AI 기반 보고서 작성 자동화
현대 직장인들은 정기적으로 제출하는 업무 보고서, 프로젝트 진행 상황 보고서 등 각종 보고서를 작성하는 데 업무 시간의 상당 부분을 할애하고 있는데요, 보고서 작성 과정에서 가장 시간이 오래 걸리는 부분은 적절한 문장을 구성하고, 수집된 데이터를 분석하여 의미 있는 내용으로 정리하는 단계입니다.
하지만 AI 기술을 보고서 작성 과정에 전략적으로 도입한다면 이러한 시간 소모를 획기적으로 줄일 수 있습니다. 특히 문장 구성과 내용 분석 과정에서 AI의 도움을 받으면 기존 대비 절반 이상의 시간을 단축할 수 있으며, 동시에 보고서의 품질도 향상시킬 수 있습니다.
이번 글에서는 Claude for Sheets와 Claude를 효과적으로 활용하여 교육 보고서를 신속하고 체계적으로 작성하는 실용적인 방법들을 단계별로 살펴보겠습니다. 이를 통해 보고서 작성 업무의 효율성을 크게 높일 수 있을 것입니다.
참고
- 최종 보고서 구성은 https://bit.ly/3Il4RdP 링크를 참고하기 바랍니다.
- 이번 글에서 다루는 Claude for Sheet 기본 활용법은 ≪DeepL, 챗GPT, Claude로 번역 동시에 하기≫ 글을 참조하기 바랍니다. 실습 진행을 위해서 먼저 해당 글을 반드시 읽어보기 바랍니다.
- 이번 글에서 다룬 분석 기법 및 디자인 관련 사항은 ≪Claude로 서평 데이터 분석하고 그래프 그리기 (2탄) 글을 참고하기 바랍니다.
교육 보고서 템플릿 만들기
교육 보고서를 효과적으로 작성하기 위해서는 먼저 교육 관련 정보를 체계적으로 정리할 수 있는 교육 보고서 템플릿을 먼저 작성해보겠습니다.
- 교육 보고서 템플릿: https://buly.kr/1uZhBQ
교육 보고서 템플릿은 제목, 교육목적, 대상, 일정, 참석자, 설문분석, 교육평가의 7개 핵심 항목으로 구성됩니다. 이러한 구조를 통해 교육의 전체적인 개요부터 구체적인 결과까지 체계적으로 정리할 수 있습니다. 특히 교육목적, 설문분석, 교육평가 항목은 AI 기술을 활용해 작성하면 작업 시간을 크게 단축할 수 있습니다. 동시에 더 전문적이고 객관적인 내용으로 보고서를 완성하는 것 또한 가능합니다.
교육 보고서 템플릿은 두 개의 시트로 구성되어 있습니다. 하나는 다음과 같은 내용이 정리된 [보고서 템플릿] 시트입니다.
다른 하나는 다음과 같은 내용이 정리된 [Data] 시트입니다.
보고서 템플릿 중에서 교육목적과 설문분석은 "Data" 시트에 저장된 내용을 참고하여 AI가 작성하고, 교육평가 부분은 작성이 완료된 교육목적과 설문분석 내용을 활용하여 AI가 작성합니다. 이제 그 과정을 꼼꼼하게 살펴보겠습니다. 옆에 교육 보고서 템플릿 문서를 띄워놓고 따라해보기 바랍니다.
교육목적 데이터 생성
교육목적 칼럼 내용은 Data 시트 B1 칼럼에 정리된 아래 교육 목적을 기초로 claude() 함수를 사용해서 다음과 같은 결과를 얻습니다.
