# kintone+AI 플러그인: Aquarius 간담회에 다녀왔습니다! 그리고 Batch Runner 플러그인을 Jev로 개선해봤습니다

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> 게시판: 뉴스
> 작성자: admin
> 작성일: 2026-09-23T05:39:03.840Z

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![見出し画像](https://assets.st-note.com/production/uploads/images/316179764/rectangle_large_type_2_2bdafafe50cc6028fba158ae1ad32540.png?width=1280)

안트베어크리에이츠의 모리타입니다. 휴일이라서 좀 가벼운 문체로 쓰겠지만 양해 부탁드려요. 😅

뜬금없는 질문이지만, 여러분은 Aquarius Batch Runner를 알고 계신가요?

……아마 모르실 거라고 생각합니다. 저희가 자체적으로 만들어 자체적으로 홍보하고 있는 kintone 플러그인이니까요. 하지만 모르시는 분들께도 kintone에 편리한 AI 기능을 더해주는 플러그인 Aquarius(아쿠아리우스)는 꼭 알아주셨으면 합니다.

원문을 확인할 수 없어 번역할 수 없습니다. 해당 구간의 원문을 붙여넣어 주시면 고유명사와 수치를 그대로 살려 자연스러운 한국어로 번역해 드리겠습니다.

애칭은 우스짱이며, 요즘 제 최애 플러그인 1순위로 여러 분들께 소개하고 있습니다. 그리고 저도 덩달아 신이 나서 Aquarius(우스짱)의 기능을 확장하는 애드온 성격의 플러그인을 개발해 자사 플러그인 사이트에서 판매하기 시작했습니다.(PulsarWorks님 승인 완료). 이른바 최애에서 비롯된 2차 창작이 공식 승인을 받아낸 셈입니다😅

9월 20일에 열린 「Aquariusおはなし会」에서 제가 개발하고 있는 Batch Runner에 대한 이야기와, 최근에 발견한 Jev라는 AI 모델을 이용해 Batch Runner를 개선해 본 이야기를 말씀드렸습니다. 이 기회에 그 내용을 note에도 남겨 둡니다.

당일 현장 모습

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## 먼저, Aquarius 이야기부터

Aquarius(아쿠에리우스)는 펄서웍스사가 개발한 kintone 플러그인입니다. 장르는 AI-OCR입니다. 청구서 등의 양식(PDF·이미지)을 전달하면 AI가 내용을 판독하여 kintone 레코드로 등록해 줍니다.

좋은 점은 템플릿 설정이 필요 없다는 것입니다. 기존 OCR에서는 “이 전표는 여기에 회사명, 여기에 금액”처럼 서식마다 판독 위치를 정의하는 것이 일반적이었지만, Aquarius는 AI가 항목을 추론해 주기 때문에 서식이 제각각인 전표도 그대로 넣을 수 있습니다. 게다가 Aquarius가 데이터를 해석할 때 AI가 스스로 생각하여 다른 항목까지 함께 처리할 수 있습니다.

이것이 정말 흥미롭다고 느꼈습니다. 요즘은 플러그인도 간단하게 만들 수 있어서 비슷한 기능이 난립하는 시대가 되었는데, 이 플러그인은 다른 것과 겹치지 않는 독창성이 느껴집니다.

## 그리고 Aquarius Batch Runner란

Aquarius는 장표 1장을 건네주면 그것을 1건의 레코드로 만들어주는 스타일입니다. 눈앞의 1장과 정성껏 마주하는 설계로, 이는 나름대로 매우 합리적입니다.

다만, 사용하다 보면 욕심이 생기죠.

이렇게 제대로 읽어 준다면, 월말에 한꺼번에 도착하는 청구서 뭉치도 통째로 맡기고 싶다. Aquarius가 편리한 만큼 더 많이 읽어 달라고 부탁하고 싶어진다.

그런 “사용하는 측의 제멋대로인 요구”에서 만든 것이 Aquarius Batch Runner입니다. 한마디로 말하면,

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> 
> Aquarius는 1장씩. Batch Runner는 "묶음"으로.
> 

- 장표를 한꺼번에 선택하기만 하세요. AI가 한 장씩 분석하여 레코드로 연속 등록합니다.
- 원본 파일은 레코드의 첨부 파일 필드에 자동 저장됩니다
- 진행 표시줄에서 전체 몇 건 중 몇 번째인지 볼 수 있습니다. 결과는 CSV로 다운로드할 수 있습니다. 게다가 처리 중에는 캐릭터의 사랑스러운 동작으로 대기 시간의 기억을 잊게 해줍니다 (자세한 내용은 직접 사용해 보세요...)
- 읽기 실패 시에도 백업 레코드와 댓글로 대응 누락 방지
- PC에서도 kintone 모바일에서도 같은 동작

방식은 단순해서 Aquarius가 동작 중인 앱에 플러그인을 추가하기만 하면 됩니다. 목록 화면의 아이콘에서 파일을 선택하면 Aquarius의 API를 한 파일씩 차례로 호출하여 생성된 레코드를 등록합니다. 설정 항목은 ‘원본을 저장할 첨부파일 필드’를 선택하는 정도입니다. 그 밖에는 일괄 실행을 편리하게 하기 위한 다양한 장치를 마련해 두었습니다.

