[작성자:] ARCA AI

매주 하던 엑셀 정리를 1분짜리 작업으로 바꾸는 방법

매주 같은 형태의 엑셀 파일을 열어 데이터를 정리하고, 담당자별로 나누고, 결과를 다시 복사해 보고하는 업무가 있다면 굳이 매번 손으로 처리할 필요가 없습니다.

특히 Google 스프레드시트 ( (자세히 보기)자세히 보기)를 업무에 사용하고 있다면 Google Apps Script를 이용해 이런 반복 작업을 비교적 간단하게 자동화할 수 있습니다.

여기서 먼저 구분할 점이 있습니다. Google Apps Script는 PC에 설치된 Microsoft Excel 파일을 직접 자동화하는 도구가 아니라 (자세히 보기)Google 스프레드시트와 연결된 작업을 자동화하는 도구입니다. 회사에서 실제로 사용하는 것이 데스크톱 Excel이라면 Office Scripts나 VBA가 더 적합할 수 있습니다.

이번 글에서는 복잡한 프로그래밍 이론 대신, 실제 업무에서 자주 생기는 “판매 데이터를 담당자별로 분류하고 요약하는 작업”을 예제로 처음부터 자동화해 보겠습니다.

먼저 자동화할 업무를 숫자로 정의합니다

예를 들어 매주 다음과 같은 판매 데이터가 스프레드시트에 들어온다고 가정하겠습니다.

기존에는 이 데이터를 받은 뒤 담당자 이름을 기준으로 필터링하고, 매출을 합산하고, 별도의 보고용 시트에 옮겨 적을 수 있습니다.

그런데 실제 자동화 목표를 다음처럼 정하면 작업이 훨씬 명확해집니다.

입력: 원본 시트에 판매 데이터가 추가된다.
처리: 담당자별 매출을 자동으로 합산한다.
결과: ‘담당자 요약’ 시트에 담당자별 총매출을 다시 만든다.

이 세 줄이 바로 자동화의 요구사항입니다. 처음부터 거대한 자동화 시스템을 만들 필요가 없습니다.

1단계: Google 스프레드시트에서 Apps Script 열기

Google 스프레드시트를 하나 만들고 첫 번째 시트 이름을 원본으로 설정합니다.

그다음 메뉴에서 확장 프로그램 → Apps Script를 선택합니다.

코드 입력 화면이 열리면 기본으로 들어 있는 함수를 지우고 자동화 코드를 넣습니다.

2단계: 원본 데이터를 읽는 것부터 시작합니다

첫 번째 목표는 데이터를 읽어오는 것입니다. 아래처럼 작성하면 현재 스프레드시트의 ‘원본’ 시트에서 데이터 전체를 가져올 수 있습니다.

function summarizeSales() { const ss = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet(); const source = ss.getSheetByName('원본'); const data = source.getDataRange().getValues(); Logger.log(data); }

여기서 직장인이 알아둘 부분은 많지 않습니다.

• getActiveSpreadsheet(): 현재 스프레드시트를 가져옵니다.
• getSheetByName(‘원본’): 이름이 ‘원본’인 시트를 찾습니다.
• getDataRange().getValues(): 실제 입력된 데이터를 표 형태로 가져옵니다.

함수를 실행하면 처음에는 Google 계정 권한을 요청할 수 있습니다. 본인이 만든 업무용 스프레드시트에서 실행하는 경우 필요한 권한을 검토한 뒤 승인하면 됩니다.

3단계: 담당자별 매출을 자동으로 합산합니다

이제 실제 업무 결과를 만들어 보겠습니다.

원본 데이터에서 첫 번째 행은 제목이므로 제외하고, 담당자 이름과 매출 금액을 읽어 합산합니다.

function summarizeSales() { const ss = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet(); const source = ss.getSheetByName('원본'); const data = source.getDataRange().getValues(); const summary = {}; for (let i = 1; i < data.length; i++) { const manager = data[i][1]; const sales = Number(data[i][4]) || 0; if (!summary[manager]) { summary[manager] = 0; } summary[manager] += sales; } Logger.log(summary); }

예를 들어 원본 데이터가 다음과 같다면 결과는 다음처럼 계산됩니다.

박지훈 → 535,000원
이서연 → 280,000원
최민수 → 450,000원

여기서 중요한 것은 숫자 자체보다 사람이 하던 판단 과정을 코드에서 명확한 규칙으로 바꿨다는 것입니다.

“담당자 열을 보고 같은 사람끼리 묶고, 매출을 더한다.” 이 업무 규칙만 명확하면 나머지는 반복 실행할 수 있습니다.

4단계: 결과를 실제 시트에 만들어 봅니다

로그에 결과를 출력하는 것만으로는 업무 자동화라고 하기 어렵습니다. 사람이 실제로 사용하는 결과물을 만들어야 합니다.

이번에는 담당자 요약이라는 새 시트를 만들고 그곳에 결과를 기록하도록 변경합니다.

function summarizeSales() { const ss = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet(); const source = ss.getSheetByName('원본'); const data = source.getDataRange().getValues(); const summary = {}; for (let i = 1; i < data.length; i++) { const manager = data[i][1]; const sales = Number(data[i][4]) || 0; if (!summary[manager]) { summary[manager] = 0; } summary[manager] += sales; } let resultSheet = ss.getSheetByName('담당자 요약'); if (!resultSheet) { resultSheet = ss.insertSheet('담당자 요약'); } resultSheet.clearContents(); const output = [['담당자', '총매출']]; for (const manager in summary) { output.push([manager, summary[manager]]); } resultSheet .getRange(1, 1, output.length, output[0].length) .setValues(output); }

이제 실행 결과는 실제 시트에 다음처럼 나타납니다.

다음 주에 원본 데이터가 100행으로 늘어나도 같은 함수를 다시 실행하면 됩니다. 1,000행이 되더라도 동일한 규칙으로 처리할 수 있습니다.

대부분 놓치는 부분: 자동화는 ‘버튼 하나’부터 시작해도 됩니다

Apps Script를 처음 접하면 곧바로 시간 기반 트리거를 설정하거나 여러 API를 연결하려는 경우가 있습니다. 하지만 사무 업무에서는 오히려 수동 실행 가능한 작은 자동화가 더 안전한 출발점입니다.

예를 들어 월요일 오전에 원본 데이터를 붙여넣은 다음 Apps Script의 함수를 실행하는 것만으로도 충분합니다.

이 방식의 장점은 오류가 발생했을 때 원인을 찾기 쉽다는 것입니다. 자동화가 안정화된 뒤에야 매주 월요일 오전 자동 실행 같은 트리거를 추가하면 됩니다.

또 하나의 실무적인 방법은 스프레드시트에 버튼을 만들어 함수와 연결하는 것입니다. 사용자는 코드를 다시 볼 필요 없이 “주간 매출 집계” 버튼만 누르면 됩니다.

실제 업무에서는 무엇부터 자동화해야 할까?

모든 엑셀 작업을 자동화하려고 하면 오히려 시간이 오래 걸립니다. 다음 조건에 해당하는 업무부터 찾는 것이 좋습니다.

특히 “매번 복사 → 필터 → 합계 → 붙여넣기”가 반복되는 업무라면 자동화 후보로 볼 만합니다.

AI를 같이 사용하면 코드 작성 부담도 줄일 수 있습니다

비개발 직장인이 Apps Script를 시작할 때 가장 어려운 부분은 코드를 직접 작성하는 것입니다. 이때 ChatGPT 같은 AI에게 업무 규칙을 먼저 설명하고 스크립트 초 (자세히 보기) (자세히 보기)안을 만들도록 요청할 수 있습니다.

예를 들어 다음과 같이 입력합니다.

Google 스프레드시트에 ‘원본’ 시트가 있습니다.
A열은 날짜, B열은 담당자, C열은 상품명, D열은 수량, E열은 매출입니다.
담당자별 매출 합계를 계산해서 ‘담당자 요약’ 시트에 A열 담당자, B열 총매출 형태로 작성하는 Google Apps Script를 만들어 주세요.
첫 행은 헤더이므로 제외하고, 빈 매출값은 0으로 처리해 주세요.

이렇게 시트 이름, 열 구조, 결과 위치, 예외 처리까지 구체적으로 알려주는 것이 중요합니다.

단순히 “엑셀 업무 자동화 코드를 만들어 줘”라고 요청하는 것보다 실제 실행 가능성이 훨씬 높아집니다.

