Power Automate
리서치 운영 반복업무 자동화

🎯 이번 주 학습 목표

방학 후 재개 첫 주입니다. 이번 주가 끝나면 아래 일곱 가지를 할 수 있게 됩니다.

이번 주에 하지 않을 것

초급 단계에서 손대면 오히려 헤매는 것들입니다. 나중에 필요해지면 그때 배웁니다.

• HTTP, Graph API, custom connector
• AI Builder는 예외로 다루되 별도 트랙 — Premium이라 크레딧이 없으면 못 돌립니다. 없으면 AI Builder 섹션은 읽고 넘어가면 됩니다
• 실제 프로젝트·고객·응답자 데이터 (실습은 전부 가짜 데이터로)
• 조건·반복문·배열·JSON·승인·문서 생성을 한 번에 넣은 대형 Flow
• 오류가 났을 때 처음부터 새로 만들기 (→ Run history와 연결 상태부터 봅니다)

💡 왜 이걸 먼저 배우는가

방학 후 첫 주입니다. 그리고 앞으로 12주간은 웹이 어떻게 굴러가는지, AI가 어떻게 작동하는지 원리를 팝니다. 원리는 오래 쓰이지만 당장 이번 주 업무를 줄여주지는 않습니다.

그래서 첫 주는 내일 바로 써먹을 수 있는 것부터 합니다.

우리 업무를 떠올려 보면 이런 것들이 매일 반복됩니다.

전부 "어떤 일이 생기면 → 조건을 보고 → 무언가를 한다" 구조입니다. 이 구조를 그대로 컴퓨터에 시키는 도구가 Power Automate입니다.

오늘의 한 줄 — Power Automate 전문가가 되는 게 목표가 아닙니다.
"메일 확인 → 알림 → 기록 → 승인" 을 자동화 문장으로 바꾸는 감각을 만드는 것이 목표입니다. 작은 Flow 하나를 성공시키고, 그다음에 확장하면 됩니다.

이미 아는 것과 이어집니다 복습 · W5 · W7

Week 5에서 Make.com과 n8n으로 노드를 연결해 워크플로우를 만드는 것을 배웠고, Week 7에서 n8n을 깊게 팠습니다. Power Automate는 같은 발상의 M365 사내 환경판입니다.

🧩 핵심 개념 — 여섯 단어면 된다

이 여섯 개만 알면 화면에서 길을 잃지 않습니다.

전체 그림

이 그림이 이번 주 전부입니다.
그리고 이 그림은 12주 뒤 Week 29에서 LangGraph의 노드·엣지·분기로 똑같이 다시 나옵니다. 지금 손으로 익히는 감각이 그때 그대로 쓰입니다.

두 가지 Flow 타입 (오늘 쓸 것)

🔔 핵심 비유

📦 사전 준비 ★ 여기서 실습 성공률의 8할이 결정된다

공통 준비물

Excel 파일 만들기 ★ 가장 많이 막히는 지점

새 Excel 통합 문서를 만들어 OneDrive에 저장합니다. 파일명은 PA_Training_{본인이니셜}.xlsx 정도로 합니다. 시트 2개를 만들고, 각각 반드시 "표(Table)"로 지정합니다.

표로 만드는 법: 데이터 범위를 드래그 → 리본의 삽입 → 표 (또는 홈 → 표 서식) → "머리글 포함" 체크 → 확인 → 표가 선택된 상태에서 표 디자인 탭 → 표 이름에 아래 이름을 입력.

① 시트명 IssueLog / 표 이름 tblIssueLog

② 시트명 RequestTracker / 표 이름 tblRequestTracker

샘플 데이터 한 줄씩 넣어둡니다 (표가 비어 있으면 액션 설정 화면에서 컬럼이 안 보이는 경우가 있습니다).

