설문 응답을 모아 의견 보고서를 만드는 AI 프로그램 개발하기

핵심 요약

1. 설문 응답 파일을 올리면 수치 집계와 자유의견의 근거를 함께 검토하는 보고서 자동화 기능을 만듭니다. 2. pandas로 숫자 집계 로직을 만들고 Claude Citations로 의견 요약과 원문 근거를 연결합니다. 3. 문항 버전, 척도, 중복 응답과 빈값 처리 기준은 업무에 맞춰 직접 개발합니다.

HR·고객경험팀의 설문 보고서는 평균을 계산하는 것만으로 완성되지 않습니다. 지난 설문과 질문이 같은지, 응답하지 않은 사람은 몇 명인지, 의견 요약이 원문과 맞는지 확인해야 합니다. AI 프로그램 개발 범위에는 이런 확인 과정과 담당자의 최종 검토 화면까지 포함할 수 있습니다.

Excel 불러오기와 문항 버전 연결하기

먼저 준비할 자료는 개인정보를 가린 ‘상반기 직원 만족도 응답.xlsx’입니다. 설문 회차, 응답 ID, 문항 번호, 점수, 자유의견이 들어 있으면 입력 구조를 정하기 좋습니다. pandas의 read_excel은 Excel 파일의 한 개 또는 여러 시트를 DataFrame이라는 표 형태의 데이터로 읽을 수 있습니다.

직접 개발할 부분은 ‘파일 불러오기’ 화면에서 각 열의 의미를 확인하고 문항 버전을 연결하는 기능입니다. 같은 문항 번호라도 질문의 뜻이 바뀌었다면 이전 결과와 자동으로 합치지 않도록 합니다. 불러온 행 수와 연결되지 않은 문항을 화면에 표시하고, 담당자가 대응 관계를 확인해야 다음 단계로 넘어가게 만듭니다.

척도와 중복을 정리한 뒤 pandas로 집계하기

두 번째 자료는 질문 내용, 선택지, 점수 방향을 적은 ‘문항·척도 정의표.xlsx’입니다. 5점 척도와 7점 척도를 그대로 섞지 않고, 비교가 필요하면 변환 기준을 먼저 정합니다. 점수가 높을수록 불만이 큰 문항도 있으므로 방향을 바꾸는 계산은 이 정의표에 지정된 문항에만 적용합니다.

숫자 집계는 pandas를 활용하는 별도 로직으로 구현하며, 설문 회차와 응답 ID를 함께 비교해 중복을 찾도록 합니다. 재응답을 인정할지, 어느 응답을 남길지는 담당자가 정한 규칙을 적용합니다. ‘집계하기’ 결과에는 문항별 평균, 유효 응답 수, 빈값 수를 표시하고, 가상 입력 100건 중 빈값이 20건이라면 평균의 계산 대상이 80건인지 검수합니다.

자유의견 요약에 원문 근거 붙이기

자유의견은 응답별 식별번호와 함께 정리하고, 요약에 필요하지 않은 이름이나 연락처는 전달 전에 제거하도록 만듭니다. Claude Citations는 답변과 제공 문서의 근거 구간을 연결하지만, 답변의 정확성이나 문서 최신성을 보장하지는 않습니다. 이를 활용해 의견을 주제별로 묶고 요약마다 ‘근거 보기’ 버튼을 연결하는 기능을 개발합니다.

버튼을 누르면 담당자가 요약문과 해당 원문 구간을 나란히 읽을 수 있도록 합니다. 같은 응답이 여러 주제를 언급할 수 있으므로 의견 건수와 응답자 수를 구분하고, 소수의 반대 의견도 검토 목록에 남깁니다. 검수할 때는 원문에 없는 요구를 추가했는지, 불만의 강도를 과장했는지 확인하며 근거가 맞지 않는 요약은 보고서 반영을 보류합니다.

표본 수와 해석 한계를 보여주는 보고서 화면

보고서 화면에는 검토를 마친 집계표와 의견 요약을 입력하고, 조사 기간과 문항 버전을 함께 표시하도록 만듭니다. 부서별·고객군별 비교표에는 전체 응답자 수와 문항별 유효 응답 수를 구분해 넣습니다. 예를 들어 전체 응답자가 100명이어도 특정 문항에 80명만 답했다면, 그 문항의 비율을 어떤 인원 기준으로 계산했는지 표에서 확인할 수 있어야 합니다.

직접 개발할 출력 규칙에는 빈값 표시 방식과 표본 수가 적은 그룹의 공개 기준을 포함합니다. 교육 참여와 만족도에 상관관계가 보이더라도 ‘교육이 만족도를 높였다’고 원인으로 단정하지 않도록 문장 작성 기준을 둡니다. ‘보고서 미리보기’에서는 수치, 관찰된 의견, 추가 확인이 필요한 해석을 구분하고 담당자가 문장과 근거를 확인하도록 합니다.

dbt data tests로 오류를 확인하고 출력하기

응답을 데이터베이스에 저장하는 방식이라면 집계 전후에 데이터 검사 단계를 둘 수 있습니다. dbt data tests는 SQL이라는 데이터 조회문으로 잘못된 행을 반환하는 검사를 작성할 수 있습니다. 업무별로 허용 점수 범위, 필수 문항 정보, 중복 판단 기준을 정하고 검사 결과를 담당자가 이해할 수 있는 오류 목록으로 보여주는 부분은 직접 개발합니다.

구체적인 실패 검수는 같은 응답 파일을 두 번 올렸을 때 보고서의 표본 수가 늘어나는지 확인하는 것입니다. 중복 제외 규칙을 적용했다면 최초 업로드와 재업로드의 집계 결과가 같아야 하며, 제외된 응답도 확인할 수 있어야 합니다. 정답을 미리 계산한 소규모 자료로 평균과 빈값 수까지 대조한 뒤 ‘보고서 만들기’를 완료하도록 연결하면, 보고서 자동화의 납품 기준을 명확하게 정할 수 있습니다.

설문 보고서 AI 프로그램 개발을 의뢰하려면 개인정보를 가린 응답 Excel과 문항·척도 정의표, 필요한 부서별 비교 항목을 정리해 주세요. 중복 처리 기준과 의견 근거 확인 화면까지 필요한 범위를 트램스 AI 제작 문의 (https://trams.co.kr/ai-si/contact/#inquiry)로 전달해 주세요.