서론
한국과 일본은 4차 산업혁명의 핵심 기술인 인공지능(AI)과 정보기술(IT)을 헬스케어와 제조 분야에 적극 활용하여 산업 혁신을 추구하고 있다. 두 나라 모두 정부의 투자 정책, 기술 인프라 발전, 민간 기업의 참여를 통해 시장을 성장시키고 있지만, 접근 방식과 속도에서 차이가 나타난다. 본 보고서에서는 헬스케어 산업과 제조 산업에서 한국과 일본의 AI/IT 활용 현황, 정부 전략, 시장 규모와 성장률, 기술 사례를 비교해 본다.
헬스케어 산업의 AI/IT 활용 현황 비교
한국의 헬스케어 AI 활용과 투자 동향
한국의 헬스케어 산업은 AI와 바이오기술의 융합을 통해 디지털 헬스케어 혁신을 가속화하고 있다. 의료영상 판독 AI와 같은 진단 보조 솔루션이 병원에 도입되어 의료진 부족 문제와 만성질환 관리 등에 대응하고 있다. 한국 AI 헬스케어 시장 규모는 2023년 약 3억7천만 달러로 추산되며, **연평균 50.8%**의 폭발적 성장률로 2030년에는 66억7천만 달러(약 9조원)에 이를 전망이다. 이는 글로벌 평균 성장률(41.8%)과 아시아 평균(47.9%)을 상회하는 수치로, 루닛(Lunit), 뷰노(VUNO), 딥바이오 등 국내 의료 AI 선도기업들의 활약이 뒷받침하고 있다. 정부도 의료 AI R&D에 막대한 투자를 하고 있다. 최근 5년간 범정부적으로 의료 AI 분야에 2.2조원 규모의 연구개발 예산을 투입하며 매년 33%씩 증가시켰고, 2024년 보건의료 연구개발 예산 2조1천억 원 중 약 2,302억 원(10.9%)을 데이터·AI 의료 예산으로 편성하는 등 지속 지원 중이다. 이러한 지원 하에 국내에서는 AI 정밀의료 플랫폼, 환자 데이터 분석, 신약개발 AI 등 다양한 활용 사례가 나타나고 있다. 다만 원격의료와 같은 일부 분야는 규제 이슈로 도입이 더딘 측면이 있으나, 정부의 디지털 헬스 규제 샌드박스 등을 통해 점진적으로 해결하고 있다.
일본의 헬스케어 AI 활용과 투자 동향
일본 역시 고령화로 인한 의료비 증가와 의료인력 부족 문제를 해결하기 위해 헬스케어의 디지털 전환(DX)을 강력히 추진하고 있다. 일본 정부는 2030년까지 의료 DX 완성을 목표로 병원 간 데이터 공유, 원격의료 인프라, AI 진단 도구 도입을 촉진하는 종합 계획을 진행 중이다. 특히 2022년부터는 의료 AI 활용에 대한 보험수가 가산 제도를 도입하여, 일정 요건을 갖춘 의료기관이 CT/MRI 등의 판독에 AI 소프트웨어를 활용하면 추가 수가를 인정하고 있다. 이러한 정책으로 병원 현장에서 AI 도입을 유인하고, 민간 기업의 의료 AI 개발을 활성화하고 있다. 일본 AI 의료기기 시장은 이미 상당한 규모를 형성하고 있는데, 2022년 약 1,250억 엔(약 1조1천억원)에서 2027년에는 5,000억 엔(약 4조6천억원) 규모로 성장할 전망이다. 연평균 성장률은 약 **22.6%**로 예상되나, 한국에 비해서는 기저 규모가 크고 성장세는 완만한 편이다. 일본 경제산업성은 **「의료기기 산업 비전 2024」**를 수립하여 AI와 센서 기술을 접목한 첨단 의료기기의 고부가가치화를 추진하고 있으며, 스마트 병원 실증 사업 등을 통해 기술 인프라를 정비하고 있다. 민간 부문에서는 후지필름, 올림푸스 등 전통 의료기업이 AI 진단 솔루션을 개발하고, 소프트뱅크와 같은 ICT 기업도 헬스케어 스타트업에 투자하며 시장 참여를 확대하고 있다.
