AI 실전 활용 – 고객 인터뷰 정리 AI, 메모 여러 장에서 겹치는 불편만 표로 뽑기
인터뷰는 몇 번 했는데 메모만 여러 장 쌓여 있고, 그래서 뭘 먼저 만들지는 아직 모르겠을 때가 있죠. 초기 스타트업이나 1인 창업 팀이라면 고객 인터뷰 정리 AI에 메모를 사람별로 묶어 넣고, 여러 사람이 겹쳐 말한 불편만 표 하나로 받아 보세요. 이 글에는 고객 인터뷰 정리 AI에 넣는 요청문 전문과, 그 요청문을 ChatGPT와 Gemini에 넣어 본 결과를 담았습니다.
시험에 쓴 메모는 지어낸 예시 인터뷰 3장이에요. “동네 가게 주문 정리” 서비스를 만든다는 설정으로 카페·꽃집·반찬가게 사장 인터뷰를 꾸며 썼고, 실제 사람이나 가게가 아닙니다. 2026년 10월 17일 ChatGPT와 Gemini의 임시 채팅(Temporary Chat)에서 한 번씩 물었어요.
메모 3장은 사람마다 태그로 감싸서 넣었어요
고객 인터뷰 정리 AI가 줄마다 누구 말인지 가려 셀 수 있게, 메모는 사람마다 따로 묶었어요. 한 사람을 <interview id="A">로 감싸고, 맨 위 <source> 줄에 누구를 언제 만났는지 적었습니다. 카페 사장 메모는 이렇게 생겼어요.
<interview id="A">
<source>지어낸 예시 인터뷰 A — 동네 카페 사장(가상), 2026-10-14 인터뷰 메모</source>
- 주문은 카톡·전화·매장 메모지로 들어옴. 하루 단체 주문 3~4건
- 저녁에 메모지 보고 엑셀에 다시 옮겨 적음. "이거 옮겨 적는 게 제일 귀찮아요"
- 지난주 화요일에 옮겨 적다가 한 건 빠뜨려서 다음 날 아침에 손님 전화 받고 알았다고 함
- 우유·원두 떨어진 걸 아침 오픈 때 알 때가 있음. 지난달에 두 번
- "재료 떨어지면 알림 오는 기능 있으면 좋겠어요"
- 주문 정리 앱은 하나 깔아 봤는데 메뉴 등록이 복잡해서 이틀 쓰고 지움
(… 12줄 중 일부)
</interview>꽃집(B)과 반찬가게(C) 메모도 같은 틀로 11줄씩 썼어요. 표가 제대로 세는지 보려고 일부러 몇 가지를 심어 뒀습니다. 주문을 엑셀에 따로 옮겨 적는 게 귀찮다는 말은 세 사람 모두에게, 재료 떨어진 걸 아침에야 안다는 말은 A와 C에게, 단골 기념일을 놓쳤다는 말은 B에게만 넣었어요. “이런 기능 있으면 좋겠다”는 바람은 A와 C의 메모에 하나씩, 모두 2개입니다.
이 형식은 Anthropic의 프롬프트 모범 사례(Prompting best practices) 문서에서 가져왔어요. 긴 문서 절에 “When using multiple documents, wrap each document in <document> tags with <document_content> and <source> (and other metadata) subtags”라는 권고가 있습니다. 문서마다 태그로 감싸고 출처 같은 정보를 따로 달라는 뜻이죠. 태그 이름은 인터뷰에 맞게 interview로 바꿨고요. 그 절은 2만 토큰이 넘는 긴 입력을 두고 쓴 것이라, 이번처럼 짧은 메모에서는 사람을 구분하는 용도로 썼습니다.
