기업 인공지능은 심각한 성장 위기를 겪고 있습니다. 기업의 95%가 인공지능 솔루션에 투자했지만, 구현 성숙도에 도달한 기업은 1%에 불과합니다. 더욱 우려스러운 점은 95%의 AI 파일럿 프로젝트가 실패하고 있으며, 단 1년 만에 포기율이 17%에서 42%로 급증했다는 점입니다.

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문제는 무엇일까요? AI 사일로가 기술의 혁신적 잠재력을 방해하고 있다는 점입니다. 이 글에서는 AI 시너지 프레임워크가 어떻게 AI 통합에 대한 기업의 접근 방식을 혁신하여 값비싼 투자를 지속 가능한 경쟁 우위로 전환할 수 있는지 살펴봅니다.

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색인

1. AI 사일로의 숨겨진 비용
2. AI 시너지 프레임워크란 무엇인가요?
3. 부서 간 AI 통합의 기둥
4. 사례 연구: 도전의 승자는 누구인가?
5. 회사에서 AI 시너지를 구현하는 방법
6. ROI 및 성공 지표
7. 일반적인 과제와 장애물
8. 미래: 에이전트 AI와 슈퍼에이전트
9. 자주 묻는 질문

AI 사일로의 숨겨진 비용

현재 상황: 비용이 많이 드는 역설

2025년, 기업들은 기록적인 투자와 함께 극적으로 높은 실패율이라는 전문가들이 말하는 'AI 패러독스'에 직면하게 될 것입니다. S&P 글로벌 마켓 인텔리전스에 따르면 기업의 42%가 생산에 도달하기 전에 대부분의 AI 이니셔티브를 포기할 것이며, 이는 2024년의 17%에서 크게 증가한 수치입니다.

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AI 세분화의 실제 비용

맥킨지 조사에 따르면 80% 이상의 조직이 제너레이티브 AI에 대한 투자로 인해 EBIT에 가시적인 효과를 보지 못하고 있는 것으로 나타났습니다. 주요 이유는 다음과 같습니다:

• 시스템 간 데이터 중복 및 불일치
• 전략적 혼란을 초래하는 모순된 인사이트
• 총소유비용을 증가시키는 중복적인 AI 투자
• 회사 차원의 AI 영향에 대한 제한적인 가시성

InformationWeek에 따르면 직원들은 업무 시간의 거의 20%를 단절된 시스템 사이에서 단편적인 정보를 검색하는 데만 소비한다고 합니다.

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AI 시너지 프레임워크란 무엇인가요?

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정의 및 기본 원칙

AI 시너지 프레임워크는 기존의 기술 통합에서 진정한 운영 조화로 근본적인 패러다임의 전환을 의미합니다. 이 접근 방식은 AI를 고립된 도구의 집합으로 취급하는 대신 AI 시스템이 적극적으로 협업하여 서로의 역량을 증폭시키는 지능형 생태계를 만듭니다.

프레임워크의 아키텍처: 수직적 AI 대 수평적 AI

CIO Magazine의 연구에 따르면 최적의 접근 방식은 두 가지 유형의 AI를 결합하는 것입니다:

수직적 AI(시스템별)

• 비즈니스 플랫폼에 직접 임베드(Salesforce, ServiceNow, SAP)
• 모든 시스템의 워크플로 및 데이터 구조에 맞게 특별히 설계
• 실행을 최적화하고 프로세스 마찰을 줄입니다.

수평적 AI(엔터프라이즈 간)

• 데이터, 시스템, 팀을 연결하는 '지도' 역할을 합니다.
• 통합된 보기를 제공하고 의사 결정 프로세스를 안내합니다.
• 검색을 활성화하고 기업 지식의 흐름을 가속화하세요.

세 가지 핵심 구성 요소

1. 인사이트 하이웨이: 기존의 부서 경계를 넘어 AI 인사이트를 공유하기 위한 전용 채널
2. 의사 결정 일관성 프로토콜: AI 권장 사항의 일관성을 보장하는 거버넌스 시스템
3. 역량 증폭: AI 시스템이 전문 지식을 공유하여 서로의 역량을 강화할 수 있도록 하는 방법

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부서 간 AI 통합의 기둥

기둥 1: AI 통합을 위한 데이터 스트리밍

이번 연구에서 확인된 가장 유망한 혁신 중 하나는 데이터 스트리밍 플랫폼을 사용하여 기업 AI 에이전트를 통합하는 것입니다. 이 접근 방식:

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• 경직된 통합 없이 AI 플랫폼 간의 실시간 협업 지원
• 독점 API 대신 공유 이벤트 스트림을 사용하여 공급업체 종속을 방지하세요.
• 각 에이전트는 관련 이벤트만 등록하고 사용하기만 하면 되므로 효과적으로 확장할 수 있습니다.

