[Event Report] SuiteConnect Tokyo 2025 참가

by Yerim

개최일: 2025년 7월 23일(수)
장소: ANA 인터컨티넨탈 호텔 도쿄
https://www.netsuite.co.jp/company/events/suiteconnect-tokyo.shtml?source=Event_JAPAC_JP_Horiz_SuiteConnect_Tokyo_RSVP_ChlParPro_072

7월 23일(수), NetSuite의 일본 내 최대 규모 이벤트인 「SuiteConnect Tokyo 2025」가 개최되어, 최신 제품 업데이트와 일본 내 도입 기업들에 의한 패널 토론이 진행되었습니다.
Shearwater Japan은 바소 님이 신규 파트너 대상 세션에 영상으로 참여하여 발표했으며, 20개 이상 기업의 참가자들로부터 큰 관심을 받았습니다.

◆ 개회 연설: 불확실성의 시대에 필요한 “강함”

일본 오라클株式会社 NetSuite 사업 총괄 시부야 유키 님은 “불확실성의 시대이기 때문에야말로 성장의 길이 있다”라며, 기업이 IT에 얽매이지 않고 비즈니스에 집중하는 것의 중요성을 강조했습니다.
클라우드 기반과 AI 활용이 이제는 지속 가능한 경쟁력의 핵심이라고 설명했습니다.

■ 불확실성과 성장 가능성
  • 불확실한 시대에도, 견고한 기술 기반을 가진 우수한 기업은 성장할 수 있음
  • 경영의 질이 높다면 불안정한 환경에서도 성장의 길을 찾을 수 있음
  • “불확실성을 전제로 한 성장 전략”이 앞으로 더욱 중요해짐
■ IT에서 비즈니스로의 발상 전환
  • Leading Practice의 도입이 성장의 열쇠
  • IT 자체를 목적으로 삼지 않고 “비즈니스에 집중하는” 자세가 중요
  • 클라우드 기반 시스템이라면 이를 쉽게 실현할 수 있음
■ AI가 견인하는 혁신
  • 루틴 업무를 AI로 줄이고, 팀은 더 창의적인 업무로 전환
  • AI는 사후 추가가 아니라 “처음부터 업무에 내장되는 것”이 이상적
  • 예: NetSuite처럼 AI를 표준 탑재한 비즈니스 애플리케이션
  • AI 활용을 통해 숨겨진 경향을 분석·가시화하고, 현명한 의사결정을 지원

◆ Oracle의 AI 전략과 차세대 데이터 센터

사장 미사와 토모미츠 님은, Oracle이 1GW 규모(원자로 3기 분량)의 AI 데이터 센터를 건설 중임을 소개하며, OpenAI와 Meta도 그 기반을 활용하고 있다고 밝혔습니다.
NetSuite 또한 이 세계 최첨단 기반 위에서 구동되고 있어, 중소기업부터 대기업까지 빠르고 고품질의 AI 활용이 가능하다고 강조했습니다.
🔗 참고: https://xenospectrum.com/oracle-announces-plans-for-1-gw-data-centre-with-three-small-reactors/

또한 미사와 님은 “대는 소를 겸하지 않는다”라는 NetSuite의 전략을 거듭 강조하며, 중소기업에게는 빠른 도입 여부가 중요하다고 설명했습니다.

◆ NetSuite의 AI 기능은 “표준 탑재”

Oracle NetSuite AI 책임자 브라이언 체스 님은 최신 AI 기능들을 소개했습니다. 주요 포인트는 다음과 같습니다:

  • Financial Exception Management: 이상 트랜잭션 탐지
  • Text Enhance: 업계 용어에 대응한 문맥 기반 AI 라이팅 (22개 언어 지원)
  • Prompt Studio: 생성형 AI의 답변을 커스터마이징해, 업무에 맞는 콘텐츠 생성 (예: EC 상품 설명문 작성)
  • Generative AI for SuiteScript: API를 통해 자연어로 데이터 추출 가능
    (예: “올해 매출 상위 10개 품목과 그 추세를 알려줘”)
  • Redwood UI + 직관적 AI UX: 누구나 사용할 수 있는 UI로 진화 중

또한 향후에도 이용 요금은 그대로 유지하면서 AI 기능이 계속 확장될 예정이라고 밝혔습니다.
🔗 릴리스 상세 (공식)

◆ 국내 기업 도입 사례 세션

🔹 JVC 켄우드: 이중 ERP를 통한 데이터 드리븐 경영


Fusion + NetSuite로 이중 ERP를 구축하여, 글로벌 차원에서도 실시간 재고 및 경영 판단이 가능하게 함.
사내에 AI 스쿨을 설립하는 등, AI 활용을 주도하는 조직 문화를 만드는 점이 인상적이었음.
https://www.oracle.com/jp/news/announcement/jvc-kenwood-transforms-sales-and-operations-with-oracle-netsuite-2025-07-23/

