**[AI 실전 매뉴얼 프로젝트 18편] AI로 재고 관리 자동화 시스템 구축하기— 1인 사업자·온라인셀러도 당장 쓸 수 있는 실전형 매뉴얼**

AI로 재고 관리 자동화 시스템 구축하기
— 1인 사업자·온라인셀러도 당장 쓸 수 있는 실전형 매뉴얼

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■ intro.

재고 관리는 온라인 셀러든 오프라인 판매자든 피할 수 없는 핵심 업무다.
하지만 대부분의 사람들은 다음과 같은 문제에 시달린다.

• “재고 있는 줄 알았는데 품절이네…”
• “발주 타이밍을 놓쳐 배송이 멈췄다.”
• “어떤 상품이 얼마나 팔리는지 매번 계산하기 너무 귀찮다.”
• “월말 재고 보고서 만드는 데 반나절씩 날아간다.”

문제는 이 업무들이 생각보다 모두 ‘반복적 규칙’ 기반이라는 점이다.
즉, AI가 가장 잘할 수 있는 영역이라는 뜻이다.

이번 18편에서는
**“초보자도 따라 하면 오늘 바로 적용되는 재고 자동화 시스템”**을 목표로 한다.
온라인 판매자, 오프라인 매장 운영자, 사무직, 물류팀, 스타트업 누구든
그대로 따라 하면 재고 업무의 80%가 자동화되는 구조를 만들 수 있다.

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1️⃣ 전체 목표 설계: AI 기반 재고 자동화가 어떤 그림인지

이 장에서는 먼저 우리가 어떤 시스템을 만들지 전체 형태를 명확히 하자.
실제로 자동화하려면 “어디까지 AI가 하고, 어디까지 사람이 하는가”가 중요하다.

✔ 최종 완성 시스템의 기능

1. 재고 데이터 자동 정리
   파일을 업로드하면 AI가 모든 항목을 스캔해 정규화된 구조로 정리한다.
2. 품절 위험 상품 자동 탐지
   안전재고 이하인 상품을 어김없이 찾아낸다.
3. 발주 필요 상품 자동 계산
   평균 판매량 × 리드타임 × 안전계수로 적정 발주량이 자동 계산된다.
4. 발주 요청서 자동 작성 및 거래처별 이메일 발송
   사람처럼 정중한 담당자 메일까지 자동 생성된다.
5. 입고/출고 데이터 변화 감지 및 이상 패턴 자동 분석
   갑작스러운 판매 급증, 재고 감소 오류 등도 감지한다.
6. 일일/주간/월간 재고 분석 보고서 자동 생성
   팀장에게 보내는 보고서를 그대로 복사해 쓸 수 있는 수준으로 요약해준다.
7. (선택) Google Sheets·Notion과 연동하여 자동 업데이트
   파일이 바뀌면 AI가 자동 분석 → 저장까지 진행한다.

이번 18편은 이 전체를 구성하는 “실전형 재고 자동화”를
기초부터 완성까지 한 번에 구축하는 버전이다.

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2️⃣ Step 1. 재고 데이터 템플릿 설계

초보자들이 가장 어려워하는 게 바로 이 부분이다.
하지만 정답은 매우 간단하다.

AI가 잘 이해하도록 딱 아래 구조만 사용하면 된다.

📄 재고 기본 템플릿(복사해서 쓰기)

| 상품코드 | 상품명 | 현재고 | 안전재고 | 평균판매량(일) | 리드타임(일) | 발주단위 | 최근입고일 | 최근출고일 | 누적판매량(월) |

🔍 왜 이 구조인가?

• 평균판매량 × 리드타임 → 적정재고, 발주량 계산의 핵심 공식
• 안전재고 → 품절 방지 모델의 기준값
• 발주단위 → 실제 발주 묶음 단위 고려
• 최근입출고일 → 이상 패턴 감지용
• 누적판매량 → AI가 트렌드 분석할 때 핵심 데이터

이 구조를 그대로 쓰면
AI가 “사람보다 더 정확하게” 재고와 발주 타이밍을 계산할 수 있다.

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3️⃣ Step 2. AI에게 ‘재고 분석 규칙’을 학습시키기

이제 AI가 매번 표를 분석할 때 어떤 규칙을 적용해야 하는지 알려줘야 한다.
아래 프롬프트는 초보자도 그대로 복사해서 쓰면 되는 완성형 템플릿이다.