헬스케어 분야 한일 비교 요약
두 국가의 의료 분야 AI 활용 현황을 표로 비교하면 다음과 같다:
| 구분 | 한국 | 일본 |
|---|---|---|
| AI 헬스케어 시장규모 | 2023년 약 3.7억 달러 → 2030년 66.7억 달러 전망 (연평균 +50.8%) | 2022년 약 1,250억 엔 → 2027년 5,000억 엔 전망 (연평균 +22.6%) |
| 정부 정책 | 의료AI R&D에 5년간 2.2조원 투자, 보건의료 데이터 투자 확대. 디지털헬스 규제완화 추진 | 2030 의료 DX 로드맵 추진, AI 진단 보험수가 신설, 의료기기 비전 2024 수립 |
| 기술 인프라 | 세계적 수준의 의료 데이터 인프라(의료영상 데이터센터 등) 구축 중. 일부 대형병원 AI 시범 도입 | 병원 정보시스템 표준화 낮았으나 데이터 플랫폼 실증 추진. 전국적 EHR 연결 및 클라우드 전환 노력 |
| 민간 기업 참여 | 루닛, 뷰노 등 스타트업이 영상판독 AI 글로벌 진출, 대기업 삼성 등도 디지털헬스 투자 | 후지필름(의료AI), NEC·히타치(헬스 IT) 등 전통강자와 AI 스타트업 공존; 소프트뱅크 등의 전략 투자 활발 |
| 특징 및 이슈 | 규제 샌드박스로 신기술 도입 촉진; 보험수가 등 수익모델은 미흡해 상용화 과제 | 고령화로 수요 급증; 정부 주도로 보험·인프라 정비. 국내 시장 폐쇄성 커 해외 기업 직접진출 어려움 |
한국은 높은 성장률과 스타트업 혁신이 강점이라면, 일본은 거대한 내수시장과 제도 지원이 뒷받침되는 양상이다. 한국 정부는 주로 R&D 투자와 인프라 구축에 집중하는 반면, 일본 정부는 **규제 개선과 수요 창출(보험수가 등)**에 초점을 맞추어 AI 활용을 유도하고 있다. 결과적으로 향후 양국 모두 의료AI 시장이 크게 확대될 것으로 보이며, 만성질환 관리, 영상 진단, 정밀의료 등에서 협력과 경쟁이 병존할 전망이다.
제조 산업의 AI 활용 (스마트팩토리·로보틱스) 현황 비교
한국 제조업의 스마트팩토리 추진과 AI 적용
한국 제조업에서는 스마트공장(Smart Factory)을 통한 디지털 전환이 지난 수년간 정책적 우선순위였다. 2014년부터 추진된 범정부 스마트팩토리 보급 사업을 통해 2022년까지 누적 3만 개의 스마트공장 구축 목표를 달성하며 제조현장 혁신의 토대를 마련했다. 2023년부터는 단순 자동화에서 나아가 지능형 자율제조로의 고도화를 추진 중이다. 정부는 2024년에도 2,180억원의 예산을 투입하여 중소기업 대상 스마트제조 혁신 지원사업을 이어가고, 신(新)디지털 제조혁신 전략 하에 제조 AI 솔루션 확산을 도모하고 있다. 이러한 지원으로 대기업뿐 아니라 중견·중소 제조업체들도 IoT, 클라우드, AI 분석 도구를 생산공정에 도입하고 있다. 예를 들어 포스코는 AI로 제강 공정의 품질을 관리하고, 현대자동차는 생산라인에 AI 비전검사 시스템을 적용하여 불량 검출률을 높이는 등 활용 사례가 다각화되고 있다. 한국은 제조 로봇 활용도에서도 세계 선두 수준인데, 제조업 종사자 1만 명당 로봇 1,000대 이상을 운영하여 글로벌 1위의 자동화 밀도를 보인다. 이는 일본(약 399대)이나 독일 등을 크게 앞서는 수치로, 생산현장의 설비 자동화 기반이 탄탄함을 보여준다. 또한 5G 통신 인프라와 클라우드 플랫폼의 발전으로 실시간 데이터 수집·분석이 용이해져, AI를 활용한 예지보전(예방정비)이나 공급망 최적화 등 고도 제조 AI 활용이 늘어나고 있다. 다만 중소기업의 경우 인력·자본 부족으로 여전히 기초 수준의 디지털화에 머무른 곳도 있어, 정부는 스마트제조 人재 양성과 솔루션 보급을 병행 추진하고 있다.
