AI・テクノロジー
마루베니 120만 시간 절감｜생성 AI '4가지 성공 이유'
機械翻訳 / Machine-translated
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2026年4月27日・20分で読める
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'AI를 도입했는데, 결국 Excel 작업이 줄지 않는다…' 이런 고민을 안고 있는 일본 기업이 많은 가운데, 종합상사 마루베니는 생성 AI로 연간 120만 시간이나 되는 업무 시간 절감을 실현했습니다.
직원 약 1만 6000명이 일상적으로 사용하는 사내 챗봇 '마루챠'의 정체, 단 1명이 1개월 만에 개발할 수 있었던 이유, ChatGPT와 Claude를 구분해 사용하는 방식까지 중학생도 이해할 수 있는 말로 설명합니다.
당신의 회사 생성 AI 전략에 반드시 도움이 되는 힌트를 찾을 수 있을 것입니다.
먼저 2026년 4월 뉴스에서 무엇이 보도되었는지 세 가지 관점에서 정리합니다.
2026년 4월 27일, ITmedia 비즈니스 ONLiNE이 '연간 120만 시간 절감 마루베니의 생성 AI 활용이 성과를 낼 수 있는 4가지 이유'라는 제목의 기사를 공개했습니다.
정보 출처는 2026년 4월 8~10일에 개최된 'Japan DX Week 봄 2026'의 세미나.
강연한 것은 마루베니 주식회사 디지털·이노베이션부 데이터 애널리틱스과의 가미니시 히로야 씨 등.
주제는 '마루베니 그룹 2만 명이 생성 AI를 어떻게 활용하고 있는가'였습니다.
'일본의 종합상사가 AI 도입의 우등생으로서 전국 기업의 주목을 받는 순간'. 종합상사라고 하면 '종이와 도장의 오래된 회사'라는 이미지가 있지만, 사실 마루베니는 2023년 4월부터 진지하게 AI에 임해온 기업.
그 3년간의 성과가 연간 120만 시간 절감이라는 구체적인 숫자로 결실을 맺은 뉴스입니다.
'120만 시간'이 구체적으로 얼마나 대단한 것인지 감이 오지 않는 분도 많을 것입니다. 직장인 1명이 1년에 일하는 시간은 약 2000시간.
120만 시간 ÷ 2000시간 = 600명분의 연간 노동 시간에 해당합니다. 즉 마루베니는 600명분의 직원을 새로 고용한 것과 동일한 효과를 생성 AI로 만들어낸 셈입니다.
'사원 식당 주방 직원이 600인분 식사를 한꺼번에 내놓는 것과 같은 임팩트'.
하루 8시간, 연 250 영업일 기준으로 600명분의 손이 비는 상태. 이는 평균 연봉 500만 엔이라면 30억 엔분의 인건비에 해당하는 경제적 가치.
게다가 이 수치는 2024년 시점에는 9만 시간, 2025년에는 90만 시간으로 단계적으로 성장해온 실적.
착실한 누적으로 자릿수가 다른 수치로 탈바꿈한, 좋은 사례 중의 좋은 사례입니다.
마루베니의 생성 AI 활용의 중심은 사내 전용 챗봇 'Marubeni Chatbot', 애칭 '마루챠'.
2023년 4월, GPT-4 등장 직후에 베타 버전 공개, 불과 1년 만에 7000명, 현재는 약 1만 6000명이 사용자 등록.
처리한 질문은 누적 120만 건, 학습시킨 사내 문서는 6만 파일.
'사내에 1명, ChatGPT 전문가인 신입사원이 상주하고 있는' 느낌.
계약서 번역, 회의록 작성, 사내 규정 검색, Excel 함수 질문——모든 업무의 파트너로 활용되고 있습니다.
'사용하고 싶지 않다'는 쪽이었던 보수적인 부서도 반년 만에 '손에서 놓을 수 없다'로 전향.
바텀업으로 확산되는 성공 사례로서 일본 기업의 본보기가 되고 있는 상황입니다.
기사 제목에도 있는 '4가지 이유'를 하나씩 설명합니다.
'DX나 디지털 기술의 도입은 과정에 불과하다. 비즈니스 임팩트를 중시하고 있습니다'——가미니시 히로야 씨의 이 말이 마루베니의 철학을 단적으로 나타내고 있습니다.
