NotebookLM은 실제 업무 매뉴얼 분석에 쓸 수 있을까?
NotebookLM은 실제 업무 매뉴얼 분석에 쓸 수 있을까? 업무지침서 30개를 넣고 직접 테스트해봤다
생성형 AI가 업무 환경에 빠르게 확산되면서 많은 직장인들이 한 가지 공통된 고민을 하고 있다.
"우리 회사 업무 매뉴얼도 AI가 읽고 알려줄 수 있을까?"
실제로 회사에는 수많은 문서가 존재한다.
업무지침서, 운영매뉴얼, 규정집, 감사자료, 회의록, 인사규정, 안전관리 매뉴얼, 예산집행 지침 등 다양한 문서가 저장되어 있다.
문제는 필요한 내용을 찾는 데 생각보다 많은 시간이 소요된다는 점이다.
예를 들어 출장비 정산 규정을 찾기 위해 100페이지가 넘는 규정집을 열어야 하고, 특정 업무 처리 절차를 확인하기 위해 여러 매뉴얼을 뒤져야 하는 경우가 자주 발생한다.
최근 NotebookLM은 이러한 문제를 해결할 수 있는 AI 도구로 주목받고 있다. NotebookLM은 사용자가 업로드한 문서를 기반으로 답변을 생성하며, 답변의 근거가 된 문서 위치를 함께 제시하는 특징이 있다.
그렇다면 실제 업무 현장에서도 활용할 수 있을까?
이번 글에서는 실제 업무지침서와 규정집을 활용해 NotebookLM의 업무 매뉴얼 분석 능력을 테스트해봤다.
특히 다음 세 가지를 중심으로 검증했다.
업무지침서 분석 능력
규정 검색 정확도
실무 활용 가능성
단순 기능 소개가 아닌 실제 업무 환경을 가정한 실험 결과를 중심으로 정리해보았다.
왜 업무 매뉴얼 분석 테스트를 진행했을까?
직장 생활을 하다 보면 생각보다 많은 시간을 문서 검색에 사용하게 된다.
예를 들면 다음과 같은 상황이다.
출장비 지급 기준 확인
공문 처리 절차 확인
계약 검토 규정 확인
인사규정 확인
예산 집행 기준 확인
안전관리 절차 확인
대부분의 조직에서는 이미 매뉴얼이 존재한다.
문제는 매뉴얼이 너무 많다는 것이다.
실제로 업무지침서가 수십 개 이상인 조직도 흔하다.
특히 공공기관이나 대기업은 업무 프로세스가 세분화되어 있어 문서량이 매우 많다.
NotebookLM은 업로드한 문서 집합을 기반으로 질문에 답하는 구조이기 때문에 업무 매뉴얼 검색에 적합하다는 평가를 받고 있다.
그래서 실제 업무에 가까운 환경을 만들어 테스트를 진행했다.
실험에 사용한 자료
이번 실험에서는 실제 업무 환경을 가정했다.
자료 구성은 다음과 같았다.
업무지침서 10개
운영매뉴얼 8개
인사규정 3개
회계규정 3개
안전관리 매뉴얼 3개
감사 관련 지침 3개
총 30개 문서
전체 분량은 약 1,800페이지 수준이었다.
사람이 직접 읽는다면 상당한 시간이 필요한 규모다.
NotebookLM에 문서를 업로드해보니
문서 업로드는 생각보다 간단했다.
PDF를 업로드한 뒤 몇 분 정도 기다리면 분석이 가능했다.
흥미로운 점은 여러 종류의 문서를 한 번에 등록할 수 있다는 것이다.
NotebookLM은 업무 매뉴얼, 규정집, 정책문서 등을 하나의 지식베이스처럼 활용할 수 있도록 설계되어 있다.
실험 준비가 끝난 후 본격적인 테스트를 시작했다.
첫 번째 실험, 업무지침서 분석
가장 먼저 진행한 작업은 업무 프로세스 분석이었다.
질문은 다음과 같이 입력했다.
"신규 사업 추진 절차를 단계별로 정리해줘."
결과는 예상보다 구체적이었다.
NotebookLM은 관련 문서를 찾아 다음과 같이 정리했다.
사업 검토
예산 검토
내부 승인
계약 진행
사업 수행
결과 보고
단순 요약이 아니라 실제 절차 흐름을 정리해주는 방식이었다.
특히 관련 근거 문서를 함께 제시한다는 점이 인상적이었다.
두 번째 실험, 규정 검색 테스트
이번에는 규정 검색 능력을 확인했다.
업무 현장에서 가장 많이 사용하는 기능일 수 있다.
질문 예시는 다음과 같았다.
"출장비 지급 기준은 어떻게 되나?"
"시간외 근무 신청 절차는 무엇인가?"
"예산 전용은 어떤 조건에서 가능한가?"
결과는 상당히 만족스러웠다.
NotebookLM은 관련 규정을 찾아 핵심 내용을 정리한 뒤 근거가 되는 문서를 함께 제시했다.
여러 업무 사례에서도 업무규정과 사내 정책을 검색하고 근거 문서를 확인하는 활용 사례가 보고되고 있다.
