① 분양성검토는 사업지가 정해지면 시행사 자료를 읽고, 주변 시세와 분양 현황, 인구 통계를 모아서 사도 되는 땅인지 판단하는 보고서예요. 사업지가 바뀌어도 순서는 같은데 매번 처음부터 다시 해야 했어요. 이 반복을 AI에게 넘기고, 만든 보고서를 올려 두고 쓸 사내 시스템도 같이 만들었어요.

② 시행사 자료 폴더의 PDF·엑셀·한글 파일을 AI가 전부 읽어 텍스트로 바꿔요. 시세·분양·인구는 청약홈, 국토부 실거래가, 통계청 같은 공공 API로 가져오고요. 인터넷 조사는 GPT가, 보고서 제작과 코드는 Claude Code가 맡아서 표지와 본문 15면짜리 보고서가 한 번에 나와요. 저는 개발을 못 해서 전부 말로 시켰어요. 이 보고서를 올려 쓰는 사내 시스템 voda에는 현장 관리, 결재·정산, 회의록, 전자계약, 근태가 들어 있고, 화면 안의 AI 도우미 '무바'에게 일정이나 지출결의 방법을 물어볼 수 있어요.

③ 사업검토 화면에 보고서를 올리면 점수와 등급이 바로 보이고, 사업이 진행되면 버튼 하나로 현장으로 옮겨요. 보고서를 만들고 현장에 연결하는 과정이 한 시스템 안에서 끊기지 않아요. 걸리던 시간은 기존 2~3일 → 지금 20분이예요.

④ 제일 신경 쓴 건 AI가 숫자를 지어내는 문제예요. 그래서 보고서를 쓰는 AI와 검수하는 AI를 따로 뒀어요. 검수 쪽이 보고서의 숫자와 평균·비율 같은 계산값을 출처 파일과 하나씩 맞춰 보고, 틀린 건 되돌려요. 출처를 못 구한 값은 '확인 못 함'으로 남기지 않고 문서에서 뺐어요. 평당가는 공급평당으로 통일하는 식의 표기 규칙도 정해 뒀어요.

⑤ 어렵지 않아요. 자료를 한 폴더에 모으고, 읽기 → 수집 → 분석 → 작성 → 숫자 검수 순서로 AI에게 단계마다 시키면 돼요. 공공 API 키는 무료로 받을 수 있어요. 다만 인터넷 조사 결과는 AI가 요약한 거라, 보고서에 들어가는 숫자는 원문 페이지에서 한 번 더 확인해요. 아직 그 부분은 사람이 해요.