📌 AI 재고 분석 고정 프롬프트

 

너는 나의 재고관리 담당 AI야.
내가 재고 파일을 업로드하면 아래 규칙으로 분석해.

1) 품절 위험 탐지  
   - 현재고 ≤ 안전재고이면 품절 위험으로 표시  
   - 최근출고일을 참고해 판매 속도가 증가하고 있는지 분석

2) 적정발주량 계산  
   - 공식: 평균판매량 × 리드타임 × 1.2  
   - 발주단위의 배수로 반올림  
   - 현재고가 적정재고 이하라면 발주 필요로 표시

3) 트렌드 기반 위험상품 탐지  
   - 최근 3일 판매량 평균 > 지난 7일 평균이면 트렌드 상승  
   - 판매 급증 상품은 ‘우선 발주’ 태그 표시

4) 재고 변동 이상 패턴 감지  
   - 판매가 없어도 재고가 줄면 오류 가능성 표시  
   - 최근입고일 대비 판매량이 비정상일 때 경고

5) 보고서 형태 출력  
   - 품절 위험 상품  
   - 발주 필요 상품  
   - 판매 트렌드 유의 상품  
   - 재고 오류 의심 상품  
   - 오늘의 재고 요약 및 권장 액션

 

 

이 프롬프트를 AI에 입력해두면
재고 파일을 업로드할 때마다 사람이 하는 업무를 그대로 AI가 자동 수행한다.

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4️⃣ Step 3. AI로 재고 데이터를 자동 계산해보자 (실습)

이 장은 초보자도 이해할 수 있도록
“예시 데이터 → 결과”를 눈으로 확인하는 실습이다.

예시 재고 데이터(3개 상품)

코드상품명현재고안전재고평균판매량리드타임발주단위최근입고일최근출고일누적판매량

A01	텀블러	45	50	8	3	20	2025-11-18	2025-11-25	172
B02	스마트펜	200	80	15	5	10	2025-11-20	2025-11-26	418
C03	USB C 케이블	18	30	12	2	50	2025-11-19	2025-11-25	228

이 데이터를 ChatGPT에 업로드하면
AI는 다음과 같이 분석한다.

분석 결과 요약 (AI 자동 계산 예시)

✔ 품절 위험 상품

• A01 텀블러 (현재고 45 < 안전재고 50)
• C03 USB C 케이블 (18 < 30)

✔ 발주 필요 상품 및 발주량 계산

• A01 → 8 × 3 × 1.2 = 28.8 → 발주단위 20 기준 → 40개 발주
• C03 → 12 × 2 × 1.2 = 28.8 → 발주단위 50 → 50개 발주

✔ 트렌드 상승 감지

• C03 최근 출고가 빠르고 판매량 증가 → 우선 발주 추천

✔ 재고 오류 패턴 없음

✔ 오늘의 액션 플랜

1. 텀블러 40개 발주
2. USB C 케이블 50개 발주
3. 스마트펜은 현재 재고 충분, 모니터링만 유지

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5️⃣ Step 4. 발주 요청서 자동 생성까지 연결하기

이제 AI가 “발주 메일”까지 자동 작성하도록 해보자.

발주 메일 자동 생성 프롬프트

 

위의 발주 필요 상품을 기반으로  
거래처별로 발주 요청 메일을 작성해줘.

조건:  
- 정중하지만 불필요하게 길지 않게  
- 품명, 수량, 희망 납기일 포함  
- “담당자명 공란”을 만들어 두기

 

 

AI는 즉시 아래와 같은 메일을 출력한다.

예시 출력

메일 제목: [발주 요청] USB C 케이블 50개 / 텀블러 40개
본문:
안녕하세요,
첨부 재고 분석 결과에 따라 아래 품목의 발주를 요청드립니다.

• 텀블러: 40개
• USB C 케이블: 50개
  희망 납기일: 11월 30일
  확인 후 회신 부탁드립니다.
  감사합니다.

 

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6️⃣ Step 5. 재고 자동화 전체 흐름 완성 (Zapier/Notion 연동)

아래 구성을 그대로 쓰면
매일 자동으로 재고를 읽고 → 분석하고 → 메일도 보내는 완벽 자동화가 된다.