🧪 실습 1 — [OPS] 메일이 오면 Teams 알림 + Excel 기록

7-1. Flow 만들기

1. https://make.powerautomate.com 에 접속한다.
2. 왼쪽 메뉴에서 Create(만들기)를 누른다.
3. Automated cloud flow(자동화된 클라우드 흐름)를 선택한다.
4. Flow name(흐름 이름)에 OPS_IssueMail_to_Teams_Excel 을 입력한다.
   이름 규칙은 팀_업무_목적_소유자 형태를 권합니다. 나중에 Flow가 20개쯤 되면 이름만 보고 뭘 하는 건지 알 수 있어야 합니다.
5. Choose your flow's trigger 검색창에 When a new email arrives 를 입력한다.
6. 결과 중 Office 365 Outlook 의 When a new email arrives (V3) 를 선택한다.
   ⚠️ 비슷한 이름이 여러 개 나옵니다. 반드시 Office 365 Outlook 제공사에 (V3) 인 것을 고릅니다.
7. Create(만들기)를 누른다.

7-2. 트리거 설정

트리거 카드에서 Show advanced options(고급 옵션 표시)를 누르면 아래 항목들이 나옵니다.

7-3. 조건 추가 — 제목에 [OPS]가 있을 때만

8. 트리거 카드 아래 New step(새 단계) 또는 + 를 누른다.
9. 검색창에 Condition 을 입력하고 Control 범주의 Condition(조건)을 선택한다.
10. 조건 카드에 빈칸이 세 개 있다. 왼쪽 빈칸을 클릭하면 오른쪽에 Dynamic content(동적 콘텐츠) 패널이 뜬다. 거기서 Subject 를 클릭해 넣는다.
    목록에 안 보이면 패널의 See more(더 보기)를 누릅니다.
11. 가운데 드롭다운에서 contains(포함)를 선택한다.
12. 오른쪽 빈칸에 [OPS] 를 직접 입력한다.

7-4. Teams 알림 보내기 (If yes 갈래)

13. If yes 갈래 안의 Add an action(작업 추가)을 누른다.
14. 검색창에 Post message in a chat or channel 을 입력하고 Microsoft Teams 의 해당 액션을 선택한다.
15. 아래 표대로 설정한다.

Message 본문 예시 — 고정 텍스트는 직접 입력하고, « » 로 표시한 부분은 동적 콘텐츠 패널에서 클릭해 넣습니다.

7-5. Excel에 행 추가 (If yes 갈래, Teams 액션 아래)

16. Teams 액션 아래에서 Add an action 을 누른다.
17. 검색창에 Add a row into a table 을 입력하고 Excel Online (Business) 의 해당 액션을 선택한다.
18. 파일을 지정한다. (아래 표)

19. 표를 고르면 컬럼별 입력칸이 자동으로 나타난다. 아래처럼 채운다.

표현식(Expression) 쓰는 법

동적 콘텐츠 패널 위쪽의 Expression(식) 탭을 누르고 아래를 붙여넣은 뒤 OK.

7-6. 저장하고 테스트하기 ★ 오늘의 핵심

20. 오른쪽 위 Save(저장)를 누른다.
21. Test(테스트)를 누른다.
22. Manually(수동)를 선택하고 Test 를 누른다. → "Waiting for you to perform the trigger action" 상태가 된다.
23. Outlook에서 본인에게 메일을 보낸다.
    제목: [OPS] Sample issue for training / 본문: 아무 내용 (예: 실사 일정 관련 테스트입니다.)
24. 30초~2분 정도 기다린다. (트리거는 즉시가 아니라 주기적으로 확인하므로 약간의 지연이 정상입니다.)

Run history 보는 법 (이것 자체가 학습 목표입니다)

• 왼쪽 메뉴 My flows → 해당 Flow 클릭 → 아래쪽 28-day run history
• 실행 한 건을 클릭하면 단계별로 펼쳐집니다. 각 단계를 열면 Inputs(들어간 값)와 Outputs(나온 값)를 볼 수 있습니다
• 실패한 단계는 빨간 느낌표로 표시되고, 클릭하면 에러 메시지가 그대로 나옵니다

오늘 가져갈 습관 하나 — Flow가 이상하면 편집 화면을 뜯어보기 전에 Run history부터 엽니다.
어느 단계에서, 어떤 값으로, 왜 실패했는지가 거기 다 적혀 있습니다.

7-7. 한 번 더 — 조건이 걸러내는 것 확인

25. 이번엔 제목에 [OPS] 가 없는 메일을 본인에게 보낸다. (예: 안녕하세요 테스트)
26. Run history를 본다.