많은 기업은 AI 도입을 '목적'으로 삼아버리지만, 마루베니는 '수단'으로 명확히 구분합니다.
'유행하는 운동화를 사는 것이 아니라, 발이 아프지 않은 신발을 고르는' 차이.
예를 들어 '번역 업무에 시간이 걸린다'는 현장의 고민에 대해 '번역 기능을 만들자'가 아니라 '번역으로 얼마나 시간이 생기는가'를 먼저 수치화.
성과가 나오는 업무부터 우선적으로 전개, 효과가 낮은 업무에는 무리하게 도입하지 않습니다.
'AI를 사용하는 것'이 아니라 '업무를 바꾸는 것'에 목표를 두는 자세.
AI 도입으로 표류하는 기업과의 결정적인 차이가 여기에 있습니다.
마루베니에는 DX를 전문적으로 추진하는 '디지털·이노베이션부'가 있습니다.
이 부서는 AI·데이터 분석·앱 개발을 내재화하여 담당하는 실무 부대.
2023년 GPT-4 등장 시, '생성 AI로 뭔가 해보고 싶다'는 젊은 직원 2명의 잡담에서 개발이 시작되었습니다.
그 결과, Marubeni Chatbot의 초기 버전은 실질적으로 1명의 개발자가 약 1개월 만에 완성.
'대기업의 무거운 의사결정을 건너뛰고, 벤처의 속도로 움직이는 별동대'.
외주하면 수개월~수천만 엔이 드는 개발을, 사내 인력만으로 초고속 전개.
게다가 내재화이기 때문에 사용자가 '이 기능이 필요하다'고 하면 다음 주에는 반영 가능.
'개발자 본인에게 직접 질문할 수 있는 환경'이 직원의 심리적 장벽을 낮추었습니다.
속도와 유연성이야말로 DX 조직의 최대 무기가 되고 있습니다.
마루베니는 'AI가 무섭다'는 직원의 심리에 정면으로 임했습니다.
GPT-4 등장 약 1개월 후 ChatGPT 스터디를 개최, 이후 월 1회 페이스로 초보자 대상 강습회를 지속.
'직원이 관심을 가진 순간에 배울 수 있는 장을 제공한다'는 방침을 유지.
더 중요한 것이 '틀리는 것은 사람도 AI도 마찬가지'라는 생각을 전사적으로 공유하는 것.
'신입사원이 완벽하지 않은 것은 당연하고, 그래서 베테랑이 확인한다——AI도 마찬가지'라는 발상.
'100% 정확하지 않아도 충분한 공수 절감이 가능하다'는 인식을 확산시켰습니다.
'AI가 틀리니까 사용하지 않는다'가 아니라 '틀리기 때문에 확인하는 습관을 만든다'는 방향으로.
결과적으로 보수적인 직원도 사용하기 시작하는 문화가 자라났습니다.
기술보다 '마음의 벽'을 허문 점이 가장 핵심입니다.
'마루챠'는 AI 세계의 급격한 진화에도 따라갈 수 있는 유연한 설계가 특징.
2023년에는 GPT-4만, 2024년에는 Claude 3가 등장, 2025년에는 Gemini 1.5 Pro, GPT-4o——LLM(대규모 언어 모델, ChatGPT 등의 AI 본체)은 반년마다 세대가 바뀝니다.
마루베니는 처음부터 '복수의 LLM을 전환할 수 있는' 아키텍처로 구축.
현재는 Claude 3.5 Sonnet, Claude 3 Opus, Gemini 1.5 Pro, GPT-4o, GPT-4 Turbo의 5개 모델을 업무별로 구분 사용.
'요리사가 프렌치 칼, 일본 칼, 중화 칼을 구분해 사용하는' 느낌.
예를 들어 번역은 Claude, 요약은 GPT-4o, 이미지 생성은 별도 모델 등, 최적의 AI를 선택 가능.
데이터베이스와 UI도 빈번한 기능 추가·사양 변경을 견딜 수 있는 설계.
한 번 만들고 끝이 아니라, 계속 진화하는 시스템으로 만든 것이 정답.
AI 시대의 '만들고 끝'은 더 이상 통하지 않음을 보여주는 실례입니다.
'마루챠'가 어떤 기술로 작동하는지 세 가지 관점에서 살펴봅니다.
'마루챠'의 백엔드는 Amazon Web Services(AWS)의 생성 AI 서비스 'Amazon Bedrock'.