자동화하기 전에 반드시 확인할 보안 기준

회사 데이터를 자동화할 때는 편리함보다 먼저 데이터 취급 범위를 확인해야 합니다.

1. 개인정보를 그대로 넣지 않습니다

고객 이름, 전화번호, 이메일, 주민등록번호, 계좌번호 같은 개인정보가 포함된 데이터를 AI에게 그대로 전달하지 않는 것이 안전합니다. 테스트가 필요하다면 가상의 이름과 숫자로 구조만 재현합니다.

2. 사내 규정을 먼저 확인합니다

회사마다 외부 AI 사용, Google Workspace 사용, 데이터 반출에 대한 규정이 다릅니다. 특히 고객정보나 영업정보가 들어간 시트라면 개인 판단으로 외부 서비스에 복사하지 않는 것이 좋습니다.

3. 자동화 코드에도 최소 권한 원칙을 적용합니다

스크립트가 필요한 시트만 읽고 쓰도록 설계하는 것이 좋습니다. 처음부터 모든 파일이나 모든 드라이브에 접근하도록 권한을 넓히지 않는 편이 안전합니다.

4. 원본 데이터를 바로 덮어쓰지 않습니다

처음에는 원본 시트를 읽기 전용처럼 취급하고, 결과는 별도의 ‘요약’ 시트에 생성하는 방식을 권합니다. 자동화 오류가 발생해도 원본 데이터를 복구하기 쉽기 때문입니다.

자동화 효과는 ‘몇 시간 절약’보다 작업 횟수로 계산합니다

예를 들어 매주 30분씩 판매 데이터를 정리한다고 가정해 보겠습니다.

위 수치는 특정 환경에서의 실측 결과가 아니라 효과를 계산하기 위한 예시입니다. 실제 절감 시간은 데이터 크기와 기존 업무 방식에 따라 달라집니다.

하지만 계산 방법은 간단합니다.

주간 절감 시간 × 연간 작업 횟수 = 연간 절감 시간

작업 자체가 2분밖에 걸리지 않는다면 자동화할 이유가 없을 수도 있습니다. 반대로 매주 1시간 이상 반복되는 작업이라면 작은 스크립트 하나를 만들어도 투자 가치가 생깁니다.

처음 자동화할 때는 이 순서로 진행하세요

1. 반복 업무 하나를 고릅니다. 매주 같은 방식으로 처리하는 표가 가장 좋습니다.
2. 입력과 결과를 한 문장으로 정의합니다. “원본 데이터를 읽어 담당자별 매출을 만든다”처럼 작성합니다.
3. 원본 시트와 결과 시트를 분리합니다. 처음부터 원본을 수정하지 않습니다.
4. 데이터 읽기 → 계산 → 결과 쓰기 세 단계로 스크립트를 나눕니다.
5. 작은 데이터로 먼저 실행합니다. 실제 업무 데이터 전체를 넣기 전에 테스트용 데이터를 사용합니다.
6. 오류가 없는지 확인한 뒤 버튼이나 트리거를 추가합니다.

이렇게 하면 Google Apps Script를 어려운 개발 도구로 접근하지 않고 반복되는 사무 작업을 정해진 규칙대로 대신 실행하는 도구로 사용할 수 있습니다.

FAQ

Q1. 일반 Microsoft Excel에서도 Google Apps Script를 사용할 수 있나요?

직접적인 용도는 아닙니다. Google Apps Script는 Google 스프레드시트와 Google Workspace 자동화에 적합합니다. 실제 업무 파일이 Microsoft Excel 중심이라면 Office Scripts나 VBA 등 다른 자동화 도구를 검토하는 것이 맞습니다. 다만 Excel 파일을 Google 스프레드시트에서 열어 사용하는 업무 환경이라면 Apps Script를 활용할 수 있습니다.

Q2. 코딩을 전혀 몰라도 사용할 수 있나요?

간단한 데이터 정리 업무부터 시작한다면 가능합니다. 특히 시트 이름과 열 구조, 원하는 결과를 정확히 정의한 뒤 AI에게 Apps Script 초안을 요청하면 진입 장벽을 낮출 수 있습니다. 다만 AI가 만든 코드를 그대로 회사 업무에 적용하기보다는 테스트용 데이터로 먼저 결과를 확인해야 합니다.

Q3. 회사 고객정보를 넣은 시트를 자동화해도 되나요?

회사 규정을 먼저 확인해야 합니다. Apps Script 자체의 사용 가능 여부와 별개로 고객정보, 개인정보, 영업기밀을 외부 AI에 입력하는 행위가 허용되는지는 회사 정책에 따라 달라집니다. AI에게 코드를 요청할 때도 실제 개인정보 대신 가상의 데이터로 열 구조와 처리 규칙만 설명하는 방법이 안전합니다.

정리하면, 자동화의 출발점은 복잡한 코드를 배우는 것이 아닙니다. 매주 반복하는 업무를 “무엇을 입력하고 → 어떤 규칙으로 처리하고 → 어떤 결과를 만들 것인지”로 쪼개는 것부터 시작하면 됩니다.

Google 스프레드시트를 사용하고 있다면 Apps Script로 작은 작업 하나를 먼저 줄여 보세요. 원본 데이터를 건드리지 않고 결과 시트를 별도로 만드는 방식으로 시작하면 테스트와 오류 확인도 훨씬 수월합니다.

실행 가능한 전체 코드로 통합해줘
코드 실행 절차를 화면처럼 보강해줘

Trello와 Notion AI를 연결하면 프로젝트 관리가 어떻게 달라질까? ( (자세히 보기) (자세히 보기)자세히 보기)

프로젝트를 진행하다 보면 업무 자체보다 “지금 어디까지 진행됐지?”를 확인하는 데 시간이 더 들어가는 순간이 있습니다.

특히 Trello에서 담당자가 작업 카드를 이동시키고, 별도의 Notion 페이지에 회의 내용을 정리한 뒤, 다시 팀 채팅에 진행 상황을 공유하는 방식이라면 같은 내용을 여러 번 입력하게 됩니다.

이때 역할을 나누면 관리 방식이 훨씬 단순해집니다. Trello는 실제 작업 상태를 관리하는 공간으로 사용하고, Notion과 Notion AI는 진행 상황을 모아서 정리하고 요약하는 공간으로 사용하는 방식입니다.

다만 여기서 주의할 점이 있습니다. Trello와 Notion AI가 모든 환경에서 버튼 하나로 완전히 실시간 동기화되는 것은 아닙니다. 사용하는 요금제, 워크스페이스 설정, 연결 방식에 따라 가능한 기능이 다릅니다. 따라서 이 글에서는 특정 기능이 항상 제공된다고 단정하기보다, 자동화 서비스나 연동 기능을 이용해 Trello의 변경 내용을 Notion 데이터베이스에 전달하고 Notion AI로 정리하는 구조를 기준으로 설명하겠습니다.

먼저 역할을 이렇게 나누세요

이 구조의 장점은 AI에게 작업 상태를 임의로 판단시키지 않는 것입니다. 작업의 원본 상태는 Trello에서 관리하고, AI는 이미 기록된 데이터를 사람이 읽기 쉬운 형태로 가공하는 데 집중합니다.

1단계: Trello 보드부터 단순하게 구성하기

처음부터 복잡한 자동화를 만들 필요는 없습니다. 예를 들어 마케팅 프로젝트라면 다음 정도로 시작할 수 있습니다.

• 할 일
• 진행 중
• 검토
• 완료

카드에는 최소한 업무명, 담당자, 마감일을 넣습니다.

카드 제목: 홈페이지 개편안 작성
담당자: 홍길동
마감일: 9월 15일
상태: 진행 중

여기서 한 단계 더 나아가려면 카드 설명이나 커스텀 필드에 프로젝트 구분값을 넣는 것도 좋습니다. 예를 들어 프로젝트 = 홈페이지 개편처럼 일정한 기준을 만들어 두면 나중에 Notion에서 데이터를 정리하기 편합니다.

2단계: Notion에 프로젝트 데이터베이스 만들기

Notion에서는 일반 문서 하나에 모든 내용을 쌓기보다 프로젝트 데이터베이스를 하나 만들어 두는 편이 관리하기 쉽습니다.

예를 들어 다음 속성을 구성할 수 있습니다.

이제 Trello에서 카드가 변경될 때 필요한 정보를 이 데이터베이스에 전달하도록 연결합니다.