기둥 2: 연합 거버넌스 및 AI TRiSM

가트너 하이프 사이클 2025에서는 모든 AI 사용 사례에 대한 비즈니스 정책을 지원하는 4가지 수준의 기술 역량을 포괄하는 AI TRiSM(신뢰, 위험 및 보안 관리)을 핵심 기술로 규정하고 있습니다.

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기둥 3: 교차 기능 파드

전통적인 부서에서 교차 기능 포드로의 진화는 기업 협업에 혁신을 불러일으키고 있습니다. 이러한 소규모의 민첩한 팀은 영업, 마케팅, 제품 및 고객 성공을 결합하여 탁월한 성과를 달성합니다.

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사례 연구: 도전의 승자는 누구인가?

UPS: 인간-AI 통합의 우수성

UPS는 픽업 및 배송 시스템을 원활하게 통합하는 네트워크 계획 도구(NPT)를 성공적으로 구현했습니다. 성공의 비결은 무엇일까요? 이 도구는 사람의 결정을 대체하는 대신 사람의 결정을 강화하여 인간 엔지니어와 AI 시스템 간에 지속적인 학습 루프를 생성합니다.

Google 피트니스: 분야 간 협업

Google Health는 방사선 전문의, 임상의, 연구자들과 협력하여 기존 방법을 훨씬 능가하는 유방암 진단용 AI 도구를 개발함으로써여러 부서의 통합이 어떻게 놀라운 결과를 만들어내는지 보여줬습니다.

캐나다 농장 신용: 측정 가능한 ROI

Microsoft에 따르면 Farm Credit Canada는 Microsoft 365 Copilot을 통해 78%의 사용자가 일상적인 작업에서 상당한 시간을 절약했으며, 35%는 매주 1시간 이상 시간을 절약했습니다.

NTT 데이터: 고급 자동화

NTT 데이터는 IT 서비스 데스크에서 최대 65%, 일부 주문 워크플로우에서는 100%라는 인상적인 수준의 자동화를 달성하여 체계적인 AI 통합의 잠재력을 입증했습니다.

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회사에서 AI 시너지를 구현하는 방법

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1단계: AI 에코시스템 감사

솔루션을 구현하기 전에 조직의 현재 AI 환경을 매핑하는 것이 중요합니다:

• 기존 AI 시스템과 그 기능의 인벤토리
• 시스템 간 높은 가치의 교차점 식별
• 팀 기술 및 지식 격차 평가
• 현재 데이터 흐름 및 종속성 분석

2단계: 조달 전략 대 내부 개발

MIT 연구에 따르면전문 공급업체로부터 AI 도구를 구매할 경우 약 67%의 성공률을 보인 반면, 자체 개발은 3분의 1의 성공률에 그쳤습니다.

3단계: 점진적 구현

작게 시작하고 크게 생각하세요

• 두 개의 AI 시스템만 연결하는 파일럿 프로젝트
• 높은 가치와 낮은 위험의 사용 사례에 집중
• 시너지 효과를 포착하는 지표 개발

4단계: 확장 및 최적화

• 추가 시스템으로의 체계적인 확장
• 피드백과 성과에 기반한 지속적인 개선
• 광범위한 채택을 위한 변화 관리에 대한 투자

ROI 및 성공 지표

하드 ROI 지표

IBM에 따르면 전체론적 관점을 취하는 조직은 개발의 경우 22%, GenAI 통합의 경우 30% 더 높은 ROI를 기록했다고 합니다:

• 인건비 절감: 자동화를 통한 시간 절약
• 운영 효율성 향상: 리소스 소비 감소
• 전환율 증가: 고객 경험 개선

소프트 ROI 지표

• AI 이니셔티브와 연계된 직원 만족도
• AI 분석을 통한 의사 결정 개선
• AI 맞춤화를 통한 고객 만족도 향상

부문별 벤치마크

딜로이트의 보고서에 따르면 수익률이 가장 높은 분야는 다음과 같습니다:

• 고객 서비스 및 경험: 74%
• IT 운영 및 인프라: 69%.
• 계획 및 의사 결정: 66%

일반적인 과제와 장애물

도입을 가로막는 주요 장벽

Informatica CDO 인사이트 2025 연구는 주요 장애물을 파악합니다:

1. 데이터 품질 및 준비 (43%)
2. 기술 성숙도 부족 (43%)
3. 기술 및 데이터 활용 능력 부족 (35%)

섀도우 AI: 숨겨진 도전

통합을 복잡하게 만드는 새로운 현상은 직원들이 AI 도구를 무단으로 사용하는 '섀도우 AI'입니다. 하모닉 시큐리티는 직원들이 보다 민첩한 솔루션을 사용하기 위해 승인된 비즈니스 도구를 우회하여 거버넌스에 심각한 위험을 초래하는 경우가 많다는 사실을 밝혀냈습니다.

조직 변화 관리

IBM CEO 연구 2025에 따르면 CEO들은 혁신의 주요 장벽으로 조직 내 사일로 간의 협업 부족을 꼽았습니다. 향후 3년 내에 인력의 31%가 재교육이 필요할 것으로 예상됩니다.

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미래: 에이전트 AI와 슈퍼에이전트

AI 에이전트의 해

2025년은 만장일치로 'AI 에이전트의 해'로 불립니다. IBM의 조사에 따르면 기업 개발자의 99%가 AI 에이전트를 탐색하거나 개발 중이라고 합니다. 이러한 자율 시스템은 AI 시너지 프레임워크의 자연스러운 진화를 나타냅니다.

슈퍼에이전트를 향해

캡제미니는 여러 AI 시스템의 상호작용을 최적화하는 오케스트레이터인 '슈퍼에이전트'가 등장하여 통합 비즈니스 인텔리전스를 향한 진화의 마지막 단계를 나타낼 것으로 예상하고 있습니다.

영향 예측

가트너는 2029년까지 상담원 AI가일반적인 고객 서비스 문제의 80%를 사람의 개입 없이 자율적으로 해결하여 운영 비용을 30% 절감할 것으로 예측합니다.

2025년을 위한 전략적 권장 사항

1. AI 사일로의 즉각적인 감사

현재의 AI 파편화에 대한 종합적인 평가부터 시작하세요:

• 사용 중인 모든 AI 시스템 매핑(섀도우 AI 포함)
• 중복 및 충돌 지점 식별
• 데이터 흐름 및 종속성 분석

2. 데이터 준비성에 대한 투자

우승한 조직은 데이터 준비에 일정과 예산의 50~70%를 할당합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:

• 데이터 추출 및 정규화
• 메타데이터 거버넌스
• 품질 대시보드
• 보존 제어

3. 사전 예방적 거버넌스

다음을 포함하는 AI 거버넌스 프레임워크를 구현합니다:

• 조직 데이터 관리
• AI 전용 보안 프로토콜
• 모델 문서 표준
• 알고리즘 영향 평가

4. 교차 기능 팀

다음을 포함하는 팀을 구성합니다:

• 데이터 과학자 및 AI 전문가
• 각 부서의 도메인 전문가
• 인프라를 위한 IT 전문가
• 전략적 조율을 위한 경영진 리더십

구현을 위한 모범 사례

구매 대 구축 접근 방식

성공률이 현저히 낮은 자체 개발보다 전문 벤더의 솔루션을 구매하는 것을 선호한다는 MIT NANDA의 연구 결과는 분명합니다.

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백엔드 프로세스에 집중

일반적인 직관과 달리 MIT는 현재 투자의 50% 이상이 집중되어 있는 영업 및 마케팅 도구가 아닌 백오피스 자동화에서 가장 큰 ROI가 발생한다는 사실을 발견했습니다.