“정리해 줘”만 보냈더니 손님 말이 AI 말로 바뀌었어요
먼저 고객 인터뷰 정리 AI로 ChatGPT를 골라 임시 채팅에 “이 고객 인터뷰 메모 정리해 줘.” 한 줄과 메모 3장을 보냈어요. 모델 선택 칸에는 “Extra High”가 떠 있었고, 1분쯤 뒤에 핵심 요약부터 종합 결론까지 일곱 덩어리로 된 보고서가 왔습니다.
고객 인터뷰 정리 AI가 낸 첫 보고서는 셈이 맞았어요. 핵심 요약 막대에 주문 수동 재입력 3/3명, 재고 부족 2/3명, 주문 누락 2/3명, 고객 기념일 1/3명이 찍혔고, 아래에 “실제 시장의 발생 비율을 의미하지 않는다”는 단서도 스스로 붙였습니다. 다만 막대 이름이 “주문 수동 재입력의 불편함”처럼 AI가 고친 말이었어요. 손님 원문은 사람별 정리에서 한 사람당 한 줄씩만 따라 나왔고요.
겪은 일과 바람도 한데 섞였습니다. A 정리에는 “요청: 재료 부족 알림. 기존 주문 정리 앱은 메뉴 등록이 복잡해 이틀 만에 삭제.”가 한 줄로 붙었어요. 종합 결론의 “재고 알림은 A와 C의 공통 문제”라는 문장도 그렇게 읽히는데, 재료가 떨어진 일은 A와 C가 겪었지만 알림을 바란 사람은 A뿐이었거든요. 4절 표는 “가능한 해결 방향(가설)” 칸까지 만들어 해결책 쪽으로 한 걸음 더 나갔고요. 가설이라는 표시는 붙어 있었습니다.
고객 인터뷰 정리 AI에 붙여 넣는 요청문 전문
새 임시 채팅을 열고 고객 인터뷰 정리 AI에 아래 요청문을 보냈어요. 바로 밑에 사람마다 태그로 감싼 메모 3장을 붙였습니다. 다른 인터뷰에 쓸 때는 둘째 줄의 “3개”와 “id(A·B·C)”, 그리고 메모만 바꾸면 돼요.
(이 대화에 적은 조건만 써 줘)
아래는 고객 인터뷰 메모 3개야. <interview> 하나가 한 사람이고, id(A·B·C)로 사람을 구분해.
1. 먼저 불편마다 그 말을 한 사람과 메모 원문 구절을 그대로 옮겨 적어 줘. 메모에 없는 말은 만들지 마.
2. 그다음 같은 불편끼리 묶어서 표 하나로 만들어 줘.
- 칸: 불편 / 몇 명이 말했나 / 그 사람 말(원문) / 지금은 어떻게 버티나 / 바람(기능 요청)
- 실제로 겪은 일(언제·무엇을 해 봤는지)과 '이런 기능 있으면 좋겠다'는 바람은 다른 칸에 나눠 줘. 바람은 그 말을 한 사람 줄에만 적어.
- 몇 명이 말했나가 많은 순서로 줄을 세우고, 1명만 말한 것도 지우지 말고 아래에 남겨 줘.
3. 표 아래에 다음 인터뷰에서 더 물어볼 질문을 3개만 적어 줘.맨 앞 괄호 줄은 ChatGPT용이에요. 임시 채팅 화면에 “이 채팅은 메모리, 플러그인, 사용자 지정 지침을 참조할 수 있지만 기록에는 표시되지 않습니다”라는 안내가 떠서, 계정에 쌓인 다른 정보가 섞이지 않게 붙였습니다.
줄마다 넣은 이유
- 1번, 원문부터 옮기기: 같은 Anthropic 문서 긴 문서 절의 “Ground responses in quotes”를 옮겼어요. 문서는 일을 시키기 전에 관련 부분을 먼저 인용하게 하라고 하고, 그러면 “focus on the relevant content and ignore the rest of the document”라고 적고 있습니다.
- 겪은 일과 바람을 다른 칸에: 대충 물었을 때 “요청”과 겪은 일이 한 문단에 섞였던 걸 막으려고 넣었어요.
