① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
RISK-GUARD를 개발하면서 작업 내용을 바탕으로 위험성평가 자료를 작성할 때, 유사 재해사례·안전보건 법령·교육자료를 각각 따로 찾아야 했습니다. 자료를 찾은 뒤 다시 초안에 옮기는 반복 과정에서 확인해야 할 항목이 많고 누락 가능성도 있었습니다.

② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
작업명과 작업 설명(작업 장소, 사용하는 장비, 작업 순서, 주의할 위험요인)을 입력했습니다. Gemini API가 자연어 설명을 업종·작업장소·장비·위험요인 등 구조화된 항목으로 정리하면, 저는 화면에서 이를 검토·수정·확정했습니다. 확정된 항목을 바탕으로 KOSHA 공개 API에서 유사 재해사례, 사고사망 사례, 법령·KOSHA Guide, 안전보건 교육자료를 조회했고, AI가 공식 근거와 함께 즉시 조치, 점검 체크리스트, 작업 전 안전 브리핑, 위험성평가서 초안을 작성하도록 했습니다.

③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
여러 사이트에서 자료를 따로 찾고 문서에 옮기던 흐름이 작업 설명 입력부터 근거 확인, 초안 작성까지 한 흐름으로 연결됐습니다. 따라서 자료를 다시 찾는 반복은 줄이고, AI가 놓칠 수 있는 현장 조건과 공식 근거를 검토하는 데 집중할 수 있었습니다. 결과물은 자동 승인이나 확정 판단이 아닌 검토용 초안으로만 활용했습니다.

④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
AI 결과를 바로 사용하지 않고 ‘AI 추출 결과 확인 → KOSHA 원문 근거 확인 → 현장 조건 반영 → 담당자 최종 확정’의 4단계로 운영했습니다. 개인정보와 근로자 식별 정보는 입력하지 않으며, AI는 판단자가 아니라 자료 정리와 초안 작성 보조 역할로 제한했습니다. 이 방식으로 AI의 편리함과 사람의 책임을 함께 유지했습니다.

⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
작업명과 구체적인 작업 설명, Gemini API, KOSHA 공개데이터 API가 있으면 같은 순서로 재현할 수 있습니다. 핵심은 AI 결과를 그대로 복사하는 것이 아니라, 공식 근거의 원문과 현장 담당자의 검토를 함께 남기는 것입니다.