대기업 현장에서 시작된 「자율적 개선」 -미쓰비시중공업의 내재화 개발 조직이 AI 기반 개발과 데이터 시각화를 통해 만들어낸 압도적인 성과-

“AI 도구를 도입했다. 사용은 하고 있지만, 실제로 효과가 나오고 있는지는 잘 모르겠다.” 생성형 AI 활용이 가속화되고 있는 지금, 많은 개발 조직이 이러한 질문에 직면하고 있습니다.

그런 가운데 미쓰비시중공업에서 디지털 프로덕트를 애자일 방식으로 내재화 개발하고 있는 시스템인테그레이션부 모더나이즈 추진그룹 프로덕트개발팀(도쿄·다마치)은 생성형 AI(Claude Code) 도입 전후 3개월 동안 PR 작성 건수를 약 50% 증가시키는 압도적인 성과를 냈습니다. 또한 Findy Team+를 활용해 개발 프로세스를 시각화함으로써, 리드 타임 측면에서도 자사의 사이클 타임이 일반적인 개발팀과 비교해 상위 수준에 있다는 점을 입증했습니다.

일반적으로 개발 속도를 내기 어렵다고 여겨지는 대형 제조업에서 어떻게 이처럼 빠르게 AI 활용의 성과를 만들어낼 수 있었을까요. 해당 팀의 야마다 씨와 스기하라 씨에게 이야기를 들어보았습니다.

프로필

• 야마다 유타(山田悠太)
  미쓰비시중공업 주식회사 디지털이노베이션본부 시스템인테그레이션부 모더나이즈 추진그룹 프로덕트개발팀 상석주임 팀 총괄

  
  

  신입사원으로 SIer에 입사해 웹 기반 프로덕트 개발을 거친 후, 2020년 미쓰비시중공업에 입사. 현재는 테크 리드로서 미쓰비시중공업의 고객용 커스터머 포털 개발과 생성형 AI를 활용한 프로덕트 개발을 이끌고 있다.
  
  

• 스기하라 다카히코(杉原貴彦)

  미쓰비시중공업 주식회사 디지털이노베이션본부 시스템인테그레이션부 모더나이즈 추진그룹 프로덕트개발팀 주임

  
  
  여러 웹 기반 기업에서 근무한 후 2024년 12월 미쓰비시중공업에 입사했다. 현재는 부품 견적 애플리케이션 ‘HOJYU’의 개발 및 운영을 주로 담당하고 있다.

자체 조직에서 시작된 ‘내재화 개발’과 생성형 AI 도입을 향한 도전

── 오늘 인터뷰 잘 부탁드립니다. 먼저 미쓰비시중공업 내에서 내재화 개발과 애자일 개발이 어떻게 정착해 왔는지 말씀해 주실 수 있을까요.

야마다: 저희 조직은 원래 극소수 인원으로 구성된 ‘데지마 조직(出島組織:소규모 독립조직)’으로 시작했습니다. 경력직으로 입사한 구성원이 많고 애자일 개발 경험자들이 모여 있었기 때문에, 각자의 경험을 살려 우리가 이상적으로 생각하는 개발 프로세스와 환경을 빠르게 구축하고 SoE 영역의 프로덕트를 개발해 왔습니다.

이러한 내재화 개발의 속도감과 프로덕트가 창출하는 가치가 사내에서도 높은 평가를 받으면서, 현재는 이러한 활동을 다른 부서(SoR 영역 등)에도 확산시키는 역할을 담당하게 되었습니다.

── 이러한 배경 속에서 개발에 Claude Code를 도입하신 것이군요. AI 도입 당시 어떤 과제를 느끼고 있었는지 말씀해 주세요.

야마다: 코딩 에이전트의 등장으로 개발 속도가 근본적으로 달라질 것이라는 확신은 원래부터 가지고 있었습니다. 하지만 저희 팀에는 ‘사업에 의미 있는 임팩트를 만들어내자(Create visible impact on business)’라는 조직 문화가 있고, 팀원 모두가 이를 강하게 의식하고 있습니다. 그렇기 때문에 “왠지 빨라진 것 같다”는 정도에서 끝내지 않고 그 효과를 정량적인 데이터로 확실하게 입증하고 싶었습니다.

스기하라: 맞습니다. 그게 저희 팀의 방식이기 때문에 Claude Code를 도입하기로 했을 때도 처음부터 자연스럽게 “어떻게 측정할 것인가”라는 이야기가 나왔습니다.

팀 내에서는 “빨라진 것 같다”는 느낌이 있더라도 막상 설명하려고 하면 근거가 없습니다. 앞서 말씀드린 것처럼 저희의 활동을 다른 부서에도 확산시켜 나가는 과정에서 그 효과를 수치로 설명할 수 있는 것이 중요하다고 생각했기 때문에, 단순한 체감만으로 끝내는 것에는 아쉬움이 있었습니다.