교육 목적 (Data 시트 B1 칼럼)
내부적으로 일하는 방식 정의와 과업별 AI/자동화 가능한 영역을 도출해서 정리하고 있음
조직 특성상 내부 데이터를 적극적으로 활용하는데 아직 어려움도 있지만, 팀별로 생성형 AI 도구를 어떻게 잘 활용할 수 있을지에 대한 고민도 갖고 있음
위키북스의 다양한 생성형 AI 활용 사례와 당사 HR 조직원들과의 인사이트 교류는 시너지가 될 수 있는 시간이라 생각함
claude() 함수
=claude(
JOIN(CHAR(10),
"<기획의도>를 참고해서 교육 목적을 100자 내외 문장으로 만들어주세요. 문장은 가독성 있게 구성해야 하고, '본 교육의 목적은 ' 문장으로 시작해야 합니다.",
"",
"<기획의도>",
Data!B$1,
)
)
claude() 함수의 구성은 다음과 같습니다.
[함수 구조 분석]
=claude(JOIN(CHAR(10), ...))
claude(): Claude AI에게 프롬프트를 전달하는 사용자 정의 함수
JOIN(CHAR(10), ...): 여러 텍스트를 줄바꿈 문자로 연결하는 함수
[프롬프트 구성 요소]
1. 지시사항
- "<기획의도>를 참고해서 교육 목적을 100자 내외 문장으로 만들어주세요"
- "본 교육의 목적은 "으로 시작하도록 지정
- 가독성 있는 구성 요구
2. 빈 줄: "" (가독성을 위한 공백)
3. 데이터 라벨: "<기획의도>"
4. 참조 데이터: Data!B$1
5. Data 시트의 B1 셀 내용을 참조
- $1은 절대 참조로 행이 고정됨
[작동 방식]
Data 시트 B1 셀의 기획의도 내용을 읽어옴
해당 내용을 바탕으로 Claude가 교육 목적 문장을 생성
"본 교육의 목적은 ..."으로 시작하는 100자 내외의 문장 반환
결과
본 교육의 목적은 내부 업무 프로세스를 개선하고 AI/자동화 가능 영역을 파악하며, 생성형 AI 도구의 효과적 활용 방안을 모색하는 것입니다. 또한 위키북스의 사례 공유와 HR 조직원들과의 인사이트 교류를 통해 시너지를 창출하고자 합니다.
설문분석 데이터 생성
설문분석 칼럼은 Data 시트 B2 칼럼에 정리된 아래 설문 결과를 기초로 claude() 함수를 사용해서 다음과 같은 결과를 얻었습니다.
설문 목적 (Data 시트 B2 칼럼)
다양한 실제 사례가 포함된 강의라서 업무에 많은 도움이 될 것 같습니다.
너무 빠르게 다양한 사례를 설명하고 있어서 이해가 안갑니다.
특강에서 다루는 범위를 좁혀서 실제적인 업무에 도움이 되는 내용으로 했으면 좋을듯
불필요하고 지연되는 업무의 최소화에 도움이 될 듯
IT 분야의 전문성이 없으면 업무에 활용하기 어렵다고 생각됨.
강사가 직접 시도하고 경험한 것을 솔직하게 공유하고 구체적 방법까지 제시해서 매우 실질적인 도움이 됐다
claude() 함수
=claude(
JOIN(CHAR(10),
"<설문결과>를 참고해서 설문 내용을 분석해야 합니다. SWOT 기법을 이용해서 이번 강의의 특징을 정리해주세요. 문장은 가독성 있게 구성해야 합니다.",
"",
"<설문결과>",
Data!B$2,
)
)
“설문분석” claude() 함수 구성은 “교육목적” 에서 사용된 claude() 함수와 구성이 같습니다.
결과
SWOT 분석을 통해 이번 강의의 특징을 다음과 같이 정리할 수 있습니다:
강점 (Strengths):
• 다양한 실제 사례를 포함하여 실무 적용성이 높습니다.
• 강사의 직접 경험을 바탕으로 한 솔직하고 구체적인 내용 전달이 이루어집니다.
• 불필요한 업무 최소화에 도움이 되는 실용적인 정보를 제공합니다.
약점 (Weaknesses):
• 강의 속도가 빨라 일부 수강생들의 이해도가 낮을 수 있습니다.
• 다루는 범위가 넓어 깊이 있는 학습이 어려울 수 있습니다.
• IT 분야의 전문 지식이 없는 수강생들에게는 접근성이 떨어질 수 있습니다.
