한화인재경영원 신입사원
디지털 스킬 UP

이 교안에 대하여

이 교안은 한화인재경영원 신입사원 디지털 스킬 UP 교육 (Track A. 영업/마케팅)의 사전 예습과 사후 복습을 위해 만들어졌습니다. 교육에서 다루는 내용을 더 깊이 이해하고, 실무에 바로 적용할 수 있는 프롬프트 템플릿과 도구 가이드를 담았습니다.

영업과 마케팅 현장에서는 제안서 작성, 고객 분석, 회의록 정리, 프레젠테이션 준비 등 시간이 많이 드는 반복 업무가 있습니다. 이 교안은 그런 업무 흐름 속에서 생성형 AI가 어떤 도움을 줄 수 있는지를 실무 관점에서 정리했습니다.

생성형 AI는 반복의 무게를 덜어주는 도구입니다. 제안서 초안을 잡고, 회의 내용을 정리하고, 고객 데이터를 분석하는 일에서 시간을 아껴줍니다. 그래서 여러분은 정말 중요한 일 — 고객과의 관계를 만들고 유지하는 것 — 에 더 집중할 수 있습니다.

교육 목표

1. 생성형 AI의 작동 원리를 이해하고, 영업/마케팅 업무에 적용할 수 있다
2. 프롬프트 작성법을 익혀 제안서 초안, 고객 분석, 전략 도출에 활용할 수 있다
3. 회의록 자동화 워크플로우를 구성하고 실행할 수 있다
4. AI 도구 연계를 통해 제안서를 시각화하고 프레젠테이션으로 변환할 수 있다
5. 나만의 AI 비서(GPTs)를 만들어 반복 업무를 자동화할 수 있다

커리큘럼 타임테이블

총 3시간 30분 (실제 교육 3시간, 쉬는시간 10분 × 3회)

1차시. 영업/마케팅 제안서 작성 (60분)

2차시. 회의록 자동화 및 AI 도구 연계 (60분)

3차시. 생성형 AI 연계 활용 (60분)

LLM은 어떻게 작동하는가

ChatGPT, Claude, Gemini의 핵심은 대규모 언어 모델(LLM)입니다. 수십억 개의 텍스트를 학습하여, 주어진 문맥 다음에 올 가장 적절한 단어를 예측하는 방식으로 작동합니다.

핵심 개념

• 토큰(Token): AI의 텍스트 처리 단위. 한글 1~2자가 약 1토큰. "한화솔루션"은 약 4~5토큰입니다.
• 컨텍스트 윈도우: AI가 한 번에 처리할 수 있는 분량. 2026년 3월 기준 최신 모델은 100만 토큰(A4 약 2,000페이지)까지 처리합니다.
• 할루시네이션: AI가 사실이 아닌 내용을 그럴듯하게 생성하는 현상. 통계 수치, 경쟁사 정보, 시장 데이터에서 특히 주의가 필요합니다.
• 추론 모델: o3, GPT-5.2 Thinking처럼 답변 전에 '생각 과정'을 거치는 모델. 복잡한 분석, 전략 수립, 다단계 논리에 강합니다.

2026년 3월 기준 주요 AI 모델

AI가 잘하는 것 vs 못하는 것

2026년의 프롬프트 엔지니어링

프롬프트 작성법은 2023년 ChatGPT 초기와는 많이 달라졌습니다. 최신 모델들은 의도 파악 능력이 크게 향상되어, 과거처럼 정교한 역할 부여("당신은 20년 경력의 세계 최고 마케팅 전문가입니다")가 필수적이지 않습니다.