Bedrock은 Amazon이 제공하는 '생성 AI의 부엌'과 같은 존재, 복수의 AI 모델을 공통 API로 호출 가능.
S3(클라우드 스토리지), Lambda(서버리스 처리), DynamoDB(고속 DB), Transcribe(음성 인식) 등 다수의 AWS 서비스와 연계.
'냉장고, 가스레인지, 전자레인지가 모두 일체화된 시스템 주방'과 같은 것.
벡터 DB 'Pinecone'도 조합하여, 사내 문서 6만 파일을 고속 검색 가능하게 구현.
OS 유지보수나 서버 관리가 불필요하여, 개발 팀은 AI 기능 개선에 집중 가능.
'완전 관리형이면서도 확장성이 높다'는 점을 AWS 선정 이유로 명시.
스타트업의 개발 속도와 대기업의 운용 품질을 양립하는 구성입니다.
'마루챠'에는 3가지 핵심 기능이 있습니다.
첫 번째는 '파일 채팅', Word·Excel·PowerPoint·PDF를 업로드하여 요약이나 번역 가능.
스페인어 계약서도 중국어 견적서도, 일본어로 단번에 요약.
두 번째는 '음성 인식 채팅', 회의 음성을 Transcribe로 텍스트 변환하여 회의록을 자동 작성.
1시간 회의의 회의록이 30분→3분으로 단축.
세 번째는 '커스텀 봇', 사용자 자신이 부서 고유의 FAQ나 매뉴얼을 등록하여 전용 AI 에이전트를 만들 수 있습니다.
'전자레인지에 '도시락 데우기' 버튼을 직접 추가할 수 있는' 느낌.
이 자유도가 현장의 창의적인 발상을 끌어내고, 사용 확대의 기폭제가 되었습니다.
하나의 범용 도구로 끝나지 않고, 각 부서가 자신들의 방식으로 커스터마이즈할 수 있는 것이 강점입니다.
구체적인 업무 절감 효과는 업무에 따라 25~65%의 폭이 있습니다.
가장 효과가 큰 것은 번역 업무, 마루베니는 해외 거래가 많기 때문에 번역 작업의 절감 효과가 압도적.
다음으로 회의록 작성, 회의 자료 요약, 사내 규정 검색 등, 문서를 다루는 업무 전반에서 큰 효과.
'공장에서 전동 드라이버를 사용하느냐 손으로 돌리는 드라이버를 사용하느냐, 조립 속도는 5배 다른' 것과 같습니다.
반면 창의성이 필요한 기획 입안이나 대인 협상에서는 효과가 제한적.
'어디에 사용하는가'를 파악하는 것이 전사 전개의 성공을 좌우합니다.
'AI를 사용하면 모든 업무가 효율화된다'는 환상을 버린, 현실적인 접근법.
결과적으로 연간 120만 시간이라는 거대한 수치에 도달하고 있는 것입니다.
'다른 종합상사는 어떻게 하고 있나?'를 세 가지 축으로 살펴봅니다.
미쓰비시상사는 마루베니와 대조적으로 외부 파트너와의 협업을 중시하는 유형.
NTT 데이터나 Microsoft 등과의 연계로 생성 AI 기반을 구축.
'직접 만드는 것보다 전문가와 함께하는' 방침.
'외식파와 자취파의 차이'와 같은 대비.
장점은 최첨단 기술을 빠르게 도입할 수 있는 것, 단점은 커스터마이즈의 자유도가 낮은 것.
미쓰비시상사는 규모가 큰 만큼 각 사업 부문별로 별도의 AI 전략을 추진하고 있습니다.
전사 통일의 '마루챠'와 같은 상징적인 도구는 갖추지 않습니다.
'분산형 AI 전략'의 대표 사례, 마루베니와는 정반대의 접근법입니다.
미쓰이물산은 업계별로 특화된 AI 솔루션을 개발하는 전략.
의료, 에너지, 식품 등 분야별로 AI 기업과 제휴하여 개별 솔루션 전개.
'범용 도구 하나로 모두 커버하는 마루베니' vs '업계별로 최적화하는 미쓰이물산'.
'회전초밥 뷔페와 고급 스시 오마카세의 차이'.
장점은 업계 심화가 가능한 것, 단점은 사내 전체의 효율화가 다소 늦어지는 경향.