일본 제조업의 스마트팩토리 추진과 AI 적용
일본 제조업은 전통적으로 자동화와 로보틱스 분야에서 강점을 보여왔으며, 최근에는 AI와 IoT를 접목한 스마트팩토리로 진화하고 있다. 일본 정부는 「Society 5.0」 비전 아래 제조업의 AI 활용을 국가 경쟁력 강화의 핵심으로 인식하고 있다. 특히 인구감소와 노동력 부족 문제가 심화됨에 따라, 생산성 향상을 위한 중소기업 디지털화 지원책을 대대적으로 전개했다. 2020년 코로나19 위기 대응으로 편성한 사업재구축 보조금을 통해 제조업, 서비스업 등의 기업에 총 1조1,485억 엔 규모의 예산을 투입하여 공장 자동화·DX 프로젝트를 지원하였고, 2021년 이후에도 수차례 추가 모집을 실시하며 보조금 대상을 확대했다. 이로 인해 일본 중소 제조업체들의 스마트팩토리 도입이 활발해져, 팬데믹으로 지연됐던 프로젝트들이 재개되고 있다.
일본 국내 공장 디지털화 시장은 2021년도 발주액 기준 1조6,760억 엔(약 16조7천억원) 규모로 전년 대비 6.3% 성장했으며, 노후 설비 교체 수요와 인력난 대응 투자로 향후 꾸준한 증가세가 예상된다. 제조 현장에서는 예지보전, 품질검사 자동화, 작업자 지원 등 영역에서 AI 활용이 두드러지며, 대형 설비에 IoT 센서를 부착해 실시간 데이터를 수집하고 클라우드로 보내 AI가 분석·제어하는 데이터 기반 생산체계가 확산되고 있다. 예를 들어, Fanuc 등의 로봇기업은 딥러닝으로 로봇의 동작을 최적화하고, 도요타는 AI로 공급망 데이터를 분석하여 재고관리 효율을 높이는 등 사례가 보고된다.
일본은 산업용 로봇 생산국 1위답게 로봇 활용 인프라가 넓게 퍼져 있고, 이를 AI로 고도화하는 연구개발이 활발하다. 정부는 한편으로 로컬 5G 주파수를 기업에 할당하여 공장 내부 전용 5G망 구축을 장려하고, 표준화보다는 유연성에 중점을 두어 기업들이 자사에 맞는 스마트팩토리 솔루션을 채택하도록 유도하고 있다. 이러한 접근은 일본 제조업의 강점인 현장 카이젠(개선) 문화와 맞물려 생산성 향상에 기여하고 있지만, 중소기업의 디지털 인재 부족은 여전히 도전으로 남아 있다.
제조 분야 한일 비교 요약
제조 산업에서의 AI 및 스마트팩토리 추진을 비교하면 다음과 같다:
| 구분 | 한국 | 일본 |
|---|---|---|
| 스마트팩토리 보급 현황 | 2014~2022년 정부 주도로 3만 개 스마트공장 구축 완료. 이후 고도화 단계 진입 | 스마트공장 도입은 초기 단계였으나, 2020년 이후 보조금 확대로 중소기업까지 확산 |
| 제조 AI 시장규모 | (별도 수치 공식 없음, 글로벌 제조AI 2019년 $81억→2032년 $6,951억 추정) 국내도 향후 10년간 높은 성장 전망 | 2021년 공장 DX 시장 1.676조 엔, 2025년 이후도 노후설비 교체·인력난으로 증가 예상 |
| 정부 지원 전략 | 중기부·산업부 협력 스마트제조혁신 정책, 매년 예산 지원 (’24년 2,180억 등). AI+5G 테스트베드 구축 | 경제산업성 중심 제조업 DX 추진, 코로나 계기 1조엔+ 보조금 투입. 중소기업 디지털화 특별지원 |
| 기술 인프라 | 세계 최고 수준 제조IT 인프라: 5G 공장 적용, 클라우드 MES 도입 증가, 높은 로봇 밀도 | 글로벌 최고 로봇 공급망 보유, 기업전용 5G(로컬5G) 도입 지원, 센서/IoT 기술 강점 |
| 민간 기업 동향 | 삼성전자, 현대차 등 대기업은 자체 스마트팩토리 플랫폼 운영; 중소기업은 정부 지원 통해 솔루션 도입 | 도요타, 혼다 등 제조 대기업은 AI로 생산최적화; 다수의 공장 자동화 전문기업(키엔스 등)과 SI기업이 중소기업 지원 |
| 주요 적용 사례 | 예지정비, AI 머신비전 검사, 생산스CHEDuling 최적화, 협동로봇 활용 등 | AI 기반 설비오작동 예측, 에너지 효율 관리, 무인화 공정 (AGV, 로봇) 도입 등 |
| 과제 | 중소기업 인력·자금 격차, 데이터 표준화, 보안 이슈 | 디지털 인재 부족, 기업 간 데이터 표준 미흡, 경직된 기업문화의 변화 필요 |
종합하면, 한국은 정부의 강력한 드라이브로 빠르게 스마트공장 양적 확대에 성공했고 이제 질적 업그레이드에 초점을 맞추고 있다. 일본은 기존 제조강국의 기반 위에 AI와 DX를 도입하여 생산성 저하와 인력난에 대응하는 전략을 취하고 있다. 한국이 ICT 인프라와 속도 면에서 앞선다면, 일본은 정교한 제조기술과 현장혁신 노하우를 AI와 접목하는 데 강점을 보인다. 두 나라 모두 제조업의 AI 활용을 통해 비용 절감과 품질 향상을 이루고자 하며, 향후 자율공장, 사이버 물리 시스템 등 보다 진화된 스마트 제조로 나아갈 전망이다.