2026년 프롬프트의 핵심은 세 가지입니다:

1. 맥락과 목적: 왜 이 작업이 필요한지, 결과물을 어디에 쓸 건지
2. 구체적 지시: 무엇을 해야 하는지 명확하게
3. 출력 형식: 원하는 결과물의 구조, 분량, 톤을 지정

효과가 높은 기법들

• 성공 기준 명시: "좋은 답변이란 ~한 것이다"를 프롬프트에 포함. 2026년 가장 효과적인 기법.
• Few-shot (예시 제공): 원하는 형식의 예시를 1~2개 보여주기. ROI가 가장 높은 기법.
• 단계적 사고 유도: "Step 1, Step 2..." 형식으로 분석 순서를 지정.
• 분량은 150~300단어: 너무 짧으면 모호하고, 너무 길면 핵심이 흐려집니다.

영업/마케팅 업무별 프롬프트 템플릿

1) 마케팅 전략 아이디어 발굴

우리 회사의 제품/서비스에 대한 마케팅 전략 아이디어를 도출해줘.

[회사/제품 정보]
- 회사명: {회사명}
- 제품/서비스: {제품/서비스 설명}
- 타겟 시장: {B2B/B2C, 산업 분야}
- 현재 과제: {현재 직면한 영업/마케팅 과제}

[요청 사항]
1. 차별화 포인트 3가지 도출 (경쟁사 대비)
2. 타겟 고객층별 맞춤 메시지 전략
3. 온라인/오프라인 채널별 마케팅 전략
4. 단기(1개월) / 중기(3개월) / 장기(6개월) 실행 플랜
5. 각 전략의 예상 KPI 제안

[출력 조건]
- 실행 가능한 구체적 아이디어 위주
- 각 전략에 예상 비용 규모(저/중/고) 표시
- 전체 분량 A4 2페이지 내외

2) 고객 페르소나 분석

다음 제품/서비스의 핵심 고객 페르소나를 분석해줘.

[제품/서비스 정보]
- 제품명: {제품명}
- 카테고리: {카테고리}
- 가격대: {가격 범위}
- 핵심 가치: {제품이 해결하는 문제}

[페르소나 분석 구조] (3개 페르소나 작성)
각 페르소나별로:
1. 기본 프로필 (이름, 나이, 직업, 소득 수준)
2. 행동 패턴 (정보 탐색 채널, 구매 결정 요인)
3. Pain Point (현재 겪는 불편함/문제)
4. 구매 동기와 저항 요인
5. 효과적인 접근 메시지 (한 줄 카피)
6. 추천 마케팅 채널

표 형식으로 3개 페르소나를 비교할 수 있게 정리해줘.

3) 1페이지 제안서 초안 작성

다음 정보를 바탕으로 1페이지 제안서 초안을 작성해줘.
고객사에 이메일로 첨부하거나 미팅 시 전달할 용도야.

[제안 정보]
- 고객사: {고객사명 또는 업종}
- 고객의 과제/니즈: {고객이 해결하고 싶은 문제}
- 제안 제품/서비스: {우리 솔루션}
- 차별화 포인트: {경쟁사 대비 강점 2~3가지}

[제안서 구조]
1. 제목 (고객의 과제를 반영한 임팩트 있는 한 줄)
2. 고객의 현재 과제 (공감 포인트)
3. 솔루션 개요 (우리 제안의 핵심)
4. 기대 효과 (정량적 수치 포함)
5. 차별화 포인트 (Why Us)
6. 다음 단계 (미팅 일정 제안 등)

[출력 조건]
- A4 1페이지에 들어갈 분량
- 전문적이되 친근한 어조
- 핵심 수치는 볼드 처리
- 고객 관점에서 "내가 얻는 가치"가 명확하게

4) 경쟁사 분석

{산업/제품 분야}에서 주요 경쟁사를 분석해줘.
영업 전략 수립에 참고할 자료야.