✅ 실습 2 — 요청 승인 → Excel 상태 기록

8-1. Instant cloud flow 만들기

1. Create → Instant cloud flow(인스턴트 클라우드 흐름)를 선택한다.
2. Flow name 에 OPS_Request_Approval_Tracker 를 입력한다.
3. 트리거 목록에서 Manually trigger a flow(흐름을 수동으로 트리거)를 선택한다.
4. Create 를 누른다.

8-2. 요청 입력값 4개 추가

트리거 카드에서 Add an input(입력 추가)을 4번 눌러 아래를 만듭니다.

8-3. 승인 요청 액션 추가

5. New step → 검색창에 Start and wait for an approval → Approvals 커넥터의 해당 액션 선택.
6. 아래 표대로 설정한다.

8-4. 승인 결과로 갈라지기

7. New step → Condition 추가.
8. 왼쪽 빈칸: 동적 콘텐츠에서 Outcome(결과) 선택. — Approvals 액션에서 나온 값입니다.
9. 가운데: is equal to(같음)
10. 오른쪽: Approve 를 직접 입력 (대소문자 그대로)

8-5. 양쪽 갈래에 Excel 행 추가

If yes(승인됨)와 If no(반려됨) 양쪽 모두에 Add a row into a table 액션을 넣습니다. 파일은 같고 Table은 tblRequestTracker 입니다.

여기가 조건 분기의 핵심입니다. 나머지는 전부 같고 ApprovalStatus 한 칸만 다릅니다.
"결과에 따라 다르게 기록한다"가 이렇게 구현됩니다.

8-6. 테스트

11. Save → Test → Manually → Test.
12. 입력 폼이 뜨면 채운다.
    ProjectName: Sample Project A / RequestType: Schedule Change / Details: Soft launch 일정을 하루 연기 요청 / ApproverEmail: 본인 이메일
13. 승인 요청이 도착한다. 세 군데 중 아무 데서나 응답할 수 있다.
    ① Outlook 메일 안의 Approve / Reject 버튼 · ② Teams 의 Approvals 앱 · ③ Power Automate 왼쪽 메뉴의 Approvals(승인) 화면
14. Approve 를 누른다.
15. Excel tblRequestTracker 에 Approved 행이 생겼는지 확인한다.
16. 한 번 더 실행해 이번엔 Reject 를 눌러본다. → Rejected 행이 생겨야 한다.

🤖 AI Builder — Flow 안에 AI를 넣기

여기까지 만든 Flow는 규칙으로만 돌아갑니다. "제목에 [OPS]가 있으면", "결과가 Approve이면". 규칙은 우리가 다 적을 수 있는 일에만 통합니다.

그런데 실제 업무에는 이런 게 있습니다.

• 이 메일이 긴급한지 아닌지 판단해라
• 이 긴 메일을 세 줄로 요약해라
• 스캔한 동의서에서 응답자 이름과 날짜를 뽑아라
• 이 오픈 응답이 긍정인지 부정인지 분류해라

전부 "조건문으로 적을 수 없는" 판단입니다. AI Builder 는 이런 판단을 Power Automate의 액션 하나로 끼워 넣게 해줍니다.

9-1. 시작 전에 반드시 확인할 것 ⚠️

9-2. 리서치 오퍼레이션에서 쓸 만한 AI Builder 사례 8가지

사전 구축(prebuilt) 모델은 그냥 갖다 쓰면 됩니다. 사용자 지정(custom) 모델은 우리 문서 샘플을 몇 장 넣어 학습시켜야 합니다 — Week 24에서 Teachable Machine으로 해볼 그 "레이블 붙이고 학습시키기"와 정확히 같은 일입니다.

우리 팀에 가장 실효성이 큰 것은 ①·②·⑦ 세 개입니다.
①은 지금 바로 되고, ②는 요청 접수 자동 분류로 이어지고, ⑦은 종이·스캔 문서가 많은 업무에서 판을 바꿉니다.

9-3. 실습 3 — 실습 1에 AI 요약·분류 붙이기

준비 — Excel에 컬럼 2개 추가

tblIssueLog 표의 맨 오른쪽에 컬럼 두 개를 더합니다. (표 안에서 열을 추가하면 표 범위가 자동으로 늘어납니다.)

