일본에서 10~20년 이내에 사라질 직종

인공지능(AI), 로봇 기술 발전 사회 구조 변화, 

인력 재배치 불가피

전문직종 또한 대체 가능성 높아 방심 금물

한국, 그대로 답습할 수도

   일본 매체 주간다이아몬드는 연간 수입이나 일본의 고용사정 등을 분석, 향후 10~20년 이내에 사라질 직종 랭킹을 작성, 장래 일본의 고용 추이를 제시함.

출처 온라인매체

화이트칼라야말로 위기! 고액 연봉 전문직, 결코 안심할 수 없는 직업

일본에서는 향후 10~20년 이내에 로봇이나 AI가 노동력 인구의 49%에 해당하는 직업을 대체할 것으로 예상하고 있다.

   

노무라 총합 연구소와 영국 옥스퍼드 대학의 2015년 연구에 따르면, 육체노동자뿐만 아니라 지식 노동자(화이트칼라)야말로 로봇이나 AI에게 자리를 빼앗겨 교체될 가능성이 높다고 한다.

경제산업성 역시 2016년 4월, 위 연구 결과에 근거해 “AI·로봇화에 대한 대책을 마련하지 않을 경우, 국내 전체의 약 10%에 해당하는 735만 명의 일자리가 줄어들 것”이라 발표하기도 했다.

특히 ‘박스오피스(기업 내 고객 접점부서 및 지원부서)’에서 145만 명, 경영이나 상품기획 등을 다루는 소위 ‘상류공정’에서 136만 명이 일자리를 잃을 것으로 예상하고 있다.

공동연구의 대상이 된 601개의 직종에 대해 다이아몬드사가 독자적으로 기계화 대체율을 시산, 랭킹을 매김. 기계화 대체 비율이 60% 이상인 직종은 사라질 확률이 높다고 볼 수 있다.

화이트칼라 기계화 대체율 랭킹 

순위	직종명	기계화 대체율(%)
1	경리사무원	99.99
2	무역사무원	99.99
3	은행 창구 직원	99.98
4	일반사무원	99.97
5	의료사무원	99.95
6	통신판매 접수 사무원	99.94
7	보험사무원	99.91
8	통관사	99.88
9	물품구매담당 사무원	99.86
10	보험 계리사	99.83
11	보관창고 영업 및 관리직원	99.82
12	생산관리 사무원	99.78
13	분석화학기술자	99.78
14	플랜트 설계 기술자	99.75
15	접수원	99.64
16	증권 외무원	99.64
17	인사계 사무원	99.58
18	진료정보관리사	99.50
19	회계감사직원	99.50
20	학교사무원	99.48
21	행정사무원(현·시·읍·면)	99.41
22	행정사무원(국가)	99.26
23	텔레마케터	98.79
24	측량사	98.55
25	세균학 연구자	98.28
26	세무 직원	97.99
27	변리사	97.99
28	생산·품질관리기술자	96.29
29	원가계산 담당자	96.14
30	세무사	91.43
31	번역가	90.29
32	화학자	88.00
33	홍보사무원	87.34
34	비서	87.05
35	생명공학 연구원	86.79
36	증권 애널리스트	86.66
37	물리학자	85.80
38	주식 트레이더/외환 딜러	85.44
39	철도운전계획·운행관리원	83.04
40	공학기술연구원	78.89
41	상품관리직	77.50
42	교도관	72.99
43	공인회계사	70.79
44	외판원(日의 상품 판매외교원)	69.61
45	부동산감정사	66.39

화이트칼라 직종에 한해 향후 10~20년 이내에 기계가 대체할 가능성이 높은 순으로 나열한 결과, 경리사무원과(1위) 회계감사직원(19위) 등 전문 사무직도 많이 속한 것을 알 수 있다.

    

보험 계리사(10위), 주식 트레이더/외환 딜러(38)와 같은 고도의 지식이 필요한 전문직 또한 대체 가능성이 높다

고도의 전문직도 대체될 가능성이 높다고 판단한 근거는, AI는 비록 전문적인 지식이 필요하더라도 일정한 규칙으로 정형화된 일에 특출하기 때문이다.

기계화 대체율과 연간 수입을 관계를 도표로 도출한 결과, 소위 ‘사’자 직업으로 불리는 많은 인기 전문직종이 기계화 대체비율 60%에 해당함.

    

세금대책이나 회계기준, 땅값 평가 등과 같은 일정한 규칙을 적용해 업무를 정형화할 수 있으므로, AI가 침투하기 쉬운 직종임.

    

또한, 고액 연봉 직종이기도 해 비용 삭감을 노리는 기업들이 AI로 대체할 가능성도 높으므로 주의할 필요가 있음.

운전수나 경비원과 같은 노동인력 부족 직종에 오히려 AI가 필요

일본 특유의 고용구조와 저출산 고령화에 따른 노동력 부족이 AI의 진화를 가속화하고 있는 측면도 존재. 일손 부족을 해결하기 위해 AI를 도입해 사회적 수요에 부응하는 것도 가능하다.