Jira의 스토리 포인트는 계획과 추정을 기반으로 하는 지표이기 때문에 AI 도입으로 인한 구현 측면의 생산성 변화를 측정할 수 없습니다. 이를 객관적인 데이터로 파악하기 위해 개발 프로세스(PR 수와 사이클 타임)를 시각화하는 데 관심을 갖게 되었습니다.

툴을 완전히 활용하는 현장의 힘. ‘4가지 Behavior’와 자율적인 학습

── 생성형 AI의 효과를 검증하기 위해 Findy Team+를 도입하게 된 결정적인 이유는 무엇이었나요?

야마다: 이것도 조직 문화와 관련된 이야기인데, 저희에게는 ‘회사 밖의 프로에게도 프로라고 평가받는 프로가 되자!(Be professional)’라는 문화가 있습니다. 우리 자신을 사내 기준으로만 평가하는 것이 아니라 ‘세상의 기준’으로 측정하고 싶다는 생각이 강했습니다. Findy Team+에는 다른 회사와 비교할 수 있는 벤치마크 기능이 있기 때문에 이러한 문화와 정확히 맞아떨어졌습니다.

스기하라: 또 하나는 영업과 고객 성공(CS) 담당자의 지원이었습니다. 단순히 툴을 도입하는 데서 끝나는 것이 아니라 제대로 활용할 수 있을 때까지 지원받을 수 있다는 점이 도입을 결정하는 데 중요한 요인이었습니다. 다른 회사들이 툴을 어떻게 활용하고 있는지 구체적인 사례를 공유받으면서 우리도 어떻게 활용할 수 있을지에 대한 이미지가 크게 확장되었습니다.

── 도입 후 매우 빠른 속도로 성과를 내고 있는데, 툴과 AI를 현장에 어떻게 정착시켰나요?

스기하라: 특별한 무언가를 했다기보다는 팀이 자율적으로 움직인 결과입니다. 먼저 생성형 AI 도입 효과를 측정하기 위한 기반으로 커밋 메시지 등을 통해 ‘Claude Code를 사용한 PR’임을 판별할 수 있도록 규칙을 정비했습니다. 처음에는 ‘Claude Code 이용률’을 측정해 툴이 현장에 얼마나 정착했는지 확인했지만, 모두가 금방 능숙하게 활용하게 되면서 점차 ‘PR 작성 건수’나 ‘사이클 타임’과 같은 생산성 지표 자체를 추적하는 방향으로 전환했습니다.

야마다: 이러한 압도적인 속도감의 배경에는 저희 조직에 뿌리내린 ‘4가지 Behavior’가 크게 작용하고 있습니다. ‘배워 나가자’, ‘해보자’, ‘이끌어 나가자’, ‘보여주자’라는 행동 지침이 있고, 매주 주말마다 이 네 가지 관점에서 우리의 활동을 되돌아보고 서로 공유합니다. 이러한 일상적인 회고 문화가 있었기 때문에 Findy Team+의 객관적인 데이터를 자연스럽게 받아들일 수 있었고, 이를 건설적인 논의로 이어갈 수 있었습니다.

── 기반이 되는 문화가 중요했던 것이군요. AI 활용을 추진하는 과정에서 팀 내부뿐만 아니라 다른 팀과의 협업도 있었다고 들었습니다.

야마다: 네. 올해 1월 AI 기반 개발을 추진하는 서브팀을 가상 조직 형태로 출범시키고, 점차 다른 부서로도 활동 범위를 넓히고 있습니다. 이 네트워크에 다른 거점(나가사키)에서 Devin 활용을 주도하고 있는 구성원이 합류했습니다. 이러한 협업을 통해 특정 툴 하나만을 고집하는 것이 아니라 각 툴의 활용 노하우와 교육 방법에 관한 지식을 공유하면서 조직 전체의 AI 기반 개발을 함께 추진할 수 있게 되었습니다.

매니저와 현장의 ‘공통 언어’로서의 데이터

── 실제 데이터를 시각화한 후 어떤 변화가 있었나요?

스기하라: Claude Code 도입 전후 3개월을 비교하면 PR 작성 건수가 468건에서 712건으로 약 50% 증가했습니다. 주간 PR 수도 2026년 1월 이후 거의 매주 최근 6개월 평균을 계속 웃돌고 있습니다. “왠지 빨라진 것 같다”는 느낌이 데이터로 뒷받침된 순간이었습니다.

야마다: 솔직히 예상 이상이었습니다. 이렇게 명확하게 수치로 나타나니 팀원들의 표정이 달라지는 것을 느낄 수 있었습니다. “우리가 지금까지 해온 것이 옳았다”는 자신감으로 이어졌다고 생각합니다. 데이터로 보이게 되니 논의의 질도 달라졌고, “PR 수가 이만큼 늘었으니 다음에는 사이클 타임을 여기까지 줄여보자”와 같은 구체적인 이야기를 할 수 있게 되었습니다.

