교육업계 AI 활용률 76.9%, 의료는 13.8% 업계 격차 5.6배
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이 글에서 알 수 있는 것
주식회사 스리스타가 2026년 5월에 실시한 조사에서, 업계에 따라 AI 활용 방식에 큰 차이가 있는 것으로 나타났습니다.
조사는 전국 회사원 400명을 대상으로 실시되었습니다. 그 결과, AI를 가장 많이 활용하는 업계는 '교육·인재'로 76.9%였습니다. 즉, 10명 중 8명 가까이가 AI를 사용하고 있는 셈입니다.
반면, AI 활용률이 가장 낮은 업계는 '의료·복지'로 13.8%였습니다. 10명 중 1명 정도만 AI를 사용하고 있습니다. 1위와 최하위의 차이는 무려 5.6배에 달합니다.
이 수치는 같은 일본 내에서도 업계에 따라 AI 도입 속도가 전혀 다르다는 것을 보여줍니다.
왜 교육·인재 업계에서 AI 활용률이 높은 것일까요? 이유는 크게 두 가지입니다.
첫 번째는 업무 내용과 AI의 궁합이 좋다는 점입니다. 교재 제작, 상담, 제안서 작성 등 문서를 만드는 업무가 많은 것이 이 업계의 특징입니다. ChatGPT(챗GPT: 대화 형식으로 문장을 생성해 주는 AI)와 같은 생성형 AI(문장이나 이미지를 자동으로 만드는 AI)는 바로 이러한 업무에 강점을 발휘합니다.
두 번째는 새로운 기술을 받아들이기 쉬운 문화가 있다는 점입니다. 교육업계는 항상 최신 지식과 기술을 다루기 때문에, AI 기술에 대한 거부감도 적은 것으로 여겨집니다. 즉, '한번 써보자'는 자세가 업계 전체에 퍼져 있는 것입니다.
2위인 'IT·소프트웨어·통신'도 71.4%로 높은 수치를 기록했습니다. 이 업계에서는 매일 AI를 사용하는 사람의 비율이 34.3%로 가장 높습니다. 기술자가 많고 AI 툴에 대한 접근성도 높아, 자연스럽게 활용률이 높아지고 있습니다.
의료·복지 업계의 AI 활용률이 13.8%로 낮은 이유는 신중할 수밖에 없는 사정이 있기 때문입니다.
우선, 환자 정보라는 극히 기밀성이 높은 데이터를 다루고 있습니다. 개인정보보호법(개인의 프라이버시를 보호하는 법률)과 의료 규제가 엄격하여, 간단히 AI 툴을 사용하기가 어렵습니다. ChatGPT 등의 클라우드형 AI(인터넷을 통해 사용하는 AI)에 환자 데이터를 입력하면 정보 유출의 위험이 있습니다.
또한 진료 책임의 문제도 있습니다. AI가 잘못된 진단을 내렸을 경우, 누가 책임을 지는가. 이 점이 명확하지 않기 때문에 의료 현장에서는 신중할 수밖에 없는 것입니다.
다만, 이는 일반적인 생성형 AI에 관한 이야기입니다. 의료업계에서는 영상 진단 AI(엑스레이나 CT 이미지를 분석하는 AI)나 문진 지원 AI(환자의 증상으로 질병을 추정하는 AI) 등 전용 시스템이 별도로 도입되어 있습니다. 즉, 의료 분야 특화 AI는 발전하고 있지만, ChatGPT와 같은 범용 AI(다양한 용도에 활용 가능한 AI)의 이용률은 낮다는 것이 실상입니다.
흥미롭게도, 의료·복지 업계의 AI 사고 경험률은 3.4%로 가장 낮고, 가이드라인 정비율은 0.0%였습니다. 이는 '사용하지 않으니 사고도 발생하지 않지만, 규칙도 만들어지지 않는' 상황을 나타내고 있습니다.
업계 격차의 배경에는 일본 전체가 안고 있는 과제가 있습니다.
첫 번째는 인재 부족입니다. AI를 개발·운용할 수 있는 데이터 사이언티스트(데이터를 분석해 비즈니스에 활용하는 전문가)나 엔지니어가 압도적으로 부족합니다. 대학 등 교육기관에서의 AI 교육도 뒤처져 있으며, 우수한 인재는 대우가 좋은 해외 기업으로 유출되는 문제도 있습니다.
두 번째는 경영진의 이해 부족입니다. 일본 기업 경영자 대부분이 AI의 가치와 비즈니스에 미치는 영향을 충분히 이해하지 못하고 있습니다. 미국이나 중국 기업은 '일단 해보자'는 자세로 적극적으로 투자하고 있지만, 일본은 관망하는 태도가 두드러집니다.
세 번째는 데이터 활용에 대한 보수적인 자세입니다. 일본에서는 개인정보 관리가 매우 엄격하여, 기업이 고객 데이터를 자유롭게 활용하기 어려운 환경이 형성되어 있습니다. 또한 기업이나 관공서마다 데이터 형식이 제각각이어서, 횡단적(복수의 조직을 넘나들며)인 데이터 활용이 어렵습니다.
대기업은 AI 추진 전담 팀을 꾸리고 실패를 용인하는 실험 예산을 편성할 수 있습니다. 반면 중소기업에서는 대표나 기존 직원이 겸임하는 경우가 많고, 수십만 원의 구독 비용(월정액 과금)이 들더라도 '효과가 보이지 않는다'며 도입이 중단되는 경우가 많습니다. 이러한 조직 체계와 투자 자세의 차이도 격차를 만드는 요인이 되고 있습니다.
이번 조사에서 밝혀진 전체 10개 업계의 AI 활용률을 소개합니다.
당신의 업계는 어느 위치에 있었나요? 상위 3개 업계(교육·인재, IT, 광고)는 60%를 넘어, 이미 많은 사람이 AI를 일상적으로 사용하고 있습니다.
반면, 금융·보험(25.0%)과 공공·행정(23.8%)은 의외로 낮은 결과였습니다. 이러한 업계도 의료와 마찬가지로 개인정보나 중요 데이터를 다루기 때문에 신중한 자세가 수치에 나타나고 있습니다.
제조업(41.4%)은 중위권이지만, 공장 자동화나 품질 관리 등 AI의 응용 범위는 넓다고 알려져 있습니다. 향후 활용률이 높아질 가능성이 있는 업계 중 하나입니다.
이번 조사에서 밝혀진 포인트를 정리합니다.
이 격차를 줄이기 위해서는 업계별 특성에 맞는 AI 도입 방법을 고민할 필요가 있습니다. 의료나 금융처럼 규제가 엄격한 업계에서는 전용 보안 AI 시스템의 개발이 요구됩니다. 반면 중소기업에서는 경영진이 AI의 가치를 이해하고, 작게 시작해 성공 경험을 쌓는 것이 중요합니다.
AI가 만능은 아니지만, 적절히 활용하면 업무 효율을 크게 개선할 수 있는 도구입니다. 당신의 업계에서 어떻게 AI를 활용할 수 있을지, 이번 조사 결과를 참고로 생각해 보시는 것은 어떨까요?
이 글은 AI Friends 에서의 크로스포스트입니다.
