전국에서 뜨거운 시선——후쿠오카 발 "AI 교습차"를 페이퍼 드라이버 기자가 체험: 인력 부족의 구세주, AI×사람의 시너지 효과로 교습 서비스는 어떻게 변할 것인가

목차

1. 교습소에 닥친 인력 부족——“2033년 3할 이상 부족”의 충격

2. 후쿠오카발 "AI 교습차"란 무엇인가: 기술 아키텍처와 구조

3. 페이퍼 드라이버 기자가 체험——AI는 “사람”보다 엄격한가

4. 교습의 질은 어떻게 향상될까? AI×사람의 역할 분담과 PDCA

5. 안전성・법규제・운영 설계: 무선 교습의 리스크 관리

6. 사업 모델과 도입 효과: 비용, 처리량, KPI 설계

7. 현장 확장 시나리오: 기업 연수・페이퍼 강습・고령자 강습

8. 전국 전개와 에코시스템: 50교 도입 전망의 의미

9. 사용자 경험을 바꾸는 UX: 불안의 가시화, 향상의 가시화

10. 글로벌 흐름과 후쿠오카의 위치: 자율주행・스마트 모빌리티의 문맥

11. 요약——“사람만이 할 수 있는 지도”를 AI가 되찾다

1. 교습소에 닥친 인력 부족——“2033년 3할 이상 부족”의 충격

교습 현장의 최대 제약은 "사람"이다. 전일본 지정 자동차 교습소 협회 연합회의 추산에 따르면, 2033년에는 교습생에 비해 지도원이 3할 이상 부족할 전망이다. 고령화와 채용난이 겹치는 가운데, 기존의 인력 확대로는 해결이 어려워, 제한된 지도원이 “더 많이・더 안전하게・더 고품질로” 가르칠 수 있는 기술 보완이 필수적이다. 후쿠오카발 AI 교습차는 이 과제에 정면으로 도전한다. TBS NEWS DIG

2. 후쿠오카발 "AI 교습차"란 무엇인가: 기술 아키텍처와 구조

AI 교습차는, 차량에 탑재된 LiDAR（주위 360도 인식）, 차량 내 카메라, 속도 및 스티어링・브레이크 등의 조작 로그로부터 운전을 다차원으로 평가하고, 무선（원격）으로 지도가 가능한 시스템이다. 지붕 위의 센서 군은 미국의 무인 택시에도 채용되는 최신 세대로, AI는 주행마다 안전 확인・신호・진로・속도・우회전 및 좌회전의 접근・서행 등의 준수도를 스코어화하여, 음성으로 즉시 피드백한다. 개발은 남후쿠오카 자동차 학교의 관련 기업 "AI 교습소"가 담당한다. 모체는 남후쿠오카를 운영하는 미나미홀딩스와 자율주행의 티어포의 합작으로, 판매・렌탈 등을 전개하고 있다. TBS NEWS DIG+1

3. 페이퍼 드라이버 기자가 체험——AI는 “사람”보다 엄격한가

RKB의 도바시 소타 기자（페이퍼 드라이버）가 실제 차량으로 체험. 출발 전의 안전 확인 잊음, 신호 지연, 차선 이탈, 우회전 전의 접근 부족, 언덕 정상 부근의 서행 부족 등을 AI가 연속적으로 지적. "삐삐삐" 경고와 구체적인 조언이 즉시 날아오는 모습은, 마치 “스파르타 교관”이다. 기자는 "잘못된 점을 솔직히 말해주는 것은 고맙지만, 마음에 와 닿았다"고 회상한다. AI는 애매한 “눈치 보기”를 배제하고, 규칙에 기반한 일관된 평가로 약점을 가시화하기 때문에, 사람 지도원은 “왜 실패했는가”“어떻게 고칠 것인가”의 코칭에 집중할 수 있다. TBS NEWS DIG

4. 교습의 질은 어떻게 향상될까? AI×사람의 역할 분담과 PDCA

• AI의 강점: 상시 감시・즉시 경고・정량 평가・동일 기준. 신호나 안전 확인, 접근, 속도 관리와 같은 **"떨어뜨릴 수 없는 기본"**을 엄격하게 보장.