── AI 활용 현황을 시각화하면서 그 밖에 새롭게 발견한 점이 있었나요?

야마다: 누가 AI를 많이 사용하고 누가 상대적으로 적게 사용하는지를 한눈에 파악할 수 있게 된 것이 예상하지 못했던 가치였습니다. AI를 많이 사용하지 않는 구성원에게 이야기를 들어보고, 능숙하게 활용할 수 있도록 지원하는 다음 액션으로 연결할 수 있었습니다. 지원을 통해 사용법을 익힌 구성원은 지금은 팀 내에서도 최상위 수준으로 AI를 활용하고 있습니다. 시각화가 없었다면 거기까지 도달하지 못했을 것이라고 생각합니다.

── 벤치마크 기능으로 다른 회사와 비교해 보니 어떤 점을 발견했나요?

스기하라: 가장 큰 발견은 저희의 사이클 타임이 일반적인 기준과 비교해도 상위 수준에 있다는 사실을 알게 된 것입니다. 제조업이라고 하면 개발 속도가 느리다는 이미지를 갖는 경우도 있지만, 저희 팀은 객관적으로 봐도 빠른 수준이었습니다. 사내의 감각만으로는 절대로 알 수 없었던 부분입니다.

야마다: 이 결과는 부장급과의 커뮤니케이션에서도 매우 유용했습니다. “PR 수가 50% 증가했다”는 정량적인 평가가 가능해지면서 AI 툴의 투자 대비 효과(ROI)를 명확하게 설명할 수 있었고, 매우 좋은 평가를 받을 수 있었습니다.

── 현장의 엔지니어들은 Findy Team+ 도입을 어떻게 받아들였나요?

야마다: 특별한 거부감은 없었습니다. 매니저가 사용하는 관리 툴이 아니라 팀이 스스로 일하는 방식을 되돌아보기 위한 툴이라는 위치에서 사용하도록 했기 때문에 자연스럽게 받아들여졌습니다.

스기하라: 현장에서는 “회고에 활용할 수 있는 도구가 하나 늘었다”는 정도로 자연스럽게 받아들였습니다. 팀이 스스로 사용 방법을 정하고 자신들을 위해 사용한다는 감각이 있었기 때문에 별다른 거부감 없이 정착할 수 있었다고 생각합니다.

고객 경험의 진화와 전사로 확산되는 ‘회고 문화’

── 앞으로의 계획에 대해 말씀해 주세요.

야마다: 크게 두 가지가 있습니다. 하나는 저희가 담당하고 있는 고객용 커스터머 포털과 임직원용 사내 생성형 AI 채팅 서비스를 원활하게 연결하여 고객 경험과 임직원 경험을 함께 향상시키는 것입니다. 또 하나는 저희가 ‘데지마’에서부터 축적해 온 내재화 개발과 애자일에 관한 노하우, 그리고 Findy Team+를 활용한 ‘회고 문화’를 앞으로 내재화를 추진할 다른 그룹에도 확산시키는 것입니다. AI의 흐름을 활용해 미쓰비시중공업 전체의 소프트웨어 개발을 더욱 활성화하고 싶습니다.

스기하라: 애프터서비스에서 고객이 스스로 문제를 해결할 수 있는 환경을 만들고, 그 결과 임직원의 부담도 줄어드는 선순환 구조를 실현하고 싶습니다. 이를 위해 현재 코드 수정 부분에만 한정되어 있는 측정 및 시각화를 요구사항 정의나 설계 등의 상위 공정까지 확대하여 개발 전체의 생산성을 지속적으로 높여 나가고자 합니다.

── 마지막으로 어떤 분과 함께 일하고 싶은지 채용 메시지를 부탁드립니다.

야마다: 저희 조직에는 ‘Create visible impact on business(사업에 의미 있는 임팩트를)’, ‘Be professional(회사 밖의 전문가에게도 프로라고 평가받는 프로가 되자)’, 그리고 조금 강한 표현이지만 ‘Stay foolish(바보가 될 정도로 끝까지 해내자!)’라는 조직 문화가 있습니다. 이러한 문화에 공감하고 미쓰비시중공업을 더 좋은 회사로 만들고 싶다, 일본 제조업을 더욱 발전시키고 싶다고 생각하는 분이라면 꼭 함께해 주셨으면 합니다.

스기하라: 지금 당장 모든 것을 완벽하게 해낼 필요는 없습니다. 처음부터 잘되지 않더라도 팀원들과 서로 도우며 방법을 고민하고, 고객 가치를 만들어갈 수 있는 분과 함께 일하고 싶습니다. 저 역시 주변의 도움을 받으며 여기까지 올 수 있었기 때문에, 이러한 문화 속에서 함께 성장해 나갈 분을 기다리고 있습니다.