네이버, AI 안부 전화 서비스 '클로바 케어콜'로 일본 시장 진출 → 일본 시네마현 이즈모시
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노인 돌봄에 어려움을 겪고 있는 일본 시장에서 성장 가능성
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돌봄이 필요한 독거노인이나 중장년 1인 가구 대상으로 AI가 전화 걸어 안부 확인하는 서비스
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2021 출시, 전국 기초 지방자치단체의 절반 이상인 140여 곳 시・군・구 도입 - 3만여 명 대상으로 서비스 제공
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통화 중 이상 징후 감지 → 복지사나 병원 등 관계 기관에 연계해 위기 상황에 대응하는 것이 핵심
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이즈모시, 전체 인구 중 65세 이상 고령자가 30%에 달하는 초고령 도시
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증가하는 돌봄 수요에 비해 지원 인력이 부족
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일부 지역에서 시범 서비스 운영 → 서비스 효과와 이용자 반응 긍정적
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6개월 간 시스템 고도화, 내년 상반기 전역으로 서비스 확대
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네이버클라우드, 일본 다른 지역까지 클로바 케어콜 도입 목표
핵심 문장
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이즈모시 → 전체 인구 중 65세 이상 고령자가 30%에 달하는 초고령 도시
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2021년 출시 후 국내 기초 지방자치단체 절반 이상(140여 곳), 3만여 명 대상으로 서비스 제공
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AI 안부 전화 서비스 '클로바 케어콜'의 일본 시장 진출
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독거노인 or 중장년 1인가구 대상 AI의 안부 전화 → 이상징후 감지 → 관계 기관에 연계 → 위기상황 대응
인사이트
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초고령화 사회에서 ‘AI 기반 돌봄 서비스’는 공공복지의 새로운 대안
인력 부족 문제를 보완하는 비대면 돌봄 기술의 필요성 증가
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위기 상황 감지 → 복지 시스템 연계라는 구조 ⇒ ‘기술’에서 ‘사회 인프라’로 기능 확장
공공 안전과 직접적으로 연결되는 AI의 실효성 입증 사례
실무 적용 방안 / 추가 학습
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노인 대상 음성 인터페이스 UX 설계 원칙 수립
단순 언어 구조, 느린 말투, 반복 확인 프로세스 → 인지 부담 최소화 + 심리적 안정감 유도 AI 음성 UX 설계 원칙 (고령층 대상 음성 UI 포함) 음성 피드백 루프, 신뢰 유도 말투, 오류 방지 설계 등 사회적 약자를 위한 접근성 중심 UI/UX 설계 전략 시각/청각/인지적 약자를 위한 실무 UI 설계
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'이상 징후 감지 후 행동 시나리오'의 UX 흐름 시각화 및 설계
통화 내용 → 위험 신호 판단 → 담당자 자동 연결 → 알림 UX ⇒ AI와 인간의 협업 구조를 명확히 표현하는 UI 구성 필요
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사용자 신뢰를 위한 ‘투명한 AI 의사결정 과정’ 시각화
“오늘 ○○님이 평소보다 말을 적게 하셨어요” 등의 피드백 제공 → AI에 대한 불안감 해소 + 제어권 제공
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지역/상황별 맞춤형 AI 화법·시나리오 템플릿 설계 시스템 구축
지역 방언, 연령대별 언어 톤, 시간대 맞춤 화법 등 → 확장 가능한 음성 UX 프레임 필요 사용자 상태(건강, 기분, 응답 시간 등)에 따른 응대 시나리오 설계
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AI 안부 서비스의 데이터-정책 연계 대시보드 설계
이상징후 빈도, 통화 응답률, 시간대별 통계 등 → 지자체·복지기관용 실시간 모니터링 UI 구성 데이터 기반 정책 연계 UX 설계 프레임워크 AI 서비스로부터 나온 데이터를 공공정책에 연계하는 구조화 방법