- 바람은 그 말을 한 사람 줄에만: “A와 C의 공통” 같은 묶음이 바람까지 번지지 않게 했습니다.
- 1명만 말한 것도 남기기: 셈이 적다고 지워 버리면 B의 기념일 얘기처럼 한 사람만 꺼낸 불편이 사라져요.
원문부터 옮기게 하니 표의 줄마다 손님 말이 붙었어요
요청문을 보내고 1분 30초쯤 생각한 뒤 답이 왔어요. 고객 인터뷰 정리 AI가 먼저 내놓은 덩어리는 “불편별 원문 정리”였습니다. 불편을 7가지로 나누고, 불편마다 말한 사람과 메모 구절을 그대로 붙였어요. 엑셀에 다시 옮겨 적기가 3명, 재료를 늦게 파악함·주문을 빠뜨리거나 놓칠 뻔함·재고 기록이 일정하지 않음·별도 주문 정리 앱 부담이 2명씩, 단골 기념일과 달력 앱 메모 칸이 1명씩이었습니다.
두 번째 덩어리가 표예요. 한 사람당 한 줄로 13줄이 나왔고, 같은 불편은 “동일”로 이어 붙였습니다. 3명 줄이 맨 위, 1명 줄이 맨 아래였어요. 원문 칸 13줄을 메모와 한 줄씩 맞대 보니 모두 메모에 있는 문장 그대로였고, 글자가 다른 줄은 없었습니다.
바람 칸은 두 곳에만 찼어요. C의 엑셀 줄에 “주문 들어오면 자동으로 엑셀에 쌓이는 기능 있으면 좋겠어요”, A의 재료 줄에 “재료 떨어지면 알림 오는 기능 있으면 좋겠어요”가 들어갔고 나머지는 “—”였습니다. 표 아래 정리 기준에는 “‘—’는 해당 사람이 그 불편에 관한 기능 요청을 명시하지 않았다는 의미”라는 설명과, A의 주문 누락은 실제로 일어난 일이고 C는 놓칠 뻔한 경험이라 구분했다는 말이 붙었어요.
3명은 적은 숫자예요
“몇 명이 말했나” 칸은 정리 방법을 보여 주는 예시일 뿐, 시장 결론이 아닙니다. 이번 메모는 지어낸 예시이고 사람도 3명뿐이에요. 많이 나온 불편은 다음 인터뷰에서 더 파 볼 곳으로 보세요.
같은 요청문을 Gemini에 넣었더니 묶는 방식이 달랐어요
두 번째 고객 인터뷰 정리 AI로 Gemini 임시 채팅에도 같은 요청문을 한 번 넣었어요. 앞의 괄호 줄은 빼고 보냈고, 모델 선택 칸에는 “Argon”이 떠 있었습니다. 표는 7줄이었고, 원문 칸에 옮긴 15구절도 모두 메모에 있는 문장이었어요. 바람도 A의 재료 줄과 C의 엑셀 줄에만 들어갔고요.
![같은 요청문을 받은 Gemini의 불편 사항 묶음 및 비교 표. 첫 줄 불편이 여러 채널(카톡·전화·DM·문자 등)로 들어온 주문을 엑셀에 다시 옮겨 적는 번거로움과 누락 위험, 몇 명이 말했나 3명(A, B, C)이고, 그 사람 말(원문) 칸에 A의 메모 구절이 슬래시로 이어져 있으며 바람(기능 요청) 칸은 [A] (언급 없음)이다](images/gm-01-table.jpg)
다르게 나온 곳은 불편을 묶는 방식이었어요. 이번 시험에서 한 번씩 물었을 때 나온 것만 옮겼습니다.