3단계: Trello → Notion 자동 업데이트 연결하기

여기서는 자동화 서비스를 활용하는 방식을 예로 들겠습니다. 사용하는 서비스에 따라 메뉴 이름은 달라질 수 있지만 기본 구조는 비슷합니다.

① 트리거를 정합니다

자동화의 시작 조건을 “Trello 카드가 변경될 때”로 설정합니다.

예를 들어 카드가 ‘진행 중’에서 ‘완료’로 이동하면 자동화가 실행되도록 구성할 수 있습니다.

② Trello에서 가져올 값을 선택합니다

다음과 같은 값을 전달하도록 설정합니다.

• 카드 제목
• 현재 리스트
• 담당자
• 마감일
• 카드 설명 또는 필요한 링크
• 변경 시각

③ Notion 데이터베이스에 값을 넣습니다

Notion 연결 단계에서는 Trello의 값을 앞서 만든 속성에 대응시킵니다.

Trello 카드 제목 → Notion 업무명
Trello 리스트 → Notion 상태
Trello 담당자 → Notion 담당자
Trello 마감일 → Notion 마감일
프로젝트 값 → Notion 프로젝트

이제 담당자가 Trello에서 카드를 ‘완료’로 이동시키면 Notion의 해당 기록도 업데이트되는 구조를 만들 수 있습니다.

중요한 부분은 카드와 Notion 페이지를 어떻게 같은 업무로 식별할 것인가입니다. 단순히 업무명을 비교하면 제목이 수정됐을 때 중복 페이지가 만들어질 수 있습니다. 가능하다면 Trello 카드의 고유 ID나 자동화 서비스에서 제공하는 식별값을 함께 관리하는 방식이 안전합니다.

4단계: Notion AI에게 “현재 상황”을 읽히기

여기부터 AI 활용 효과가 나타납니다.

예를 들어 한 주 동안 30개의 업무 카드가 움직였다고 가정해 보겠습니다. 사람이 Notion을 열어 하나씩 확인하는 대신, 데이터베이스에 쌓인 정보를 기준으로 Notion AI에게 필요한 내용을 요청할 수 있습니다.

입력은 이렇게 할 수 있습니다.

“현재 프로젝트 데이터에서 상태가 완료가 아닌 업무만 확인해줘. 마감일이 지난 업무, 마감일이 3일 이내인 업무, 담당자별 진행 중인 업무를 구분해서 정리해줘. 각 항목에는 업무명과 현재 상태를 포함해줘.”

예상 결과는 다음과 같은 형태입니다.

마감일 경과
– 홈페이지 개편안 검토 — 검토 — 마감 9/8

마감 임박
– 신규 배너 제작 — 진행 중 — 마감 9/12
– 모바일 화면 QA — 검토 — 마감 9/13

담당자별 진행 업무
– 디자인: 신규 배너 제작
– 개발: 모바일 화면 QA
– 기획: 홈페이지 개편안 검토

여기서 AI가 새롭게 만들어낸 사실에 의존하는 것이 아니라 이미 기록된 프로젝트 데이터를 읽고 재구성한다는 점이 중요합니다.

실제 업무 장면: 월요일 아침 회의 준비

월요일 오전 회의 직전이라고 가정해 보겠습니다.

지난주에는 Trello에서 여러 카드의 상태가 바뀌었고, Notion에는 그 내용이 자동으로 반영되어 있습니다.

회의 전에 Notion AI에 다음과 같이 입력합니다.

“지난 7일 동안 변경된 프로젝트 업무를 기준으로 주간 진행 보고를 작성해줘. 완료된 업무와 아직 진행 중인 업무를 구분하고, 마감일이 지났거나 지연 가능성이 있는 업무는 별도로 표시해줘. 확인되지 않은 원인은 추측하지 말고 ‘확인 필요’라고 표시해줘. 마지막에는 다음 회의에서 확인할 질문 5개를 만들어줘.”

그러면 단순한 업무 목록보다 회의에 바로 사용할 수 있는 형태로 정리할 수 있습니다.

주간 프로젝트 진행 요약
완료: 홈페이지 구조 확정, 메인 배너 시안 1차 검토
진행 중: 모바일 QA, 콘텐츠 수정
확인 필요: 홈페이지 개편안 검토 업무의 마감일 경과

다음 회의 확인 사항
1. 개편안 검토가 완료되지 않은 이유는 무엇인가?
2. 모바일 QA의 예정 완료일은 유지되는가?
3. 콘텐츠 수정 담당자에게 추가 지원이 필요한가?

이렇게 하면 회의 전에 Trello와 Notion을 번갈아 확인하고 별도의 보고서를 작성하는 시간을 줄일 수 있습니다.

대부분 놓치는 한 단계: “실시간”보다 데이터 기준을 먼저 정하기

자동화를 구성할 때 흔히 “실시간으로 업데이트되게 해주세요”라는 부분에만 집중합니다.

하지만 실제 프로젝트에서는 업데이트 속도보다 무엇을 기준으로 현재 상태라고 볼 것인지가 더 중요합니다.

예를 들어 Trello에서는 카드가 ‘완료’인데 Notion에는 여전히 ‘진행 중’으로 표시된다면 AI가 아무리 정확하게 요약해도 결과가 틀릴 수 있습니다.

따라서 다음 세 가지 규칙을 먼저 정하는 것이 좋습니다.

1. 원본 상태는 Trello를 기준으로 한다.
2. Notion은 Trello의 최신 상태를 반영한다.
3. AI는 상태를 임의로 변경하지 않고 기록된 데이터를 요약한다.

특히 “지연 가능성이 있다”와 “지연됐다”를 구분해야 합니다. 마감일이 지났다는 것은 데이터로 확인할 수 있지만, 지연 원인은 별도의 정보가 없다면 AI가 알아낼 수 없습니다.

자동화를 시작하기 전에 꼭 확인할 개인정보와 사내 규정

업무 데이터를 외부 서비스와 연결할 때는 편리함보다 정보 범위를 먼저 확인해야 합니다.

예를 들어 고객 이름, 전화번호, 이메일, 계약 금액, 내부 인사정보, 미공개 사업계획 등의 정보가 Trello 카드에 포함되어 있다면 자동화 과정에서 다른 서비스로 전달될 수 있습니다.

따라서 처음 테스트할 때는 실제 민감정보 대신 가상의 프로젝트 데이터로 연결을 검증하는 것이 안전합니다.

또한 회사에서 외부 AI 서비스나 자동화 서비스의 사용을 제한하고 있다면 개인 판단으로 연결해서는 안 됩니다. 특히 고객정보나 영업기밀을 Notion AI에 입력하기 전에 회사의 보안정책과 해당 서비스의 데이터 처리 조건을 확인해야 합니다.

처음 시작한다면 이 순서가 가장 간단합니다

1. Trello에 업무 상태를 4단계 정도로 단순화합니다.
2. 업무명·담당자·마감일을 일정한 형식으로 입력합니다.
3. Notion에 동일한 속성을 가진 프로젝트 데이터베이스를 만듭니다.
4. 자동화 서비스를 이용해 Trello 변경 내용을 Notion에 전달합니다.
5. 먼저 카드 2~3개로 업데이트가 제대로 되는지 테스트합니다.
6. 정상 작동을 확인한 뒤 전체 프로젝트에 적용합니다.
7. Notion AI에는 “요약”, “지연 업무 분류”, “회의 질문 생성”처럼 구체적인 작업을 요청합니다.

처음부터 모든 업무를 자동화하기보다 하나의 프로젝트에서 작은 흐름을 완성한 뒤 확대하는 방식이 관리하기 쉽습니다.

FAQ

Q1. Trello와 Notion을 연결하면 정말 실시간으로 동기화되나요?

항상 그런 것은 아닙니다. 연결 방식과 사용하는 자동화 서비스, 계정 및 요금제에 따라 실행 방식과 지연 시간이 달라질 수 있습니다. 따라서 “완전한 실시간 동기화”라고 가정하기보다 변경 발생 → 자동화 실행 → Notion 업데이트라는 흐름으로 이해하는 것이 정확합니다. 중요한 업무라면 자동 업데이트가 정상적으로 실행됐는지도 확인하는 절차를 두는 것이 좋습니다.

Q2. Notion AI가 프로젝트 진행 상황을 알아서 판단하게 해도 되나요?