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구조화된 변경 관리

IBM은 이를 고려한 총체적인 접근 방식을 제안합니다:

• 명확한 목표가 있는 전략적 계획
• 인적 자원 관리 및 교육
• 도입을 위한 사전 예방적 변경 관리

AI 시너지를 위한 기술 활성화

데이터 스트리밍 플랫폼

데이터 스트리밍 플랫폼은 핵심 기술 솔루션으로 부상하고 있습니다:

• 에이전트 간 커뮤니케이션을 위한 이벤트 흐름 공유
• 포인트 투 포인트 종속성 없는 동적 확장성
• 관련 에이전트에 대한 출력의 지능형 매핑

중앙 집중식 통합 플랫폼

모범 사례에는 다음과 같은 미들웨어를 구현하는 것이 포함됩니다:

• 메시지 라우팅 및 변환
• 프로세스 오케스트레이션
• 중앙 집중식 성능 모니터링

성공 측정: KPI 및 지표

직접적인 성능 지표

운영 효율성

• 일상적인 작업에 소요되는 시간 절약
• 프로세스 오류 줄이기
• 요청 처리 속도

재정적 영향

• 운영 비용 절감
• 직원당 생산성 향상
• 특정 AI 투자에 대한 ROI

부서 간 협업 지표

의사 결정의 품질

• 부서 간 인사이트의 일관성 유지
• 의사 결정 속도
• 예측의 정확성

입양 및 참여

• 통합 AI 시스템을 적극적으로 사용하는 직원의 비율
• 새로운 워크플로에 대한 사용자 만족도
• 시너지 기능 사용 빈도

기술적 및 조직적 과제

레거시 통합의 복잡성

많은 조직이 상호 운용성을 위해 설계되지 않은 레거시 시스템으로 인해 어려움을 겪고 있습니다. 솔루션은 다음과 같습니다:

• IT 인프라의 점진적 현대화
• 이기종 시스템 연결을 위한 API 게이트웨이
• 서로 다른 프로토콜 간을 변환하는 지능형 미들웨어

변화에 대한 저항

조직의 저항은 통합 AI 시스템을 구현할 때 흔히 발생하는 문제입니다. 효과적인 해결책은 다음과 같습니다:

• 팀 간 신뢰 구축을 위한 부서 간 교육
• 가시적 가치를 입증하기 위한 공동 파일럿 프로젝트
• 부서 간 협업을 촉진하기 위한 인센티브 조정

보안 거버넌스

BigID의 조사에 따르면 69%의 조직이 AI 데이터 유출을 주요 우려 사항으로 여기지만 47%는 구체적인 통제 방안을 마련하지 않은 것으로 나타났습니다.

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에이전트 AI를 향한 진화

정의 및 특성

에이전트 기반 AI는 AI 시너지 프레임워크의 자연스러운 진화를 나타냅니다. IBM은 에이전트 기반 AI를 LLM, 머신러닝, 자연어 처리(NLP)의 디지털 에코시스템을 사용하여 사람의 지속적인 감독 없이 자율적인 작업을 수행하는 시스템으로 정의합니다.

채택 예측

Tredence에 따르면 현재 제너레이티브 AI를 사용하는 기업의 25%가 2025년에 에이전트 AI 파일럿을 출시할 것이며, 2027년에는 도입률이 50%로 두 배 증가할 것으로 예상됩니다.

위험과 기회

그러나 Gartner는 비용 상승, 불분명한 비즈니스 가치, 부적절한 위험 관리로 인해 2027년 말까지 에이전트 AI 프로젝트의 40% 이상이 취소될 것이라고 경고합니다.

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2025년 로드맵: 구체적인 단계

2025년 1분기~2분기: 기초

1. 기존 AI 시스템에 대한 포괄적인 감사 수행
2. 부서 간 권한을 가진 교차 기능 거버넌스 팀 구성
3. 두 개의 AI 시스템을 연결하는 파일럿 프로젝트 구현
4. 성능 지표에 대한 기준 설정

2025년 3분기-4분기: 확장

1. 추가 시스템으로 연결 확장
2. 실시간 커뮤니케이션을 위한 데이터 스트리밍 플랫폼 구현
3. 파일럿 결과를 기반으로 워크플로 최적화하기
4. 상담원 AI로의 전환 준비

2026년 이후: 혁신

1. 복잡한 오케스트레이션을 위한 슈퍼에이전트 배포
2. 완전한 수직적 및 수평적 AI 통합
3. AI 기반 인사이트에 기반한 지속적인 최적화
4. 새로운 시너지 역량을 위한 혁신 파이프라인