[분석 항목]
1. 주요 경쟁사 3~5개 리스트 (국내 중심)
2. 각 경쟁사별:
   - 핵심 제품/서비스
   - 강점과 약점
   - 가격 전략
   - 주요 고객층
   - 최근 마케팅/영업 활동
3. 경쟁 구도 요약 (포지셔닝 맵 설명)
4. 우리가 공략할 수 있는 틈새 포인트

[출력 조건]
- 비교표 형태로 한눈에 보이게
- 확인 안 된 정보는 "[확인 필요]" 표시
- 마지막에 "영업 시 활용 포인트" 3줄 요약

5) 이메일/제안 후속 메시지 작성

다음 상황에 맞는 비즈니스 이메일을 작성해줘.

[상황]
- 유형: {첫 미팅 후 후속 / 제안서 발송 후 팔로업 / 미응답 고객 리마인드 / 계약 감사}
- 받는 사람: {직함, 관계 정도}
- 이전 맥락: {최근 대화 내용이나 미팅 요약}
- 핵심 메시지: {전달하고 싶은 내용}
- 다음 액션: {미팅 제안 / 자료 공유 / 결정 요청}

[출력 조건]
- 제목 + 본문 (제목 3개 후보)
- 300자 이내 간결하게
- 프로페셔널하면서 따뜻한 톤
- 명확한 CTA(Call to Action) 1개
- 한국어 비즈니스 이메일 관례 준수

고급 기법: 단계적 사고 유도

복잡한 영업 전략이나 시장 분석에서는 AI에게 분석 순서를 명시적으로 지정하면 결과 품질이 크게 올라갑니다.

{제품/서비스}의 영업 전략을 수립해줘.
다음 순서대로 분석해줘:

Step 1: 타겟 시장 세그먼트 파악 (B2B/B2C, 산업별)
Step 2: 각 세그먼트의 구매 의사결정 프로세스 분석
Step 3: 경쟁사 대비 우리의 강점/약점 도출
Step 4: 세그먼트별 맞춤 영업 메시지 작성
Step 5: 위 분석을 종합한 분기별 영업 액션 플랜

각 Step의 결론을 한 줄로 먼저 쓰고, 그 아래 상세 분석을 달아줘.

기업 AI 사용 시 반드시 지켜야 할 것

안전하게 사용하는 방법

• 가명 처리: "A고객사", "B제품" 등으로 치환하여 입력
• 공개 정보만 활용: 이미 공시된 정보, 공개 사례, 뉴스 기사
• 구조만 요청: 실제 데이터 대신 "이런 상황에서의 제안서 프레임워크를 제안해줘"
• 채팅 기록 관리: ChatGPT 설정에서 학습용 데이터 활용 끄기

할루시네이션 대응 체크리스트

1. 수치 검증: 시장 규모, 성장률 등은 반드시 원출처 확인
2. 기업 정보 확인: AI가 언급한 기업명, 제품명이 실재하는지 확인
3. 경쟁사 정보: 경쟁사 가격, 기능 비교는 반드시 최신 정보와 대조
4. 날짜 확인: "최근", "현재" 표현은 AI 학습 데이터 기준일 수 있음
5. 교차 검증: 중요한 정보는 Perplexity 등 검색 기반 AI로 재확인

클로바노트: 음성을 텍스트로

클로바노트(CLOVA Note)는 네이버의 AI 회의록 서비스입니다. 회의 음성을 녹음하거나 파일을 업로드하면 자동으로 텍스트로 변환(STT)하고, 화자를 분리하며, AI가 핵심 내용을 요약합니다.

클로바노트 활용 단계

1. 녹음/업로드: 앱에서 실시간 녹음하거나, 녹음 파일(m4a, mp3, wav)을 업로드
2. STT 변환: 자동으로 음성 → 텍스트 변환. 화자 분리 지원
3. AI 요약: 전체 내용 요약, 키워드 추출, 주요 안건별 정리
4. 편집: 변환된 텍스트를 수정/보완. 북마크로 중요 부분 표시
5. 공유: 링크 공유 또는 텍스트 복사 → ChatGPT로 구조화

ChatGPT로 회의록 구조화

클로바노트에서 변환된 텍스트를 ChatGPT에 입력하면, 영업/마케팅 현장에 최적화된 구조로 회의록을 정리할 수 있습니다.

