기업용 인공지능(AI) 업무 흐름 도구 Dify를 개발하는 랭지니어스가 일본 기업들의 도입·운영 사례를 19일 공개했다. 자료는 지난 9월 10일 도쿄컨벤션홀에서 열린 ‘IF Con Tokyo 2026’ 발표 내용을 정리한 것이다. 참가 기업들은 개별 AI 앱을 만드는 단계를 넘어 사용자 권한과 기존 시스템을 연결하고, 운영 비용과 업무 정착 여부를 함께 관리하는 과제를 제시했다. 이날 공개된 각 기업의 이용 규모는 집계 대상과 기준이 달라 단순한 성과 순위로 비교하기 어렵다.
NTT도코모는 직원과 협력사 인력 약 6만 명이 이용할 수 있는 사내 AI 환경을 소개했다. 이는 이용 대상 범위로, 전원이 실제 사용자라는 의미는 아니다. 회사는 일괄 처리와 실시간 처리를 함께 지원하면서 사용자 권한과 외부 네트워크 연결을 관리하는 방식을 설명했다. 리코는 2년이 되지 않는 기간에 약 1만1000개 앱, 개발 사용자 약 5000명, 작업공간 약 1000개가 만들어졌다고 밝혔다. IIJ는 2026년 8월 기준 편집 사용자 약 400명, 앱 약 1000개라는 운영 규모를 제시했다. 이 수치는 행사 발표 자료에 따른 각 회사의 자체 집계다.
| 기업 | 발표 내용 | 집계·해석 기준 |
|---|---|---|
| NTT도코모 | 직원·협력사 약 6만 명 이용 대상 | 실제 사용자 수와 구분 |
| 리코 | 약 1만1000개 앱·개발 사용자 약 5000명 | 회사 발표, 도입 후 2년 미만 |
| IIJ | 편집 사용자 약 400명·앱 약 1000개 | 2026년 8월 기준 |
| NTT데이터 | LLM·Dify·RPA 역할 분담 | 운영 설계 사례 |
업무 시스템과 AI를 나누어 설계해야 한다는 논의도 나왔다. NTT데이터는 대규모언어모델과 Dify, 로봇프로세스자동화(RPA)가 맡을 역할을 구분하는 접근을 소개했다. 이토추테크노솔루션즈(CTC)는 모델·프롬프트·검색증강생성(RAG)처럼 바뀌는 요소와 인증·사용자 화면·작업 실행 같은 기존 앱 영역을 연결하는 설계를 설명했다. 교신은 API 비용과 녹음 동의, 실제 이용 정착을 운영 과제로 다뤘다. 얀마는 업무 목표를 구체적인 지표로 나누고 전담 지원 조직을 활용하는 방식을, 업그레이드는 AI 적용에 앞서 업무를 없애거나 간소화·표준화하는 절차를 소개했다.
랭지니어스의 장루위 최고경영자는 AI가 업무를 이어받는 과정에서 인계와 승인, 책임 소재가 병목이 될 수 있다는 점을 짚었다. 이번 사례들은 앱 수를 늘리는 작업과 별개로 누가 어떤 데이터에 접근하고 결과를 승인할지 정해야 한다는 공통 과제를 보여준다. 다만 공개 자료에는 기업별 생산성 개선이나 투자 회수 효과를 같은 기준으로 비교할 수 있는 수치가 제시되지 않았다. 발표에 나온 앱과 사용자 규모만으로 비용 절감이나 업무 효과가 검증됐다고 해석할 수는 없다.
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