실패에서 얻은 교훈

AI 프로젝트가 실패하는 이유

RAND의 연구에 따르면 실패의 주요 원인은 다섯 가지입니다:

1. 제대로 정의되지 않은 문제 또는 목표에 대한 부적절한 커뮤니케이션
2. 효과적인 모델 학습을 위한 데이터 부족
3. 실제 사용자 문제 대신 기술에 집중
4. 시간 및 결과에 대한 비현실적인 기대치
5. 적절한 조직 기술 부족

확인된 성공 패턴

수상 조직은 공통된 특징을 가지고 있습니다:

• 명확하게 파악된 기업의 고통에서 시작됩니다.
• 안정적인 데이터 파이프라인에 균형 있게 투자하기
• 사람의 감독을 비상 사태가 아닌 기능으로 설계합니다.
• 로드맵과 메트릭이 있는 살아있는 제품으로서의 운영 결과

특정 부문에 대한 고려 사항

금융 서비스

업계는 AI 통합에 대한 특별한 전문성을 보유하고 있으며, 많은 기관이 신뢰를 구축하고 위험 및 제어 모델을 개선하기 위해 일반적인 사용 사례를 실험하고 있습니다.

헬스케어

의료 분야의 교차 기능 AI는 특히 진단정확도가 향상되고 진단 시간이 단축되는 등 유망한 결과를 보여줍니다.

제조

통합 AI는 공급망 관리와 품질 관리를 혁신하고 있으며, 일부 조직에서는 결함이 30% 감소했다고 보고하고 있습니다.

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의사 결정권자를 위한 권장 사항

CEO용

• 전략적 AI 로드맵에 따른 리더십 조정
• 성과 평가 및 투자 재조정을 위한 지표 설정
• 인재 개발 및 전략적 파트너십에 대한 투자

CTO의 경우

• 공급업체 종속을 방지하는 모듈식 아키텍처 구현
• AI 배포 전 데이터 준비 상태의 우선순위 정 하기
• 지속적인 모니터링 및 품질 관리를 위한 프로토콜 수립

CISO의 경우

• 포괄적인 거버넌스를 위한 AI TRiSM 프레임워크 구현
• 섀도우 AI 모니터링 및 적절한 제어 구현
• 상담원 AI 보안을 위한 전략 준비

결론 결론: 진실의 순간

2025년은 엔터프라이즈 AI의 중요한 전환점이 될 것입니다. AI를 고립된 도구의 집합으로 계속 취급하는 조직은 점점 더 경쟁에서 불리해질 것입니다.

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AI 시너지 프레임워크는 더 이상 선택이 아닌 전략적 필수 요소입니다. 연구에 따르면 통합 접근 방식을 구현하는 기업은 부서 간 효율성이 25~40% 향상되는 반면, 사일로를 유지하는 기업은 기록적인 속도로 실패하고 있습니다.

문제는 더 이상 조직이 AI를 도입할지 여부가 아니라 AI 시스템이 인간 팀만큼 효과적으로 협력하는 법을 배울 수 있을지가 관건입니다. AI의 진정한 잠재력은 개별 시스템이 아니라 기업 전체의 조화로운 상호 작용에서 나온다는 것을 인식하는 사람들의 미래입니다.

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FAQ - AI 시너지 프레임워크에 대해 자주 묻는 질문

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AI 시너지 프레임워크란 무엇인가요?

AI 시너지 프레임워크는 고립된 배포 대신 AI 시스템 간의 통합과 협업을 강조하는 기업 인공 지능 구현에 대한 전략적 접근 방식입니다. 여기에는 정보 공유를 위한 인사이트 하이웨이, 의사 결정 일관성을 위한 의사 결정 일관성 프로토콜, AI 기능의 상호 향상을 위한 역량 증폭의 세 가지 주요 구성 요소가 포함됩니다.

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AI 시너지 프레임워크를 구현하는 데 드는 비용은 얼마인가요?

비용은 조직의 규모와 기존 시스템의 복잡성에 따라 크게 달라집니다. 그러나 성공적인 조직은 예산과 일정의 50~70%를 데이터 준비에 할당합니다. IBM에 따르면 전체적인 접근 방식을 취하는 조직은 단편적으로 구현하는 조직보다 22~30% 더 높은 ROI를 달성한다고 합니다.

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전체 구현에는 얼마나 걸리나요?

