학교의 공식 국외교육활동을 준비하면서 학부모가 현재 위치와 당일 활동을 확인할 수 있는 방법이 필요했습니다. 저는 교사가 필요할 때 직접 위치를 갱신하고 사진과 안내를 남기는 방식을 정했습니다. 교사와 학부모의 사용 편의를 기준으로 필요한 행동을 설명하고, AI가 이를 개발 지시와 코드로 구체화하도록 했습니다. 이렇게 현장 공유 도구 TokyoLive를 개발했습니다.

9월 6일 ChatGPT에 요구사항을 설명하고 Codex에서 실행할 개발 지시로 정리했습니다. 로그인, 현재 활동 확인, 위치 한 번 갱신, 지도 확인, 사진 한 장 등록을 핵심 흐름으로 삼았습니다. 같은 날 제가 대화에 전달한 Codex 개발 결과와 당시 소스 백업이 남아 있습니다. 9월 9일 백업도 같은 앱과 운영 DB를 가리켜, 요구사항과 개발 산출물의 연결을 확인할 수 있습니다.

현재 자료로 확인된 적용 범위는 9월 사전답사 중의 교사 파일럿입니다. 9월 17일 운영 DB에는 교사 계정의 활동 시작 1건, 위치 체크인 7건, 공지 저장 1건, 사진 업로드 1건으로 총 10건의 성공 기록이 남았습니다. 사후 자료 대조에서도 사진 한 건의 파일 생성과 저장 로그가 연결됐습니다. 당시에는 예정된 본여행 일정 항목을 이용해 시험했으므로, 계획된 날짜·장소를 실제 답사 동선의 증거로 삼지는 않습니다. 이 기록은 일부 기능을 현장에서 시험 사용했다는 근거입니다.

10월에는 합성 자료로 교사·학생·학부모·교장 역할의 흐름을 시험하도록 요청했습니다. 개발 과정에서 독립된 앱 사이의 세션 구조가 달라 연결에 한계가 있다는 분석과, TokyoLive 내부에서 허용된 공유 보고서만 읽도록 두 파일을 수정한 기록이 남았습니다. 보존된 로컬 시험 결과와 화면에는 공유된 원문 표시와 수정 후 원문 숨김이 확인됩니다. 합성 학생 기록의 공개 상태를 점검한 후속 개선으로, 9월의 현장 파일럿과 구분합니다.

이 사례에서 제가 구체화한 것은 필요한 기능뿐 아니라 누가 언제 정보를 갱신하고 어떤 역할로 결과를 확인할지였습니다. 다른 업무에서도 담당자의 행동을 정하고, AI에 구현·검증 지시를 요청한 뒤 소스와 저장 기록을 대조하는 순서로 재현할 수 있습니다. 작은 현장 시험과 개인정보 없는 예외상황 시험을 나누는 방식도 활용할 수 있습니다. 다만 학생·학부모의 실제 이용과 업무시간 절감은 아직 확인하지 않았습니다. 종전 방식과의 동일 과업 비교, 개발·설정·유지보수 시간을 포함한 효과 검증도 남아 있습니다.