수강생 사례 #업무자동화교육 #공공연구기관_대외업무 #AI바이브코딩

[대외업무] 공공연구기관 N사,
대외 요구자료 분류·엑셀 기입 자동화
| 주 30시간 → 2시간으로 단축

Python으로 메일과 첨부 문서를 수집하고, AI로 요구사항을 추출해 엑셀에 기입했습니다.
AI 바이브코딩 교육결과사례로, 개별 AX 과제에서 업무 소요시간이 주 30시간에서 2시간으로 줄어든 것을 확인했습니다.

주 30시간
개선 전 소요시간
개별 AX 과제 확인
주 2시간
개선 후 소요시간
개별 AX 과제 확인
주 28시간
업무시간 절감
개별 AX 과제 확인
연 1,456시간
연간 절감 환산값
주간 절감 × 52주

01 — 배경 · Problem

요구자료를 읽고 옮기는 일,
업무자동화의 출발점이 됐습니다

공공연구기관 N사의 대외업무는 메일에서 시작됐습니다. 첨부파일을 내려받고 제출기한을 확인한 뒤, 분류용 엑셀에 요구사항을 옮겼습니다.

목록을 만든 뒤에도 과거 유사 질의를 찾아야 했습니다. 이를 참고해 새로운 자료를 작성하고, 검토를 거쳐 제출하는 과정이 이어졌습니다.

먼저 손댄 구간은 메일 수집부터 요구사항 분류·기입까지였습니다. 문서 작성에 앞서 필요한 정보를 같은 형식으로 정리하는 작업입니다.

“메일에서 파일을 내려받고 제출기한을 확인한 뒤, 분류용 엑셀에 옮겨 적었습니다.”

개별 AX 과제의 기존 업무 흐름을 1인칭으로 재구성했습니다. 실제 발언의 직접 인용은 아닙니다.

기존 수작업 흐름

단계 작업 내용 건당 소요시간
STEP 1 분류용 엑셀을 준비하고 메일 첨부파일 다운로드 미제공
STEP 2 제출기한 파악 및 요구사항 분류·엑셀 기입 미제공
STEP 3 과거 유사 질의 검색 및 새로운 요구자료 작성 미제공
STEP 4 작성 자료 검토 및 제출 미제공

개별 AX 과제에서 전체 업무시간은 주 30시간으로 확인됐습니다. 단계별·건당 시간은 제공되지 않았습니다.

📥 메일과 첨부파일을 각각 확인 — 목록 작성 전에 정보 수집이 필요했습니다.

🗂️ 제출기한과 요구사항을 수동 기입 — 문서를 읽고 엑셀로 옮기는 작업이 반복됐습니다.

🔎 과거 유사 질의를 따로 검색 — 자료 작성에 앞서 참고 사례를 찾아야 했습니다.

AI 업무자동화를 주제로 메일 첨부 문서와 분류용 엑셀을 번갈아 확인하는 대외업무 담당자

AI 생성 이미지


02 — 솔루션 · Solution

AI 자동화로 요구사항을 추출하고,
같은 엑셀 항목으로 정리했습니다

메일 첨부파일을 엑셀로 자동 정리하는 방법은 무엇일까요? 이 사례는 메일 수집 → 텍스트 추출 → AI 항목 추출 → 엑셀 저장 순서로 구성했습니다.

담당자가 처리할 메일을 전용 수신함으로 전달하면 수집 단계가 시작됩니다. 코드에서는 특정 발신 조건과 전달 표시가 있는 제목을 기준으로 대상 메일을 골랐습니다.

사용 도구

🐍 Python 📥 imaplib · email 📄 pypdf 🤖 OpenAI API · gpt-4o-mini 📊 pandas
INPUT
전용 수신함으로 전달한 요구자료 메일
메일 본문과 첨부파일을 업무별 폴더로 수집합니다.
↓
1
STEP 1 · 메일 수집
조건에 맞는 메일의 본문·첨부 저장
IMAP으로 메일을 조회합니다. 날짜와 제목으로 폴더를 만들고 본문과 첨부파일을 저장합니다.
결과값: 요구자료별 입력 폴더
↓
2
STEP 2 · 문서 읽기
텍스트 파일과 PDF 내용을 한곳에 모으기
텍스트는 여러 인코딩으로 읽고, PDF는 pypdf로 텍스트를 추출합니다. 읽힌 내용을 합쳐 분석 입력으로 구성합니다.
결과값: 폴더별 통합 문서 텍스트
↓
3
STEP 3 · AI 항목 추출
요구자료를 정해진 6개 항목으로 구조화
폴더명·의원명·접수일자·제출 요구일자·키워드·세부내용을 지정했습니다. 요구목록은 원문 번호와 개행을 보존하도록 지시했습니다.
결과값: 지정 항목의 JSON 응답
↓
4
STEP 4 · 엑셀 기입·취합
일관된 열 구조로 요구자료 목록 만들기
개별 1행 엑셀 생성은 코드에서 확인됩니다. 전체 분석결과 파일로의 취합은 개별 AX 과제에서 확인했습니다.
출력형태: 개별 분석 엑셀 및 전체 요구자료 목록
↓
OUTPUT
전체_자료요구서_분석결과.xlsx
제출기한·키워드·요구사항을 같은 기준으로 확인하는 목록입니다.

