NotebookLM 활용법: 3가지 실제 사용 사례

Oliver Kingsley

Oliver Kingsley

24 June 2025

NotebookLM 활용법: 3가지 실제 사용 사례

회사 지식이 수천 개의 슬랙 채널, Google 문서, 그리고 잊혀진 PDF 파일에 흩어져 있다고 느껴본 적이 있나요?

다들 아실 겁니다: 어떤 기능에 대한 특정 세부 정보 하나를 찾아야 하는데, 다음 한 시간은 디지털 고고학자가 되어 시간을 보내죠. 생산성 블랙홀이며, 우리 모두를 미치게 만듭니다.

만약 팀에 모든 것을 읽고 즉각적이고 정확한 답변을 줄 수 있는 AI 비서를 제공할 수 있다면 어떨까요? 여기 Google의 NotebookLM이 있습니다. 팀의 새로운 가장 친한 친구가 될 AI 기반 연구 비서죠. 그리고 개발자라면, Apidog MCP Server와 함께 사용하면 마법처럼 매끄러운 워크플로우를 만들 수 있습니다.

전문가 팁:Apidog설계디버깅문서화AI 기반 테스트
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NotebookLM이란 무엇인가? (그리고 왜 단순히 또 다른 ChatGPT 복제품이 아닌가)

NotebookLM을 자신만의, 고도로 집중된 AI라고 생각해 보세요. 그 초능력은 지식 소스로 오직 당신이 제공한 문서만 사용한다는 것입니다. 더 이상 AI의 "환각"이나 그럴듯한 거짓말은 없습니다. PDF, Google 문서, 텍스트 파일, 웹사이트 URL, 심지어 오디오 파일과 YouTube 동영상까지 당신의 자료를 업로드하면, NotebookLM은 당신의 콘텐츠에 대한 즉각적인 전문가가 됩니다.

NotebookLM이 판도를 바꾸는 이유:


NotebookLM이 빛을 발하는 3가지 비즈니스 시나리오

실용적인 측면을 살펴봅시다. NotebookLM을 사용하여 일반적인 비즈니스 병목 현상을 해결할 수 있는 세 가지 방법을 소개합니다.

시나리오 1: "그 문서 어디 있어?" 해결사 (AI 기반 내부 FAQ)

문제점: 제품 사양, 운영 규칙, 과거 지원 티켓이 여기저기 흩어져 있습니다. 간단한 답변을 찾는 데 시간이 너무 오래 걸립니다.

NotebookLM 솔루션:

  1. "회사 브레인"이라는 새 노트를 만듭니다.
  2. 흩어져 있는 모든 지식(제품 사양, 릴리스 노트, 프로세스 다이어그램 등)을 업로드합니다.
  3. 팀과 공유합니다.

이제 선임 개발자를 귀찮게 하는 대신, 팀원들은 AI에게 물어볼 수 있습니다:

이 셀프 서비스 모델은 전문가들이 새로운 차원의 어려운 문제에 집중할 수 있도록 해줍니다.

시나리오 2: 회의록 자동화

문제점: 한 시간짜리 회의에 참석했습니다. 이제 회의록을 작성하고 누가 무엇을 해야 하는지 파악하기 위해 녹음을 다시 들어야 합니다. 으으.

NotebookLM 솔루션:

  1. 회의 오디오 파일(mp3, wav 등)을 NotebookLM에 업로드합니다.
  2. AI가 자동으로 이를 전사합니다.
  3. AI에게 힘든 작업을 요청합니다:

복사, 붙여넣기만 하면 회의록이 완성됩니다. CRM도 업데이트됩니다. 방금 한 시간을 되찾았습니다. 천만에요.

시나리오 3: AI 온보딩 멘토

문제점: 신입 사원 온보딩은 중요하지만 시간이 많이 소요됩니다. 선임 팀원들은 자신의 업무에서 벗어나게 되고, 신입 사원들은 "바보 같은" 질문을 하는 것을 주저합니다.

NotebookLM 솔루션: "온보딩 멘토" 노트를 만드세요. 교육 자료, 매뉴얼, 모범 사례 문서, 회사 정책 등을 채워 넣으세요.

새로운 팀원들은 더 빨리 업무에 익숙해지고, 선임 직원들은 영향력 있는 업무에 집중할 수 있습니다.


개발자 파워 플레이: Apidog MCP 서버로 문서와 코드를 연결하기

좋습니다, 이제 개발자들에게 정말 흥미로운 부분이 나옵니다. NotebookLM은 문서에서 무엇을 그리고 를 이해하는 데 탁월합니다. 하지만 어떻게는요? 실제로 코드를 작성하는 IDE에 이 AI 기반 지능을 어떻게 가져올까요?

과제: Cursor나 VS Code의 AI 코딩 비서는 똑똑하지만, 회사 고유의 API를 알지 못합니다. API 사양을 본 적이 없기 때문에 사용자 지정 엔드포인트에 대한 코드를 생성할 수 없습니다.

해결책: Apidog MCP Server.

NotebookLM이 귀사의 문서 두뇌라면, Apidog MCP Server는 귀사 API의 두뇌입니다. 이는 API 사양을 읽고 Model Context Protocol (MCP)을 통해 AI 코딩 비서에게 제공하는 간단하고 강력한 서버입니다.

궁극의 AI 워크플로우:

  1. 고수준 이해 (NotebookLM): "회사 브레인" 노트에 새 기능에 대한 비즈니스 요구 사항을 문의합니다. NotebookLM은 사양, 사용자 스토리 및 컨텍스트를 제공합니다.
  2. API 설계 및 관리 (Apidog): Apidog에서 이 기능에 대한 새로운 API 엔드포인트를 설계, 문서화 및 테스트하여 모든 것이 견고하고 잘 정의되도록 합니다.
  3. 코드 생성 (Apidog MCP Server): IDE로 돌아가서 AI 비서에게 "Apidog의 API 사양을 사용하여 새로운 /products 엔드포인트를 호출하는 TypeScript 서비스를 생성해 줘."라고 말합니다.

짠. 이제 AI는 귀하의 API를 완벽하게 이해합니다. 다음을 수행할 수 있습니다:

이제 단순히 코딩하는 것이 아니라, 각자의 작업에 특화된 AI 오케스트라를 지휘하는 것입니다. 이 모든 것은 Apidog와 같은 플랫폼에 잘 문서화된 API를 갖추는 것에서 시작됩니다.

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마인드맵 및 오디오 개요로 워크플로우를 강화하세요

NotebookLM은 단순히 채팅에 관한 것이 아닙니다. 정보를 시각화하고 소비하는 데 도움이 되는 놀라운 기능이 있습니다:


보안 및 모범 사례 ("이 섹션을 건너뛰지 마세요" 섹션)


결론: 미래는 대화다

우리가 일하는 방식이 변화하고 있습니다. NotebookLM과 같은 도구는 정적인 문서를 상호작용적인 지식 기반으로 바꾸고 있습니다. 개발자에게는 그 지식을 코드와 연결할 때 혁명이 계속됩니다.

NotebookLM의 문서 지능과 Apidog 및 Apidog MCP Server의 API 지능을 결합하면 마찰을 없애고 개발을 가속화하는 원활한 AI 기반 워크플로우를 만들 수 있습니다.

핵심 요점:

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Apidog에서 API 설계-첫 번째 연습

API를 더 쉽게 구축하고 사용하는 방법을 발견하세요