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업무 생산성 개선을 위한 AI 활용
채점은 AI가, 결정은 제가
공고 조사는 '레이더' AI가, 기획안 검토는 '심사위원' AI가 하고, 결재(최종 확인·제출)는 제가 합니다. 만드는 AI와 채점하는 AI를 나눠, 영상을 만들기 전에 약점을 찾습니다.
🤖 활용 AI 도구
Claude(Console 관리형 에이전트: 조사 '레이더'·검토 '심사위원', 편집 코드), Google Gemini, Adobe Firefly, CapCut(Seedance), Typecast.
1. 상황 — 어떤 문제가 있었나요?
경영학부 3학년 대학생으로, AI 영상 공모전 준비를 혼자 '업무'처럼 하고 있습니다(공고 조사 → 기획 → 제작 → 제출). 2026년 10월 15~23일, 9일 동안 26편(영상 24·이미지 2)을 냈습니다. 하루 3편꼴로 마감에 쫓기며 만들었고, 10월 말까지 나온 결과는 입선 1편(K-U시티 청년 AI영상제, 83편 중)과 낙선 6편이었습니다(나머지는 아직 발표 전). 공고를 찾고 조건을 확인하는 데 시간이 들었고, 약점은 다 만든 뒤에야 알았습니다.
2. 사용한 AI와 방법 — 어떤 AI를 어떻게 썼나요?
만드는 AI: 이미지(Google Gemini, Adobe Firefly), 영상(CapCut Seedance), 목소리(Typecast), 자막·소리 크기 점검·편집 코드(Claude).
일하는 AI 직원 2명 — Claude Console의 관리형 에이전트와 공용 기억 저장소로 만들었습니다.
① 조사 담당 '레이더'(Claude Sonnet): 아침 7시 예약 실행. 웹 검색과 공고 원문을 확인한 뒤, 제가 정한 채점표(상 개수, AI 규정, 조회수 반영 여부, 마감, 시상식 조건)로 점수를 매겨 보고서를 남깁니다. 10월 30일 보고서는 검색 19회·공고 원문 열기 17회를 거쳐 이 공모전을 75점으로 추천했습니다.
② 검토 담당 '심사위원'(Claude Opus): 영상을 만들기 전에 기획안(장면표·대본·소리 계획)을 그 공모전의 심사 기준으로 채점하고, 비슷한 대상작과 겹치는지·정책 사실이 맞는지 출처와 함께 확인한 뒤, 90점 미만이면 '90점 수정안'을 냅니다.
③ 낙선 분석: 떨어진 작품을 심사 기준과 비교해 원인을 찾고, 규칙으로 기억 저장소에 저장해 다음 검토에 반영합니다.
결재(사람): 공모전 선택, 최종 확인, 제출은 제가 합니다. 신청서 서명도 제가 확인한 뒤에만 넣습니다.
3. 결과 변화 — 무엇이 달라졌나요?
조사: 공고를 직접 찾는 대신 아침 보고서를 읽고 고릅니다. 이 공모전도 10월 30일 레이더 보고서에서 찾았습니다.
검토: 한 출품작은 기획안 77점에서 시작해, 영상 6개 버전을 차례로 검사받으며 AI 심사 점수가 74점 → 94점이 된 뒤 제출했습니다(AI 점수이며 공식 결과가 아닙니다. 공식 발표는 11월).
낙선 분석: 10월 27일 낙선 3편을 분석해 원인 6가지(설명 카드 같은 화면, 평가 항목 놓침, 주최 자료 그대로인 아이디어, 멈춘 그림·설명 말투, 조회수 0, 급한 마무리)를 찾고 '설명 카드는 3초까지', '감정 장면은 실제로 움직이는 영상' 같은 규칙으로 바꿨습니다.
비용: 레이더 1회 1.56~2.02달러(10/29~30), 기획안 심사 1회 대부분 6~9달러. 크레딧이 떨어진 10월 25~26일에는 레이더가 멈춰서, 지금은 실행마다 예산 상한을 둡니다.
정직하게: 아직 '상이 늘었다'고 말할 단계는 아닙니다. 대신 이제는 만들기 전에 약점을 압니다.
4. 나만의 방식 — 다른 사람과 다른 점은?
만드는 AI와 채점하는 AI를 나눴습니다. 만든 AI가 스스로를 칭찬하지 않도록, 검토는 별도 에이전트가 채점표·대상작 라이브러리·낙선 분석을 근거로 합니다.
회사의 '조사 → 검토 → 결재' 흐름을 그대로 가져왔습니다. 조사·검토는 AI, 결재는 사람입니다.
비용을 역할에 맞췄습니다. 매일 도는 조사는 가벼운 모델과 실행당 예산 상한, 무거운 검토는 기획안 1번만 씁니다.
윤리 규칙을 AI 기억에 고정했습니다: AI 사용 표기, 상업적으로 쓸 수 있는 모델만, 다른 회사 로고·유명 캐릭터 금지, 개인정보(주소·전화·생년월일)는 AI 기억에 저장하지 않기, 비밀번호·결제·최종 확인·제출은 사람.
이 사례 숏폼도 같은 방식으로 만들었습니다. 기획안을 심사위원에게 먼저 채점받아(77점 → 90점 수정안), 지적대로 다른 공모전 출품작 영상은 빼고(그 공모전 규정 보호) 실제 보고서 화면과 펜 그림으로 바꿨습니다.
5. 재현 가능성 — 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
준비물: Claude Console 계정, 에이전트 2개(지시문), 채점표 파일 1개, 기억 저장소 1개, 예약 실행. 코딩 없이 Console 화면에서 설정했습니다.
