202509_J사_생성형 AI 혁신 사례 (with coding)

반복적인 거리 기반 운송비 계산 업무

한 직원이 맡고 있던 업무 중 하나는 거리 기반 운송비 계산이었습니다.

출발지와 도착지가 정리된 엑셀 파일을 기준으로, 이동 거리를 계산하고 KM당 운송비를 산정하는 일이었습니다. 계산 기준 자체는 명확했지만, 실제 업무 과정은 생각보다 손이 많이 가는 편이었습니다.

운송비를 계산하려면 먼저 정확한 이동 거리가 필요했고, 그 거리를 구하는 과정이 전부

수작업으로 이뤄지고 있었습니다.

업무는 항상 같은 순서로 진행됐습니다.

엑셀에서 출발지와 도착지를 확인한 뒤, 네이버 지도에 주소를 직접 입력해 거리를 검색했습니다.

검색 결과로 나온 이동 거리를 다시 엑셀에 옮겨 적고, 그 값을 기준으로 KM당 운송비를 계산하는 방식이었습니다.

운송 리스트가 업데이트될 때마다 같은 과정을 다시 반복해야 했고, 건수가 많을 때는 하루 종일

지도 검색만 하게 되는 날도 있었습니다. 주소를 복사하고 붙여넣고, 숫자를 다시 입력하는 과정까지 모두 수작업이었기 때문에, 거리 계산 자체보다도 그 과정을 처리하는 데 시간이 더 많이 들었습니다.

작업이 반복될수록 업무 부담도 함께 쌓였습니다.

주소 하나를 잘못 입력하거나 숫자를 잘못 옮기면 다시 확인해야 했고, 불안감에 몇 번씩 확인하다보면 너무 많은 시간이 소요되었습니다.

이 직원은 반복되는 작업 흐름을 보면서, 이 과정을 한 번에 처리할 수 없을지 고민하기 시작했습니다.

이미 출발지와 도착지 정보는 엑셀 파일에 데이터로 정리돼 있었기 때문에, 이 데이터를 그대로 활용하는 방법을 찾고자 했습니다.

그가 선택한 방식은 네이버 지도 API를 활용하는 것이었습니다.

엑셀에 정리된 출발지와 도착지 데이터를 코드로 전달하고, 이동 거리를 자동으로 받아오는 구조로 계산 흐름을 바꿨습니다. 사람이 직접 지도에서 검색하던 작업을 코드가 대신 수행하도록 한 것입니다.

엑셀 파일을 읽어 각 행의 주소 데이터를 처리했고, 계산된 거리 값은 다시 엑셀에 자동으로 기록됐습니다. 거리 값이 입력되면, 그 값을 기준으로 KM당 운송비까지 함께 계산되도록 구성했습니다.

엑셀을 다시 입력하지 않아도 되는 구조

자동화 이후 가장 크게 달라진 점은 엑셀을 다루는 방식이었습니다.

이전에는 엑셀과 네이버 지도를 번갈아 보며 직접 값을 입력해야 했지만, 이제는 엑셀에

출발지와 도착지만 정리하면 나머지는 코드가 처리했습니다.

업무량 자체가 사라진 것은 아니었지 반복적으로 손이 가던 작업이 줄어들면서, 업무에 대한 체감은 확실히 달라졌습니다.

직원은 더 이상 거리를 검색하거나 숫자를 옮겨 적지 않아도 됐습니다.

엑셀 파일을 열었을 때 이미 거리와 운송비가 계산돼 있었고, 해야 할 일은 결과를 확인하는 것뿐이었습니다.

이 사례를 소개할 때 많은 분들이 처음에는 새로운 시스템을 도입했거나, 별도의 프로그램을 개발한 것처럼 생각하십니다. 하지만 실제로 이 직원이 한 일은 그와는 거리가 있습니다.

기존에 사용하던 엑셀 파일도 그대로였고, 업무 기준이나 계산 방식도 달라지지 않았습니다.

달라진 것은 업무 과정이 정리됐다는 점입니다.

출발지와 도착지가 엑셀에 있고, 거리를 계산해 운송비를 산정한다는 흐름은 원래부터 존재했습니다. 다만 그 사이를 사람이 하나하나 연결하고 있었을 뿐입니다.

이 직원은 그 연결 과정을 코드로 옮겨, 반복되는 절차를 자동화했습니다.

즉, 새로운 시스템을 만든 것이 아니라, 기존 업무 과정을 구조화하고 자동으로 흐르게 만든 사례라고 볼 수 있습니다.