권장하지 않습니다. AI에게 담당자의 실제 진행 상황이나 지연 원인을 추측하게 하기보다는 Trello에 기록된 상태, 마감일, 담당자 같은 확인 가능한 데이터를 기준으로 요약하도록 요청하는 편이 안전합니다. 특히 인사평가나 고객 대응처럼 결과의 책임이 중요한 업무에서는 AI의 요약을 사람이 최종 확인해야 합니다.

Q3. 회사 업무를 그대로 Notion AI에 입력해도 괜찮나요?

회사 정책에 따라 다릅니다. 고객 개인정보, 계약정보, 영업기밀, 미공개 재무정보 등은 사내 규정과 보안정책을 먼저 확인해야 합니다. 허용 여부가 불분명하다면 실제 데이터를 넣지 말고 가상의 데이터로 자동화 구조를 먼저 테스트하는 방법이 안전합니다.

Trello와 Notion AI의 조합에서 가장 큰 효과는 AI가 프로젝트를 대신 관리하는 데 있지 않습니다. Trello에 한 번 기록한 작업 상태가 Notion으로 이어지고, 그 데이터를 AI가 회의용 요약과 확인 항목으로 재구성하도록 만드는 데 있습니다.

즉, 목표는 “AI를 많이 사용하는 것”이 아니라 같은 진행 상황을 여러 곳에 반복해서 입력하는 일을 줄이는 것입니다. 이 기준으로 하나의 프로젝트부터 연결해 보면 실제 업무에서 자동화가 필요한 지점도 훨씬 선명하게 보입니다.

실제 연동 화면 단계까지 구체화해줘

매주 같은 문서를 작성하고 있다면, 문제는 글쓰기보다 ‘구조’일 수 있습니다

회의가 끝나면 회의록을 정리하고, 주간 업무가 끝나면 업무보고를 작성하고, 프로젝트가 진행되면 일정과 이슈를 다시 정리합니다.

내용은 매번 조금씩 달라지지만 문서의 뼈대는 거의 같습니다. 그래서 반복 문서 작업을 줄일 때는 매번 AI에게 “회의록 작성해줘”라고 요청하는 것보다 자주 쓰는 문서의 구조 자체를 템플릿으로 만들어 두는 방법이 효율적입니다.

이번 글에서는 Notion AI를 이용해 직장 업무에 맞는 문서 템플릿을 만들고 (자세히 보기) (자세히 보기) (자세히 보기), 입력한 메모를 일정한 형식의 업무 문서로 정리하는 과정을 실제 장면처럼 보여드리겠습니다.

특히 처음부터 거창한 자동화 시스템을 만들 필요가 없습니다. 반복되는 문서 하나를 골라 템플릿화하는 것부터 시작하면 됩니다.

1. 먼저 ‘반복되는 문서’를 하나만 고릅니다

처음부터 모든 업무를 자동화하려고 하면 오히려 관리할 것이 많아집니다. 다음처럼 일주일에 여러 번 작성하는 문서 하나를 고르는 편이 좋습니다.

• 회의록
• 주간 업무보고
• 업무 인수인계 메모
• 프로젝트 진행 현황
• 고객 문의 처리 기록
• 회의 후 후속 조치 목록

예를 들어 주간 업무보고가 다음과 같은 형식이라면 템플릿으로 만들 수 있습니다.

이번 주 업무
– 진행한 업무
– 완료한 업무

주요 이슈
– 문제가 발생한 내용
– 현재 상태

다음 주 계획
– 예정 업무
– 협업이 필요한 사항

여기서 중요한 점은 ‘잘 쓴 보고서’를 먼저 만들 필요가 없다는 것입니다. 실제 회사에서 이미 사용하고 있는 양식이 있다면 그것을 출발점으로 삼는 편이 훨씬 현실적입니다.

2. Notion AI에게 ‘나만의 템플릿’을 먼저 만들게 합니다

Notion에서 새 페이지를 만들고, 평소 작성하는 문서의 목적과 구성 요소를 자연어로 설명합니다.

예를 들어 다음과 같이 입력할 수 있습니다.

“직장인용 주간 업무보고 템플릿을 만들어줘. 매주 반복해서 사용할 예정이야. 구성은 이번 주 완료 업무, 진행 중인 업무, 주요 이슈, 다음 주 계획, 협업 요청 사항으로 나눠줘. 각 항목에는 짧은 설명과 입력할 내용을 표시할 수 있도록 만들어줘. 경영진에게 보여줘도 어색하지 않도록 간결하고 객관적인 문서 구조로 작성해줘.”

이 요청의 차이는 단순히 “업무보고를 작성해줘”라고 하는 것과 다릅니다.

문서의 용도 + 반복 사용 여부 + 항목 + 독자 + 문체를 함께 알려주기 때문에 이후 같은 형식으로 재사용하기가 쉬워집니다.

실제 결과는 이런 구조로 만들면 됩니다

주간 업무보고 | YYYY.MM.DD ~ YYYY.MM.DD

1. 이번 주 완료 업무
– [완료 업무 1]
– [완료 업무 2]

2. 진행 중인 업무
– 업무명:
– 현재 상태:
– 다음 단계:

3. 주요 이슈
– 이슈 내용:
– 영향 범위:
– 대응 현황:

4. 다음 주 계획
– [예정 업무 1]
– [예정 업무 2]

5. 협업 요청 사항
– 요청 내용:
– 필요한 시점:

이제 매주 문서의 제목이나 항목을 처음부터 만들 필요가 없습니다. 빈칸에 업무 내용을 넣는 단계로 작업 방식이 바뀝니다.

3. 진짜 시간 절약은 ‘메모 → 문서’ 단계에서 발생합니다

템플릿을 만든 것만으로 자동화가 끝나는 것은 아닙니다. 실제 시간을 줄이는 부분은 정리되지 않은 업무 메모를 일정한 문서 형식으로 변환하는 과정입니다.

예를 들어 하루 동안 메모장에 다음처럼 적었다고 가정해보겠습니다.

“거래처 A 납기 일정 확인. 기존 12일에서 14일로 변경됨. 생산팀에는 전달했고 담당자에게 확정 메일 받음. B 프로젝트 견적서는 아직 원가팀 확인 전. 금요일까지 확인 필요. 오전 회의에서 C 제품 사양 변경 얘기 나왔는데 개발팀이 다음 주 화요일까지 수정안 주기로 함.”

이 상태로는 업무보고에 바로 붙여 넣기 어렵습니다. 정보의 종류가 섞여 있기 때문입니다.

Notion AI에 템플릿의 기준을 함께 알려주면 다음처럼 정리할 수 있습니다.

“아래 업무 메모를 위에서 만든 주간 업무보고 형식에 맞춰 정리해줘. 사실에 없는 내용은 추가하지 말고, 완료·진행·이슈·다음 일정으로 구분해줘. 날짜가 명확하지 않은 내용은 임의로 날짜를 만들지 말고 ‘일정 확인 필요’라고 표시해줘. 문장은 보고서에 바로 붙여 넣을 수 있도록 간결하게 작성해줘.”

입력 → 결과

입력

거래처 A 납기 일정 확인. 기존 12일에서 14일로 변경됨. 생산팀에는 전달했고 담당자에게 확정 메일 받음. B 프로젝트 견적서는 아직 원가팀 확인 전. 금요일까지 확인 필요. 오전 회의에서 C 제품 사양 변경 얘기 나왔는데 개발팀이 다음 주 화요일까지 수정안 주기로 함.

결과

1. 이번 주 완료 업무
– 거래처 A 납기 일정 변경 확인
– 변경된 납기 일정을 생산팀에 전달
– 거래처 담당자로부터 변경 일정 확정 메일 수신

2. 진행 중인 업무
– B 프로젝트 견적서: 원가팀 확인 진행 예정

3. 주요 이슈
– 거래처 A 납기 일정이 기존 12일에서 14일로 변경됨

4. 다음 주 계획
– C 제품 사양 변경안 확인 예정
– 개발팀 수정안 제출 일정: 다음 주 화요일

5. 확인 필요 사항
– B 프로젝트 견적서 원가팀 확인 일정: 금요일까지 확인 필요

이 방식의 장점은 AI가 업무를 대신 판단하게 만드는 것이 아니라 이미 작성한 메모의 분류와 문서화를 맡긴다는 것입니다.

최종 내용의 사실관계와 업무 판단은 사람이 확인하고, 반복적인 문장 정리와 형식 맞추기는 AI에게 맡기는 방식입니다.

4. 5분 안에 만드는 실전 템플릿

처음 사용하는 경우에는 다음 순서대로 진행하면 됩니다.