• 사람의 강점: 공포・긴장・버릇・공간 인지의 버릇 등 개인차에 대한 세심한 개입, 언어화와 격려, 심리적 안전성의 설계.

• 상승 효과: AI가 **실수의 “사실”을, 지도원이 개선의 “의미”**를 제공. **재현성이 있는 피드백 루프（PDCA）**로 숙련을 가속화.

• 데이터 기반의 개별 최적화: 코너별로 감점이 많은, 신호 지연 패턴 등을 시계열로 파악하여, 다음 과제를 사전 제시.
  이 분업에 의해, "교습 30분당 학습 효과（이해・재현）"의 최대화를 노릴 수 있다. TBS NEWS DIG

5. 안전성・법규제・운영 설계: 무선 교습의 리스크 관리

2025년 5월, 후쿠오카현 경찰 등의 인가에 의해, 면허 취득 전의 무선 교습에서 AI 교습차의 활용이 가능하게 되었다. 무선화는 처리량 향상의 비책이지만, 안전의 전제는 페일세이프 설계（급제동 개입・안전 정지 프로토콜）, 원격 감시, 코스 설계, 기상 조건・혼잡도의 제어 등 운영 면의 구축에 있다. 기사에 따르면, 남후쿠오카는 5년 전부터 6대 체제로 실제 운영하며, 기업 연수・페이퍼 강습에서 동승 횟수를 줄여 효율화를 거듭해 왔다. 제도・운영・기술의 삼위일체의 안전이 무선 교습의 열쇠가 된다. TBS NEWS DIG

6. 사업 모델과 도입 효과: 비용, 처리량, KPI 설계

• 지도원 1인당 동시 담당 수↑: 무선화로 1대 다 모니터링이 가능해져, 교습 슬롯의 가동률이 올라간다.

• 정량 데이터의 자산화: 신호 지연율, 안전 확인 누락율, 뱀행 편차, 브레이크 입력 특성 등을 KPI화하여, **교습 계획（시라바스）**의 개선으로.

• 균일한 품질: AI의 일관 평가에 의해 “교습 품질의 지역 차・지도원 차”를 축소.

• 비용 대비 효과: 초기 투자는 센서・게이트웨이・클라우드 등이지만, 동승 시간의 절감과 처리량 증가로 회수 여지.

• 새로운 수익: 기업의 안전 운전 교육, 재교육（위반・사고 후）, 페이퍼 드라이버 회복 등 B2B/B2C 양면에서 패키지화가 가능.
  등등리 이사의 "제한된 지도원이, 더 넓게 안전 교육을"이라는 목표는, 교육 생산성의 최대화에 직결된다. TBS NEWS DIG

7. 현장 확장 시나리오: 기업 연수・페이퍼 강습・고령자 강습

기업의 사고 감소나 플릿 관리에서는, 주행 로그×AI 평가에 기반한 운전자 스코어링이 도입 효과를 가시화한다. 페이퍼 강습은 “공포와 공백”이 병목이지만, AI의 즉시 조언＋사람의 심리적 지원으로 재기를 지원한다. 장래에는 고령자 강습이나 인지 기능 지원과의 연결도 시야에 들어온다. 이미 기업 연수・페이퍼 강습에서의 실적이 쌓여가고 있으며, 운전 교육의 유스 케이스는 확장되고 있다. TBS NEWS DIG

8. 전국 전개와 에코시스템: 50교 도입 전망의 의미

보도에 따르면 2026년도에 전국 50교 이상이 도입 전망이라고 한다. 지방의 채용난이 심각한 지역일수록 효과는 크며, “후쿠오카 모델”의 수평 전개는, 센서・차량 탑재 컴퓨터・소프트웨어・클라우드・유지보수 운영 등의 산업 연관의 저변을 넓힌다. AI 교습소는 미나미HD×티어포의 합작으로, 자율주행계의 지식・인재・공급망을 배경으로 제조 및 판매 체제를 갖춘다. 지역 거점・원격 지원・연수 패키지를 묶는 파트너 에코시스템이 확장의 열쇠다. TBS NEWS DIG+1

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