단계

1. Power Automate → My flows → OPS_IssueMail_to_Teams_Excel 을 열고 Edit.
2. 조건의 If yes 갈래에서 Teams 액션 위쪽에 새 액션을 추가한다. (요약을 먼저 만들어야 Teams 메시지에 넣을 수 있습니다.)
3. 검색창에 Create text with GPT 를 입력하고 AI Builder 의 해당 액션을 선택한다.
   화면에 따라 "프롬프트로 텍스트 만들기" 또는 AI hub의 Prompt 로 표시될 수 있습니다.
4. Instructions(프롬프트) 칸에 아래를 입력한다. «Body» 부분은 동적 콘텐츠에서 메일 본문을 클릭해 넣는다.

5. 액션 이름을 알아보기 쉽게 바꾼다 — 카드 우측 ⋯ → Rename → AI_요약분류.
6. Teams 메시지 본문을 아래처럼 고친다. 마지막 두 줄이 새로 들어간 부분이다.

7. Excel 행 추가 액션에 컬럼 두 개를 채운다. AISummary ← «AI_요약분류의 Text» (동적 콘텐츠) / AICategory ← 일단 같은 값을 넣어도 된다 (유형만 따로 떼는 건 아래 심화).
8. Save → Test → 본인에게 [OPS] 3차 실사 일정 조정 요청 같은 제목으로 본문이 긴 메일을 보낸다.

여기서 관찰할 것 하나 — 같은 메일로 두 번 돌려보면 요약 문장이 미묘하게 달라집니다. 실습 1·2의 규칙 기반 액션은 몇 번을 돌려도 결과가 같았습니다. 이게 규칙과 AI의 결정적 차이입니다.
그리고 이 차이가 곧 Week 24~26의 주제입니다. 왜 AI는 매번 다르게 답하는지, 그걸 어떻게 통제하는지(Temperature), 무엇은 구조적으로 안 되는지(할루시네이션).

9-4. 심화로 가볼 것 (선택)

📄 선택 데모 — Word 문서 자동 생성

실습이 아니라 데모로만 봅니다. 이유가 있습니다.

Word Online (Business) 커넥터의 Populate a Microsoft Word template 액션은 Premium 커넥터로 분류됩니다. 우리 M365 표준 라이선스로는 제한이 있을 수 있고, Word 템플릿에 콘텐츠 컨트롤을 넣어야 해서 초급 과정의 필수 실습으로는 부담이 큽니다.

반면 오늘 쓴 Outlook · Excel Online (Business) · Teams · Approvals는 모두 표준 커넥터라 라이선스·거버넌스 부담이 없습니다.

실무 적용 순서로는 이게 맞습니다 — 완료 보고서·확인서 같은 문서는 자동으로 초안까지만 만들고, 발송은 사람이 확인한 뒤 합니다.

🚧 오류 해결 — 막혔을 때 여기부터

실습 1에서 자주 나는 오류

실습 2에서 자주 나는 오류

실습 3(AI Builder)에서 자주 나는 오류

🛡️ 거버넌스 — 실무에 적용하기 전에

교육용 Flow와 실제 운영 Flow는 다릅니다. 실무에 붙이기 전에 아래를 지킵니다.

운영 Flow 품질 체크리스트

실무에 올리기 전 스스로 물어봅니다.

• Flow 이름만 봐도 목적과 소유자가 보이나?
• 트리거가 너무 넓게 잡혀 불필요하게 자주 실행되지 않나?
• 조건이 명확하고, 예외 상황을 생각해뒀나?
• 실패했을 때 누가 Run history를 확인할지 정해졌나?
• 실제 고객·응답자·민감정보가 Excel 로그에 불필요하게 저장되지 않나?
• 팀 업무라면 공동 소유자 또는 백업 담당자가 있나?
• 운영 적용 전에 테스트 데이터로 3회 이상 실행해봤나?
• AI Builder를 썼다면, AI가 틀렸을 때 사람이 잡아낼 지점이 흐름 안에 있나? (자동 발송 대신 검토 단계를 둔다)

📝 미니 워크시트 — 내 업무 쪼개기 ★ 세션 마무리 과제

교육이 실제 적용으로 이어지는 연결고리는 이 한 장입니다. 반복되는 내 업무 3개를 적고 네 칸으로 쪼갭니다.