정부의 AI 산업 투자 및 육성 전략 비교
한국과 일본 정부 모두 AI를 국가 미래 경쟁력의 필수 요소로 인식하고 종합적인 육성 전략을 수립·시행하고 있다. 한국 정부는 2019년 발표한 「국가 AI 전략」에서 2030년까지 세계 3대 AI 강국 도약을 목표로 제시하고, 인프라, 인재, 활용 3대 분야에 걸쳐 민관 합계 2조원 이상의 투자를 추진했다. 이어 2020년부터 디지털 뉴딜 정책의 일환으로 AI 데이터 구축(일명 데이터 댐), AI 바우처 지원, 클라우드 및 5G 인프라 확대 등에 막대한 예산을 투입했다. 특히 AI 반도체와 AI 데이터센터 등 기반 기술 확보에도 집중하여, 2030년까지 총 4조원을 투입해 초거대 AI 연산 인프라를 구축하고 차세대 AI 칩 개발을 지원할 계획이다. 분야별로는 바이오·의료 AI, 제조 AI를 포함한 5대 선도 분야를 선정하여 R&D와 시범사업을 병행하고, 규제혁신을 통해 신기술 상용화를 촉진하고 있다. 한편 AI 인력 양성을 위해 전국에 AI 대학원(현재 10여 개)을 신설하고 실무 재교육 프로그램도 운영 중이다.
일본 정부는 「Society 5.0」 비전을 2016년 제시하며 AI를 저출산·고령화 등 사회문제 해결 수단으로 규정하였고, 2019년에는 범부처 협의체를 통해 **「AI 전략 2019」**를 수립하여 AI 인재육성, 산업화, 국제협력 방향을 제시하였다. 이후 코로나19를 겪으며 디지털화 지연을 반성하고 2022년에 **「AI 전략 2022」**를 개정, 국민 생활/안전 보장을 추가 목표로 설정하는 등 전략을 보강했다. 일본의 AI 산업 규모는 2027년에 약 1조1천억 엔 수준까지 성장할 것으로 전망되며, 정부는 이를 뒷받침하기 위해 반도체·디지털 산업 전략을 수립하여 데이터센터 확충, 첨단 반도체 투자 등을 병행하고 있다. 산업별 육성 측면에서, 경제산업성(METI)은 제조업, 모빌리티, 헬스케어 등 각 분야의 AI 활용을 지원하는 프로그램(NEDO 연구사업 등)을 운영하고 있으며, 총무성은 스마트시티와 연계한 지역 AI 서비스 모델을 추진 중이다. 또한 일본은 AI 인재 확보 전략으로 2020년대 들어 해외 고급 인력을 유치하기 위한 이민 완화, 영어로 진행되는 AI 전문 대학원 과정 신설 등도 도입하여 2020년 이후로는 AI 인재 순유입국으로 전환되었다는 평가가 있다. 전반적으로 일본 정부의 전략은 사회 문제 해결형 AI 구현에 초점을 맞춰 민관협력을 강화하고 있고, 국제적으로는 AI 거버넌스 논의에 적극 참여하여 윤리 기준 마련에도 힘쓰고 있다.
