습(Deep Learning)의 개량을 시작으로 다양한 혁신적인 알고리즘이 고안되고 실증되고 있다. 매우 고정도의 화상 인식이 실현되고 있을 뿐만 아니라 수치 예측, 로봇 제어, 음성인식, 문장 해석, 회화 생성 등의 다양한 용도의 AI가 연구 및 개발되고 있다.

이와 같이 다양한 용도의 AI가 실현됨으로 AI의 비즈니스 활용이나 실 사회에서의 적용에도 다수의 대응이 일어나고 있다. 본 서에서는 업계나 업종별로 어떠한 데이터의 활용과 AI의 활용이 고려되고 있는지를 맵 형식으로 정리하였다. 또한 업계 별로 어떠한 활용 사례가 있는지를 나타내고 있고, 일부의 활용 사례에서는 상세한 방법이나 개발 시의 노하우에 대해서도 해설하고 있다.