| 메모 내용 | ChatGPT | Gemini |
|---|---|---|
| 주문을 빠뜨리거나 놓칠 뻔함 | 따로 2명(A·C) | 엑셀 옮겨 적기 줄에 “누락 위험”으로 묶음 |
| 주문 정리 앱 부담 | 2명(A 이틀 쓰고 지움, B “앱 또 깔기 싫어요”) | B 1명, A의 일은 첫 줄 원문·버티기 칸에 |
| 바람 칸 | A 재료 줄, C 엑셀 줄 | A 재료 줄, C 엑셀 줄 |
어느 쪽이 맞다고 할 일은 아니에요. 고객 인터뷰 정리 AI를 바꾸면 같은 메모도 묶는 기준에 따라 숫자가 달라진다는 걸 보여 주는 거라, 표의 “몇 명”은 사람이 원문 칸을 보고 다시 셀 값으로 두는 편이 안전합니다.
다음 인터뷰 질문은 사람이 한 번 더 고르세요
요청문의 마지막 줄 덕분에 고객 인터뷰 정리 AI가 표 아래에 다음 인터뷰 질문 3개를 붙였어요. ChatGPT는 “최근 일주일 동안 주문을 엑셀에 옮겨 적는 데 하루 평균 몇 분이 걸렸나요?”, 최근 주문을 놓쳤거나 재료가 부족했던 사례 하나를 언제 알았고 어떻게 해결했는지, 지금 쓰는 카톡·문자·DM·전화·엑셀 중 꼭 유지하고 싶은 것과 새 도구를 쓰거나 그만두는 기준을 물었습니다. 답 끝에는 “메모에서 직접 확인된 기능 요청은 2개뿐입니다”라는 문장도 있었고요.
Gemini 질문 3개 중 2개는 결이 달랐어요. 그런 기능이 생기면 월 얼마 정도를 낼 의향이 있는지, 알림이 오면 쓸 의향이 있는지를 묻는 가정 질문이었거든요.
Y Combinator 스타트업 스쿨의 “How to Talk to Users” 강의에서 에릭 미기코브스키(Eric Migicovsky)가 피하라고 한 질문이 바로 이런 모양입니다. YC 블로그에 실린 강의 녹취에는 “If we built this feature, would you be interested in using it or would you be interested in paying for it?”를 틀린 질문의 예로 들고, “Instead, talk about specifics that have already occurred in the user’s life”라고 적혀 있어요.
같은 강의가 권하는 질문 가운데 하나가 “tell me about the last time that you encountered this problem”이고요.
AI가 낸 질문을 고르는 기준
“최근”, “지난번”, “사례 하나”처럼 이미 일어난 일을 묻는 질문은 남기고, “~가 생기면 쓰시겠어요?”처럼 앞일을 묻는 질문은 지난 일을 묻는 말로 고쳐 쓰세요.
고객 인터뷰 정리 AI 표를 받은 뒤 사람이 확인할 것
고객 인터뷰 정리 AI가 낸 표가 깔끔해 보여도 그대로 공유하기 전에 직접 세어 볼 곳이 있어요. 이번 시험에서는 원문 칸이 모두 메모와 같았지만, 다시 물으면 답이 달라질 수 있습니다.
- 원문 칸의 구절을 메모에서 찾아봅니다. 브라우저나 메모장의 찾기(Ctrl+F, 맥은 Cmd+F)에 구절 일부를 넣으면 금방 확인돼요. 메모에 없는 문장이 있으면 그 줄을 지웁니다.
- 바람 칸이 몇 개 찼는지 셉니다. 메모에서 “~있으면 좋겠다”를 직접 세어 본 수와 같아야 해요. 이번에는 둘 다 2개였습니다.
- “몇 명이 말했나”를 원문 칸의 A·B·C로 다시 셉니다. 묶는 기준이 다르면 숫자가 달라져요.
- 표 아래 질문 가운데 가정 질문은 지난 일을 묻는 질문으로 고칩니다.
- 실제 인터뷰라면 이름·연락처·가게 이름처럼 굳이 넣지 않아도 되는 정보는 빼고 붙여 넣습니다.