향후 10년간 기술 트렌드 및 시장 전망
향후 10년간 한일 양국 모두 헬스케어와 제조 분야에서 AI 도입이 본격적으로 확대되어 시장이 큰 폭으로 성장할 전망이다. 헬스케어 분야에서는 생성형 AI와 정밀의료 기술의 발전으로 개인별 맞춤 의료와 신약 개발 기간 단축이 현실화되고, 두 나라 모두 의료 데이터 표준화와 공유 플랫폼을 구축하여 AI 서비스의 기반을 강화할 것이다. 고령인구 증가로 원격 모니터링, AI 돌봄 로봇 수요가 증가하고, 일본은 이러한 디지털 헬스 기술을 통해 의료비 절감 효과를 추구할 것으로 보인다. 한국의 AI 헬스케어 시장은 앞서 언급한 대로 2030년에 9조원 규모로 성장할 것으로 예상되며, 일본도 같은 시기에 수조 엔대의 시장을 형성할 것이다. 제조 분야에서는 자율주행 로봇, 에지 AI(Edge AI)를 활용한 실시간 제어, 디지털 트윈을 통한 공장 시뮬레이션 등이 핵심 트렌드로 자리잡을 전망이다. 양국 제조업체들은 에너지 효율과 탄소중립 요구에도 대응해야 하므로 AI를 활용한 에너지 관리, 공정 최적화 기술이 필수적이 된다. 글로벌 컨설팅 기관들은 제조업 AI가 2030년대 초까지 폭발적으로 성장하여 전세계 시장규모 수천억 달러에 이를 것으로 보고 있으며, 한국과 일본 역시 이러한 세계 추세 속에서 스마트 제조 2.0 시대로의 전환을 가속화할 것이다. 일본은 노동력 감소를 AI·로봇으로 보완하는 데 주력하여 무인화 공장 비율이 높아질 가능성이 있고, 한국은 AI로 생산성을 극대화하여 제조 강국의 입지 강화를 노릴 것으로 보인다. 기술 인프라 측면에서는 클라우드-엣지 병행 아키텍처, 6G 통신(2030년경 상용화 예상) 등이 도입되어 AI 활용 범위가 더욱 넓어지고 지능화 수준이 심화될 것이다. 또한 AI 관련 보안 및 윤리 중요성이 커져, 안전하고 신뢰할 수 있는 AI(Safe & Trustworthy AI)를 구현하는 기술과 규제가 함께 발달할 전망이다.
결론
한국과 일본의 헬스케어 및 제조 산업에서의 IT와 AI 시장을 비교한 결과, 양국 모두 정부의 전략적 지원과 민간의 혁신 노력을 바탕으로 빠른 성장세를 보이고 있다. 한국은 세계 최고 수준의 디지털 인프라와 민첩한 스타트업 생태계를 발판으로 AI 활용을 확산시키고 있으며, 일본은 탄탄한 제조 기반과 거대한 내수시장을 바탕으로 AI를 사회문제 해결에 접목시키고 있다. 헬스케어 분야에서는 한국이 높은 성장률로 추격하고 일본이 제도 개선으로 활용도를 높이는 가운데, 의료AI 기술 개발과 실증 활용에서 상호 보완 및 경쟁 관계가 형성되고 있다. 제조 분야에서는 두 나라 모두 스마트팩토리 전환에 박차를 가하고 있으며, 한국은 ICT 융합 제조에, 일본은 로보틱스 결합 제조에 비교우위를 지닌 모습이다. 향후 10년간 AI 기술의 발전과 시장 확대는 양국 산업구조에 큰 변화를 가져올 것이며, 이에 대응한 인력 양성과 조직 혁신의 중요성이 더욱 부각될 것이다. 시니어 개발자를 비롯한 디지털 인재들은 양국에서 핵심 자원으로 대우받으며, 이들의 역량과 리더십이 산업 경쟁력의 성패를 결정짓는 열쇠가 될 것이다. 결국 한국과 일본 모두 **“사람 중심의 기술혁신”**을 이루는 것을 목표로, 협력과 선의의 경쟁을 통해 아시아 AI 시대를 견인할 것으로 기대된다.
출처: 한국보건복지부, 경제산업성 등 정부 자료; KOTRA·InvestKorea 산업보고서; 주요 리서치 기관 전망치; 바이오타임즈, 메디파나, 한국경제 등 언론 기사 *investkorea.orgbiotimes.co.kr, automationworld.co.kr, biotimes.co.kr, roboticsandautomationmagazine.co.uk 등.