개별 AX 과제에서는 1분 간격 실행과 전체 엑셀 취합을 구현 방향으로 제시했습니다. 제공된 최종 코드가 중간에서 끝나므로 반복 실행·취합의 전체 구현은 발췌만으로 검증하지 않았습니다.

바이브코딩으로 메일과 PDF의 텍스트 및 항목 추출을 거쳐 엑셀 6개 열로 연결하는 구조

AI 생성 이미지

각 단계 핵심 설명

STEP 01 — 수집 · 대상 메일과 파일을 묶었습니다

첨부파일 이름이 겹치면 번호를 붙여 저장하도록 구성했습니다. 처리할 메일을 전달하는 과정은 담당자가 수행합니다.

✓ 조건에 맞는 메일의 본문·첨부를 개별 저장하는 작업을 자동화했습니다.
STEP 02 — 읽기 · 분석 가능한 문서 내용을 모았습니다

확인된 분석 대상은 텍스트 파일과 PDF입니다. 스캔 이미지나 다른 문서 형식의 처리 여부는 제공 자료만으로 확인되지 않습니다.

✓ 지원 형식의 문서 내용을 분석 입력으로 모으는 작업을 자동화했습니다.
STEP 03 — 추출 · 기입할 항목을 먼저 정했습니다

접수일자와 제출 요구일자는 날짜 형식을 지정했습니다. 세부내용은 요구목록의 번호와 줄바꿈을 유지하도록 요청했습니다.

✓ 문서에서 항목을 찾아 엑셀에 옮기는 반복 입력을 자동화했습니다.
STEP 04 — 저장 · 같은 열 순서로 결과를 남겼습니다

pandas로 추출 결과를 표로 바꾸고 엑셀로 저장했습니다. 개별 AX 과제에서는 같은 기준의 목록을 과거 데이터 비교에 활용할 수 있다고 설명했습니다.

✓ 개별 분석 결과를 정해진 엑셀 양식으로 만드는 작업을 자동화했습니다.

03 — 결과 · Result

교육결과사례로 확인한 변화,
주 30시간에서 2시간으로

개별 AX 과제에서 확인된 개선 전후 업무시간은 주 30시간과 주 2시간입니다. 주간 절감시간은 28시간이며, 연간 52주로 환산하면 1,456시간입니다.

이 수치는 개별 AX 과제에서 확인된 업무시간 비교값입니다. 개별 문서 처리속도나 AI 추출 정확도를 측정한 수치로 제시된 것은 아닙니다.

Before · 수작업

• 메일·첨부를 열어 기한 확인

• 분류용 엑셀에 요구사항 입력

주간 업무 소요시간
30시간
= 연 1,560시간 · 52주 환산
→
After · 자동화

• AI로 지정 항목 추출

• 같은 기준의 엑셀 목록으로 취합

주간 업무 소요시간
2시간
= 연 104시간 · 52주 환산

엑셀 결과 구조 예시

아래는 코드의 6개 추출 항목을 바탕으로 재구성한 목업입니다. 6건의 행·날짜·내용·색상·탭은 모두 구조 예시이며 실제 처리 실적이나 구현된 검토 상태를 뜻하지 않습니다. 폴더 경로와 개인 식별 정보는 표시하지 않았습니다.

