① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
1.현황: 저는 절삭공구 15년차 연구 엔지니어로 회사로부터 수천 줄에 달하는 '엔지니어링 샘플 목록' Raw Data를 엑셀 파일로
전달받습니다.
2.문제점: 개별 연구원들이 현장에서 샘플을 수시로 출납 하지만, 바쁜 업무 중 기록을 누락하는 경우가 많았습니다. 결국 월말에 과거 보고서를 일일이 대조하며 수기로 재고를 맞추느라 매달 꼬박 하루(8시간 이상)를 단순 행정 업무에 낭비해야 했습니다.
3.리스크: 수작업으로 인한 데이터 오차 발생 및 실시간 재고 파악 불가능으로 인한 연구 효율 저하가 심각했습니다.

② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요? (활용 도구 및 방법)
1.활용 도구: Google AI Studio(Gemini), Claude, Google Apps Script(GAS)
2.활용 방법 (Vibe Coding):
1) Gemini:
(1) Part1. 일단 Raw Data를 학습을 시킵니다
(2) Part2. PRD 만들기 " 재고관리 관련한 앱을 구글시트와 구글앱스스크립트로 프론트엔드와 백엔드로 구성하려고 해 일단 재고 엑셀파일은 타팀에서 주는 아까 학습한 Raw Data를 기반으로 할 것이고, 창고에서 직접 개별제품의 재고를 조사해서 업데이트 할 수 있는 시스템을 구현하고 싶어, 제품명이 아닌, 품번을 찾아 재고를 차감하고, 출고 이력을 남기는 시스템을 구축하는 PRD를 작성해줘" 라고 자연어로 명령하여 PRD를 작성합니다.
(3) Part3. "위 PRD를 기반한 프롬프트를 작성해줘"라고 자연어를 입력하여 전체적인 프롬프트를 전달 받습니다.
(4) Part4. "위 프롬프트를 기반으로 재고 자동출납에 관한 코드를 작성해줘"라고 명령해 전체 로직과 기초 코드를 생성했습니다.
2) Claude: 생성된 코드에서 발생한 실행 오류 메시지를 복사해 전달하여 정밀한 디버깅 및 보안 설정(Script Properties)을 완료했습니다.
3) 시스템 구축: 구글 시트를 DB로 삼아 스마트폰 카메라(QR 스캔)와 연동되는 웹 앱 형태의 출납 관리 프로그램을 단 하루 만에 완성했습니다.

③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요? (정량적/정성적 효과)
1. 업무 시간 100% 절감: 매월 재고 확인과 데이터 매칭에 소요되던 8시간의 업무 시간이 '실시간 자동 기록'으로 변하며 사실상 0분이 되었습니다.
2. 데이터 정확도 확보: 수기 입력 대신 QR 스캔과 자동 계산 로직을 사용함으로써 인적 오류(Human Error)를 완전히 제거했습니다.
3. 재고 투명성 강화: 누구나 스마트폰으로 즉시 현재 재고와 출납 이력을 확인할 수 있게 되어, 시제품 관리의 투명성과 신뢰도가 비약적으로 향상되었습니다.

④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요? (차별화 포인트)
1. 현장 중심의 UX 설계: PC 앞에 앉아 입력하는 방식이 아닌, 연구소 현장에서 인써트 케이스의 QR 코드를 찍자마자 출고 화면으로 연결되는 모바일 최적화 인터페이스를 구축했습니다.
2.비전문가의 Vibe Coding: 프로그래밍 문법을 배우는 대신, 15년 차 연구원으로서의 업무 도메인 지식을 AI에게 정확히 전달(Prompting)하여 결과물을 만들어내는 'AI 협업 모델'을 실천했습니다.
3. 보안성 확보: 민감한 API Key와 폴더 ID를 코드 내부에 노출하지 않고 '스크립트 속성' 기능을 활용해 안전하게 관리하도록 고도화했습니다.

⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요? (확산 가능성)
1. 범용적 도구 활용: 별도의 유료 솔루션 도입 없이 구글 워크스페이스(시트, 드라이브)와 무료 AI 모델만으로 구현 가능하여, 예산이 부족한 중소기업이나 개인 연구원 누구나 즉시 도입할 수 있습니다.
2. 확장성: 동일한 로직을 '소화기 점검', '설비 안전 점검', '비품 관리' 등 현장의 모든 '체크리스트 및 재고 관리' 업무에 100% 응용할 수 있는 표준 모델입니다.