① 반복 문서를 하나 선택합니다

가장 자주 작성하지만 내용의 구조가 비슷한 문서를 고릅니다. 주간 업무보고나 회의록이 시작하기 좋습니다.

② 실제 회사 문서의 항목을 적습니다

새로운 양식을 만들기보다 현재 회사에서 사용하는 제목을 그대로 옮겨 적습니다.

③ Notion AI에게 구조화를 요청합니다

문서의 목적, 항목, 대상 독자, 문체를 함께 설명합니다.

④ 빈칸이 있는 템플릿으로 저장합니다

매번 AI에게 처음부터 문서를 만들어 달라고 하지 않고, 반복 사용할 기본 구조를 고정합니다.

⑤ 업무 메모를 넣고 정리 기준을 지정합니다

여기서 “사실에 없는 내용은 추가하지 말 것”이라는 조건을 넣는 것이 좋습니다.

⑥ 결과를 사람이 검토합니다

특히 일정, 수치, 거래처명, 책임자, 계약 조건처럼 오류가 발생하면 문제가 될 수 있는 내용은 원문과 대조합니다.

5. 대부분 놓치는 단계: ‘AI의 판단 범위’를 템플릿에 넣으세요

같은 템플릿을 사용하더라도 결과의 안정성은 지시문에 따라 달라질 수 있습니다. 그래서 문서 항목만 지정하는 것보다 AI가 해도 되는 일과 하면 안 되는 일을 구분해 두는 것이 한 단계 높은 활용법입니다.

예를 들어 업무보고 템플릿에 다음과 같은 기준을 추가할 수 있습니다.

“원문에 없는 사실, 일정, 수치, 담당자를 추측해서 추가하지 않는다.
불확실한 내용은 ‘확인 필요’로 표시한다.
의견과 사실을 구분한다.
문장의 표현은 다듬되 업무의 의미를 변경하지 않는다.
개인의 평가가 필요한 내용은 임의로 긍정적 또는 부정적으로 바꾸지 않는다.”

이렇게 해두면 AI가 문장을 매끄럽게 만드는 과정에서 원래 메모에 없던 내용을 자연스럽게 끼워 넣는 위험을 줄이는 데 도움이 됩니다.

6. 사내 정보는 ‘그대로 복사’하지 않는 것이 안전합니다

업무 자동화를 할 때 속도만큼 먼저 확인해야 할 것이 정보 보안입니다.

특히 회사에서 사용하는 Notion AI나 기타 AI 서비스가 어떤 데이터를 처리할 수 있는지는 회사의 보안 정책과 서비스 계약 조건에 따라 달라질 수 있습니다. 따라서 “회사 문서니까 일단 AI에 넣어도 된다”고 판단해서는 안 됩니다.

다음과 같은 정보는 특히 주의해야 합니다.

• 고객의 이름, 연락처, 이메일 등 개인정보
• 주민등록번호, 계좌번호, 결제정보 등 민감한 식별 정보
• 거래처 계약서와 가격 조건
• 미공개 제품 정보 및 기술자료
• 인사평가나 직원 관련 비공개 정보
• 외부 공개 전인 사업계획이나 재무자료

회사에서 외부 AI 도구 사용을 제한하고 있다면 해당 규정을 우선해야 합니다. AI를 사용하기 전에 사내 생성형 AI 이용 가이드, 정보보안 규정, 개인정보 처리 관련 지침을 확인하는 것이 안전합니다.

실무에서는 이렇게 바꿔 넣을 수 있습니다

예를 들어 실제 고객명이 들어간 메모를 그대로 입력하는 대신 다음처럼 비식별화할 수 있습니다.

원문
“홍길동 고객에게 다음 주 수요일까지 계약서를 보내기로 함.”

AI 입력용
“고객 A에게 다음 주 수요일까지 계약서를 보내기로 함.”

다만 비식별화만 하면 언제나 안전하다고 볼 수는 없습니다. 다른 정보와 결합했을 때 개인이나 회사가 식별될 가능성이 있다면 역시 주의해야 합니다.

7. ‘5분 자동화’의 현실적인 기준은 무엇일까요?

여기서 말하는 5분은 모든 문서를 한 번에 완전 자동으로 작성한다는 의미가 아닙니다.

처음 템플릿을 만드는 데에는 시간이 더 걸릴 수 있습니다. 대신 템플릿을 한 번 만들어 두면 이후 반복 업무에서 문서의 구조를 다시 작성하는 시간을 줄일 수 있습니다.

예를 들어 기존에 다음과 같이 작업했다면

메모 확인 → 새 문서 생성 → 제목 작성 → 항목 작성 → 내용 분류 → 문장 수정 → 누락 확인

템플릿을 적용한 뒤에는

메모 입력 → AI로 항목별 정리 → 사실관계 확인 → 제출

처럼 작업 단계를 줄일 수 있습니다.

실제 절약 시간은 문서 종류와 기존 업무 방식에 따라 달라지므로 특정 시간이나 생산성 향상률을 모든 직장인에게 그대로 적용해서는 안 됩니다. 가장 정확한 방법은 템플릿 적용 전후로 실제 작성 시간을 3~5회 정도 직접 측정하는 것입니다.

8. 바로 복사해서 사용할 수 있는 Notion AI 템플릿 지시문

아래 지시문을 복사한 뒤 회사 업무에 맞는 항목만 수정하면 됩니다.

“이 문서는 반복적으로 사용하는 [문서 종류] 템플릿이다.

목적: [문서의 목적]
대상: [상사/팀원/고객 등]
문체: 간결하고 객관적인 업무 문체

구성:
1. [항목 1]
2. [항목 2]
3. [항목 3]
4. [항목 4]

작성 규칙:
– 입력 내용에 없는 사실을 추측해서 추가하지 않는다.
– 일정이나 수치가 불명확하면 임의로 만들지 않고 ‘확인 필요’라고 표시한다.
– 사실과 의견을 구분한다.
– 의미를 변경하지 않는 범위에서 문장을 간결하게 다듬는다.
– 개인정보나 불필요한 민감정보는 문서에 포함하지 않는다.
– 최종 제출 전 사람이 원문과 결과를 확인할 수 있도록 핵심 변경 사항을 명확하게 표시한다.”

이 템플릿의 장점은 특정 직무에 종속되지 않는다는 것입니다. 영업팀이라면 ‘고객 문의·영업 현황·후속 조치’를 넣고, 인사팀이라면 ‘채용 진행·면접 일정·후속 업무’를 넣는 식으로 바꿀 수 있습니다.

9. 오늘 바로 해볼 5분 실습

1. 이번 주에 두 번 이상 작성한 문서를 하나 고릅니다.
2. 그 문서의 제목과 소제목을 Notion 페이지에 옮깁니다.
3. Notion AI에게 반복 사용 가능한 템플릿으로 정리해 달라고 요청합니다.
4. 오늘 작성했던 실제 업무 메모 중 보안상 사용 가능한 내용만 넣습니다.
5. “사실에 없는 내용은 추가하지 말고 항목별로 정리해줘”라고 요청합니다.
6. 결과를 기존 문서와 비교해 빠진 내용과 잘못 정리된 내용을 확인합니다.
7. 문제가 없으면 다음 주부터 같은 템플릿을 재사용합니다.

한 번에 모든 업무를 자동화할 필요는 없습니다. 매주 반복되는 문서 하나를 골라 구조를 고정하고, AI에게 정리 작업을 맡기는 것부터 시작하는 편이 관리하기 쉽습니다.

FAQ

Q1. Notion AI가 회사 문서를 자동으로 모두 작성해 주나요?

그렇게 생각하면 안 됩니다. Notion AI는 입력된 정보와 설정한 지시에 따라 문서를 정리하거나 작성하는 데 활용할 수 있지만, 업무의 사실관계나 회사의 판단을 자동으로 보증하는 도구는 아닙니다. 특히 일정, 금액, 계약 조건, 고객 정보처럼 오류가 중요한 항목은 사람이 최종 확인해야 합니다.

Q2. 회사 기밀을 Notion AI에 입력해도 괜찮나요?

회사 정책과 사용하는 서비스의 데이터 처리 조건을 먼저 확인해야 합니다. 사내에서 생성형 AI 사용을 제한하고 있다면 해당 규정을 따라야 합니다. 허용된 경우에도 고객 개인정보, 계약 조건, 미공개 기술자료 등은 필요한 수준으로 최소화하거나 비식별화하는 방법을 검토하는 것이 좋습니다.