📊 전체_자료요구서_분석결과.xlsx · 구조 예시
📋 개별 결과 예시 📊 전체 목록 ◀ 구조 예시
구조 예시 · 가상 데이터 6건 🔴 기한 강조 2건 🟢 記入例 2건 ⚪ 미확인 예시 2건
폴더명 의원명 접수일자 제출 요구일자 키워드 세부내용
예시 폴더 A 비식별 2026-10-26 🔴 2026-10-30 연구인력 현황 1. 연구인력 현황 제출 요청
예시 폴더 B 비식별 2026-10-27 🔴 2026-10-30 교육 운영 현황 1. 교육 운영 현황 자료 요청
예시 폴더 C 비식별 2026-10-26 🟢 2026-10-29 발간 보고서 1. 발간 보고서 목록 제출 요청
예시 폴더 D 비식별 2026-10-27 🟢 2026-10-30 설문조사 1. 설문조사 대상 현황 요청
예시 폴더 E 비식별 2026-10-29 ⚪ 미확인 예시 인력 지원 제도 1. 인력 지원 제도 설명자료 요청
예시 폴더 F 비식별 2026-10-30 ⚪ 미확인 예시 사업 운영 현황 1. 사업 운영 현황 자료 요청
⋯ 자동 저장 완료 화면의 구조 예시 — 실제 데이터·처리 상태가 아닙니다.
대

“전달한 메일을 일정한 기준으로 정리하고, 작성된 양식을 전체 엑셀로 취합하는 흐름을 만들었습니다.”

공공연구기관 N사 대외업무 담당 / AI 바이브코딩 프로젝트

개별 AX 과제의 개선 프로세스를 1인칭으로 재구성했습니다. 실제 발언의 직접 인용은 아닙니다.


04 — 인사이트 · Insight

AI 바이브코딩의 첫 성과는
기입 기준을 정하는 데서 나왔습니다

대외 요구자료 분류 자동화는 어디서 시작해야 할까요? 이 사례에서는 엑셀에 남길 항목부터 정했습니다. 접수일자·제출 요구일자·키워드·세부내용을 지정한 뒤 문서에서 해당 정보를 추출했습니다.

같은 항목으로 쌓인 목록은 과거 자료를 비교하는 기반이 됩니다. 다만 AI가 추출한 제출기한과 요구목록은 원문 대조가 필요합니다. 제공 자료에는 추출 정확도나 오류율이 제시돼 있지 않습니다.

현재 확인된 흐름과 다음 목표도 구분했습니다. 분류·기입·취합은 개선 프로세스로 제시됐고, 유사 질의 추천과 초안 작성은 후속 도전 목표로 남아 있습니다.

메일마다 달랐던 정보를,
같은 항목으로 읽고 저장하는 흐름이었습니다.

업무에 쓰던 엑셀을 기준으로 수집·추출·기입 단계를 연결했습니다.

🚀 다음 단계 고도화 계획

아래 항목은 개별 AX 과제 고도화 계획입니다. 이번 결과의 완료 기능에는 포함하지 않았습니다.

유사 질의 추천·초안 작성 — 과거 질의를 추천하고 이를 참고해 AI 초안을 작성하는 기능입니다.

질의 경향·통계 분석 — 의원별 경향과 연차별 자료를 분석해 예상 질의를 만드는 목표입니다.

스프레드시트·모바일 접근 — 목록을 온라인 스프레드시트에 저장해 휴대전화에서도 확인하는 구상입니다.

캘린더·메신저 일정 연동 — 제출기한을 일정으로 연결해 확인 범위를 넓히는 계획입니다.

제출기한 리마인드 — 담당자에게 기한 전후 알림 메일을 보내는 기능을 목표로 제시했습니다.


05 — 확장 · Expansion

메일을 읽고 표에 옮기는 업무,
같은 구조로 확장을 검토할 수 있습니다

입력 문서에서 필요한 항목을 추출해 표로 저장하는 구조는 다른 반복 업무에도 적용을 검토할 수 있습니다. 아래는 확장 아이디어이며, 이번 프로젝트에서 구현한 기능은 아닙니다.

🔗 같은 방식으로 자동화를 검토할 수 있는 업무들

감사 요구자료 접수 — 요청 문서에서 제출기한과 요구항목 추출 → 접수대장 작성

부서별 실적 취합 — 회신 메일의 지원 형식 문서에서 지정 항목 추출 → 통합 실적표 구성

설문조사 협조 요청 — 조사 주제·대상·회신기한 추출 → 협조 요청 목록 정리

대외 공문 관리 — 문서별 요청사항과 기한 추출 → 업무 확인용 대장 생성

교육 신청 접수 — 신청 메일에서 과정명과 신청 항목 추출 → 신청 현황표 작성

메일을 읽고 엑셀에 옮기던 업무에서
주 30시간 → 2시간의 변화로

공공연구기관 N사 대외업무 담당자의 AI 바이브코딩 교육결과사례입니다.
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시간 수치는 개별 AX 과제에서 확인된 값이며, 연간 값은 52주 환산입니다.