사업 영역이 폭넓은 종합상사만의 전략.
어느 쪽이 정답이 아니라, 기업 문화와 업무 특성에 따라 선택이 달라집니다.
일본 기업의 AI 전략에는 다양성이 있는 것이 현실입니다.
이토추상사는 OpenAI의 ChatGPT Enterprise를 전사 일괄 도입하는 과감한 접근법.
2024년부터 본격 전개, 직원 전원에게 미국 OpenAI 공식 유료 버전을 배포.
장점은 도입이 빠른 것, 단점은 월 비용이 높아지기 쉬운 것.
'직원 전원에게 고급 노트북을 지급하는 통 큰 노선'과 같은 선택.
마루베니의 내재화 '마루챠'와는 정반대의 '구입해서 사용하는' 전략.
다만 마루베니도 이면에서는 OpenAI와 Anthropic의 API를 사용하고 있으므로, 기술적으로는 완전한 대립이 아닙니다.
'내재화 플랫폼+외부 API' vs '시판 도구 일괄 도입'의 선택지가 일본 대기업의 주류.
어느 쪽이 우수한가가 아니라, 자사의 문화와 조직 역량으로 선택해야 합니다.
'일본 기업 전체에 무엇이 확산되나?'를 세 가지 관점에서 생각합니다.
마루베니의 사례는 일본의 다른 대기업에게 '우리도 할 수 있을지 모른다'는 용기를 주고 있습니다.
'대기업=움직임이 느리다' '일본 기업=AI 도입이 서툴다'는 이미지를 뒤집는 사례.
ITmedia 보도 후, 은행·제조업·보험업 등에서 '마루베니에게 배우고 싶다'는 문의가 급증.
1.6만 명 규모로 전사 전개할 수 있다면, 3000명 규모의 중견 기업에서도 응용 가능.
'조용한 선배가 역전으로 표창받으면, 후배들이 "나도"라고 도전하는' 전개.
2026년 이후, 일본 대기업의 AI 민주화가 일거에 가속화될 전망.
'AI 플랫폼 내재화'가 일본 기업의 새로운 경쟁 축이 됩니다.
따라잡을 수 있는 기업과 그렇지 않은 기업의 차이가, 실적에 직결되는 시대입니다.
마루베니의 '4가지 이유'는 중견·중소기업에도 그대로 사용할 수 있는 성공 패턴.
비즈니스 임팩트 최우선+전담 조직+월 1회 스터디+유연한 운용, 이 4가지는 어떤 회사에서도 실천 가능.
다만 1명이 1개월 만에 개발하는 것은 어려우므로, 중소기업이라면 ChatGPT Team, Claude Pro, Gemini Business 등 월 수천 엔의 서비스부터 시작하는 것이 현실적.
'대기업은 주문 제작 정장, 중소기업은 기성품을 잘 맞춰 입는' 차이.
ChatGPT Team이나 Microsoft 365 Copilot으로, 마루베니와 같은 사상을 작은 규모로 실천 가능.
중요한 것은 '어떤 도구인가'가 아니라 '어떻게 운용하는가'.
2026년은 중소기업의 AI 활용 원년, 마루베니는 그 본보기.
규모에 관계없이 배울 수 있는 교과서적 사례입니다.
마루베니와 같은 '사내 AI 개발 팀'을 만들고 싶은 기업이 급증하고 있습니다.
2026년 4월 시점, 일본 대기업의 약 30%가 생성 AI 플랫폼의 내재화를 검토 중(경산성 조사).
결과적으로 AWS Bedrock, Azure OpenAI, 생성 AI 프롬프트 설계를 다룰 수 있는 엔지니어 구인이 전년 대비 3배로.
연봉 범위도 상승, 도쿄 대기업에서는 신입 700만 엔 스타트도 드물지 않습니다.
'새로운 스포츠가 유행하면 선수와 코치의 수요가 동시에 오르는' 것과 같은 구조.
반대로 말하면 AI 엔지니어 스킬을 가진 사람에게는 절호의 커리어 기회.
2026년~2028년은 'AI 내재화 엔지니어'의 황금기.
일본 노동 시장 전체가 재편되는 전환점이 되고 있습니다.
도쿄의 중견 상사에서 일하는 입사 4년 차 켄타 씨는 해외 거래처와의 계약서 번역에 매일 쫓기고 있었습니다.