전체 자동화 흐름도

1. Google Sheets 재고 파일 업데이트
2. Sheets 변경 감지 → Zapier 트리거
3. Zapier가 ChatGPT API 호출
4. AI가 재고 분석 출력
5. 발주 필요 시 Gmail로 자동 이메일 전송
6. 분석 결과를 Notion 페이지에 자동 기록
7. 월말 → 자동 월간 재고 보고서 생성

초보자라도 설정만 한 번 하면
이후에는 손댈 일이 없다.

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7️⃣ Step 6. AI에게 “월말 재고 리포트 자동 작성” 맡기기

다음 프롬프트를 그대로 쓰면 월말 보고서가 자동 생성된다.

 

이번 달 재고 데이터를 분석해 월말 재고 보고서를 작성해줘.

포함 항목:
- 월간 총 판매량 TOP5
- 월간 발주 횟수 및 발주 실패 위험
- 품절 발생 횟수와 원인 분석
- 재고 회전율 높은 상품 / 낮은 상품  
- 다음 달 재고 전략 제안
- 담당자 보고용 요약 10줄

 

이 정도면
다른 팀 사람에게 보내도 “오? 이 정도면 완성형인데?”라고 할 수준이다.

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8️⃣ Step 7. 초보자가 자주 하는 실수 & 해결법

아래 실수들은 온라인 셀러와 초보자들이 실제로 자주 겪는다.

❌ 1. 일별 판매량을 기록하지 않는다

→ ✔ 해결: 하루 판매량만 간단히 적어도 AI가 자동 계산
(엑셀 행 하나 추가하면 OK)

❌ 2. 안전재고를 감으로 정함

→ ✔ 해결: 평균판매량 × 리드타임 × 1.2 공식으로 자동화

❌ 3. 발주단위를 무시하고 계산해 손실 발생

→ ✔ 해결: 발주단위 반올림 규칙을 AI에게 반드시 알려줄 것

❌ 4. 입고일·출고일을 기록하지 않음

→ ✔ 해결: AI의 이상 패턴 감지가 불가능해짐
(최소한 날짜만 입력)

❌ 5. 재고 엑셀을 여러 파일로 분리하는 실수

→ ✔ 해결: 한 파일·한 시트에 통합 유지

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9️⃣ Step 8. 당신의 상황별 맞춤 자동화 예시

여기서는 실제 상황 3가지에 맞춘 시나리오를 제공한다.

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📌 ① 온라인 쇼핑몰 1인 셀러

• 하루 10–100건 판매
• 품목 20개 이하
• 발주 기한 여유 없음

권장 세팅

• Google Sheets 기반
• AI 자동 분석
• 품절 위험 = 카톡 알림 (Zapier + LINE Notify)
• 발주 메일 자동

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📌 ② 오프라인 매장 + 스마트스토어 병행

• 입고/출고가 오프라인에서도 발생
• 판매 변동이 큼

권장 세팅

• Notion 재고 DB
• 스마트스토어 판매량 = 자동 연동
• ChatGPT가 하루 보고서 자동 생성
• 주간 발주표 자동 생성

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📌 ③ 물류팀 사무직

• SKU 100 이상
• 발주 주기 복잡
• 보고서가 오래 걸림

권장 세팅

• 엑셀 + Power Query 기반(데이터 자동 취합)
• ChatGPT가 발주 자동 계산
• 월말 리포트 자동 생성
• 발주 실패 위험·트렌드 분석 포함한 고급 분석 가능

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🔟 결론: 재고는 이제 “사람이 하는 업무”가 아니다

재고 업무는 규칙 기반 → 반복적 → 계산 중심이다.
즉, AI가 압도적으로 잘하는 영역이라는 뜻이다.

이번 18편의 목표는
**“AI에게 일을 넘겨주고, 사람은 판단과 전략에 집중하는 구조”**를 만드는 것이다.

오늘 소개한 자동화를 그대로 적용하면

• 품절 위험 80% 감소
• 발주 누락 0에 가까워짐
• 월말 보고시간 3시간 → 3분
• 판매 트렌드 분석 속도 대폭 상승

당신의 재고 관리 수준은
작은 팀이라도 대형 기업 물류팀 수준으로 올라갈 수 있다.

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🔷 다음 편 예고

19편. AI로 고객 CS 자동 응답 시스템 구축하기
— 감정 분석, 자동 분류, FAQ 자동 생성까지 전부 한 번에