저는 영업 → 엔지니어를 거쳐, 지금은 기술 인사를 하고 있습니다.

이번에는, 1차 면접관에서 최종 면접관(임원)으로의 「인수인계(申し送り)」를, Notion AI로 "한눈에 알 수 있는 1장 시트"로 만든 이야기입니다 (실제로는 1차와 최종 사이에 2차 면접 등이 들어가는 경우도 있습니다).

거창한 시스템을 구축한 것이 아니며, 프로그래밍도 일절 하지 않았습니다.

그럼에도 현장이 조금 편리해졌기에, 마찬가지로 인사·채용에서 「인수인계(申し送り)」, 「업무 인계(引き継ぎ)」로 고민하고 있는 분들에게 참고가 되었으면 하는 마음으로 글을 씁니다.

Notion AI에는, Claude의 「Skills」처럼 자신만의 커맨드(스킬)를 만들어 둘 수 있는 기능이 있습니다.

"이 절차대로, 이 형식으로 출력해 줘"라는 지시를 기재하고, AI 스킬로 사용하도록 설정하는 것만으로 사용할 수 있습니다. 매번 프롬프트(Prompt)를 작성하지 않아도, 정해진 업무를 정해진 품질로 수행해 줍니다.

게다가 Notion AI의 내부 모델은 Claude Opus 4.8 등의 최신 모델을 선택할 수 있다는 점이 매력적이네요.

이번에는 이 「스킬」 기능으로, 인수인계 시트를 만드는 전용 커맨드를 준비했습니다.

나하토(ナハト)의 전형 플로우는 다음과 같습니다.

• 1차 면접: Google Meet로 실시, 의사록이 남음
• 면접관이 HERP(채용 관리 툴)에 평가를 기입 - 최종 면접(임원): 이력서·직무경력서·적성검사 결과를 바인더에 끼운 종이를 보면서 실시

여기서 병목 현상(Bottleneck)이었던 것이, 1→3의 「인수인계」가 Slack의 텍스트였다는 점입니다.

• 임원은 분 단위로 바빠서 장문을 읽을 시간이 없음
• 글자가 많아 결국 어디를 봐야 할지 모르겠음

즉, "정보는 있는데, 최종 면접 직전에 머릿속에 들어오지 않는" 상태였습니다.

여러 후보가 있었지만, 최종적으로 Notion AI를 선택했습니다. 이유는 간단합니다.

• 전 사원에게 Notion이 부여되어 있음 → 새로운 툴 도입·교육 비용이 제로
• Notion AI는 토큰(Token) 수가 실질적으로 무제한 → 의사록+평가를 신경 쓰지 않고 읽힐 수 있음
• 게다가 Claude Opus 4.8 등의 최신 모델을 사용할 수 있음

"비엔지니어가 평소 사용하던 환경 그대로, 추가 과금이나 계정 발급 없이 사용할 수 있다"

이것이 현장 침투에 있어 결정적이었습니다.

아무리 좋은 툴이라도 사용되지 않으면 제로이기 때문입니다.

1차 면접 정보를 집어넣으면, 다음과 같은 1장의 리포트가 나옵니다. (※ 데모 데이터입니다)

읽히고 있는 것은 다음 두 가지뿐입니다.

• 1차 면접의 Google Meet 의사록
• 1차 면접관이 HERP에 기재한 평가 항목 (나하토 독자적인 평가 축 + 종합 권장)

출력물은 단일 HTML 파일입니다. Notion 페이지에 임베드(Embed)되어 있으므로 그대로 열람할 수 있으며, 인쇄해서 면접에 가져갈 수 있도록 했습니다 (이유는 후술).

리포트는 6개 섹션으로 고정되어 있습니다.

• 헤더 (성명·포지션·종합 권장)
• 후보자 서머리 (이직 사유 / 이직 기준 / 장래상 / 지원 동기)
• 나하토 독자적인 평가 축 — 등급(Grade)만 있는 표
• 강점·우려 사항 서머리
• 인수인계 (아직 확인하지 못한 요소)
• 부수 정보 (연봉·입사 희망 월·타사 상황 등)

여기서부터가 본론입니다. 「Notion AI에게 통째로 맡기기」만으로는 이 품질이 나오지 않았습니다.

사람의 평가를 다루는 툴이기에, AI의 자유도를 의도적으로 깎는 방향으로 설계하고 있습니다.

첫 번째 벽은 **출력의 변동성(揺らぎ)**이었습니다.

같은 지시를 해도 색상이 바뀌거나, 열 구성이 바뀌거나, 멋대로 범용 디자인이 생성되는 등...

매번 모습이 다르면 임원이 매번 레이아웃을 해석해야 하므로, 「한눈에 알 수 있다」는 전제가 성립하지 않습니다.

그래서 방침을 바꾸어, 완성된 HTML/CSS 템플릿을 단 한 글자도 수정하지 않고, AI가 〔〕로 둘러싸인 내용(텍스트)만 교체하도록 했습니다.

스킬의 서두에 다음과 같은 "금지 사항"을 최우선 규칙으로 배치했습니다.

【최우선·엄수】 고정 템플릿을 통째로 복사하고, 〔〕 안의 텍스트만 교체할 것.
- 고정 HTML/CSS 템플릿을 단 한 글자도 수정하지 않고 그대로 복사하여 출력할 것.
- 교체해도 되는 것은 〔〕로 둘러싸인 내용(텍스트)뿐임.
...

"AI가 생각하지 않게 할 부분"을 확실히 정하는 것이, 업무 툴에서는 품질을 안정시키는 지름길이었습니다.

인사 인수인계에서 가장 무서운 것은, AI가 그럴싸하게 이야기를 지어내는(盛る) 것입니다.