기회 (Opportunities):
• 실무 적용을 통해 업무 효율성 향상의 기회를 제공합니다.
• 다양한 사례 학습을 통해 문제 해결 능력을 향상시킬 수 있습니다.
• 강의 내용을 바탕으로 개인의 업무 스킬을 발전시킬 수 있습니다.
위협 (Threats):
• 강의 내용의 깊이가 부족할 경우, 수강생들의 만족도가 떨어질 수 있습니다.
• IT 지식이 부족한 수강생들의 참여도가 낮아질 수 있습니다.
• 너무 광범위한 내용으로 인해 핵심 주제에 대한 집중도가 떨어질 수 있습니다.
교육평가 데이터 생성
다음과 같은 claude 함수를 사용해서 다음과 같은 결과를 얻었습니다.
claude() 함수
=claude( JOIN(CHAR(10),
"<교육목적>과 <설문분석> 내용을 참고해서 이번 교육의 종합 평가를 진행해주세요. 300자 내외의 문장 형태의 보고서를 작성해주세요. 문장은 가독성 있게 구성해야 합니다.",
"",
"<교육목적>",
B2,
"",
"<설문분석>",
B6
)
)
claude() 함수의 구성은 다음과 같습니다.
[함수 구조]
함수 구성은 “교육목적” 에서 사용된 claude() 함수와 구성이 같습니다.
[프롬프트 구성 요소]
1. 지시사항
- "<교육목적>과 <설문분석> 내용을 참고해서 이번 교육의 종합 평가를 진행해주세요"
- "300자 내외의 문장 형태의 보고서를 작성해주세요"
- 가독성 있는 구성 요구
2. 빈 줄: "" (가독성을 위한 공백)
3. 첫 번째 데이터 라벨: "<교육목적>"
4. 첫 번째 참조 데이터: B2
- 현재 시트의 B2 셀 내용을 참조
5. 빈 줄: "" (데이터 구분을 위한 공백)
6. 두 번째 데이터 라벨: "<설문분석>"
7. 두 번째 참조 데이터: B6
- 현재 시트의 B6 셀 내용을 참조
[작동 방식]
현재 시트 B2 셀의 교육목적 내용을 읽어옴
현재 시트 B6 셀의 설문분석 내용을 읽어옴
두 데이터를 종합하여 Claude가 교육의 전반적인 평가를 수행
300자 내외의 체계적인 보고서 형태로 종합 평가 결과 반환
결과
이번 교육은 내부 업무 프로세스 개선과 AI/자동화 활용 방안 모색이라는 목적을 달성하는 데 상당한 성과를 거둔 것으로 평가됩니다. 강사의 실제 경험을 바탕으로 한 다양한 사례 공유와 실용적인 정보 제공은 수강생들의 실무 적용성을 크게 높였습니다. 특히 위키북스의 사례와 HR 조직원들과의 인사이트 교류는 시너지 창출에 기여했습니다.
다만, 강의 속도와 넓은 범위로 인해 일부 수강생들의 이해도가 낮아질 수 있다는 점, 그리고 IT 지식이 부족한 수강생들의 접근성 문제는 개선이 필요한 부분으로 파악됩니다. 향후에는 핵심 주제에 대한 집중도를 높이고, 수강생들의 배경을 고려한 맞춤형 교육 설계가 요구됩니다.
전반적으로 본 교육은 업무 효율성 향상과 문제 해결 능력 개발에 긍정적인 영향을 미쳤으며, 참가자들의 개인 업무 스킬 향상에도 기여한 것으로 평가됩니다.
최종 결과 보고서 작성
이제 앞서 작성한 보고서 템플릿 내용을 Claude에 업로드하고 보고서 구성 요청해서 최종 결과 보고서를 만들어보겠습니다. 최종 결과 보고서는 아래 링크에서 미리 살펴볼 수 있습니다.
- Claude로 구성한 최종 결과 보고서: https://claude.ai/public/artifacts/9d9bd6f0-91dc-4d77-aa0c-66bf6f3037c0
첫 번째 보고서 구성 요청 프롬프트는 아래와 같이 간단합니다.
