본 기사는 주식회사 DnD(https://dnd-inc.jp)의 칼럼을 일부 편집하여 게재하고 있습니다.

초출: https://dnd-inc.jp/blog/multimodal-ai-business-guide.html

텍스트를 읽고 쓰는 것뿐만 아니라, 사진을 보고, 음성을 듣고, PDF에서 정보를 추출하는——그러한 "여러 종류의 정보를 동시에 다루는" AI가 2026년에는 실무에서 사용할 수 있는 수준에 도달해 있습니다. 멀티모달 (Multimodal) AI의 원리와 중소기업이 즉시 떠올릴 수 있는 활용 사례를 정리합니다.

이 기사의 요점

• 멀티모달 (Multimodal) AI는 텍스트뿐만 아니라 이미지·음성·PDF 등 여러 종류의 정보를 동시에 처리할 수 있는 AI.
• 현장 사진을 통한 보고서 생성·음성 메모 정리·장표 읽기 등, 현장의 "서류 작업"을 대폭 단축할 수 있음.
• 2026년에는 무료로 사용할 수 있는 멀티모달 AI가 여러 개 있어, 작은 업무부터 시도할 수 있는 단계에 와 있음.

멀티모달 (Multimodal) AI란, 텍스트(문자)뿐만 아니라 이미지·음성·동영상·PDF 등 여러 종류의 정보(=모달리티 (Modality))를 동시에 입력·처리할 수 있는 AI를 말합니다. "멀티(복수) + 모달(감각·입력의 종류)"라는 의미에서 유래되었으며, 인간이 눈으로 보고, 귀로 듣고, 글자를 읽어 종합적으로 판단하는 것과 유사한 처리를 AI가 담당합니다.

기존의 생성형 AI (Generative AI)는 텍스트의 입출력에 특화되어 있었으나, 2024년 이후 주요 AI 서비스들이 멀티모달 대응을 표준화했습니다. "사진을 보여주며 설명시키기", "음성을 들려주며 텍스트로 변환하기", "PDF를 읽어 들여 요점을 답하게 하기"와 같은 조작을 하나의 AI 시스템으로 수행할 수 있습니다.

지금까지의 AI 활용에서는 다음과 같은 "변환→처리" 단계가 필요했습니다.

• OCR로 이미지에서 문자를 추출한다 → 텍스트를 AI에 전달한다 → AI가 문장을 생성한다
• 음성 인식 도구로 녹음 내용을 텍스트로 변환한다 → 텍스트를 AI에 전달한다 → AI가 요약한다

멀티모달 AI는 이 변환 단계를 내부로 포함하고 있습니다. 사진을 그대로 전달하는 것만으로 "사진에 찍힌 내용에 기반한 보고서"를 생성할 수 있다——변환의 번거로움이 없어진다는 것이 최대의 변화입니다. 사용하는 사람 입장에서는 "사진을 찍어 AI에게 전달한다"라는 직관적인 조작으로 완결되기 때문에, 기술적인 지식이 없어도 시도하기 쉬워졌습니다.

건설·설비 관리·부동산·영업 등 현장에서 사진을 찍는 업무에서는, 나중에 사진을 보며 보고서를 쓰는 작업이 발생하기 쉽습니다. 멀티모달 AI에 "이 사진을 보고 설비 점검 보고서 형식으로 기록해 주세요"라고 지시하면, 사진 내용을 읽어 들여 기록문의 초안을 생성합니다.

예를 들어 "외벽 균열 사진"을 전달하며 "점검 기록 형식으로 기술해 주세요"라고 말하는 것만으로, 장소·상태·권장 대응 등의 항목을 채운 문장이 출력됩니다. 사람이 사진을 보고 처음부터 쓰는 시간을 확인·수정하는 시간으로 대체할 수 있습니다.

회의 중에 녹음한 메모나 이동 중에 녹음한 음성 메모를 멀티모달 AI에 전달하면, 텍스트 변환(Transcription)과 요점 정리를 동시에 수행할 수 있습니다. 기존에는 "녹음→텍text 변환 도구→생성형 AI로 요약"으로 나누어져 있던 3단계가 한 번의 조작으로 집약됩니다.

스마트폰에서 음성 파일을 직접 첨부하여 "결정 사항과 다음 액션을 리스트업해 줘"라고 지시하는 것만으로 회의 요약이 생성됩니다. 의사록 작성의 입구로 사용할 경우, 작업 시간을 대폭 단축할 수 있습니다.

주문서·납품서·명함·견적서 등 종이나 PDF 서류에서 필요한 정보를 추출하여 스프레드시트(Spreadsheet)에 정리하는 작업도 멀티모달 AI가 잘하는 영역입니다.