회의록에 없는 강점을 멋대로 작성한다면, 후보자에 대한 평가를 왜곡할 수도 있습니다.

그래서 규칙을 다음과 같이 고정했습니다.

회의록에 근거가 있는 항목만 작성할 것. 추측으로 채우지 말 것.

• 정보가 없는 항목은 "회의록상 미확인"이라고 그대로 표시할 것 (억지로 채우지 말 것)

무엇이든 써버리는 AI의 성질을 규칙으로 억제한 형태입니다.

깔끔하게 전부 채워진 리포트보다, 확인된 사실만 적힌 리포트가 몇 배는 더 신뢰할 수 있습니다.

최종 면접에서는 일부러 화면을 사이에 두지 않고, 종이 이력서·직무경력서를 보면서 대화하는 것이 나하트(Nacht)의 스타일입니다. 후보자와 정면으로 마주하는 시간을 소중히 여기고 싶다는 생각에서 비롯되었습니다.

그래서 인수인계 시트도 "화면으로 보는 것"이 아니라 "인쇄하는 것"으로 설계했습니다.

구체적으로는 인쇄용 CSS(@media print)를 넣어, A4 한 장에 들어오도록 여백과 폰트 크기를 별도로 조정하고 있습니다.

@page { size: A4; margin: 9mm; }
@media print {
body { font-size: 10px; line-height: 1.38; }
...

은근히 막혔던 부분이 여기입니다.

HERP의 평가(종합 추천·각 평가 축의 등급)는 라디오 버튼 형식이라 여러 선택지가 나열되어 보입니다.

AI에게 텍스트만 전달하면, 나열된 선택지 중 어느 것이 선택되었는지 판별할 수 없는(최악의 경우 전부 선택된 것으로 처리하는) 경우가 있었습니다.

대책으로서,

• 채택하는 것은 "●(색이 채워진 원)이 붙은 선택지만"이라고 규칙화 - "○(빈 원)"은 미선택으로 간주하여 무시
• 선택지가 텍스트로 나열되어 있는 것만으로는 선택값이 아니다. 채워진 상태를 이미지로 반드시 확인한 후 작성할 것 - 출력 전에 "●이 붙어 있던 선택지"를 **다시 한번 자기 점검(Self-check)**한 후 확정

요컨대 "텍스트로 읽지 말고, 이미지로 보고, 다시 확인하라"는 지시를 명문화했습니다. AI에게 화면을 읽히게 할 때의, 사소하지만 중요한 함정이라고 생각합니다.

처음부터 깔끔하게 한 번에 작동한 것은 아닙니다.

가장 까다로웠던 것은 **"파일이 되지 않는 문제"**였습니다.

"HTML 파일을 만들어줘"라고 부탁했는데도, 채팅창에 HTML 코드가 그대로 붙여넣기 된 채 끝나는 일이 여러 번 있었습니다. 엔지니어라면 "이걸 파일로 저장해서 열면 된다"고 알겠지만, 비엔지니어 현장에 코드 덩어리를 건네줘 봤자 아무것도 할 수 없습니다.

여기서 효과를 본 것이, Notion은 업로드한 단일 HTML 파일을 페이지 내에서 그대로 표시할 수 있다는 점입니다 (의외로 잘 알려지지 않았을지도 모릅니다).

그래서 스킬의 업무를 "HTML을 쓰는 것"이 아니라, 다음과 같이 다시 정의했습니다.

• 단일 HTML 파일을 생성한다.
• 새로운 Notion 페이지를 만들고, 그곳에 <embed>로 파일을 임베드(Embed)한다.
• Notion 내에서 그대로 열람할 수 있고, 파일 다운로드(→인쇄)도 가능하게 한다.

"코드를 내놓고 끝"이 아니라 "받는 사람이 그대로 사용할 수 있는 상태"까지를 목표로 삼음으로써, 마침내 현장에서 돌아가게 되었습니다.

• AI가 생각하는 범위를 최소화하기
  레이아웃이나 구성은 인간이 먼저 고정하고, AI에게는 "내용물인 텍스트만" 맡긴다. 이것만으로도 출력이 안정됩니다.
• 지어내지 못하게 하는 규칙을 먼저 작성하기
  "근거가 없는 항목은 채우지 말고 '미확인'이라고 적을 것". 단 한 문장만으로 AI의 폭주를 크게 막을 수 있습니다.
• 아웃풋의 목표를 결과물로 지정하기
  "코드를 내는 것"이 아니라 "Notion에 임베드된 파일로 만드는 것"까지 지정한다. 받는 사람이 바로 사용할 수 있는 형태를 종착점으로 삼는다.
• 현장 문화에 맞추기
  저희의 경우 최종 면접 시에는 "종이로 보는 문화"이기에 그에 맞췄습니다. (물론 그 외의 장소에서는 종이 매체를 거의 사용하지 않습니다 ㅎㅎ)

템플릿만 한 번 만들어 두면, 그다음부터는 회의록을 붙여넣기만 하면 됩니다.

• 전 직원이 사용할 수 있는 Notion AI를 토대로 선택하고
• 포맷을 고정하여 표기 불일치를 없애고
• 근거 없는 내용은 쓰지 못하게 하며
• 종이 문화에 맞춰 인쇄까지 설계했다

프로그래밍을 하지 않더라도, 업무를 잘 아는 사람이 AI의 프레임워크를 설계하면 현장에서 쓸 수 있는 툴을 만들 수 있습니다.

좋은 시대가 되었네요.

마찬가지로 "인수인계"나 "업무 전달"로 고민하고 계신 인사·채용 담당자분들께 어떤 도움이 되기를 바랍니다.