'영어 계약서 1건으로 오전이 사라지고, 오후는 회의록 작성, 밤은 자료 정리…정시 퇴근은 꿈'인 나날.
어느 날 회사가 마루베니를 본뜬 사내 챗봇을 도입.
계약서를 PDF로 업로드하면 30초 만에 일본어 요약, 리스크 조항도 자동 추출.
'입사 때부터 3년 이상 익숙해진 작업이 버튼 하나로 바뀌는 충격'을 경험.
번역 작업 시간이 4시간→30분으로 단축, 생긴 시간에 신규 고객 제안 자료 작성에 집중.
반년 만에 영업 성적이 부서 내 3위→1위로 도약.
'AI를 못 다루는 선배보다, AI를 잘 다루는 후배가 강한' 시대를 실감.
젊은 직원이 활약하는 좋은 사례입니다.
아이치현의 중견 제조업에서 경리를 20년 담당하는 유미코 씨는 월말 청구서 처리에 매달 3일이 걸렸습니다.
'500장의 청구서를 1장씩 확인, Excel 입력, 오류 확인…어깨 결림과 눈의 피로가 만성화'된 상황.
회사가 생성 AI×OCR(종이 문자를 읽어내는 기술)을 도입.
청구서를 스캔하기만 하면 데이터 자동 입력, AI가 내용을 요약하여 이상값도 감지.
'숙련된 장인의 기술을, 로봇이 완벽하게 재현해 주는' 경험.
월말 작업 3일→반나절로 단축, 잔업 제로를 실현.
생긴 시간에 경영 분석 리포트를 작성, 사장으로부터 '지금까지 중 가장 유용한 리포트'라는 평가.
베테랑 직원일수록 AI의 혜택이 크다는 것을 증명.
'AI에게 일을 빼앗기는' 것이 아니라 'AI로 일의 질이 올라가는' 실례입니다.
대형 금융 기관 인사부에 근무하는 마코토 씨는 직원 1만 명분의 문의 대응에 쫓기고 있었습니다.
'"유급 사용 방법" "경비 정산 규정" "주택 수당 조건"…매일 100건의 문의'에 대응.
마루베니 사례를 참고하여 사내 규정 6만 파일을 학습시킨 커스텀 봇을 구축.
직원은 인사 담당자를 거치지 않고 챗봇에 직접 질문하여 즉시 답변을 얻을 수 있는 구조.
'어려울 때 사내 사전을 순식간에 펼쳐주는 사서'와 같은 경험.
문의 건수가 일 100건→10건으로 급감, 인사 담당자의 업무 시간이 절반으로.
생긴 시간에 직원 인게이지먼트 시책 기획에 집중, 이직률이 저하.
인사 업무가 '사무 처리'에서 '전략 입안'으로 이동.
백오피스 부문의 DX를 실현한 좋은 사례입니다.
A. '마루챠' 본체는 마루베니 그룹 전용이지만, 자매 서비스 'I-DIGIO next-AI Chatbot'으로 외부 제공도 시작하고 있습니다.
마루베니 I-DIGIO 홀딩스가 운영, 2024년부터 법인 대상으로 판매.
마루베니에서 실증된 기능을 기반으로, 각 기업의 니즈에 맞게 커스터마이즈 가능.
'사원 식당의 인기 메뉴를, 밖의 레스토랑에서도 먹을 수 있게 된' 이미지.
도입 기업은 중견대기업 중심, 월 요금은 규모에 따라 10만100만 엔이 기준.
'종합상사의 노하우를 빌릴 수 있다'는 것이 다른 AI 서비스와의 차별화 포인트.
ChatGPT나 Microsoft 365 Copilot과는 별개의 선택지로 주목.
일본 기업 특유의 업무 관행에 최적화되어 있는 것이 강점입니다.
A. 규모를 줄이면 중소기업도 '마루베니 메서드'를 충분히 응용 가능합니다.
100명 규모의 회사라면, ChatGPT Team(월 25달러/인) 또는 Microsoft 365 Copilot(월 30달러/인)으로 시작하는 것이 현실적.
중요한 것은 '4가지 이유'의 정신을 본받는 것, 비즈니스 임팩트 중시·전담 담당자·월 1회 스터디·유연한 운용.
'프로 야구의 훈련법을 지역 소년 야구팀이 도입하는' 느낌.
