히타치 제작소는 2026년 7월 24일, 기업용 시스템 통합(SI)의 전 공정에 AI를 전면 적용하는 “에이전트릭 AI 통합 플랫폼”을 개발했다고 발표했다. 외부 환경 분석이나 기획 수립부터 요구사항 정의, 설계, 코딩, 테스트, 운영까지, 공정마다 AI 에이전트를 결합한다. 히타치는 2027년도에, 공정 전체의 생산성을 30% 향상시킬 것이라고 보고 있다.
기업의 독점적인 암묵지를 “기업 맥락”으로 축적하는 새로운 기술이 등장했다.
이 기술은 기업 내부의 지식과 경험을 단순히 데이터로 저장하는 것이 아니라, 기업의 특수한 상황, 즉 “기업 맥락”이라는 형태로 축적하는 데 초점을 맞추고 있다. 이는 기존의 지식 관리 시스템이 해결하지 못했던 기업 내부 지식의 맥락적 특성을 반영한다는 점에서 차별성을 갖는다.
특히, 이 기술은 기업의 다양한 부서와 팀 간의 정보 공유를 촉진하여, 각 부서가 가진 전문 지식과 경험을 통합적으로 활용할 수 있도록 돕는다. 이를 통해 기업은 새로운 아이디어를 창출하고, 문제 해결 능력을 향상시키며, 궁극적으로 경쟁 우위를 확보할 수 있을 것으로 기대된다.
이 기술은 특히 제조, 건설, 의료 등과 같이 복잡하고 다양한 지식과 경험이 필요한 산업 분야에서 그 효과를 발휘할 것으로 예상된다. 예를 들어, 자동차 제조 기업은 설계, 생산, 품질 관리 등 각 단계에서 발생하는 기술적 지식을 “기업 맥락”으로 축적하여, 새로운 차세대 자동차 개발에 활용할 수 있다.
이 기술의 개발을 주도하는 기업은 “아크리아”이다. 아크리아는 인공지능 기술을 활용하여 기업의 “기업 맥텍스트”를 분석하고, 이를 기반으로 새로운 지식과 인사이트를 도출하는 솔루션을 제공하고 있다. 아크리아의 이번 기술은 기존의 지식 관리 시스템의 한계를 극복하고, 기업의 혁신을 가속화하는 데 기여할 것으로 전망된다.
Agentic AI 통합 플랫폼은 외부 환경 분석, 기획 수립, 요구 사항 정의, 설계, 코딩, 테스트, 운영유지보수, 모니터링 등을 담당하는 AI 에이전트들을 배치한다. 각 에이전트를 연계시키고, 기획 단계부터 운영까지를 일관성 있게 지원하는 시스템이다.
후지츠의 FDE(Forward Deployed Engineer) 팀은 고객 기업의 기획 수립, 개발, 운영 현장에 직접 참여하여 플랫폼 도입을 지원한다.
그 과정에서, 경영 의도, 업무 지식, 판단 기준 등 고객 기업에 축적되어 있는 암묵지를 “기업 맥락”으로서 형식 지식화한다. 히타치가 미션 크리티컬 시스템의 개발·운영으로 획득한 “시스템 통합 지식”과 함께, AI가 활용할 수 있는 지식 베이스로 축적한다.
각 공정의 AI 에이전트가 프로그램의 소스 코드나 문서, 작업 중에 얻은 피드백 등을 지식 베이스에 추가하고 기업 맥락을 지속적으로 업데이트함으로써 개발 및 운영 사이클의 고도화를 이룩한다.
**Anthropic, 구글 클라우드, OpenAI 등 AI 유연하게 선택**
Anthropic의 Claude, Google Cloud의 PaLM 2, OpenAI의 GPT-4 등 다양한 AI 모델을 필요에 따라 유연하게 선택할 수 있는 새로운 솔루션이 등장했다. 이 솔루션은 기업들이 자체적으로 AI 모델을 구축하고 관리하는 데 드는 비용과 노력을 줄여줄 뿐만 아니라, 특정 업무에 최적화된 AI 모델을 선택하여 성능을 극대화할 수 있도록 지원한다.