작성 예시

리서치 운영 자동화 후보 (아이디어가 안 떠오를 때)

🏠 집에서 이어가기 & 심화 로드맵

1. 실습 2를 끝까지 해본다. 승인 흐름은 실무 활용도가 가장 높다.
2. 일일 체크 리마인더 만들기 (가장 쉽다, 10분) — Create → Scheduled cloud flow → 매일 오전 9시 반복 설정. 액션은 Post message in a chat or channel 하나. 메시지에 우리 팀 일일 운영 체크 항목을 적어둔다.
   → 트리거만 바뀌면 완전히 다른 자동화가 된다는 걸 확인하는 실습이다.
3. AI Builder를 붙여본다. 크레딧이 있다면 실습 1의 Flow에 요약·분류를 얹는 데 15분이면 된다.
4. 미니 워크시트 3줄을 채워 온다. 다음에 만들 Flow의 후보가 된다. 이때 "이건 규칙으로 되나, AI가 필요한가" 를 각 줄에 표시해본다.
5. 실습 1의 Flow를 조금 고쳐본다 — 조건을 제목에 [OPS] 대신 중요도가 High 로 바꿔보고, 무엇이 달라지는지 Run history로 확인한다.

심화 로드맵

오늘 이후 어디로 갈지의 지도입니다. 한 번에 다 하지 않습니다.

🔗 Week 1~16 연결 & 다음 주로 넘기는 질문

다음 주로 넘기는 질문 — 그리고 앞으로 12주

오늘 만든 Flow는 클릭만으로 완성됐습니다. 코드를 한 줄도 쓰지 않았습니다. 그런데 조금만 복잡해지면 곧 벽에 부딪힙니다.

• 화면을 내 맘대로 만들고 싶은데 Power Automate로는 안 된다
• Excel 표로는 데이터가 많아지면 감당이 안 된다
• AI Builder로 요약은 시켰는데, 왜 매번 다르게 나오는지, 어디까지 믿어도 되는지 모르겠다
• 그리고 결정적으로 — "우리 회사 규정에 비춰 이 요청이 승인 가능한지 판단해줘" 는 안 된다. AI는 우리 회사를 모른다

마지막 두 개가 특히 중요합니다. AI Builder를 붙이는 순간 우리는 결과가 매번 조금씩 달라지는 시스템을 갖게 됐습니다. 실습 1·2의 규칙 기반 액션은 몇 번을 돌려도 같았는데 말입니다. 그 물건이 무엇인지 모르면 어디까지 맡겨도 되는지도 판단할 수 없습니다.

AI는 왜 매번 다르게 답하는가? 무엇을 통제할 수 있고 무엇은 구조적으로 안 되는가?
우리 회사 문서를 AI에게 알려주려면 무엇이 필요한가?
그리고 내가 원하는 화면과 저장소를 직접 만들려면 무엇을 알아야 하는가?

다음 주부터 12주간 그 답을 쌓습니다. 웹이 어떻게 굴러가는지(W18~23), AI가 어떻게 판단하는지(W24~26), 우리 문서를 이해하는 챗봇을 어떻게 만드는지(W27~28), 그리고 루프와 분기를 가진 시스템으로 어떻게 올라가는지(W29).

특히 Week 29에서 오늘의 그림이 그대로 다시 나옵니다.
LangGraph의 노드와 엣지는 오늘 배운 Action과 조건과 같은 발상이고, LangSmith는 오늘 배운 Run history의 AI 버전입니다.
오늘 손으로 익힌 감각이 12주 뒤에 그대로 쓰입니다.

참고

• 준비물: M365 계정, Power Automate 접속, OneDrive에 저장한 실습용 Excel, 테스트 Teams 채널
• 선택 준비물: AI Builder 크레딧 (실습 3에만 필요 — 없어도 실습 1·2로 학습 목표는 달성된다)
• 주의: 실습은 반드시 가짜 데이터로. 사내 실제 데이터·고객 정보는 이 저장소에 커밋하지 않는다
• AI Builder 주의: AI에 넣는 텍스트는 외부로 전송된다. 고객·응답자 정보가 담긴 원문을 그대로 넣지 않는다