다음은 영업 미팅/팀 회의의 녹취 전문이야.
영업팀 공유용 구조화된 회의록으로 정리해줘.

[회의록 구조]
1. 회의 개요 (일시, 참석자, 목적)
2. 주요 논의 사항 (안건별로 정리)
3. 고객 요구사항 / 피드백 (있는 경우)
4. 합의 사항
5. 액션아이템 (담당자, 기한 명시)
6. 다음 미팅 일정 및 준비 사항

[출력 조건]
- 핵심 내용 위주로 간결하게
- 액션아이템은 체크리스트 형태
- 불분명한 내용은 [확인 필요] 표시
- 전체 A4 1페이지 내외

[녹취 전문]
{클로바노트에서 복사한 텍스트 붙여넣기}

회의록 자동화 워크플로우

전체 프로세스를 정리하면 다음과 같습니다:

1. 미팅 녹음: 클로바노트 앱으로 실시간 녹음 (또는 녹음 파일 준비)
2. STT 변환: 클로바노트에서 자동 변환 → 전문 텍스트 확보
3. 구조화: ChatGPT에 전문 입력 → 회의록 프롬프트로 구조화
4. 검수: AI 산출물을 검토하고 부정확한 부분 수정
5. 공유: 팀 메신저/이메일로 회의록 + 액션아이템 공유

Claude 아티팩트로 제안서 시각화

Claude의 Artifacts 기능은 대화 중에 실시간으로 HTML, 코드, 문서를 생성하고 미리보기로 보여줍니다. 이를 활용하면 텍스트 제안서를 시각적인 프레젠테이션으로 변환할 수 있습니다.

다음 제안서 내용을 시각적인 1페이지 프레젠테이션 HTML로 만들어줘.
Artifact로 바로 미리보기 가능하게.

[디자인 요구사항]
- 깔끔한 비즈니스 스타일
- 파란색 + 오렌지 포인트 컬러
- 아이콘은 이모지로 대체
- 섹션: 제목, 고객 과제, 솔루션, 기대효과, 차별점, 다음 단계
- 기대효과는 숫자를 크게 강조
- 반응형으로 모바일에서도 깨지지 않게

[제안서 내용]
{앞서 작성한 1페이지 제안서 내용 붙여넣기}

활용 포인트

• 텍스트 제안서를 시각적 인포그래픽으로 변환하여 임팩트 강화
• 고객 미팅 전 빠르게 요약 발표자료 생성
• HTML 형태이므로 브라우저에서 바로 프레젠테이션 가능
• PDF로 저장하여 이메일 첨부 가능

여러 AI 도구 연계 워크플로우

하나의 AI 도구만 사용하는 것보다, 여러 도구의 강점을 조합하면 더 좋은 결과를 얻을 수 있습니다.

GPTs: 할루시네이션 Zero 챗봇

ChatGPT의 GPTs 기능으로 특정 업무에 최적화된 맞춤형 AI 챗봇을 만들 수 있습니다. 코딩 불필요. 정해진 양식과 규칙에 따라 출력하도록 설정하면, 할루시네이션을 크게 줄일 수 있습니다.

영업/마케팅용 GPTs 아이디어

• 제안서 작성기: 고객 정보 입력 → 1페이지 제안서 자동 생성
• 미팅 준비 도우미: 고객사명 입력 → 산업 분석 + 예상 질문 + 제안 포인트
• 이메일 작성기: 상황 선택 → 비즈니스 이메일 즉시 생성
• 경쟁사 분석기: 제품 분야 입력 → 경쟁 구도 요약

영업/마케팅팀의 제안서 작성을 돕는 AI 비서야.