■ 다양한 사업 영역 대응
  • 차량용(개인/법인 대상), 무선 시스템, 엔터테인먼트 솔루션(오디오·아티스트 사업) 등 다양한 분야 전개
  • 업종별 특성과 니즈가 달라, 통합된 업무 기반 구축이 과제였음
■ 통합과 표준화의 필요성
  • JVC와 빅터라는 서로 다른 문화와 DNA를 가진 두 회사가 통합된 배경으로, 사내 시스템도 제각각이었음
  • 이러한 차이를 극복하기 위해 ERP의 표준화와 재구축이 시급했음
  • “Fit to Standard”를 기본 방침으로 삼아,
    • 사내 독자적 ‘방언’이나 개별 운영은 최대한 폐지
    • 업무 방식을 시스템에 맞추는 방향으로 진행
■ 이중 ERP의 역할 분담
  • Fusion과 NetSuite의 이중 ERP 구조 도입
  • Fusion: 경영 전체를 조망하는 통합 기반
  • NetSuite: 현장 최전선 업무에 특화, 유연하고 신속하게 대응
  • 해외 거점을 포함한 경영의 투명성과 즉시성을 확보
■ Data-Driven 의사결정
  • Fusion:
    • 캐시플로우 일원화 관리
    • 전 경영층이 동일한 타이밍에 동일한 데이터를 확인 가능
  • NetSuite:
    • 국가·지역별 움직임을 실시간 가시화
    • 즉시 데이터 기반으로 “어떤 재고를 어디로 배분할지” 판단 가능
  • 양자의 연계로, 고정밀·즉시 경영 판단 체계 구축
■ AI 활용과 조직 문화 정착
  • “최종 판단은 사람이 한다”는 전제를 두고, AI를 도구로서 활용하는 문화 조성
  • 사내에 AI 스쿨 설립, 임직원 리터러시 향상 추진
  • 부문별 다양한 직원 참여, 수료자는 현장에서 AI 활용 리더로 활동할 수 있도록 설계
■ 업계 전반의 움직임
  • 산업계 전반에서도 3~4년 전부터 AI 관련 규칙·지침 제정이 시작
  • 자사 역시 이에 맞춰 대응을 진행 중

🔹 토리돌 HD: “감동”을 제외한 모든 업무의 디지털화

  • 2000개 이상 매장을 운영하는 외식 기업으로, 현장 접객을 제외한 모든 업무의 디지털화 추진
  • 점포 매니지먼트 업무에는 AI 기반 매출 예측·계획 지원을 도입
■ 글로벌 외식 사업 전개
  • 30개 국가·지역에 진출, 2000개 이상의 매장 운영
  • 매출의 약 40%가 해외 시장에서 발생 → 글로벌 비중이 높음
■ 성장 과제와 본사 업무 효율화
  • 외식 산업 특성상 수익률 향상이 쉽지 않음
  • 과제: 수익력 향상을 위해 본사 업무 효율화가 필수
  • 현장의 빠른 속도에 비해, 본사 업무가 발목을 잡는 상황 발생
■ 온프레미스에서 NetSuite로 전환
  • 기존 시스템은 일본 회계기준에만 대응 → 해외 확장에 부적합
  • 버전업 비용도 급등
  • 과제를 해결하기 위해 클라우드 ERP인 NetSuite으로 이행
■ AI 활용 기본 개념
  • AI 도입 시 중요한 것은 “어디에 적용할지”를 명확히 구분
  • 사람이 맡을 영역 vs 디지털로 합리화할 수 있는 영역을 구분하는 것이 핵심
■ 토리돌의 AI 적용 방침
  • 기업 미션: “고객에게 감동을 주는 것”
  • 매장에서의 인간 간 상호작용 = 감동의 원천 → 디지털화하지 않음
  • 그 외 업무, 특히 본사·관리 업무는徹底적 디지털화
■ 매장 관리 업무에 AI 도입 사례
  • 점장이 수동으로 하던 매출 계획을 AI가 자동화
  • 매출 계획은 고객 가치 창출과 직접 연결되지 않는 업무 → AI로 효율화

🔹 친리우 본점: 100개국 이상에 판매하는 노포 기업의 도전

  • 아날로그 관리에서 탈피하기 위해 NetSuite 채택
  • 재고·로트 관리, 아마존 연계 등 다채널 통합 관리
  • 인원 증가 없이 매출 2배 달성
■ 사업 개요와 해외 전개
  • 전통 과자·절임 식품 판매 사업
  • 일본 과자 수출에 집중, 현재 100개국 이상 판매 실적
  • 해외 비중 60% 달성, 글로벌 확장 중
■ 디지털 혁신 배경
  • 과거: 수기 전표 중심, 경영 상황 파악도 연 2회 수준
  • 비효율성과 사업 확대로 인해 디지털화 추진
■ NetSuite 도입 경위와 범위
  • 초기: 일본 내 패키지 소프트웨어 이용 → 상품 등록 상한 2000점 제한
  • 기능 확장 필요로 NetSuite로 이행
  • 단계적 도입: 재고 관리부터 시작, 현재 재무 관리까지 확대 예정
■ 업무 과제와 연계 강화
  • 국내외 다채널 대응 필요
  • 주문·유통기한·로트 관리 등 복잡화
  • 기존 CSV 관리 한계 → Celigo로 Amazon과 NetSuite 연계
  • 현재는 Smaregi 등 국내 시스템과의 연계도 추진
■ 효과와 성과
  • 매출 2배 증가, 인건비는 동결 → 높은 생산성 달성
  • 업무 효율화 효과가 명확히 나타남
■ 직원 정착과 이상적 운영
  • 습득에는 시간이 걸리지만, 도입 후 활용 확산
  • 직원들이 문제 발생 시 “먼저 NetSuite에서 해결 가능한가”를 고려하는 문화 형성
  • “하나의 데이터로 회사 전체 관리”를 이상으로, IT와 비즈니스 융합
  • 비즈니스 부문에도 NetSuite을 교육할 수 있는 인재 육성이 향후 핵심
■ AI 기대와 향후 전망
  • 스크립트 기능을 활용, 새로운 기능·제안 제공 체계에 기대
  • 장기적으로는 계절 변동에 따른 재고 관리 등, 공급망 전체를 AI로 운영하는 체계 목표