회의 메모에서 할 일·담당·마감을 뽑는 요청문은 앞 글 회의록 정리 AI, 할 일·담당·마감 표로 뽑는 요청문 하나에 있어요. 요청문을 고치는 기본기는 클로드 프롬프트 습관 5가지에, AI가 읽을 자료를 어떻게 넣을지는 컨텍스트 엔지니어링에 정리해 뒀습니다.
다음 글에서는 이 표로 예비창업패키지 사업계획서의 ‘문제 인식’ 칸을 채워 봅니다.
이 글의 시험 조건과 참고한 공식 문서
2026년 10월 17일, 같은 인터뷰 메모 3장으로 ChatGPT(임시 채팅, 모델 선택 칸 표시 Extra High)에 대충 물은 질문과 요청문을 한 번씩, Gemini(임시 채팅, Argon)에 같은 요청문을 한 번 물었습니다. 메모는 가상의 동네 가게 사장 3명을 설정해 지어낸 예시이고 실제 사람이나 가게가 아니에요. 다시 물으면 답이 달라질 수 있습니다.
사람마다 태그로 감싸기와 원문 먼저 옮기기는 Anthropic 문서 Prompting best practices의 Long context prompting 절(“Structure document content and metadata with XML tags”, “Ground responses in quotes”)을 참고했어요.
질문 고르는 기준은 YC 블로그의 Startup School Week 1 Recap에 실린 “How to Talk to Users” 강의 녹취를 참고했습니다. 문서는 바뀔 수 있으니 원문을 확인해 주세요.
우리 팀 인터뷰 기록과 업무 흐름에 맞게 AI 쓰는 순서를 짜고 싶다면 의뢰 페이지
고객 인터뷰 정리 AI 자주 묻는 질문
인터뷰 메모를 AI에 “정리해 줘”라고만 보내면 안 되나요?
크게 틀리지는 않았어요. 2026년 10월 17일 ChatGPT 임시 채팅에 그렇게 보냈을 때 불편별 인원 셈은 맞았습니다. 다만 불편 이름이 “주문 수동 재입력의 불편함”처럼 AI가 고친 말로 바뀌었고, 겪은 일과 기능 요청이 한 문단에 섞였어요. 원문 구절을 먼저 옮기게 하고 겪은 일과 바람을 다른 칸에 나누게 하니 표의 줄마다 손님 말이 붙어 나왔습니다.
메모를 사람마다 태그로 감싸야 하나요?
꼭은 아니지만, 이번 시험에서는 사람마다 interview 태그로 감싸고 id(A·B·C)를 달아 넣었어요. Anthropic의 프롬프트 모범 사례 문서가 문서가 여러 개일 때 문서마다 태그로 감싸고 출처 같은 정보를 따로 적으라고 권하는 방식을 따랐습니다. 그 절은 2만 토큰이 넘는 긴 입력을 두고 쓴 것이라, 메모 3장처럼 짧은 경우에는 사람을 헷갈리지 않게 구분하는 용도로 봐 주세요.
3명 인터뷰로 “3명 중 3명”이 나오면 그 불편은 확실한 건가요?
아니에요. 3명은 적은 숫자라 “몇 명이 말했나” 칸은 정리 방법을 보여 주는 예시일 뿐, 시장 결론이 아닙니다. 이번 메모도 지어낸 예시예요. 많이 나온 불편은 다음 인터뷰에서 더 물어볼 곳으로 보는 편이 맞습니다.
글에 나온 규칙 파일과 에이전트는 Claude Code에서 쓰는 방식이고, 공식 안내는 Claude Code 공식 문서에 있습니다.
이 글은 직접 만들고 운영하며 남긴 기록입니다. 적힌 수치는 작성 시점의 운영 계정 기준이며, 같은 결과나 수익을 보장하지 않습니다.