사용자가 고객 정보와 제품 정보를 주면
반드시 다음 구조로 1페이지 제안서를 작성해:

[제안서 구조]
1. 제목: 고객 과제를 반영한 임팩트 있는 한 줄
2. 고객의 현재 과제 (2~3줄)
3. 솔루션 개요 (핵심 3가지)
4. 기대 효과 (정량적 수치 포함)
5. Why Us (차별화 3가지)
6. 다음 단계 (구체적 액션)

규칙:
- 항상 위 6개 섹션을 모두 포함할 것
- 확인 안 된 수치는 [확인 필요] 표시
- A4 1페이지 분량 유지
- 전문적이되 친근한 어조
- 고객 관점("귀사", "귀사의 과제")으로 작성
- 사내 기밀 정보는 절대 요청하지 않음
- 사용자에게 먼저 고객사 업종, 핵심 니즈, 제안 제품을 물어볼 것

GPTs 만드는 방법 (3단계)

1. ChatGPT → Explore GPTs → Create: 새 GPTs 생성 화면 진입
2. Configure 탭: Name(이름), Instructions(위 시스템 프롬프트), Conversation starters(시작 문구) 설정
3. Knowledge에 파일 업로드: 자주 쓰는 제안서 템플릿, 제품 카탈로그 등을 업로드하면 이를 참고하여 답변

노트북LM: 자료 기반 AI

NotebookLM은 구글의 자료 기반 AI 서비스입니다. 업로드한 자료만을 기반으로 답변하므로 할루시네이션이 극히 적습니다.

영업/마케팅 활용법

• 제품 카탈로그, 영업 매뉴얼, FAQ 문서를 업로드 → 고객 질문에 즉시 답변
• 과거 제안서 모음을 업로드 → 유사 사례 검색 및 참고
• 경쟁사 자료 모음 → 비교 분석 및 대응 전략 수립
• 오디오 팟캐스트 변환 기능으로 보고서를 음성 브리핑으로 변환

GEMs: Gemini의 맞춤형 AI

GEMs는 Google Gemini의 맞춤형 AI 기능입니다. GPTs와 유사하게 특정 업무에 최적화된 AI를 만들 수 있으며, Google Workspace와 자연스럽게 연동됩니다.

• 구글 시트의 고객 데이터를 참조하는 분석 GEM
• 구글 문서의 템플릿을 활용하는 보고서 작성 GEM
• Gmail과 연동하여 이메일 초안을 작성하는 GEM

영업/마케팅 콘텐츠용 AI 도구

영업과 마케팅에서는 시각적 콘텐츠가 중요합니다. AI를 활용하면 전문 디자이너 없이도 퀄리티 있는 마케팅 자료를 빠르게 제작할 수 있습니다.

이미지 생성 AI

비디오/프레젠테이션 AI

업무자동화: Make & n8n

Make(구 Integromat)와 n8n은 코딩 없이 업무 자동화 워크플로우를 만드는 도구입니다. 블록을 연결하듯 작업 흐름을 설계합니다.

주요 AI 서비스

영업/마케팅 용도별 추천

4주 실전 적용 플랜

Week 1: 기본기 다지기

• ChatGPT 또는 Claude 유료 계정 세팅 (학습 데이터 차단)
• 매일 업무 1가지에 AI 적용 (이메일 작성, 자료 요약 등)
• 제안서 초안 프롬프트를 자기 업무에 맞게 커스터마이징
• 고객 페르소나 분석을 실제 고객 1명에 대해 실행

Week 2: 도구 확장

• Perplexity로 담당 고객사 산업 동향 조사 실습
• 클로바노트로 실제 미팅 1건 회의록 자동화
• Claude Artifacts로 제안서 시각화 1건 시도
• NotebookLM에 자주 참고하는 문서 업로드

Week 3: 자동화 도전

• GPTs로 제안서 작성 비서 1개 만들기
• 이메일 후속 메시지 프롬프트 3종 정비
• Make 무료 계정으로 간단한 자동화 워크플로우 구성
• 경쟁사 분석 프롬프트 활용하여 월간 경쟁 리포트 작성