판독의 두뇌는 어디까지나 Aquarius입니다. Batch Runner는 "연속 실행을 조율하는 역할"입니다.

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## 받아들인 뒤에 기다리고 있는 것

묶음으로 넣을 수 있게 되면 다음 병목이 보이기 시작합니다.

“그래서, 이거 맞는 거야?”를 확인하는 작업입니다.

이건 Aquarius가 어떻고 하는 문제가 아니라, 어떤 OCR이든, 심지어 사람이 직접 입력해도 마찬가지입니다. 손글씨, 흐릿한 스캔, 제각각인 서식. 종이 장표를 다루는 이상, 가끔 회사명 칸에 주소가 들어가거나 품명 칸에 전화번호가 들어가는 일도 있습니다. 그래서 업무상 마지막에 사람이 원본과 비교해 확인하는 과정은 어쩔 수 없이 남게 됩니다.

이때 가장 먼저 도움이 되는 것은 저희의 또 다른 플러그인 QuickPreview와 함께 사용하는 것입니다. 목록 화면의 첨부 파일에 미리보기 버튼이 표시되므로 레코드를 열거나 다운로드하지 않고도 클릭 한 번으로 원본을 표시할 수 있습니다. 목록의 값과 비교하면서 차례로 확인할 수 있습니다.

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> 
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> Batch Runner로 넣고, QuickPreview로 확인하기
> 

자동차 수리업체의 경우, 부품업체·판금·차량검사 외주처에서 오는 서식이 제각각인 청구서를 월말에 한 장씩 보면서 손으로 입력하던 작업이 스캔한 PDF를 한꺼번에 선택하는 것만으로 끝나게 됩니다. 월말의 '입력 작업'이 '확인 작업'으로 바뀝니다. 관공서를 대상으로는 주민 설문조사 응답 용지를 가져오는 형태로 Aquarius를 제안하고 있었습니다.

하지만 여기서 문득 생각하게 됩니다.

그 확인 작업, 전건을 눈으로 확인할 필요가 있어?

묶음으로 넣을 수 있게 만든 게 저 자신이라서, 묶음으로 확인해야 하게 된 것도 제 탓입니다. 이 부분은 Batch Runner 쪽에서 어떻게든 해결하고 싶습니다. "전 건을 사람이 확인해 주세요"라는 것도 맞는 말을 하고 있지만, 양이 많아지면 질려 버릴 때도 있을 거라고 생각합니다.

## Jev라는 흥미로운 모델을 발견했다

그런 때 알게 된 것이 Jev입니다. TypeSafe사의 AI 모델로, OpenRouter를 통해 사용할 수 있었습니다(Waitlist가 좀처럼 오지 않았기 때문에... 어떻게든 이야기 모임에 맞추고 싶었거든요). 이야기가 조금 벗어날지도 모르겠지만, 재미있는 점은 이것이 "판단만을 하는" 모델이라는 것입니다. 분류기라고 불러도 좋을 것 같습니다. AI 분야에 밝으신 분이라면 BERT라는 언어 모델이 떠오르실지도 모르겠네요.

Jev에 대한 설명을 이어가겠습니다. 일반적인 생성형 AI(채팅 모델)의 LLM은 문장으로 답합니다. “이 값은 회사명으로 적절합니까?”라고 물으면, “네, 적절하다고 생각됩니다. 왜냐하면……”이라며 정중하게 설명해 줍니다. 고맙긴 하지만, 프로그램에서 사용하려면 그 문장을 해석해서 검증하는 수고가 한 번 더 필요합니다. 시간도 비용도 그만큼 듭니다.

Jev는 문장을 생성하지 않습니다. 질문마다 확률을 반환합니다.

> 
> 
> 질문: "이 값은 회사명으로서 적절한가?" 주식회사 야마다건자재 → 0.97 우편번호 630-8213 나라현 나라시… → 0.03
> 

이게 전부입니다. 또한, 정해진 타입으로 반환되므로 kintone 커스터마이징이나 플러그인을 만드는 벤더에게는 결과를 판단하기 쉬워 도움이 됩니다.

수치로 반환되므로 임계값을 정해 기계적으로 판정할 수 있습니다. 게다가 빠르고 저렴합니다. 실측 결과 1레코드당 약 0.6초·약 0.01엔이었습니다. 100장을 처리해도 1엔 정도?

