AI 아바타를 업무에 사용한다면, 먼저 관리해야 할 것은 생성된 영상이 아니라 「그 사람의 이용 기한」입니다. 얼굴과 목소리를 사용하는 시책은 공개 대상이 사내인지 사외인지에 따라 취급이 달라집니다. 동의가 언제까지 유효한지를 목록화하여, 공개 전에 중단할 수 있도록 해두면 운영이 가벼워집니다.

7월 16일, Google Vids에 Gemini Omni와 personal avatars가 추가되었습니다. 셀카와 짧은 음성을 등록하고 문장을 입력하면 본인과 닮은 아바타가 말하는 방식입니다. Google의 안내에 따르면, 아바타는 Google 계정에 연결되며 본인의 초상에 한해서만 사용할 수 있다고 되어 있습니다.

편리해질수록 「만들었으니까 사용한다」는 상황이 발생하기 쉽습니다. 이 부분은 기획 측에서 처음에 선을 긋는 것이 좋다고 생각합니다.

동의를 「사토 씨는 OK」라는 한마디로 남겨두면, 다른 영상에 전용했을 때 곤란해집니다. 신입 사원 연수라면 사내 한정, 채용 영상이라면 사외 공개, 이벤트 공지라면 게재 기간도 다릅니다. 얼굴과 목소리는 같더라도 이용 목적과 공개 대상은 같지 않습니다.

저라면 스프레드시트에 다음과 같은 열을 만들겠습니다. 1행은 「본인」이 아니라 「본인 × 영상 프로젝트」입니다.

OK는 이용 가능, CHECK는 14일 이내에 기한이 다가오므로 재확인, STOP은 공개해서는 안 되는 상태입니다. 세세한 규정을 코드에 담기보다, 이 세 가지를 아침 확인 시점에 볼 수 있는 것이 현장에서는 더 잘 돌아갑니다. 이 부분이 은근히 효과적입니다.

먼저 스프레드시트를 CSV로 내보냅니다. 헤더는 아래와 같이 유지해 주세요. yes는 반각 소문자로 통일하면 판정이 흔들리지 않습니다.

person,project,purpose,consented_on,expires_on,likeness,voice,approved_for_external
佐藤,新入社員研修,社内研修,2026-07-01,2026-09-30,yes,yes,no
田中,製品紹介,営業用デモ,2026-07-01,2026-07-26,yes,yes,yes
...

다음 내용을 consent_check.py로 저장합니다. 표준 라이브러리만으로 동작합니다. 통상적으로는 당일 날짜로 판정하며, --today를 전달하면 과거의 데이터도 동일한 조건으로 재현할 수 있습니다.

import argparse
import csv
import sys
...

게재한 CSV를 avatar_consents.csv로 저장하고, 다음 명령을 실행합니다.

python consent_check.py --today 2026-07-17 < avatar_consents.csv

제 수중에서는 다음과 같이 나왔습니다.

| 성명 | 프로젝트 | 판정 | 이유 |
| --- | --- | --- | --- |
| 사토 | 신입 사원 연수 | OK | 이용할 수 있습니다 |
...

기한만 보면 스즈키 씨의 행은 연말까지 유효하므로 통과될 것처럼 보입니다. 그럼에도 STOP이 되는 이유는 사외 공개 승인이 별도로 필요하기 때문입니다. 반대로 사내 연수라 하더라도 얼굴이나 목소리 중 하나라도 미확인 상태라면 중단합니다.

이 순서에는 의미가 있습니다. 기한을 먼저 보고 나서 공개 대상을 확인하면, 장기 동의가 있다는 사실만으로 안심하기 쉽습니다. 실제로는 공개 대상, 영상의 목적, 얼굴, 목소리라는 4가지 점이 모두 갖춰져야 비로소 판단할 수 있습니다. 사내 규정이 있다면 purpose 값이나 체크 기한을 그에 맞춰 설정하십시오. 코드는 규정을 결정하는 도구가 아니라, 결정된 운용을 누락하지 않기 위한 것입니다.

오늘 샘플의 기한을 7월 26일로 설정하여 실행하면, 딱 9일 남은 다나카 씨만 CHECK가 되었습니다. 기한이 만료되는 당일에 처음 중단하는 것보다, 다음 갱신 요청을 미리 보낼 수 있습니다. 이 차이는 작지만, 영상 공개가 겹치는 시기에는 효과적입니다.

Google Vids의 personal avatars처럼 얼굴과 목소리까지 업무에 포함되는 기능은 늘어날 것입니다. 저는 첫 번째 영상을 만들기 전에 대상자와 프로젝트를 CSV에 입력하고, 주 1회 이 판정을 돌리는 운용부터 시작하겠습니다.

거대한 승인 시스템은 나중에 만들어도 됩니다. 우선 STOP 상태인 영상을 공개 큐(Queue)에서 제외할 수 있는 상태로 만드십시오. AI 영상의 제작 속도가 올라갈수록, 공개 전의 확인은 사람의 기억에 의존하지 않는 편이 좋습니다. 이것이 실무에서 가져가고 싶은 핵심입니다.