일반적으로 감사 및 파일럿에 6개월, 점진적 확장에 6~12개월, 최적화 및 상담원 기반 AI로의 전환에 6개월 이상 소요되는 18~24개월의 로드맵에 따라 구현합니다. 딜로이트의 보고서에 따르면 대부분의 조직은 ROI와 도입 문제를 해결하는 데 최소 1년이 필요하다고 인식하고 있습니다.

구현의 주요 장애물은 무엇인가요?

Informatica에 따르면 데이터 품질 및 준비(43%), 기술 성숙도 부족(43%), 기술 부족(35%)이 3대 장애물로 꼽혔습니다. 다른 장애물로는 조직 변화에 대한 저항, 거버넌스 및 보안 문제, 결과 도출 시간에 대한 비현실적인 기대치 등이 있습니다.

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솔루션을 구매하는 것이 더 낫나요, 아니면 자체 개발하는 것이 더 낫나요?

MIT의 연구에 따르면 전문 공급업체로부터 AI 도구를 구매하면 67% 정도 성공하는 반면, 자체 구축은 3분의 1 정도만 성공하는 것으로 나타났습니다. 이는 특히 금융 서비스와 같이 규제가 심한 산업과 관련이 있습니다.

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AI 시너지 프레임워크의 성공 여부는 어떻게 측정하나요?

주요 지표로는 부서 간 효율성 개선(목표: 25~40%), 정보 검색 시간 단축(현재 근무 시간의 20%), 부서 간 인사이트의 일관성, AI 투자에 대한 가시적인 ROI 등이 있습니다. 딜로이트는 고급 이니셔티브의 74%가 ROI 기대치를 충족하거나 초과 달성하고 있다고 보고했습니다.

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AI 시너지의 혜택을 가장 많이 받는 분야는 어디인가요?

딜로이트는 고객 서비스 및 경험(긍정적인 ROI 74%), IT 운영 및 인프라(69%), 계획 및 의사결정(66%) 등 세 가지 주요 분야를 선정했습니다. 특히 의료 및 금융 서비스에서 부서 간 통합이 유망한 것으로 나타났습니다.

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전환 중 '섀도우 AI'를 처리하는 방법은 무엇인가요?

섀도우 AI는 직원이 AI 도구를 무단으로 사용하는 것을 말합니다. 이를 완전히 차단하는 대신 사용 중인 도구의 사전 검색, 특정 사용 사례별 위험 평가, 보안과 생산성의 균형을 맞추는 거버넌스 정책, 승인된 엔터프라이즈 도구로의 점진적인 마이그레이션을 구현하세요.

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AI 시너지와 AI 에이전티카의 차이점은 무엇인가요?

AI 시너지 프레임워크는 기존 AI 시스템 간의 통합과 협업에 중점을 두는 반면, 에이전트 AI는 완전 자율 시스템으로의 진화를 의미합니다. 에이전트 AI는 통합 시스템이 독립적으로 계획하고 행동할 수 있는 자율 에이전트로 진화하는 AI 시너지의 궁극적인 목표로 여겨지기도 합니다.

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상담원 AI에 대비하는 방법은 무엇인가요?

통합 시스템, 강력한 거버넌스, 최적화된 프로세스 등 AI 시너지의 강력한 기반에서 시작하세요. Gartner는 2028년까지 엔터프라이즈 소프트웨어 애플리케이션의 33%에 에이전트 기반 AI가 포함될 것으로 예측합니다. 광범위한 거버넌스 프레임워크, 직원 교육, 자율 시스템에 특화된 보안 프로토콜을 구현하여 준비하세요.

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구현 시 주요 위험 요소는 무엇인가요?

주요 위험에는 비용 증가(프로젝트의 42%가 이러한 이유로 포기됨), 데이터 보안 및 개인정보 보호 문제, 조직 변화에 대한 저항, 적절한 인적 감독 없이 기술에 과도하게 의존하는 것 등이 있습니다. BigID에 따르면 55%의 조직이 AI 규제 준수에 대한 준비가 되어 있지 않다고 합니다.

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이 글은 MIT, 맥킨지, 가트너, 딜로이트, IBM 및 기타 주요 AI 기관을 포함한 권위 있는 출처의 광범위한 연구를 기반으로 작성되었습니다. 모든 링크와 인용문은 2025년 9월 현재를 기준으로 합니다.