이것은 가져온 레코드를 감시하는 역할에 딱 맞지 않을까? 그래서 시험 삼아 Batch Runner에 넣어 보았습니다.

## Jev로 개선해 봤다

완성된 것은 파생 버전인 “Aquarius Batch Runner for Jev(비매품, 이야기회 한정 버전)”입니다. 불러온 값이 “그럴듯한지”를 Jev가 레코드별로 자동 채점합니다.

- 항목 체크: “회사명란에 회사명이 들어가 있는지” 등을 판단하여, 의심스러운 항목의 수를 “의심 수”로 기록
- 적합도: 레코드 전체가 ‘이 앱의 장표’로서 얼마나 부합하는지를 0~100%로 기록
- 목록에서 색상 구분: 녹색=어색함 없이 OK / 노란색=약간 의심스러움 / 빨간색=다른 내용이 들어간 것은 아닌지? 오판정
- 확인 내용을 문장으로 기록: 품명(2번째 줄) = "0742-22-1234" → 상품명일 가능성 5%와 같이 어느 부분이 의심스러운지 평가

설정 화면은 다음과 같습니다.

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“대상 필드”와 “들어가 있어야 할 내용”을 나열하기만 하면 됩니다. 이번 데모 앱에서는 이 3가지를 설정했습니다.

- 발행처 회사명 → 회사명(법인명·상호)
- 청구일 → 날짜
- 테이블의 명세 안에 있는 항목(행별) → 상품·명세의 명칭

“들어가 있어야 할 내용”은 선택지가 아니라 일반적인 일본어로 쓸 수 있습니다. 여기에 쓴 말이 그대로 Jev에게 질문할 재료가 되므로, “회사명(법인명·상호)”처럼 사람에게 설명한다는 생각으로 쓰면 됩니다. 표 안의 항목은 행별로 판정합니다. 빈칸을 의심 항목으로 셀지 여부도 항목별로 선택할 수 있습니다.

또 다른 ‘적합도’의 경우는 훨씬 더 단순합니다.

![](https://assets.st-note.com/img/1790031405-FygqxvZa73jlB4Xt6EiL0oKO.png?width=1200)

“이 앱에 가져올 장표의 용도”에 “매입처에서 받은 납품서 겸 청구서입니다.”라고 한 문장만 쓰면 됩니다. Jev는 이 한 문장과 레코드 전체를 비교해 0~100%의 적합도를 산출해 줍니다. 규칙을 세세하게 정의하는 대신 “이 앱은 이런 장표를 넣는 곳입니다”라고 알려주기만 하면 됩니다. 이런 느슨함이 마음에 듭니다.

목록의 색상 구분 경계값도 여기서 변경할 수 있습니다. 기본값은 의심 건수가 1건 이상이면 노란색, 3건 이상이면 빨간색, 적합도가 70% 이상이면 녹색, 40% 이상이면 노란색, 그 미만은 빨간색입니다.

참고로, 평가에 실패하더라도 가져오기 자체는 멈추지 않습니다. 이것이 바로 준비 담당으로서의 자존심입니다.

가져오기 방법은 이전과 전혀 동일합니다. 파일만 선택하고 기다리면 Jev가 백그라운드에서 알아서 처리해 줍니다.

## 실제로 작동시켜 보았다

청구서를 판독하는 앱에 넣고 실제 kintone에서 실행해 보았습니다. 그냥 청구서만 읽게 하는 것은 재미없으니 일부러 청구서가 아닌 PDF 2개를 섞어 두었습니다. kintone 세미나 안내와 kintone 가이드북입니다.

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아래 3건은 일반적인 청구서입니다. 의심 수 0·적합도 96%로 깔끔하게 녹색이 나란히 표시되었습니다. 목록을 연 순간 "여기는 보지 않아도 된다"는 것을 알 수 있습니다.

문제는 위의 2건입니다.

![](https://assets.st-note.com/img/1790031530-irQ1WYH7eIwS5x9tfyNl03pZ.png?width=1200)

세미나 안내(kintone_ai.pdf)는 적합도 6%로 새빨갛게 표시됐습니다. 그럴 만도 하죠, 청구서가 아니니까요. Aquarius는 발행처를 “cybozu”로 읽어내고 비고란에 세미나 안내 문구를 넣어주었지만, Jev는 레코드 전체를 보고 “이것은 청구서 레코드로서는 이상하다”고 판정했습니다. 체크 내용에는 이렇게 남아 있습니다.

> 
> 
> 【Jev 평가】 의심 1건 / 적합도 6% · 청구일 = (공란) → “날짜”를 읽을 수 없습니다
> 

재미있었던 것은 가이드북이었다.