Q3. Notion AI를 사용할 수 없는 회사에서는 어떻게 하나요?

같은 원리는 다른 AI 도구에도 적용할 수 있습니다. 핵심은 특정 서비스 자체가 아니라 반복 문서의 구조를 템플릿으로 고정하고, 입력 내용의 정리 기준과 금지사항을 함께 지정하는 것입니다. 회사에서 승인한 AI 도구가 있다면 동일한 방식으로 템플릿을 구성할 수 있습니다.

정리하면, 직장인의 문서 자동화는 ‘AI에게 문서를 대신 써달라고 요청하는 것’에서 끝나지 않습니다. 반복되는 문서의 구조를 먼저 정하고, 실제 업무 메모를 그 구조에 맞게 정리하도록 만드는 것이 실무에서 재사용하기 좋은 방식입니다.

오늘 작성하는 문서 하나만 골라 템플릿으로 만들어 보세요. 다음번 같은 업무에서는 빈 문서에서 시작하지 않고, 이미 만들어 둔 구조에서 바로 작업할 수 있습니다.

실제 Notion 작업 화면을 더 구체화해줘

Excel 데이터를 매번 정리하고 있다면, 입력부터 바꿔볼 수 있습니다

매주 같은 형식의 Excel 데이터를 받아 담당자별로 정리하고, 수량과 단가를 곱해 매출액을 계산한 뒤, 매출액이 높은 순서로 다시 정렬하는 업무가 있다고 가정해 보겠습니다.

데이터가 10~20줄이라면 직접 처리해도 어렵지 않습니다. 하지만 매일 반복되거나 데이터가 수백 줄로 늘어나면 이야기가 달라집니다. 복사, 수식 입력, 정렬, 결과 확인을 계속 반복해야 하기 때문입니다.

이때 활용할 수 있는 방법이 Excel에서 받은 데이터를 Google Sheets로 가져온 뒤 Google Apps Scr (자세히 보기) (자세히 보기)ipt로 정리 작업을 자동화하는 방식입니다.

이번 글에서는 복잡한 프로그램을 만드는 대신, 실제 업무에서 자주 나오는 형태를 하나 정해 처음부터 끝까지 만들어 보겠습니다.

먼저 실제 데이터를 준비합니다

Excel에서 아래와 같은 판매 데이터를 받았다고 가정하겠습니다.

여기서 사람이 직접 해야 하는 작업은 간단해 보입니다.

1. Excel 데이터를 Google Sheets로 가져옵니다.
2. 수량 × 단가로 매출액을 계산합니다.
3. 매출액이 높은 순서로 정렬합니다.
4. 정리된 결과를 별도의 시트에 출력합니다.

문제는 이 과정이 반복될 때입니다. 같은 작업을 매일 한다면 계산과 정렬을 사람이 계속 수행할 이유가 줄어듭니다.

1단계. Excel 파일을 Google Sheets로 가져오기

Google Apps Script는 Google Sheets와 연결해서 사용하는 것이 가장 간단합니다. 따라서 Excel에서 받은 파일을 Google Drive에 올린 뒤 Google Sheets 형식으로 열어 사용합니다.

회사에서 Excel을 사용하고 있다면 원본 데이터를 그대로 유지하고, 자동화가 필요한 작업용 사본을 Google Sheets에서 관리하는 방식도 가능합니다.

새 Google Sheets를 만들고 첫 번째 시트 이름을 원본으로 변경합니다.

그리고 Excel의 데이터를 아래처럼 붙여 넣습니다.

날짜 / 담당자 / 상품 / 수량 / 단가

2026-09-01 / 이수진 / 노트북 거치대 / 10 / 33,000

2026-09-02 / 박준호 / 무선 키보드 / 15 / 20,000

2026-09-03 / 최민서 / 모니터 받침대 / 12 / 15,000

2026-09-04 / 정하늘 / USB 허브 / 22 / 8,000

첫 번째 행은 반드시 제목 행으로 둡니다.

2단계. Google Apps Script에 코드를 넣습니다

Google Sheets 상단 메뉴에서 확장 프로그램 → Apps Script를 선택합니다.

기존 코드를 지우고 아래 코드를 그대로 붙여 넣습니다.

이 코드는 원본 데이터를 읽고, 매출액을 계산하고, 매출액이 높은 순으로 정렬한 뒤 정리결과 시트에 출력합니다.

function 정리하기() { const ss = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet(); const sourceSheet = ss.getSheetByName('원본'); // 원본 데이터 가져오기 const data = sourceSheet.getDataRange().getValues(); // 제목 행 분리 const header = data[0]; // 실제 데이터만 가져오기 const rows = data.slice(1); // 매출액 계산 const result = rows.map(row => { const date = row[0]; const manager = row[1]; const product = row[2]; const quantity = Number(row[3]); const unitPrice = Number(row[4]); const sales = quantity * unitPrice; return [ date, manager, product, quantity, unitPrice, sales ]; }); // 매출액 높은 순으로 정렬 result.sort((a, b) => b[5] - a[5]); // 결과 시트 생성 또는 초기화 let resultSheet = ss.getSheetByName('정리결과'); if (!resultSheet) { resultSheet = ss.insertSheet('정리결과'); } else { resultSheet.clearContents(); } // 제목 + 결과 출력 resultSheet.getRange(1, 1, 1, 6).setValues([[ '날짜', '담당자', '상품', '수량', '단가', '매출액' ]]); if (result.length > 0) { resultSheet .getRange(2, 1, result.length, 6) .setValues(result); } // 금액 형식 적용 resultSheet .getRange(2, 5, result.length, 2) .setNumberFormat('#,##0'); // 열 너비 자동 조정 resultSheet.autoResizeColumns(1, 6); }

코드를 처음 보면 길어 보일 수 있지만, 실제로 반복 작업을 하는 부분은 네 가지입니다.

• getValues()로 원본 데이터를 가져옵니다.
• quantity × unitPrice로 매출액을 계산합니다.
• sort()로 매출액 내림차순 정렬을 합니다.
• setValues()로 정리된 결과를 한 번에 기록합니다.

3단계. 실행하면 실제로 무엇이 나올까?

Apps Script에서 함수 이름이 정리하기로 선택되어 있는지 확인한 다음 실행합니다.

처음 실행할 때는 Google 계정 권한 승인 과정이 나타날 수 있습니다. 본인이 만든 스프레드시트에서 실행하는 코드인지 확인한 뒤 필요한 권한을 승인하면 됩니다.

실행이 완료되면 정리결과라는 시트가 만들어집니다.

앞서 입력한 데이터에 코드를 실행하면 결과는 다음과 같습니다.

즉, 날짜 → 담당자 → 상품 → 수량 → 단가 → 매출액의 6개 열이 모두 만들어지고, 매출액은 330,000원 → 300,000원 → 180,000원 → 176,000원 순서로 정렬됩니다.

여기서 중요한 점은 사람이 결과표를 다시 정렬한 것이 아니라는 것입니다. 원본의 입력 순서와 관계없이 스크립트가 매출액을 계산하고 높은 금액부터 결과를 다시 구성합니다.

4단계. 반복 업무에서는 무엇이 달라질까?

예를 들어 매일 오전에 전날 판매 데이터를 받아 정리한다고 가정해 보겠습니다.

기존 방식이라면 Excel을 열고 데이터를 확인한 다음 수식을 넣고, 결과를 복사하고, 정렬하고, 보고용 시트에 붙여 넣는 작업을 반복할 수 있습니다.

반면 위 구조에서는 다음 순서로 작업할 수 있습니다.

1. Excel에서 받은 데이터를 원본 시트에 붙여 넣습니다.
2. Apps Script에서 정리하기를 실행합니다.
3. 정리결과 시트를 확인합니다.

데이터 행이 4개에서 400개로 늘어나도 같은 방식으로 처리할 수 있습니다. 물론 실제 업무에서는 열의 위치가 바뀌거나 빈 행, 문자형 숫자, 날짜 형식이 섞이는 경우가 있으므로 테스트 데이터로 먼저 검증하는 편이 안전합니다.

AI는 코드를 대신 생각하게 하는 데 활용할 수 있습니다

Google Apps Script를 처음 접한다면 코드를 직접 처음부터 작성하는 것보다 AI에게 업무 규칙을 설명하고 초안을 받는 방법이 현실적입니다.