그대로 다른 일에: 장학금·대외활동·지원사업 공고 찾기(레이더), 자기소개서·사업계획서·과제 채점(심사위원), 떨어진 지원서 분석(낙선 분석).
따라 하기 1장(PDF)을 첨부합니다.
경영학부 3학년 대학생으로, AI 영상 공모전 준비를 혼자 '업무'처럼 하고 있습니다(공고 조사 → 기획 → 제작 → 제출). 2026년 10월 15~23일, 9일 동안 26편(영상 24·이미지 2)을 냈습니다. 하루 3편꼴로 마감에 쫓기며 만들었고, 10월 말까지 나온 결과는 입선 1편(K-U시티 청년 AI영상제, 83편 중)과 낙선 6편이었습니다(나머지는 아직 발표 전). 공고를 찾고 조건을 확인하는 데 시간이 들었고, 약점은 다 만든 뒤에야 알았습니다.
2. 사용한 AI와 방법 — 어떤 AI를 어떻게 썼나요?
만드는 AI: 이미지(Google Gemini, Adobe Firefly), 영상(CapCut Seedance), 목소리(Typecast), 자막·소리 크기 점검·편집 코드(Claude).
일하는 AI 직원 2명 — Claude Console의 관리형 에이전트와 공용 기억 저장소로 만들었습니다.
① 조사 담당 '레이더'(Claude Sonnet): 아침 7시 예약 실행. 웹 검색과 공고 원문을 확인한 뒤, 제가 정한 채점표(상 개수, AI 규정, 조회수 반영 여부, 마감, 시상식 조건)로 점수를 매겨 보고서를 남깁니다. 10월 30일 보고서는 검색 19회·공고 원문 열기 17회를 거쳐 이 공모전을 75점으로 추천했습니다.
② 검토 담당 '심사위원'(Claude Opus): 영상을 만들기 전에 기획안(장면표·대본·소리 계획)을 그 공모전의 심사 기준으로 채점하고, 비슷한 대상작과 겹치는지·정책 사실이 맞는지 출처와 함께 확인한 뒤, 90점 미만이면 '90점 수정안'을 냅니다.
③ 낙선 분석: 떨어진 작품을 심사 기준과 비교해 원인을 찾고, 규칙으로 기억 저장소에 저장해 다음 검토에 반영합니다.
결재(사람): 공모전 선택, 최종 확인, 제출은 제가 합니다. 신청서 서명도 제가 확인한 뒤에만 넣습니다.
3. 결과 변화 — 무엇이 달라졌나요?
조사: 공고를 직접 찾는 대신 아침 보고서를 읽고 고릅니다. 이 공모전도 10월 30일 레이더 보고서에서 찾았습니다.
검토: 한 출품작은 기획안 77점에서 시작해, 영상 6개 버전을 차례로 검사받으며 AI 심사 점수가 74점 → 94점이 된 뒤 제출했습니다(AI 점수이며 공식 결과가 아닙니다. 공식 발표는 11월).
낙선 분석: 10월 27일 낙선 3편을 분석해 원인 6가지(설명 카드 같은 화면, 평가 항목 놓침, 주최 자료 그대로인 아이디어, 멈춘 그림·설명 말투, 조회수 0, 급한 마무리)를 찾고 '설명 카드는 3초까지', '감정 장면은 실제로 움직이는 영상' 같은 규칙으로 바꿨습니다.
비용: 레이더 1회 1.56~2.02달러(10/29~30), 기획안 심사 1회 대부분 6~9달러. 크레딧이 떨어진 10월 25~26일에는 레이더가 멈춰서, 지금은 실행마다 예산 상한을 둡니다.
정직하게: 아직 '상이 늘었다'고 말할 단계는 아닙니다. 대신 이제는 만들기 전에 약점을 압니다.
4. 나만의 방식 — 다른 사람과 다른 점은?
만드는 AI와 채점하는 AI를 나눴습니다. 만든 AI가 스스로를 칭찬하지 않도록, 검토는 별도 에이전트가 채점표·대상작 라이브러리·낙선 분석을 근거로 합니다.
회사의 '조사 → 검토 → 결재' 흐름을 그대로 가져왔습니다. 조사·검토는 AI, 결재는 사람입니다.
비용을 역할에 맞췄습니다. 매일 도는 조사는 가벼운 모델과 실행당 예산 상한, 무거운 검토는 기획안 1번만 씁니다.
윤리 규칙을 AI 기억에 고정했습니다: AI 사용 표기, 상업적으로 쓸 수 있는 모델만, 다른 회사 로고·유명 캐릭터 금지, 개인정보(주소·전화·생년월일)는 AI 기억에 저장하지 않기, 비밀번호·결제·최종 확인·제출은 사람.
이 사례 숏폼도 같은 방식으로 만들었습니다. 기획안을 심사위원에게 먼저 채점받아(77점 → 90점 수정안), 지적대로 다른 공모전 출품작 영상은 빼고(그 공모전 규정 보호) 실제 보고서 화면과 펜 그림으로 바꿨습니다.
5. 재현 가능성 — 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
준비물: Claude Console 계정, 에이전트 2개(지시문), 채점표 파일 1개, 기억 저장소 1개, 예약 실행. 코딩 없이 Console 화면에서 설정했습니다.
그대로 다른 일에: 장학금·대외활동·지원사업 공고 찾기(레이더), 자기소개서·사업계획서·과제 채점(심사위원), 떨어진 지원서 분석(낙선 분석).
따라 하기 1장(PDF)을 첨부합니다.
📎 첨부파일 (1)
📄 AI활용사례_만들기전에77점_김대현.mp4