적합도는 71%로, 뜻밖에도 녹색이었습니다. 안을 들여다보니 가이드북에 실려 있던 요금표의 'kintone 라이트 코스', '시큐어 액세스', '디스크 증설 10GB'가 명세 항목으로 또렷하게 읽혀 있었습니다. 품명이 나열되어 있으니 확실히 청구서처럼 보입니다. Jev가 속았다기보다는, 레코드만 보면 사람이라도 순간 속을 것 같습니다.

하지만 의심 수치는 제대로 2로 노란색으로 표시되어 있었습니다.

> 
> 
> [Jev 평가] 의심 2건 / 적합도 71% · 발행처 회사명 = (공란) → “회사명(법인명·상호)”을 읽을 수 없습니다 · 청구일 = (공란) → “날짜”를 읽을 수 없습니다
> 

전체 분위기를 보는 ‘적합도’와 항목을 하나씩 보는 ‘의심 수’. 한쪽이 빠져나가도 다른 한쪽이 걸러낸다. 두 개의 잣대를 준비해 두길 잘했다고, 실제 기기에서 돌려보고 나서야 비로소 실감했습니다.

> 
> 
> 전체를 일일이 확인하지 말고 → 빨간색과 노란색만 보면 된다
> 

확인 작업 자체가 없어지는 것은 아닙니다. 하지만 ‘어디부터 볼지’만 정해져도 마음의 무거움이 완전히 달라집니다.

## 해보고 알게 된 점

Jev에서는 질문을 한꺼번에 너무 많이 하면 허술해진다.

Jev는 한 번의 요청에 질문을 많이 담을 수 있습니다. 120문제를 한꺼번에 보내도 통과합니다. 그럼 전부 한꺼번에 보내면 빠르지 않을까 싶어 해봤더니, 원래 17건이어야 할 “의심”이 37건이나 나왔습니다. 40문제일 때는 기대값 6건에 대해 7건이 나왔습니다. 질문이 늘어날수록 판정이 흔들리는 겁니다.

그래서 25문제씩 나누어 보내도록 설계했습니다.

한 번에 많이 물어보면 답변이 대충대충해진다. 뭐랄까, 인간 같아서 친근감이 느껴졌다.

또 하나 의식한 것은 Jev가 할 수 있는 것과 할 수 없는 것의 구분입니다. Jev가 보고 있는 것은 판독 후의 값뿐이며, 원본 PDF와 일치하는지까지는 보지 않습니다. “주식회사 야마다건자재”가 회사명らしいことはわかっても, 원본에 정말 그렇게 쓰여 있는지는 모릅니다.

그러니까 이 개선은 "확인이 필요 없어지는" 것이 아니라 "확인 범위를 좁히는" 것입니다. 색상 구분의 경계값은 현장에 맞게 바꿀 수 있도록 했습니다. 어디까지를 "이상하다"고 볼지는 업무에 따라 다를 테니까요.

## 맺음말

정리하면, 다음과 같은 흐름이 됩니다.

> 
> 
> 읽어내기 → 모아넣기 → 지켜보기 → 확인하기
> 

AI가 읽고, AI가 감시하고, 사람이 확인한다.

AI에 전부 맡기는 것도 아니고 사람이 전부 하는 것도 아니라, 각자가 잘하는 부분을 겹쳐 나가는 것이다. 한 장씩을 묶음으로 만들고, 그 묶음 안에서 의심스러운 것만 부각시킨 뒤, 마지막은 사람의 눈으로 확인한다. 소박하지만 현장에서 통하는 것은 바로 이런 조합이 아닐까 생각합니다.

“재미있는 모델을 찾았으니 일단 내 플러그인에 넣어 보자”라는 가벼운 생각으로 시작한 개선이었는데, 생각보다 훨씬 업무에 잘 맞았습니다. 판단만 하는 AI는 다른 플러그인에서도 활용할 여지가 있어 보입니다.

Aquarius 간담회에서는 실제 사용자인 稲澤さん이 개선할 수 있을 것 같은 부분을 공유해 주는 등 정말 흥미로운 이야기가 많았습니다. Aquarius를 더 널리 알리고 싶고, Batch Runner에 기능을 추가하고 싶다고 생각했습니다! (石際さん께 민폐가 되지 않을까 싶네요..😅) Aquarius에 대한 짝사랑은 아직 한동안 계속될 것 같습니다.

참고로 발표 자료도 올려둡니다!

이야기회에서 이야기를 들려드릴 기회를 주신 여러분, 들어주신 여러분, 감사합니다.

앞으로도 Aquarius에 대한 많은 응원 부탁드립니다!

![](https://assets.st-note.com/img/1790037919-mBfUjo2EQHXKYOqDC47VLAb5.png?width=1200)

**출처:** [note 원문](https://note.com/antbear/n/n957a85d6407a)

*번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 61청크*

[원문 보기](https://note.com/antbear/n/n957a85d6407a) | 출처: note.com