🔹 쿠보타(ASEAN): 다국간 도입과 거버넌스 강화

■ 글로벌 전개와 사업 내용
  • 해외 매출 비중 79% → 매우 높은 해외 의존도
  • 주요 사업:
    • 수처리 시설 건설
    • 약품·교환 부품 판매
■ NetSuite 도입 배경
  • 태국·베트남·필리핀 현지 법인에 동시 도입
  • 도입 전 과제:
    • 각 거점이 로컬 회계시스템 사용 → 일원 관리 불가
    • 데이터 불일치로 내부통제·경영 판단에 문제
  • 도입 목적:
    • 내부통제 강화
    • 업무 효율화
    • 경영 판단 신속화
■ SaaS로서의 NetSuite 적합성
  • 현지 인력 배치가 어려운 상황 → 클라우드형 SaaS가 적합
  • 일반적으로 SaaS는 확장성에 한계가 있으나, NetSuite는 높은 확장성을 제공 → 도입 결정 요인
■ 도입 범위와 추진 방식
  • 판매·재고·조달·회계 관리 전 범위를 NetSuite 표준 기능으로 도입
  • 확장 커스터마이즈에 의존하지 않고 표준 기능 활용 중시
■ 프로젝트 과제와 대응
  • 수행 중 발생한 문제:
    • 구축 지연
    • 이행 데이터 불비
    • 초기 운영 불안정
  • 원인: 사전 커뮤니케이션 부족, 현지 리더와의 조율 부족
  • 하지만 예상된 리스크였기 때문에 일정·예산 모두 대응 가능
■ 도입 전 과제와 개선 효과
  • 도입 전:
    • 스프레드시트와 구 회계시스템 분리 → 항상 불일치 리스크 존재
    • 조달·회계 관리에서 이중 입력 필요 → 업무 부담 큼
  • 도입 후:
    • 데이터 일원화 실현
    • 업무 효율과 정확성 대폭 향상
◆ Oracle NetSuite의 방향성과 기술 진화

발표자: 일본 오라클株式会社 다마이 타케시 님

■ NetSuite가 지향하는 비즈니스 기반
  • 효율화를 위해서는 “데이터가 깨끗이 축적되고 가시화되는 것”이 중요
  • 이를 위한 핵심이 “비즈니스 플랫폼”
  • 특징: 혁신, 통합, 가시화, 유연성·확장성, 보안
■ NetSuite의 4가지 기본 특성 (혁신 제외)
  • 업무 효율 극대화
  • 경영 가시화
  • 비즈니스 변화에 유연 대응
  • 장기적 IT 전략을 지탱하는 기반
■ 혁신 영역: NetSuite의 AI 활용
  • 생성형 AI (Generative AI)
    • LLM(대규모 언어 모델) 활용
    • 북미·영국·일본 대응
    • 입력 보조 등 다양한 업무 장면에서 활용 가능
    • Prompt Studio 기능: 문체·출력 형식 등을 기본값으로 설정 가능
  • Generative AI API in SuiteScript
    • NetSuite 내에서 완결되는 AI 기능
    • 예: “매출 데이터를 분석해 최근 동향 알려줘”와 같은 자연어 지시 가능
  • AI 활용 사례
    • 케이스 요약
    • 제품 리뷰 감정 분석
    • 실행 불가능한 목표 탐지

■ 기타 AI 관련 기능

● 머신러닝(ML)에 의한 이상 감지
특히 재무 영역에서 예외 트랜잭션의 탐지를 지원

● 애널리틱스(분석)
NetSuite Analytics Warehouse에서 데이터 세트를 분석
값의 분포와 추세를 파악하고, 내용 설명용 내러티브(문장)를 자동 생성

● Auto Insight
자동으로 최적의 차트 형식을 제안
“일단 그래프로 확인하고 싶다”라는 니즈에 대응하는 첫 단계로 최적

● Forecast
축적된 데이터의 추세를 기반으로 미래 수치를 예측

● Predictive Planning(NetSuite Planning & Budgeting)
여러 시나리오에서의 예측 수치를 도출
보다 정밀한 예산 대비 실적 관리(예산 vs 실적)를 가능하게 하는 옵션 기능