예를 들어 ChatGPT에 다음처럼 요청할 수 있습니다. ( (자세히 보기)자세히 보기)

Google Sheets의 ‘원본’ 시트에 날짜, 담당자, 상품, 수량, 단가가 있습니다. 수량×단가로 매출액을 계산하고 싶습니다. 결과는 ‘정리결과’ 시트에 날짜, 담당자, 상품, 수량, 단가, 매출액 6개 열로 출력해 주세요. 매출액이 높은 순으로 정렬하고, 기존 결과 데이터는 실행할 때마다 지워 주세요. Google Apps Script 초보자가 그대로 붙여 넣어 실행할 수 있는 코드로 작성해 주세요.

이때 결과를 바로 업무에 적용하기보다는 실제 데이터가 아닌 테스트 데이터로 먼저 실행하는 것이 좋습니다.

특히 AI에게 코드를 요청할 때는 “자동화해 주세요”라고만 말하기보다 입력 시트 이름, 열 이름, 결과 시트 이름, 정렬 기준, 계산 방식을 구체적으로 알려주는 것이 좋습니다.

대부분 놓치기 쉬운 한 단계: 자동화보다 ‘입력 규칙’을 먼저 고정하기

자동화 코드가 아무리 잘 만들어져도 원본 데이터의 구조가 매번 달라지면 오류가 발생하기 쉽습니다.

예를 들어 오늘은 수량이 D열인데 다음 주 Excel 파일에서는 수량이 E열로 이동한다면, 단순히 열 번호를 기준으로 작성한 코드는 예상과 다른 결과를 만들 수 있습니다.

따라서 반복 업무를 자동화할 때는 코드보다 먼저 다음 규칙을 정하는 것이 좋습니다.

이렇게 입력 구조를 고정하면 이후에는 같은 스크립트를 반복해서 사용할 수 있습니다.

시간 절약 효과는 이렇게 계산해 볼 수 있습니다

자동화 효과를 막연하게 “시간이 많이 줄어든다”고 표현하기보다 실제 업무 횟수로 계산해 보는 편이 정확합니다.

예를 들어 수동 정리에 한 번 8분이 걸리고 월 20회 반복한다면 한 달 작업 시간은 약 160분입니다.

스크립트를 실행하고 결과를 확인하는 데 1분이 걸린다고 가정하면 약 20분이 됩니다.

단순 계산으로는 약 140분의 차이가 생깁니다.

다만 실제 절약 시간은 데이터 양, 원본 파일 상태, 오류 확인 과정에 따라 달라집니다. 따라서 자동화를 적용한 첫 달에는 실제 작업 시간을 기록해 보고 효과를 판단하는 것이 좋습니다.

업무에 적용하기 전 확인할 사항

• 실제 고객명, 전화번호, 주소 등 개인정보를 AI 입력창에 그대로 붙여 넣지 않습니다.
• 회사 내부 자료를 Google Sheets에 저장할 수 있는지는 사내 보안 규정을 먼저 확인합니다.
• 매출·인사·거래처 등 민감한 데이터는 테스트용 가상 데이터로 먼저 검증합니다.
• 자동화 결과를 원본 데이터와 대조한 뒤 실제 보고서에 사용합니다.
• 스크립트 실행 권한을 다른 사람에게 무심코 공유하지 않습니다.

FAQ

Q1. Excel 파일을 그대로 Apps Script에 연결할 수 있나요?

이번 예제에서는 Excel 데이터를 Google Sheets로 가져온 뒤 Apps Script가 처리하는 방식을 사용했습니다. Google Apps Script는 Google Sheets와의 연동이 간단하기 때문에 초보자가 자동화 구조를 이해하기에 적합합니다. Excel 원본 파일을 직접 읽고 다시 Excel 파일로 저장하는 구조는 별도의 파일 처리 방식이 필요하므로 난도가 올라갑니다.

Q2. 회사 데이터를 ChatGPT에 넣어서 코드를 만들어도 되나요?

회사 규정에 따라 달라집니다. 특히 고객정보, 개인정보, 영업기밀, 계약정보가 포함된 원본 데이터를 그대로 입력하는 것은 피하는 것이 안전합니다. 열 이름과 가상의 데이터만 제공해 코드 초안을 만든 뒤, 회사에서 허용된 환경에서 직접 테스트하는 방법을 권장합니다.

Q3. 데이터가 수천 줄이어도 같은 코드를 사용할 수 있나요?

기본적인 구조는 사용할 수 있습니다. 다만 데이터가 커질수록 실행 시간, 빈 행, 잘못된 숫자 형식, 날짜 형식, 중복 데이터 같은 예외 상황을 확인해야 합니다. 처음부터 대규모 실데이터에 적용하기보다 10~20줄의 테스트 데이터로 결과를 확인한 후 범위를 확대하는 것이 안전합니다.

이번 방식의 장점은 거창한 시스템을 새로 만드는 데 있지 않습니다. 매번 반복하는 Excel 정리 작업을 일정한 입력 형식으로 만들고, 한 번 만든 스크립트가 같은 계산과 정렬을 반복하게 하는 것에 있습니다.

특히 AI를 활용하면 Apps Script 문법을 모두 외우지 않아도 됩니다. 실제 업무의 입력과 결과를 구체적으로 설명하고, 생성된 코드를 테스트 데이터로 검증하는 방식부터 시작하면 데이터 정리 자동화를 비교적 작은 단위로 적용할 수 있습니다.

반복되는 데이터 정리, Google Sheets와 ChatGPT를 함께 써보세요 ( ( (자세히 보기)자세히 보기)자세히 보기)

매주 엑셀이나 Google Sheets에 판매량, 문의 건수, 작업 실적 같은 데이터를 모아 보고서를 만드는 업무가 있습니다. 숫자를 입력하는 것보다 더 오래 걸리는 것은 그다음입니다.

열 이름을 통일하고, 비어 있는 값을 확인하고, 부서별 합계를 내고, 전주와 비교한 뒤 “이번 주에는 무엇이 달라졌는지”까지 정리해야 하기 때문입니다.

이때 Google Sheets의 함수로 숫자 계산과 데이터 정리를 자동화하고, ChatGPT로 분석 기준과 보고서 문장을 만드는 방식을 조합하면 작업 과정을 상당히 단순하게 만들 수 있습니다.

핵심은 ChatGPT에게 모든 계산을 맡기는 것이 아닙니다. 계산은 Sheets가 담당하고, 해석과 정리 방법은 ChatGPT의 도움을 받는 구조로 나누는 것입니다.

먼저 데이터를 이렇게 입력합니다

자동화를 시작할 때 가장 많이 놓치는 부분이 데이터 입력 방식입니다. 같은 의미의 값이 서로 다른 형태로 들어가면 함수도 분석도 불안정해집니다.

예를 들어 영업팀에서 아래와 같은 판매 데이터를 관리한다고 가정해 보겠습니다.

여기서 중요한 것은 한 행에 하나의 거래 기록만 넣는 것입니다. 여러 거래를 한 셀에 적거나, 날짜와 담당자 이름을 한 셀에 섞어 넣으면 나중에 집계하기 어려워집니다.

자동화하기 좋은 기본 구조

• 첫 번째 행: 열 제목
• 두 번째 행부터: 실제 데이터
• 날짜: 날짜 형식으로 통일
• 수량: 숫자로 입력
• 매출: 숫자로 입력하고 단위 문자는 붙이지 않기
• 담당자·상품명: 동일한 명칭 사용

예를 들어 매출을 540,000원처럼 입력하기보다 숫자 540000으로 입력하고 셀 서식에서 통화 표시를 적용하는 편이 함수 계산에 유리합니다.

1단계: Google Sheets 함수로 반복 계산부터 없애기

먼저 ChatGPT를 연결하기 전에 Sheets 자체의 기능으로 반복 계산을 제거합니다.

예를 들어 수량과 단가가 각각 D열과 E열에 있다면 F열의 매출을 다음과 같이 계산할 수 있습니다.

=D2*E2

이 수식을 F열 전체에 적용하면 새로운 데이터가 들어올 때마다 행별 매출을 계산할 수 있습니다.

담당자별 총매출도 SUMIF 함수로 만들 수 있습니다.

=SUMIF($B:$B,H2,$F:$F)

여기서 H2에는 담당자 이름을 넣습니다. 예를 들어 H2가 “영업A”라면 영업A의 매출만 자동으로 합산합니다.

이렇게 하면 매주 보고서를 만들 때 계산기를 사용하거나 숫자를 일일이 더하는 과정이 사라집니다.