기계화 대체율 60% 이상 직종을 대상으로 노동력 부족도를 고려해 순위를 매긴 결과

순위	직종명	노동력 대체기대 인구 수(명)	기계화 대체율 (%)	연평균 유효 구인수 (명)	연평균 유효 구직자수 (명)
1	화물자동차운전기사	170,844	99.74	497,577	326,290
2	딱히 분류되지 않은 보안(점검원)	166,184	75.15	231,165	10,039
3	경비원	131,930	82.95	254,528	95,488
4	소프트웨어 개발기술자	109,972	62.48	294,050	118,047
5	기계개발기술자	45,169	88.11	101,813	50,550
6	시스템설계기술자	39,957	63.39	122,109	59,076
7	금융·보험영업원	37,949	67.40	76,995	20,689
8	판금공	31,710	96.34	56,317	23,401
9	건설기계운전공	28,307	79.53	66,938	31,347
10	수치제어금속공작기계공	27,632	90.65	65,913	35,431
11	금속용접·용단공	27,609	91.10	82,044	51,740
12	일반기계기구수리공	24,354	77.13	81,403	49,826
13	내장공	23,982	75.25	47,218	15,347
14	수산물가공공	21,427	96.40	38,707	16,479
15	철근공	20,991	90.24	28,583	5,321
16	전기·전자개발기술자 등	20,855	92.82	86,373	63,904
17	육상하역·운반작업원	19,984	93.57	40,425	19,068
18	플라스틱 제품 제조공	16,773	99.22	42,290	25,384
19	전화응대사무원	16,540	99.36	57,353	40,707
20	식육가공품제조공	15,504	99.96	32,284	16,773
21	포장작업원	15,248	99.98	35,689	20,438
22	측량기술자	13,734	98.55	23,974	10,038
23	우편배달원, 전보배달원	13,698	99.91	17,345	3,634
24	제품포장작업원	13,010	99.42	28,276	15,191
25	도시락·나물류제조공	11,198	99.87	30,193	18,980
26	버스운전기사	11,122	97.36	64,956	53,533
27	금속제품제조공	10,590	95.78	35,625	24,567
28	금속가공·용접검사공	10,129	99.47	18,671	8,488
29	의복·섬유제품제조공	9,722	65.15	46,396	31,472
30	운반용기계기품 조립공	7,173	82.90	12,409	3,756

자료원: 주간 다이아몬드

1위는 화물자동차운전기사로 운전기사 부족 현상은 일본의 경제활동의 발목을 붙잡고 있음. 경비원(3위)와 금속, 보험 업원(7위) 또한 AI의 특기를 살려 진입할 여지가 크므로 사라질 가능성이 높다고 볼 수 있음.

AI의 진화에 따라 생산구조나 사람의 일하는 방식이 급변하고 있으므로, 고용 대전환시대를 노려 직종의 미래를 전망하는 것이 좋을 것으로 사료된다

실제 AI 기술을 도입의 움직임이 나타나고 있는 일본, 인력부족 문제의 해결책이 되나

인력부족이 심각한 농업, 농가마다 비장의 무기로 숨겨온 ‘장인 기술’을 해석하고 공유화하는 ‘AI농업’을 추진하기 시작. 기술의 공유로 농가의 재배기술 레벨을 단기간에 끌어올릴 수 있을 것이라 기대된다.

2016년 2월부터 NEC 솔루션 이노베이트와 같은 기업과 연계해 숙련 농가의 작업 방식을 기록해, 채취한 데이터를 통해 올바른 방식을 도출해냈다.

    

향후 퀴즈 형식으로 농작 기술을 배울 수 있는 스마트폰 앱을 개발해 언제 어디서든 쉽게 기술을 배울 수 있도록 할 예정

AI의 도입은 농가의 인력부족 문제를 해소할 수단으로서 기대를 받고 있음. 숙련 농가의 작업을 시스템화하는 데 성공하면, 작업 공정의 많은 부분을 로봇으로 대체할 수 있음. 

    

가미나리 게이오 대학 교수는 농작법을 해석하는 AI 농업은 생산자의 신규 진입 리스크를 줄일 수 있다고 밝힘. AI·로봇의 능숙한 활용 여부가 산지의 경쟁력을 높이는 결정적인 요소가 될 것으로 사료됨.

시사점

AI의 진화에 따라 산업구조 및 일하는 방식은 격변하므로, 그에 발맞춰 인력 재배치가 유연하게 이루어질 수 있는 사회구조를 형성해야 함. 

    

사라질 직종 중에 금속용접·용단공 등 이른바 3D 업종이 AI·로봇에 의한 노동력으로 대체될 전망이므로, 일본이 세계에 자랑하는 모노쯔쿠리(제조업 장인정신)에도 변화가 불가피할 것으로 보임.

    

사회상황 변화에 따른 인력 재배치, 대처방안을 세워 AI를 활용하면서도 주요 산업의 입지 또한 확보할 수 있도록 하는 것이 중요

인공지능(AI)의 진화에 따라 변화는 일본이나 한국이나 공통적으로 적용되는 것으로, 우리 역시 이를 참고해 사회적 관점에서 문제 해결을 위한 준비를 해야 함. 

한국 또한 저출산 고령화 사회 대비책으로 AI가 상당한 주목을 받고 있고, IT강국인 만큼 그 발전이 빠를 것으로 예상됨.  

자료원: 주간다이아몬드, 닛케이 및 KOTRA 도쿄 무역관 자료 종합

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