아래 내용으로 대시보드 형태의 교육 보고서를 작성해주세요
===
<교육제목>
생성형 AI와 함께하는 T자형 업무 혁신
<교육목적>
본 교육의 목적은 내부 업무 프로세스를 개선하고 AI/자동화 가능 영역을 파악하며, 생성형 AI 도구의 효과적 활용 방안을 모색하는 것입니다. 또한 위키북스의 사례 공유와 HR 조직원들과의 인사이트 교류를 통해 시너지를 창출하고자 합니다.
<대상>
HR그룹(채용,교육,지원,노무,조직문화) 30명 내외
<일정>
2025.06.24(수)
14:00~15:30 : 박찬규 대표님 / AI 특강 + Q/A
15:30~16:30 : HR 내부 워크숍
프롬프트 결과로 나온 1차 생성 보고서가 너무 화려해서 다음과 같이 수정을 요청했습니다.
- 1차 생성 보고서: https://claude.ai/public/artifacts/1369dfc8-e68a-4dd4-b573-9debe26bee09
다양한 디자인 요소를 배제하고 텍스트 위주의 깔끔한 보고서가 필요합니다.
프롬프트 결과로 나온 2차 생성 보고서가 마음에 들었지만, SWOT 부분은 약간의 디자인 작업이 필요할 것 같아서 아래와 같은 프롬프트로 수정을 요청했습니다.
- 2차 생성 보고서: https://claude.ai/public/artifacts/20bdd172-d321-4b0f-98e2-58fc86c78f77
SWOT 분석 내용은 Skeuomorphic Design으로 표현해주세요
프롬프트 결과로 최종 교육 보고서가 완료됐습니다. 보고서는 HTML 형태로 받아서 수정할 수 있고, 향후 보고서 생성시 해당 보고서를 업로드하고, “업로드한 보고서를 기초로 보고서를 만들어주세요” 라고 요청하면 유사한 형식의 보고서 작성도 가능합니다.
- 최종 교육 보고서: https://claude.ai/public/artifacts/9d9bd6f0-91dc-4d77-aa0c-66bf6f3037c0
지금까지 살펴본 것처럼 Claude for Sheets와 Claude를 활용하면, 교육 보고서 작성 시간을 단축할 뿐만 아니라 보고서의 품질까지 높일 수 있습니다. 특히 교육목적 정리, 설문분석, 종합평가 등 핵심 영역에서 AI의 객관적이고 체계적인 분석 능력을 활용함으로써 개인의 주관적 견해에 의존하던 기존 방식의 한계를 극복할 수 있었습니다. 또한 한 번 구축된 템플릿과 프롬프트 구조는 향후 유사한 보고서 작성 시 반복적으로 활용할 수 있어 조직 차원의 업무 표준화와 효율성 증대에도 크게 기여할 것입니다.
앞으로는 이러한 AI 기반 보고서 작성 방법론을 교육 분야뿐만 아니라 프로젝트 보고서, 업무 성과 보고서, 기획서 등 다양한 문서 작성 영역으로 확장 적용해 볼 수 있을 것입니다. 무엇보다 중요한 것은 AI 도구를 단순한 작업 대행 수단이 아닌 사고의 확장과 업무 품질 향상을 위한 협업 파트너로 인식하고 활용하는 것입니다. 이를 통해 반복적이고 시간 소모적인 업무에서 벗어나 보다 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있는 업무 환경을 구축할 수 있을 것입니다.
생성형 AI를 활용하여 업무 생산성을 높이는 더 다양한 방법이 궁금하다면 ≪생성형 AI 업무혁신 2≫ 도서를 참고해주세요.
생성형 AI 업무 혁신 2 (https://wikibook.co.kr/genai-rev/)
AI로 인해 일을 하는 방법과 해야할 일이 바뀌고 있습니다.
위키북스에서는 “미래 소년 코난” 프로젝트를 통해서 조금씩 업무를 변화시키고 있으며, 그 과정을 글로 정리했습니다.
생성형 AI로 여러분의 고민을 해결하는 데 조금이나마 도움이 되길 기대합니다.
