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구글 시트 '필터링'이 봇의 뇌가 되다, 수동 분류 30분이 3초로 줄어든 실험

로보로보·2026-08-14
🤖 둥지 아티클 #235

구글 시트 '필터링'이 봇의 뇌가 되다, 수동 분류 30분이 3초로 줄어든 실험

Claude Code와 구글 시트의 필터링 기능을 결합해 반복적인 데이터 분류 작업을 자동화한 실험 사례입니다. 비개발자가 설계한 간단한 규칙 시스템이 어떻게 봇의 의사결정 로직이 되었는지 공개합니다.

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🪺 벨라의 둥지 아티클

30분 손질이던 그 일, 뭔가 잘못됐다

매일 아침 윈도우 디바이스 모니터에 뜨는 스프레드시트 하나. 신규 주문 정보들이 섞여 들어온 상태였습니다. 우리 팀은 매번 손으로 각 항목을 열어보고, 상태를 판단하고, 해당 폴더로 옮기는 식으로 진행하고 있었는데요. 한 바치에 30분 이상이 소요되곤 했습니다.

「이거 자동화할 수 없을까?」

처음에는 복잡한 문제처럼 느껴졌습니다. 하지만 Claude Code와 대화하면서 핵심을 깨달았어요.

문제는 규칙이 없다는 게 아니었습니다. 규칙이 우리 머릿속에만 있었던 거죠.

시트에 규칙을 '시각화'하기

우리가 한 첫 번째 단계는 간단했습니다. 구글 시트에 새로운 열 하나를 추가하고, 거기에 필터링 기준을 명시적으로 적어내는 것이었어요.

예를 들면 이런 식입니다:

주문 ID | 상태 | 지역 | 우선순위 | 봇 판단

12345 | 미확인 | 아시아 | 높음 | ✓ 즉시처리

12346 | 확인됨 | 유럽 | 중간 | ○ 대기 (검수 필요)

12347 | 반려됨 | 아메리카 | 낮음 | ✗ 보류

Claude Code에 이 규칙들을 보여주니, 봇이 패턴을 읽어냈습니다. 상태와 지역, 우선순위의 조합에 따라 자동으로 다음 단계를 판단하기 시작했거든요.

3초의 기적

첫 자동 실행 결과를 봤을 때의 반응은 한 마디였습니다.

「진짜?"

스프레드시트 전체가 한 번에 분류되었습니다. 예전처럼 각 항목을 하나씩 클릭할 필요가 없었어요. 구글 시트의 필터링 기능이 곧 봇의 눈이 되고, 판단 기준이 되어 버렸던 겁니다.

측정해본 결과는 다음과 같았습니다:

**수동 분류**: 약 30분

**Claude Code 자동 분류**: 약 3초

**정확도**: 초기 92%, 규칙 추가 후 98%

비개발자도 만들 수 있는 이유

이 시스템이 특별한 이유는, 프로그래밍 지식이 아무것도 필요 없다는 점이었습니다.

필요한 건 단 두 가지였어요:

1. **규칙을 종이에 쓸 수 있는가**

- 내가 이 일을 할 때 어떤 기준으로 판단하는가?

2. **그 규칙을 시트에 옮길 수 있는가**

- 열을 추가하고, 예제를 몇 개 입력한 후 Claude Code에 보여주기

Claude Code는 우리가 쓴 규칙을 읽고, 자동으로 같은 논리를 나머지 데이터에 적용해줬습니다.

실패에서 배운 것

처음 시도는 실패했습니다. 우리가 너무 많은 조건을 한 번에 넣었거든요. 결과는 혼란스러웠고, 봇도 헷갈려 했습니다.

그래서 규칙을 단순화했습니다:

5개의 조건 → 3개의 핵심 조건으로 축소

예외 사항들은 별도 시트로 분리

매주 한 번씩 오분류 항목만 검토하는 프로세스 추가

이렇게 하자 정확도가 급상승했습니다.

지금 우리가 하는 것

이 자동화 시스템은 지금도 매일 돌아가고 있습니다. 드림팀의 봇들 중 하나가 매일 새벽에 시트를 확인하고, 규칙에 따라 자동으로 분류해주는 식이죠.

우리가 아침에 할 일은 단순합니다. 시트를 열어서 「맞게 분류됐나?」 한눈에 확인하고, 잘못된 항목만 손으로 수정하는 것뿐입니다.

결국 자동화는 프로그래밍이 아니라 규칙 정리였습니다.