제조업 현장에 Chatbot을: 업무 데이터 × Claude Code로 사내 문의를 반자동화한 이야기

1. 과제: 현장의 「같은 질문」이 생산성을 저해한다

제조업 현장에서는 견적서 진행 상황, 출하 상황, 입금 확인, 도면 버전 등 이러한 문의가 매일같이 Slack이나 구두로 접수됩니다. 담당자가 매번 답변하는 것은 시간 낭비이며, 확인 누락이 트러블로 이어지는 경우도 있습니다.

저 자신도 기간계 시스템(Legacy System) 교체 프로젝트에서 약 2년 반 동안, 제조사 내부의 과제 관리와 진척 공유에 쫓겨왔습니다. "이 질문, 며칠 전에도 대답했잖아"라는 상황에 몇 번이나 직면하며, 정형 질문을 자동화할 수 없을까라고 생각했습니다.

2. 방침: 업무 데이터 + LLM으로 「그 자리에서 대답하는」 구조

이번에는 다음과 같은 조건으로 구현했습니다.

기간계 시스템/DB의 데이터를 직접 참조하여 최신 답변을 반환 -
Claude Code를 사용하여 사내 용어와 업무 플로우를 학습시킨 프롬프트를 관리 -
Docker Compose로 상주하며 Slack Bot으로서 동작 -
비엔지니어라도 사용할 수 있도록 전문 용어를 피한 자연스러운 일본어 응답을 의식

「AI에게 억지로 만들게 하는」 것이 아니라, 업무 데이터를 정답(Ground Truth)으로 삼고, LLM은 "번역자"로 위치시키는 것이 지속 가능한 비결입니다.

3. 구현: 최소 구성의 사내 Chatbot

구성은 심플합니다. Slack App → Webhook → Python → 업무 데이터 → Claude OpenAI API → Slack 답변, 이라는 흐름입니다.

3.1 환경 구축 (Docker Compose)

상주 운용하기 쉽도록 Docker로 래핑(Wrap)합니다.

# docker-compose.yml
version: "3.8"
services:
...

3.2 Slack 이벤트 수신 및 응답 생성 (Python / Flask + Slack Bolt)

Slack의 이벤트 API를 Flask로 받아, Claude를 통해 응답을 생성하는 최소 예제입니다.

from slack_bolt import App
from slack_bolt.adapter.socket_mode import SocketModeHandler
from openai import OpenAI
...

실제 운용에서는 기간계 시스템의 API나 Inventory 테이블을 안전하게 질의하는 계층을 사이에 두어, 참조 원천(datasource)을 하나로 고정함으로써 할루시네이션(Hallucination)을 억제하고 있습니다.

4. 운용의 포인트: 데이터를 정답으로 삼고, LLM은 "번역자"에 철저히 집중한다

AI에게 모든 것을 맡기면 숫자를 잘못 읽거나 거짓 진척 보고를 생성합니다. 저는 다음 규칙으로 운영하고 있습니다.

참조 원천을 고정한다: 사내 데이터는 반드시 신뢰할 수 있는 SQL / API만을 신뢰한다. -
확신이 없을 때는 답변(answering)하지 않고, 담당자에게 연결하는 문구를 반환한다. -
질문 로그를 Slack에 남기고, 불필요한 자동 응답은 무효화한다. -
사람이 리뷰하기 쉽도록, Bot의 답변 아래에 "참조 원천" 링크를 첨부한다.

Claude Code로 세션별 프롬프트 차분을 버전 관리하고 있는 것도 품질 유지에 도움이 됩니다.

5. 도입 효과와 향후 전망

6개월간의 운용을 통해 다음과 같은 효과가 나타나고 있습니다.

• 하루 평균 정형 질문 건수가 약 35% 감소
• 출하 확인이나 재고 질문의 답변 시간이 평균 3분 → 30초 정도로 단축
• 문의의 개인 의존도(属人化)가 감소하여, 누구나 동일한 답변에 접근 가능

향후 확장으로서 음성 주문 도입 (Whisper), 도면 검색 (RAG + Embedding), 다국어 대응 등도 검토 중입니다.

6. 이런 기업께 추천합니다

제조업·소규모 공장의 DX를 진행하고 싶지만, **"IT는 서툴러서 무엇부터 시작해야 할지 모르겠다"**는 현장 분들에게야말로, 우선 Chatbot부터 시작하는 것이 하나의 선택지입니다.

코바야시 WEB 시스템에서는 기간계 시스템의 데이터 활성화, Docker 환경 구축, Slack 연동까지 원스톱으로 지원합니다. 우선 1개월의 트라이얼 운용부터 시작해도 괜찮습니다. 현장의 업무에 밀착한 DX, 상담해 주세요.

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