2단계: ChatGPT에게 함수를 직접 만들어 달라고 요청하기

함수를 알고 있지 않아도 괜찮습니다. 중요한 것은 원하는 결과와 데이터 구조를 정확하게 설명하는 것입니다.

예를 들어 다음과 같이 입력해 보겠습니다.

Google Sheets에서 A열은 날짜, B열은 담당자, C열은 상품명, D열은 수량, E열은 단가입니다.

F열에 수량×단가로 매출을 계산하고 싶습니다.

그리고 H열에 담당자 목록을 입력하면 I열에서 담당자별 총매출이 자동으로 계산되게 하고 싶습니다.

Google Sheets에서 사용할 수 있는 수식을 각각 만들어 주세요. 초보자가 복사해서 사용할 수 있도록 셀 위치도 함께 설명해 주세요.

이렇게 요청하면 단순히 “SUMIF를 사용하세요”라는 답을 받는 것보다 실제 시트에 적용하기 쉬운 형태로 결과를 얻을 수 있습니다.

여기서 한 단계 더 나아가는 방법

ChatGPT에게 함수만 요청하지 말고 예외 상황까지 함께 지정하는 것이 좋습니다.

수량이나 단가가 비어 있으면 오류 대신 빈칸이 나오도록 만들어 주세요.

수량이 숫자가 아닌 경우에는 계산하지 않도록 해 주세요.

이 경우 단순한 곱셈식 대신 IF와 ISNUMBER 등을 조합한 수식을 설계할 수 있습니다.

이 방식의 장점은 데이터를 입력하는 사람이 실수했을 때 보고서 전체에 오류가 퍼지는 것을 줄일 수 있다는 점입니다.

3단계: ChatGPT로 데이터의 이상값을 찾기

Sheets에서 합계와 평균을 계산했다면 이제 ChatGPT를 활용해 숫자의 의미를 검토할 수 있습니다.

예를 들어 담당자별 판매 결과가 다음과 같이 나왔다고 하겠습니다.

이 데이터를 그대로 붙여 넣고 다음처럼 요청할 수 있습니다.

다음은 담당자별 이번 주와 전주 판매 데이터입니다.

1. 매출이 가장 크게 증가한 담당자를 계산해 주세요.

2. 매출 증가율을 계산해 주세요.

3. 판매수량과 매출의 관계에서 눈에 띄는 점을 찾아주세요.

4. 데이터만으로 확정할 수 없는 원인은 추측하지 말고 ‘확인 필요’라고 표시해 주세요.

5. 팀장 보고용으로 5문장 이내로 요약해 주세요.

그러면 단순한 표를 증감률 → 특징 → 추가 확인사항 → 보고 문장으로 변환하는 데 도움을 받을 수 있습니다.

특히 마지막 조건이 중요합니다. 데이터에 나타나지 않은 원인을 ChatGPT가 임의로 확정하지 않도록 “확인할 수 없는 내용은 추측하지 말 것”이라는 조건을 명시하는 것입니다.

4단계: 매주 반복하는 분석 작업을 템플릿으로 만들기

매번 새로운 프롬프트를 작성하면 자동화 효과가 떨어집니다. 한 번 검증한 분석 지시문을 템플릿으로 만들어 두는 편이 좋습니다.

예를 들어 다음과 같은 형태입니다.

아래 표는 이번 주 업무 실적입니다.

① 총합과 평균을 확인합니다.
② 전주 대비 증감률을 계산합니다.
③ 가장 큰 증가와 감소 항목을 찾습니다.
④ 평소와 비교해 특이한 값이 있는지 표시합니다.
⑤ 데이터만으로 확인할 수 없는 원인은 추측하지 않습니다.
⑥ 마지막에 팀 보고용 요약 5줄을 작성합니다.

분석 결과는 ‘수치 / 변화 / 확인사항 / 요약’ 순서로 정리합니다.

이렇게 만들어 놓으면 매주 데이터 부분만 교체해 같은 기준으로 분석할 수 있습니다.

대부분 놓치는 부분: 계산과 해석을 분리하세요

Google Sheets와 ChatGPT를 함께 사용할 때 가장 실용적인 원칙은 “숫자의 원본과 계산 결과를 분리하는 것”입니다.

예를 들어 하나의 시트에 모든 내용을 섞기보다 다음처럼 구성할 수 있습니다.

이렇게 분리하면 ChatGPT의 분석 문장을 수정하더라도 원본 데이터가 변경되지 않습니다.

또한 분석 결과가 이상할 때 원본 → 계산식 → 분석 순서로 어디에서 문제가 발생했는지 확인하기도 쉽습니다.

개인정보와 사내 데이터를 넣을 때 지켜야 할 것

업무 자동화에서 편리함보다 먼저 확인해야 하는 것이 데이터 처리 권한입니다.

특히 직원의 이름, 연락처, 고객 정보, 계약 금액, 계좌 정보, 주민등록번호와 같은 개인정보나 회사의 영업기밀은 사내 규정과 정보보안 정책을 먼저 확인해야 합니다.

외부 AI 서비스에 데이터를 입력할 수 없는 회사라면 실제 데이터를 그대로 ChatGPT에 붙여 넣으면 안 됩니다.

대신 분석 구조를 먼저 테스트할 때는 다음처럼 가공할 수 있습니다.

실제 고객명: 홍길동 → 고객001
실제 담당자: 홍○○ → 담당자A
실제 계약번호: 2026-AB-18372 → 계약001

다만 단순히 이름을 바꾸는 것만으로 회사의 보안 규정을 충족한다고 볼 수는 없습니다. 데이터 자체에 민감한 내용이 포함되어 있다면 회사에서 승인한 AI 도구나 사내 환경을 사용해야 합니다.

바로 적용하는 10분 작업 순서

1. 반복해서 입력하는 업무 데이터를 Google Sheets에 표 형태로 정리합니다.
2. 날짜, 담당자, 상품, 수량, 금액 등 열의 의미를 명확하게 정합니다.
3. 매출·합계·평균 등 반복 계산을 Sheets 함수로 만듭니다.
4. ChatGPT에게 필요한 함수를 데이터 구조에 맞게 작성해 달라고 요청합니다.
5. 전주 대비 증감률과 이상값을 계산용 시트에 추가합니다.
6. 분석에 사용할 데이터만 별도로 추출합니다.
7. 개인정보와 회사 기밀이 포함되어 있는지 확인합니다.
8. 허용된 환경에서 ChatGPT에 분석을 요청합니다.
9. “추측하지 말고 확인할 사항을 구분하라”는 조건을 넣습니다.
10. 검토한 결과만 최종 보고서에 사용합니다.

FAQ

Q1. Excel을 사용해도 같은 방법을 적용할 수 있나요?

가능합니다. 핵심은 Google Sheets 자체가 아니라 표준화된 데이터 구조 + 스프레드시트 함수 + AI 분석이라는 조합입니다. Excel에서도 SUMIF, COUNTIF, AVERAGEIF 등 유사한 함수를 사용할 수 있습니다. 다만 사용하는 프로그램의 함수 문법이나 기능 차이는 확인해야 합니다.

Q2. ChatGPT에 회사 데이터를 그대로 복사해도 되나요?

회사 규정에서 허용한 경우에만 사용해야 합니다. 특히 고객 개인정보, 직원 개인정보, 계약정보, 미공개 매출이나 가격정보 등은 사내 보안정책을 먼저 확인하는 것이 안전합니다. 규정을 확인할 수 없다면 실제 데이터를 넣지 않고 구조만 익명화한 샘플 데이터로 테스트하는 것이 좋습니다.

Q3. ChatGPT가 계산한 숫자를 그대로 보고서에 사용해도 되나요?

권장하지 않습니다. 숫자의 원천과 계산은 Google Sheets에서 관리하고, ChatGPT는 분석과 문장 정리에 활용하는 방식이 검증하기 쉽습니다. 특히 중요한 의사결정에 사용하는 수치는 원본 데이터와 수식을 직접 확인한 뒤 최종 보고서에 반영하는 것이 좋습니다.

정리하면, 가장 안정적인 업무 흐름은 “원본 데이터는 Sheets에 정확하게 입력 → 반복 계산은 함수로 자동화 → 분석과 보고 문장 작성은 ChatGPT로 지원 → 사람이 최종 검증”하는 방식입니다. 처음부터 복잡한 자동화 시스템을 만들 필요 없이, 매주 반복되는 하나의 보고 업무부터 이 구조로 바꾸는 것이 실제 적용하기 쉽습니다.