Week 4: 통합 및 공유

• 자신만의 AI 활용 루틴 정리 (제안서-미팅-후속 파이프라인)
• 동료와 유용한 프롬프트 공유 및 피드백
• 팀 내 AI 활용 사례 발표 (5분 라이트닝 토크)
• 다음 분기 AI 활용 목표 설정

추천 리소스

수고하셨습니다

모든 것을 한 번에 익힐 필요는 없습니다.
오늘 바로 쓸 수 있는 것 하나부터 시작하세요.
작은 변화가 쌓여 큰 차이를 만듭니다.

✅ 실습 1-1. 여러 엑셀파일 취합 자동화

흩어져 있는 다수의 엑셀 파일(.xlsx)을 하나의 통합 시트로 자동 취합하는 VBA 매크로를 작성합니다. 폴더 내 모든 엑셀 파일을 순회하며 데이터를 하나의 시트에 순차적으로 붙여넣는 방식입니다.

사전 준비

1. 바탕화면에 새로운 폴더를 하나 만들고, Ctrl+C, Ctrl+V로 5개 정도 다운로드 받은 파일을 복사하세요. 아래 스크린샷처럼.

2. 새 폴더에 새 엑셀파일을 하나 만듭니다. 파일 제목은 ‘엑셀매크로연습’. 모든 매크로는 이 파일에서 연습합니다.

3. 매크로모음 파일을 열고, Alt+F11, 모듈 생성 후 모듈 이름 변경 (‘filemerge’, 영어만 가능)

우클릭 → 삽입 → 모듈

모듈이름 변경

💬 ChatGPT에 입력할 명령 프롬프트

아래 프롬프트를 ChatGPT에 그대로 복사-붙여넣기 하면 VBA 코드를 자동으로 작성해줍니다. 생성된 코드를 엑셀의 VBA 편집기(Alt+F11)에 붙여넣고 실행하면 됩니다.

엑셀 VBA 매크로를 만들어줘.

1. 매크로를 실행하면 여러 엑셀파일을 선택할 수 있는 윈도우 대화창을 띄운다. (다중선택 가능)
2. 선택된 파일들의 데이터를 모두 취합하여 새로운 시트에 정리한다.
3. 모든 파일의 헤더(열 제목)는 똑같다. 실제 데이터는 2행부터다. 헤더는 첫 번째 파일에서만 1번 가져온다.
4. 취합 완료 후 다음 서식을 자동 적용한다:
   - 전체 열 오토피팅 (열 너비 자동 조절)
   - 전체 영역에 윤곽선(테두리) 적용
   - 헤더행(1행)에 필터 적용
   - 헤더행 배경색 진한 파란색, 글자색 흰색, 글자 굵게 적용
5. 완료 후 "취합 완료! 총 OO개 파일, OO행 데이터" 메시지를 표시한다.

💡 Tip: 프롬프트를 수정하면 다양한 변형이 가능합니다. 예: “특정 폴더 내 모든 파일 자동 취합”, “특정 시트명만 취합”, “취합 시 파일명 열 추가” 등

코드 붙여넣기

파일 선택하기

결과물 확인

✅ 실습 1-2. 2개의 엑셀파일 비교 후 다른 점 찾기

두 개의 엑셀 파일을 셀 단위로 비교하여 차이가 나는 부분을 자동으로 찾아 색상 표시하는 VBA 매크로를 작성합니다. 데이터 검증, 버전 관리, 오류 추적 등 실무에서 자주 쓰이는 패턴입니다.

첫번째 파일은 원본을 올리고, 두번째 파일은 복사본 중 하나를 올립니다. 대신 두번째 파일은 일부러 데이터를 좀 바꿔놓고 저장을 새로 하시길 바랍니다. (비교를 해야 하므로)

엑셀 VBA 매크로를 만들어줘.