도구는 기성품이어도 운용 방법을 마루베니에서 배우면 충분한 성과를 낼 수 있습니다.
반대로 도구만 고급이어도 운용이 서툴면 마루베니 이하의 효과밖에 나오지 않습니다.
'도구보다 사용 방법'이 일본 기업의 AI 활용의 본질.
중소기업일수록 마루베니의 철학에서 배워야 합니다.
A. 마루베니의 사례를 보는 한 'AI에게 일을 빼앗긴 사람'은 없으며, 'AI로 일의 질이 올라간 사람'이 늘고 있습니다.
번역 업무가 AI로 대체된 사람은 더 고도의 협상이나 전략 입안으로 이동.
회의록 작성에서 해방된 비서는 경영자 지원 기획에 집중.
'계산기가 보급되어, 암산하는 경리 직원은 줄었지만 재무 분석하는 경리 직원은 늘었다'는 것과 같은 구조.
다만 'AI에게 업무를 맡길 수 없는 사람'은 경쟁에서 불리해지는 현실도 있습니다.
2026년은 'AI를 사용할 수 있는 사람과 없는 사람'의 격차가 벌어지는 전환점.
'AI로 대체되지 않는 스킬'이 아니라 'AI를 활용하는 스킬'을 갈고닦아야 합니다.
마루베니의 직원은 모두 그 방향으로 방향을 바꾸고 있는 것이 실정입니다.
A. 마루베니는 '내재화+AWS Bedrock'의 조합으로 높은 보안을 실현하고 있습니다.
데이터는 모두 마루베니의 관리 하에 있으며, 외부의 ChatGPT 서버로는 전송되지 않는 설계.
OpenAI나 Anthropic의 API를 사용하는 경우도, 기업 계약으로 '학습 데이터로 사용하지 않는다'는 약속을 받습니다.
'시판 ATM이 아니라, 자사 전용 ATM을 사용하는' 것과 같은 차이.
일반 ChatGPT 무료 버전을 업무에 사용하는 것은 기밀 정보 유출 리스크가 있어 위험합니다.
ChatGPT Team 이상, Claude Pro 이상, Microsoft 365 Copilot 등 기업용 플랜이라면 학습에 사용되지 않습니다.
2026년, 기업의 AI 이용은 '개인 플랜으로 업무 이용은 금지'가 상식화.
안전하게 사용할 수 있는 환경을 갖추는 것이 AI 활용의 전제 조건이 되고 있습니다.
A. '업무에서 시간이 걸리는 작업'을 3가지 나열하고, 가장 효과가 나올 것 같은 1가지부터 시도하는 것이 왕도.
예: 번역, 회의록 작성, 사내 문의 대응 등 '정형적이지만 시간이 걸리는' 업무.
처음에는 무료 ChatGPT나 Claude로 시도하여 효과를 실감, 효과가 있으면 유료 플랜이나 전용 도구로 이행.
'새로운 스포츠를 시작할 때, 갑자기 고급 용품을 사지 않고 먼저 체험해보는' 것과 같습니다.
작게 시작하여 성공 체험을 만드는 것이 사내 전개의 최대 요령.
한꺼번에 전사 전개하려 하면 실패한다, 마루베니도 처음에는 젊은 직원 2명의 잡담에서.
'첫 걸음은 작게, 두 번째 걸음은 과감하게'가 일본 기업의 AI 도입의 철칙.
2026년 내에 시도하지 않으면 경쟁사에 2년 차이가 벌어지는 상황입니다.
'일본의 대기업은 AI 도입이 서툴다'는 이미지를 뒤집은 마루베니의 사례. 2026년 4월, 연간 120만 시간 절감이라는 구체적 성과가 일본의 AI 민주화에 큰 탄력을 주었습니다.
비즈니스 임팩트 최우선·내재화 DX 조직·지속 교육·유연한 설계, 이 4가지 이유는 어떤 회사에서도 응용할 수 있는 보편적인 성공 패턴.
ChatGPT를 구입하고 끝이 아니라, 자사 방식으로 운용하는 문화 조성이야말로 본질.
'오늘 당신의 업무에서 가장 시간이 걸리는 작업을 AI에게 부탁해보자'——그 작은 한 걸음이 당신의 회사를 마루베니 메서드로 이끄는 첫 걸음이 됩니다.
이 기사는 AI Friends의 크로스포스트입니다.
