한국GPT협회
오프라인 교육
AI로 완성하는
산업 리서치 및 사업기획서 작성 과정
프롬프트 설계부터 산업 리서치, 문서 변환, 디자인 및 시각화까지
리서치 보고서 · 제안서 · 사업기획서 작성의 전 과정을 AI로 자동화하는 실무 교육
01 — Overview
교육 소개
매번 반복되는 보고서·제안서 작성, 아직도 백지에서 시작하고 계신가요?
이 교육은 AI를 '글쓰기 도구'가 아닌 '문서를 설계하고 판단하는 협업 도구'로 활용하는 방법을 다룹니다.
프롬프트 엔지니어링부터 자료 조사, 문서 작성, Word/HWP 변환, 시각화, 그리고 나만의 문서 자동화 GPTs 챗봇 구축까지
보고서 작성의 전 과정을 하나의 자동화 흐름으로 연결합니다.
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구조 설계 중심
AI에게 "써 달라"가 아닌
목차·분량·논리 흐름을 통제하는
설계자 관점의 문서 작성법
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전 과정 자동화
마크다운 → Word → HWP
표·그래프 시각화까지
반복 가능한 워크플로우 구축
🔁
AI 작업 과정과 결과의 자동화
모든 과정의 프롬프트를 저장·재사용해
다음 업무는 더 빠르고 정확하게,
프롬프트의 완성도도 지속 향상
02 — Target
이런 분께 추천합니다
보고서·제안서를 자주 작성하는 실무자
매번 비슷한 구조의 문서를 반복 작성하면서도, 효율적인 방법을 찾지 못한 분
AI를 업무에 활용하고 싶은 기획·관리 부서
ChatGPT를 써봤지만 '실무 문서'에 적용하는 구체적인 방법이 필요한 분
공공기관·기업 제안서 담당자
RFP 기반 제안서를 빠르고 일관되게 작성하는 체계를 만들고 싶은 분
Word / HWP 문서 편집에 시간을 많이 쓰는 분
서식·목차·표 스타일을 매번 수작업으로 정리하면서 시간을 낭비하고 있는 분
03 — Flow
학습 흐름
이 교육은 문서 자동화의 전 과정을 하나의 파이프라인으로 연결합니다.
각 단계가 다음 단계의 입력이 되는 구조로, 7시간 후에는 완성된 보고서와 자동화 체계를 갖추게 됩니다.
04 — Curriculum
커리큘럼 (7시간)
학습 목표
AI를 '질문 도구'가 아닌 '업무 지시 시스템'으로 사용하기 위한 프롬프트 설계 원칙을 학습합니다. 동시에 마크다운을 AI와 문서 편집 도구를 연결하는 중간 언어로 이해하고, 문서 자동화의 기본 형식을 익힙니다.
- 지시문과 맥락 분리: AI에게 역할·조건·작업을 구조적으로 전달하는 프롬프트 설계법. - 기호를 활용한 맥락 표현
- 퓨샷 프롬프팅: 기존에 잘 만든 문서를 예시로 제공해 AI의 출력 품질을 높이는 기법. # 기호를 활용한 문서 구조 학습
- 메타 프롬프팅: AI의 역할·판단 기준·출력 규칙을 사전 설정하여 결과물 품질을 통제하는 상위 프롬프트 설계
- 마크다운 핵심 문법: 제목(#), 목록(-), 강조(**), 코드블록(```) 등 문서 구조를 표현하는 기본 기호와 그 의미
- AI 결과물 저장법: 코드블록 출력, Notion, StackEdit, Chrome 확장, 메모장 등 마크다운 저장 방법 비교
실습
맥락 분리 프롬프트로 교육 제안서 목차 생성 → 퓨샷 프롬프트로 문서 구조 재현 → 결과물을 마크다운 파일로 저장
학습 목표
AI를 단순 검색 도구가 아닌 '연구 보조자'로 활용하는 방법을 학습합니다. GPT 검색과 Gemini 검색의 특성을 이해하고, 심층 리서치 프롬프트를 설계하여 문서 작성의 재료를 체계적으로 수집합니다.
- GPT 검색 vs Gemini 검색 비교: GPT는 개념 요약·논리 정리, Gemini는 사례 수집·분류·트렌드 파악에 강점. 목적에 따른 분업 활용법
- 심층 리서치 프롬프트 설계: 역할·조사 범위·출력 구조를 함께 지정하는 리서치 프롬프트. GPT Deep Research와 Gemini Deep Research 비교
- 기관·기업 정보 및 트렌드 분석 실습: 조사 대상의 개요·활동·서비스를 마크다운 구조로 정리하는 프롬프트 작성. 고객·시장·경쟁사 트렌드 분석 방법
- 리서치 결과의 구조화 저장: 조사 결과를 마크다운 파일로 저장하는 원칙. 하나의 조사 = 하나의 파일, 원본과 활용용 분리
- 자료 자산화: 저장된 리서치를 퓨샷 예시·GPTs 지식 파일·반복 재사용 자산으로 활용하는 방법
실습
GPT + Gemini로 특정 주제 심층 리서치 실행 → 결과를 마크다운 구조로 정리·저장 → 이후 제안서에서 바로 활용 가능한 자료 패키지 완성
학습 목표
현업에서 가장 자주 마주치는 PDF 문서(회사 소개서, 기존 제안서, 커리큘럼 등)를 AI로 읽고, 새로운 문서 작성에 바로 활용할 수 있는 구조로 변환하는 방법을 학습합니다.