1. 매크로를 실행하면 2개의 엑셀파일을 순서대로 선택할 수 있는 윈도우 대화창을 띄운다. ("기준 파일 선택", "비교 파일 선택" 순서로 2번)
2. 두 파일의 첫 번째 시트를 셀 단위로 비교한다.
3. 값이 다른 셀이 있을 경우 두 번째 파일에 노란색 배경으로 표시한다.
4. 비교 결과를 새로운 시트("비교결과")에 정리하고, 차이가 나는 셀의 위치(행, 열), 기준파일 값, 비교파일 값을 목록으로 보여준다.
6. 완료 후 "비교 완료! 총 OO개 차이점 발견" 메시지를 표시한다.
7. 비교결과 시트에도 오토피팅, 윤곽선, 헤더 서식을 적용한다.

💡 Tip: “다른 셀을 노란색 대신 빨간색으로”, “차이점만 별도 엑셀로 저장”, “특정 열만 비교” 등으로 프롬프트를 수정하면 다양한 변형이 가능합니다.

🧠 2. 정성데이터의 정량화 및 데이터 가공 (API, GPT함수)

구글 시트의 Apps Script에서 OpenAI API를 호출하는 커스텀 함수(GPT 함수)를 만들어, 정성적 데이터(텍스트 리뷰, 설문 응답, 고객 피드백 등)를 정량적 데이터로 자동 변환합니다.

📝 Apps Script 설정 방법 (따라하기)

1️⃣ 구글 시트 열기

구글 드라이브에서 새 구글 시트를 생성합니다. (drive.google.com → 새로 만들기 → Google 스프레드시트)

Google Sheets 열기 →

아래 테이블을 구글시트에 복사 붙여넣기

2️⃣ Apps Script 편집기 열기

상단 메뉴에서 확장 프로그램 → Apps Script를 클릭합니다. 새 탭에서 스크립트 편집기가 열립니다.

3️⃣ 코드 붙여넣기

편집기에 기본으로 있는 function myFunction() {} 코드를 모두 지우고, 아래 GPT 함수 코드를 복사하여 붙여넣습니다. 코드를 넣고 반드시 저장버튼을 누르세요.

[GPT프롬프트] 구글시트에서 ChatGPT API를 호출하여 대화를 하는 함수를 만들자. 함수 이름은 GPT, 모델은 GPT-4.1, 맥스토큰은 1000. 최대한 간단한 구글 앱스스크립트용 코드로 부탁해.

// ChatGPT 모델 설정
const MODEL_ID = "gpt-4o"; // 원하는 모델 ID로 변경 가능
function GPT(prompt) {
  const apiKey = PropertiesService.getScriptProperties().getProperty("OpenAI_API_Key");
  if (!prompt) {
    return "Error: Please provide a valid prompt.";
  }
  const apiUrl = "https://api.openai.com/v1/chat/completions";

  const data = {
    model: MODEL_ID,
    messages: [
      {
        role: "system",
        content: "You are a helpful assistant."
      },
      {
        role: "user",
        content: prompt
      }
    ],
    max_tokens: 1000
  };

  const headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer " + apiKey
  };

  const options = {
    "method" : "POST",
    "headers" : headers,
    "payload" : JSON.stringify(data)
  };

  const response = UrlFetchApp.fetch(apiUrl, options);
  const result = JSON.parse(response.getContentText());

  return result.choices[0].message.content;
}

코드를 붙여넣은 후 ‘저장’ 버튼을 반드시 누릅니다

4️⃣ API Key 등록 (스크립트 속성 설정)

1) Apps Script 편집기 왼쪽 메뉴에서 ⚙️ 프로젝트 설정을 클릭합니다.

2) 아래로 스크롤하여 “스크립트 속성” 섹션을 찾습니다. 스크립트 속성 추가 버튼을 클릭하고 다음과 같이 입력합니다:

• 속성(키): OpenAI_API_Key
• 값: sk-xxxxxxxx... (본인의 API Key 붙여넣기)

스크립트 속성 저장 버튼을 클릭합니다.