특히, 이 솔루션은 Anthropic의 Claude, Google Cloud의 PaLM 2, OpenAI의 GPT-4를 포함한 다양한 AI 모델의 API를 통합하여 사용자들이 쉽게 접근하고 활용할 수 있도록 설계되었다. 또한, 각 AI 모델의 성능을 비교하고 평가하는 데 필요한 도구와 정보를 제공하여 기업들이 최적의 AI 모델을 선택하는 데 도움을 준다.
이러한 솔루션의 도입은 기업들이 AI 기술을 더욱 효과적으로 활용하고, 경쟁 우위를 확보하는 데 기여할 것으로 기대된다. 특히, AI 모델의 선택에 어려움을 겪고 있는 중소기업들에게는 매우 유용한 솔루션이 될 수 있을 것이다.
플랫폼의 엔터프라이즈 AI 기반에서는 Anthropic, Google Cloud, OpenAI 등과의 연동을 통해 용도에 따라 최첨단 AI를 유연하게 선택할 수 있다.
히타치의 대규모 시스템 개발용 생성 AI 프레임워크인 “히타치 GenAI 시스템 개발 프레임워크”와 히타치가傘下 GlobalLogic이 제공하는 애자일 개발용 툴인 “VelocityAI”, AI 코딩 에이전트 등을 결합한다.
AI의 동작을 제어하는 하르 엔지니어링 외에도, 토큰 사용량 시각화, 프롬프트의 입력/출력 기록, AI 에이전트의 실행 이력 기록 등 보안, 비용, 신뢰성을 관리하는 기능도 갖추고 있다.
“Agentic AI 통합 플랫폼”의 구성은 여러 AI 개발 도구와 관리 기능, 그리고 기업 고유의 지식 베이스를 통합하는 데 중점을 둡니다.
니치카(日立)에 따르면, VelocityAI와의 연계 환경에서는 AI를 개별적으로 이용하는 것과 비교하여 토큰 이용료를 최대 54%까지 절감했다. 다만, 이는 동일 사 내부에서 특정 공정 및 조건 하에서의 검증 결과이며, 효과는 프로젝트에 따라 달라질 수 있다.
최근 진행된 내부 시험에서 요구사항 정의 단계에서 최대 240배, 설계부터 테스트까지 약 200배의 효율성 향상을 달성했다. 이는 기존 방식에 비해 상당한 폭의 개선을 의미하며, AI 기술 도입의 효과를 입증하는 결과이다. 특히, 이 시험은 특정 AI 솔루션에 국한되지 않고, 다양한 기술을 통합하여 진행되었으며, 그 결과 예상치 못한 시너지 효과를 창출했다는 점에서 주목받고 있다. 이러한 성과는 향후 AI 기술을 활용한 업무 프로세스 개선에 중요한 교훈을 제공할 것으로 기대된다.
히타치는 “고객 제로” 접근 방식에서 플랫폼을 자사 내에 우선 적용하고, 생산성 향상 효과를 검증하고 있습니다.
제어 및 운영 기술(OT) 분야의 실무 담당자와 IT 부서가 시스템 화면 사양을 확정하는 요구사항 정의 작업에서는 최대 240배의 생산성을 확인했다. 자체 패키지 제품의 기능 확장을 대상으로 한 사양 주도 개발 시도에서는 설계부터 테스트까지의 생산성이 약 200배 증가했다고 밝혔다.
이러한 결과는 히타치의 내부 특정 공정 및 조건 하에서 수행된 검증 결과이며, 시스템 개발 전체가 200배 이상 고속화될 것이라는 의미는 아닙니다.
히타치는 앞으로 약 1만 5천 건의 고객 시스템 설치 기반과, 오랜 기간 운영 및 유지보수에서 축적한 지견을 활용하여 모다나이제이션 프로젝트 적용을 확대할 계획이다. 대규모 레거시 시스템을 보유한 금융 및 공공 분야 외에도, 에너지, 철도 등 사회 인프라 분야로도 확장을 계획하고 있다.
또한, 제어 시스템 고유의 사양을 전제로, Anthropic의 Claude나 OpenAI의 최신 모델에 대응한 OT(Operational Technology)용 코드 생성 기반을 구축하고, 내부 시범을 시작하고 있다. 발표 시점에서는 Agentic AI Integration Platform의 일반 제공 시기, 가격, 계약 형태 등은 아직 구체적으로 밝혀지지 않았다.
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