- PDF → AI 처리의 문제점 이해: 문단 구조 붕괴, 표의 문장 변환, 핵심 메시지 희석 등 PDF를 그대로 요약할 때 발생하는 문제
- GPT/Gemini 멀티모달 기능 활용: PDF를 직접 입력하고, 요약이 아닌 '재구성' 관점에서 구조화된 출력을 얻는 프롬프트 설계
- 회사 소개서 재구성: 기존 PDF 회사 소개서에서 개요·서비스·강점·사례를 마크다운으로 추출하여 재사용 가능한 자산으로 변환
- 커리큘럼 문서 재설계: 시간표 중심의 기존 커리큘럼을 대상별로 재구성하고, 실무 활용 관점의 설명을 보완
- 마크다운으로 최종 저장: 재구성된 결과를 구조가 유지되는 마크다운 파일로 저장하여 다양한 문서에서 반복 활용
실습
실제 회사 소개서 PDF를 AI로 재구성 → 커리큘럼 PDF를 대상별로 재설계 → 마크다운 파일로 저장하여 자료 자산화 완성
학습 목표
앞서 준비한 자료를 바탕으로 AI를 활용해 사업기획서와 리서치 보고서를 구조적으로 설계하고 작성합니다. 핵심은 '문장을 잘 쓰는 것'이 아니라, 목차와 분량, 논리 흐름을 통제하는 것입니다.
- 목차 설계 프롬프트: 역할 설정·대상 명시·분량/흐름 조건을 포함한 목차 생성 프롬프트. AI가 만든 목차의 검토 기준
- 목차 단위 본문 작성: 한 번에 전체를 쓰지 않고, 항목별로 목적·분량·형식을 지정해 블록 단위로 작성하는 기법
- 분량 통제 전략: 목차와 분량을 연결해 페이지 비중을 설정하고, 표·그래프 사용 여부까지 지정하는 구체적 통제법
- 산업·직군별 적용: 금융업 영업직, 제조업 R&D, 공공기관 정책보고서 등 다양한 상황에 맞는 기획서·보고서 프롬프트 커스터마이징
- 문체·표현 규칙 설정: 메타 프롬프팅을 활용한 문단당 문장 수 제한, 기술 용어 수준 지정, 개조식/서술식 비중 조정
실습
사업기획서 목차 설계 → 목차별 본문 블록 작성 → 분량 통제 적용 → 마크다운으로 완성된 기획서 초안 조립
학습 목표
마크다운으로 준비한 문서를 Word(DOCX)로 변환하고, 표지·자동목차·디자인 서식까지 적용해 제출 가능한 형태로 완성합니다. Word에서는 최소한의 편집만 하도록 만드는 것이 핵심입니다.
- Markdown to Word 컨버터 활용: 마크다운을 DOCX로 변환하는 도구. # 구조가 Word 제목 스타일로 자동 변환되는 원리와 변환 전 체크 포인트
- 자동목차 삽입과 편집: Word의 자동목차 기능 활용. 제목 스타일 기반 목차 생성, 불필요한 항목 제거, 페이지 번호 점검
- 디자인 서식 적용: 스타일 기반 디자인의 중요성. 제목/본문 스타일 수정, 문단 간격, 줄 간격, 페이지 여백 조정
- 표 스타일 서식 적용: 마크다운 표의 Word 변환 후 스타일 통일. 표 스타일은 하나만 사용, 색상은 제목 행만, 선은 최소화
- 표지 디자인과 최종 점검: 제출 기준에 맞는 표지 구성, 머리글·바닥글 설정, 최종 레이아웃 안정화 작업
실습
4차시 결과물을 Markdown to Word 컨버터로 변환 → 자동목차 삽입 → 스타일 서식 적용 → 표 디자인 통일 → 제출 가능한 Word 문서 완성
학습 목표
문서의 설득력을 높이는 표·그래프를 AI로 생성하고, Word 문서를 HWP로 변환하여 자동목차를 다시 생성하는 과정까지 학습합니다.