5️⃣ 저장 및 배포

Apps Script 편집기 상단의 💾 저장 버튼(또는 Ctrl+S)을 클릭합니다. 별도의 배포 과정은 필요 없습니다. 저장만 하면 구글 시트에서 바로 =GPT() 함수를 사용할 수 있습니다.

그래도 배포를 하고 싶다면, ‘우측 상단의 배포 → 새 배포 → 유형 선택 → 부가 기능 → 프로젝트 유형 변경 → 배포’를 차례대로 누르시면 됩니다.

배포 → 새 배포

유형 선택 → 부가 기능 → 배포

6️⃣ 최초 실행 시 권한 승인

시트에서 =GPT() 함수를 처음 사용하면 “승인 필요” 팝업이 나올 수도 있습니다. 권한 검토 → 본인 구글 계정 선택 → “고급” 클릭 → “(프로젝트명)(으)로 이동” 클릭 → “허용”을 눌러 권한을 승인합니다.

📝 구글 시트에서 GPT 함수 사용하기

위 설정이 완료되면, 구글 시트의 아무 셀에서 =GPT() 함수를 일반 함수처럼 사용할 수 있습니다.

▶ 기본 사용법

=GPT("대한민국의 수도는?")

→ 셀에 “서울”이라는 답변이 자동으로 채워집니다.

▶ 셀 참조와 결합하기 (핵심!)

실무에서는 프롬프트 텍스트와 셀 참조를 & 기호로 연결하여 사용합니다. A열에 고객 리뷰 데이터가 있다면, B2 셀에 아래처럼 입력합니다:

=GPT("다음 리뷰의 감성을 '긍정','부정','중립' 중 하나로만 답변해. 리뷰: " & A2 & "")

구조 분석:
• "프롬프트 텍스트" — 고정된 지시문
• & A2 & — A2 셀의 값을 중간에 삽입
• "" — 문자열 마무리

B2에 수식을 넣은 뒤, B2 셀을 선택하고 아래로 드래그(자동 채우기)하면 각 행의 A열 데이터에 대해 GPT가 자동 분석합니다.

▶ 실습셀 활용 (버거집 운영)

=GPT("난 패스트푸드 매장 점주임. 이 voc에 답글을 달아주자. 부정적인 내용에는 죄송하다고 하고 조치하겠다고 해. 좋은 댓글에는 감사의 표현을 하면 됨. 100단어 이내로 작성하자. -댓글 : " & A2)

=GPT("햄버거 가게 사장의 입장에서 이 VOC의 심각도를 분석해줘. 심각할수록 10점 안 심각할수록 1점. 잡소리 금지. 숫자만 출력. -voc:" & A2)

=GPT("난 패스트푸드 매장 CS담당자임. 이 고객 voc의 카테고리를 분류해보자. 카테고리는 다음 다섯개의 단어 중 하나야. '위생, 맛, 가격, 서비스,기타'. 잡소리 금지 카테고리만 단어로 딱 출력. -고객voc: " & A2)

✅ GPT 함수 활용 프롬프트 모음

=GPT("다음 고객 리뷰의 감성을 '긍정', '부정', '중립' 중 하나로만 분류해줘. 다른 말은 하지 마. 리뷰: " & A2 & "")

=GPT("다음 텍스트의 만족도를 1~10점 사이 숫자로만 답변해줘. 숫자 이외 다른 말은 절대 하지 마. 텍스트: " & A2 & "")

=GPT("다음 고객 피드백을 '제품품질', '배송', '가격', '서비스', '기타' 중 하나로 분류해줘. 카테고리명만 답변. 피드백: " & A2 & "")

=GPT("다음 텍스트에서 핵심 키워드 3개를 쉼표로 구분해서 추출해줘. 키워드만 답변. 텍스트: " & A2 & "")