기존의 OCR은 "문자를 읽어내는" 것이었지만, 멀티모달 AI는 "의미로 판단하여 추출한다"는 점이 다릅니다. 예를 들어 서류의 레이아웃이 바뀌더라도 "금액" "날짜" "품명"을 문맥으로부터 판단하여 추출할 수 있습니다. 여러 회사로부터 제각각인 포맷으로 도착하는 서류도 한꺼번에 처리하기 쉬워집니다.

멀티모달 기능을 가진 AI는 2026년 현재 여러 개가 실용 단계에 있습니다.

ChatGPT (GPT-4o): 이미지·음성·파일을 전송할 수 있다. 무료 플랜에서도 이미지 입력에 대응하고 있어 입문용으로 시도하기 쉽다.

Claude (Anthropic): 긴 문서나 여러 파일을 한 번에 처리할 수 있다. 일본어 정밀도가 높고 장표나 보고서 처리에 적합하다.

Gemini (Google): Google Drive나 Gmail과의 연동이 강점. G Suite를 사용하는 기업에는 특히 시도하기 쉬운 환경이다.

어떤 도구가 적합할지는 "무엇을 처리하고 싶은가"에 따라 달라집니다. 우선 "현재 가장 번거로운 작업"을 하나 골라 무료 플랜으로 시도해 보는 것이 가장 빠른 방법입니다. 비용과 정확도를 확인한 후, 본격적인 운용을 검토해도 충분합니다.

멀티모달 (Multimodal) AI를 업무에 도입할 때, 사전에 정리해 두어야 할 점이 있습니다.

기밀 정보·개인 정보의 취급: 현장 사진이나 서류에는 고객 정보나 사내 기밀이 포함되어 있을 수 있습니다. 클라우드형 서비스를 사용할 경우, 전송한 데이터가 어떻게 처리되는지를 각 서비스의 정책(Policy)에서 확인하고, 사내 규칙으로서 "무엇을 보내도 되는지"를 정해 두어야 합니다. 기밀성이 높은 경우에는 로컬 LLM (Local LLM)이라는 선택지도 있습니다. -
출력의 정확도와 확인 플로우 (Flow): 멀티모달 AI의 출력 정확도는 높지만, 숫자·고유명사·전문 용어의 오류는 발생할 수 있습니다. "AI가 초안을 만들고, 사람이 확인·수정하여 완성한다"는 역할 분담이 현재로서는 가장 안전하고 효과적입니다. 완전 자동화를 목표로 하기보다, 확인 단계를 남겨두는 것이 중요합니다. -
비용과 사용량 관리: API를 통해 사용할 경우, 이미지 1장당 처리 비용은 텍스트보다 높습니다. 월간 사용량을 파악하면서 대상 업무를 조금씩 넓혀가는 방식이 중소기업에 적합합니다. 우선 무료 플랜이나 저비용 플랜으로 비용 대비 효과를 확인한 후 규모를 확장하는 것이 안전합니다.

사진·음성·서류를 각각 별도의 도구로 처리하던 시대에서, 하나의 AI에게 한꺼번에 전달할 수 있는 시대로 변하고 있습니다. "변환의 번거로움"을 줄일 수 있다는 것이 멀티모달 AI의 최대 장점입니다.

먼저 번거로운 하나의 작업부터 시도해 보시는 것을 권장합니다. 잘 된다면 수평 전개한다——그 반복이 AI 활용 정착으로 가는 지름길입니다.

AI-OCR은 "문자 읽기"에, RAG는 "문서에 대한 질문 답변"에 특화되어 있는 반면, 멀티모달 AI는 이미지·음성·텍스트를 동시에 처리합니다. "사진을 보면서 보고서를 작성한다", "음성을 듣고 요점을 정리한다" 등, 여러 종류의 정보를 조합하는 작업이 대상입니다.

ChatGPT (GPT-4o)의 웹 앱은 무료 플랜에서도 이미지 입력을 지원하며, Claude.ai도 무료 범위 내에서 이미지·PDF를 다룰 수 있습니다. 우선 이러한 웹 인터페이스(Web Interface)를 통해, 번거로운 한 가지 업무부터 시도해 보시는 것을 권장합니다.

클라우드형 서비스를 사용할 경우, 각 서비스의 데이터 정책을 확인한 후 사내 규칙을 정할 필요가 있습니다. 기밀성이 높은 정보에 대해서는 로컬에서 동작하는 AI (로컬 LLM)를 조합하거나, 데이터의 일부를 마스킹 (Masking)한 후 처리하는 등의 대책이 유효합니다.

현장 사진이 많은 건설·부동산·제조업, 녹음·음성 메모가 많은 영업직, 종이 서류 처리가 많은 경리·총무 등에서 특히 시간 단축 효과를 느끼기 쉬운 경향이 있습니다. 사진·음성·서류 중 어느 하나라도 "수기나 수동 입력"을 거치고 있는 업무가 있다면, 그곳부터 시작하는 것이 가장 빠릅니다.

이 기사는 주식회사 DnD (업무 효율화·DX 파트너)가 운영하는 칼럼을 전재하였습니다.

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