- 마크다운 표 생성: GPT를 활용한 비교·요약·정리 표 생성. 열의 의미와 사용 목적을 함께 지정하는 프롬프트 설계
- HTML 코딩 표 생성: Gemini·Claude를 활용한 열/행 병합, 강조 색상이 포함된 복합 구조의 HTML 표 작성
- 파이썬 그래프 만들기: GPT 코드 인터프리터로 KPI 비교, 변화 추이, 수치 비교 그래프 생성. 그래프는 이미지로만 활용하는 원칙
- HWP 변환과 자동목차: Word에서 HWP로 변환 시 점검 사항. HWP에서 자동목차를 다시 생성하는 절차와 점검 포인트
- HWP 마무리 작업: 문단 간격 미세 조정, 표 너비 재조정, 페이지 나눔 위치 확인 등 레이아웃 안정화
실습
교육 효과 비교 표 생성(마크다운 + HTML) → 성과 지표 그래프 생성 → Word → HWP 변환 → 자동목차 재생성 및 최종 점검
학습 목표
앞서 학습한 모든 과정에서 사용된 프롬프트와 워크플로우를 체계적으로 저장·관리하는 방법을 학습합니다. 한 번 만든 프롬프트를 재활용하면 다음 업무는 더 빠르고 정확해지며, 반복할수록 프롬프트의 완성도가 높아지는 선순환 자동화 체계를 구축합니다.
- 프로세스 정리와 저장: 리서치 → 기획서 → 보고서 → Word 변환 → 시각화의 전체 과정을 하나의 재사용 가능한 워크플로우로 정리·문서화
- 프롬프트 라이브러리 구축: 각 단계에서 사용한 프롬프트를 목적별로 분류·저장하여 팀 내 공유 가능한 프롬프트 자산 라이브러리 만들기
- 프롬프트 반복 개선법: 결과물 피드백을 프롬프트에 반영하는 방법. 반복할수록 품질이 높아지는 프롬프트 버전 관리 체계
- 업무 자동화 설계: 저장된 프롬프트와 프로세스를 조합해 유사 업무를 빠르게 처리하는 자동화 워크플로우 설계 방법
- 발표 자료 작성과 발표 준비: 완성된 보고서를 기반으로 발표용 PPT 작성, 발표 스크립트 생성, 예상 Q&A 목록 자동 생성까지
실습
전체 과정의 프롬프트를 정리·저장 → 프롬프트 라이브러리 구축 → 보고서 기반 발표 자료 PPT 작성 → 예상 Q&A 자동 생성 → 자동화 워크플로우 최종 완성
05 — Tools
활용 도구
참고: 실습 목적과 상황에 따라 최적 도구를 선택합니다. 도구 변경이 가능하며, 핵심은 도구가 아닌 '구조화된 워크플로우'입니다.
06 — Outcomes
기대 효과
문서 작성 시간 단축
자료 조사부터 초안 작성까지의 반복 작업을 AI에게 위임하여 문서 작성 시간을 대폭 절감합니다
일관된 문서 품질 확보
시스템 프롬프트와 템플릿 기반으로 누가 작성해도 일정한 품질과 구조를 유지합니다
자동화 체계 내재화
기획·리서치·보고서 과정과 프롬프트를 디지털 자산으로 축적하고 향후 업무 자동화에 재사용합니다
Word/HWP 실무 역량 강화
스타일 기반 편집, 자동목차, 표 서식 등 문서 편집의 핵심 기능을 체계적으로 익힙니다
한국GPT협회 교육 실적
다양한 산업군의 기업·기관과 함께한 AI 교육 전문 기관
삼성전자
현대자동차
현대모비스
교보생명
NH금융그룹
더본코리아
한화그룹
한국생산기술연구원
07 — Preparation
준비사항
수강자 준비물
- 개인 노트북
- ChatGPT Plus 계정 (한국GPT협회에서 제공 가능)
- MS Office (PPT, Word, Excel) 프로그램 설치
- 실습에 사용할 회사소개서, 제안서, 리서치 자료 샘플 등 (선택)
교육장 환경
- 안정적인 Wi-Fi 네트워크
- 빔프로젝터 또는 대형 모니터
- 인원에 맞는 전원 콘센트
08 — FAQ
자주 묻는 질문
Q
교육 후 바로 실무에 적용할 수 있나요?
네, 7시간 교육을 통해 프롬프트 설계부터 보고서 완성, 발표 자료 작성까지 전체 프로세스를 직접 실습하므로, 교육 직후부터 실무에 바로 활용할 수 있습니다. 교안과 실습 파일도 함께 제공됩니다.
Q
AI나 프로그래밍 경험이 없어도 수강할 수 있나요?
네, 이 교육은 코딩 경험이 전혀 없어도 수강 가능합니다. ChatGPT 기본 사용법부터 시작하며, 마크다운도 교육 중 함께 학습합니다. 다만, Word/HWP 기본 조작은 익숙한 것이 좋습니다.
Q
온라인으로도 진행이 가능한가요?
네, 온·오프라인 모두 가능합니다. 온라인의 경우 Zoom 기반으로 진행하며, 실습 가이드와 화면 공유를 통해 동일한 학습 효과를 제공합니다.
Q
커리큘럼을 우리 회사 상황에 맞게 조정할 수 있나요?
네, 사전 협의를 통해 산업·직군·업무 특성에 맞춰 커리큘럼을 커스터마이징합니다. 실습에 사용할 예시 문서도 귀사의 실제 자료를 기반으로 준비할 수 있습니다.
교육 문의 및 신청
커리큘럼 상세 문의, 견적 요청, 일정 협의 등 편하게 연락 주세요.