세 번째 실험, 규정 충돌 찾기
실제 조직에서는 같은 내용이 여러 문서에 중복 기재되는 경우가 있다.
그래서 다음 질문을 입력했다.
"동일한 업무에 대해 서로 다른 기준을 제시하는 문서가 있는가?"
결과는 매우 흥미로웠다.
NotebookLM은 일부 문서에서 기준 차이가 존재한다고 알려주었다.
실제로 오래된 규정과 최신 개정 규정이 함께 존재하고 있었다.
이러한 기능은 규정 정비 과정에서도 활용 가능성이 높아 보였다.
네 번째 실험, 신입사원 질문 대응
이번에는 실제 신입사원이 질문하는 상황을 가정했다.
질문은 다음과 같았다.
"출장을 가게 되었는데 어떤 절차로 진행해야 하나요?"
"연차 신청은 어떻게 하나요?"
"보고서는 누구에게 결재를 받아야 하나요?"
NotebookLM은 매뉴얼 내용을 바탕으로 답변을 생성했다.
실제로 일부 기업에서는 업무 매뉴얼과 규정을 업로드하여 신입사원 FAQ 형태로 활용하고 있다고 알려져 있다.
다섯 번째 실험, 감사 대응 자료 찾기
감사 업무에서는 관련 근거를 찾는 작업이 매우 중요하다.
다음 질문을 입력했다.
"예산 집행 시 증빙자료 제출 규정을 찾아줘."
NotebookLM은 관련 규정과 제출 서류를 정리해주었다.
특히 여러 문서에 흩어진 내용을 한 번에 찾을 수 있다는 점이 편리했다.
실제 업무 시간은 얼마나 줄어들까?
이번 테스트에서 가장 놀라웠던 부분이다.
기존 방식은 다음과 같았다.
문서 찾기
PDF 열기
검색
관련 조항 확인
근거 정리
질문 하나당 평균 10~20분 정도가 소요되었다.
반면 NotebookLM은 대부분 수십 초 내에 답변을 제공했다.
실제로 수백 페이지 분량의 매뉴얼에서 필요한 정보를 몇 초 만에 찾는 활용 사례도 보고되고 있다.
실제 오류 사례
물론 완벽하지는 않았다.
첫 번째 사례
폐지된 규정이 포함된 경우
구버전 문서까지 함께 읽어 잘못된 기준을 제시할 수 있었다.
두 번째 사례
업무 범위가 다른 매뉴얼
비슷한 용어를 사용하는 다른 부서 문서를 참조하는 경우가 있었다.
세 번째 사례
예외조항 누락
기본 규정은 잘 설명했지만 예외사항을 놓치는 경우가 있었다.
그래서 중요한 의사결정에는 반드시 원문 확인이 필요했다.
업무 매뉴얼 분석에 가장 적합한 조직은?
실험 결과 다음 조직에서 특히 활용도가 높을 것으로 보였다.
공공기관
지방자치단체
연구기관
대기업
병원
학교
제조업체
공통점은 문서가 많다는 것이다.
문서가 많을수록 NotebookLM의 장점이 커졌다.
연구자 입장에서 본 활용 가능성
업무 매뉴얼 분석은 연구 분야에서도 활용 가능했다.
예를 들어 동물원 운영 매뉴얼을 생각해보자.
동물복지 지침
안전관리 매뉴얼
행동풍부화 지침
사육관리 기준
질병 대응 매뉴얼
이런 자료를 함께 업로드하면 필요한 내용을 빠르게 찾을 수 있다.
실제 현장 매뉴얼이 많은 조직일수록 활용도가 높아질 것으로 보인다.
NotebookLM을 업무에 사용할 때 주의할 점
실험을 통해 확인한 중요한 원칙이 있다.
첫째
최신 버전 문서만 업로드해야 한다.
둘째
부서별로 노트북을 분리하는 것이 좋다.
셋째
민감정보는 제거 후 활용해야 한다.
넷째
중요한 의사결정은 반드시 원문 검증이 필요하다.
전문가들은 내부 FAQ나 업무지식 시스템을 구축할 때도 문서 범위를 명확히 구분하고 최신 문서를 기준으로 관리해야 한다고 조언한다.
최종 결론
이번 실험을 통해 NotebookLM은 실제 업무 매뉴얼 분석에 충분히 활용 가능하다는 점을 확인할 수 있었다.
특히 업무지침서 분석, 규정 검색, 업무 절차 확인, 신입사원 교육, 감사자료 검토 분야에서 높은 활용성을 보여주었다.
무엇보다 여러 문서에 흩어져 있는 정보를 빠르게 찾아주는 능력이 인상적이었다.
다만 구버전 문서 혼재, 예외조항 누락, 규정 충돌 가능성 등 한계도 존재했다.
따라서 NotebookLM은 업무 전문가를 대체하는 도구가 아니라 업무 문서를 더 빠르게 이해하고 활용할 수 있도록 도와주는 보조도구로 활용하는 것이 가장 효과적이라고 생각한다.
특히 업무 매뉴얼이 많고 규정 검색이 잦은 조직이라면 NotebookLM은 충분히 검토해볼 만한 생산성 도구라고 평가할 수 있다.