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NotebookLM Data Tables, 흩어진 자료를 정리된 표로 자동 변환

회의록 10개를 읽으며 액션 아이템을 손으로 정리해본 적 있나요? 여러 논문에서 실험 데이터를 하나씩 옮겨 적어본 적은요? 정보는 항상 흩어져 있고, 이걸 정리하는 건 지루한 수작업이었습니다.

구글이 NotebookLM에 Data Tables 기능을 추가했습니다. 여러 문서에 흩어진 정보를 AI가 자동으로 구조화된 표로 만들어주고, Google Sheets로 바로 내보낼 수 있게 해주는 기능이죠. Pro/Ultra 사용자는 지금 바로, 무료 사용자는 몇 주 내에 사용할 수 있습니다.

사진 출처: Google Workspace Updates

출처: Organize your insights with data tables in NotebookLM – Google

어떻게 활용할 수 있을까?

Data Tables의 작동 방식은 간단합니다. NotebookLM에 여러 자료를 업로드하고 “Data Table 생성”을 누르면, AI가 소스들을 분석해서 의미 있는 정보를 추출하고 구조화된 표로 정리해줍니다. 그 표를 Google Sheets로 바로 내보낼 수 있죠.

구글이 제시한 활용 사례를 보면 가능성이 더 명확해집니다.

회의와 업무 관리: 여러 회의록을 업로드하면 액션 아이템만 쏙 빼서 담당자별, 우선순위별로 정리된 표를 만들어줍니다. 경쟁사 분석이 필요하다면? 여러 자료에서 가격 정책, 전략을 비교하는 표를 자동으로 만들 수 있어요.

연구와 학습: 임상시험 논문 여러 편을 넣으면 연도, 샘플 크기, 통계 결과를 한눈에 비교할 수 있는 표가 나옵니다. 시험 준비할 때는 역사적 사건을 날짜, 주요 인물, 결과로 정리한 학습표를 만들 수 있죠.

교육: 교육과정을 설계할 때 주 표준, 학습 목표, 평가 기준을 학기 계획에 맞춰 정렬하는 표를 만들 수 있습니다.

여행 계획: 여러 여행 블로그나 가이드를 넣으면 목적지별로 방문 시기, 예상 비용을 비교하는 표를 만들어줍니다.

핵심은 “정보를 찾는 건 AI가, 구조를 정하는 건 사용자가” 하는 협업입니다. 어떤 항목으로 표를 만들지는 자연어로 요청할 수 있어요.

함께 온 업데이트들

Data Tables만 추가된 게 아닙니다. NotebookLM이 전반적으로 한 단계 진화했어요.

Gemini 3 업그레이드: NotebookLM의 기반 모델이 Gemini 3(아마도 Flash 버전)로 업그레이드되었습니다. 추론 능력과 멀티모달 이해력이 크게 개선되었다고 하네요. 복잡한 문서나 이미지가 포함된 자료를 더 정확하게 분석할 수 있게 된 거죠.

Gemini 앱과 통합: 이제 NotebookLM에서 만든 노트북을 Gemini 앱에 바로 업로드할 수 있습니다(웹에서는 현재, 모바일은 내년). 여러 노트북을 결합하거나, 노트북 내용을 바탕으로 이미지나 앱을 생성하거나, 온라인 검색과 결합해서 확장할 수 있어요.

내보내기 기능 확장: Study Guides, Briefing Docs, 저장한 노트도 이제 Google Docs나 Sheets로 내보낼 수 있습니다. NotebookLM에서 만든 결과물을 다른 도구로 옮기는 게 훨씬 쉬워졌죠.

정보 정리의 마찰을 없애다

Data Tables가 해결하는 건 단순한 작업이지만, 그 영향은 작지 않습니다.

우리는 정보를 찾는 데는 능숙해졌지만, 정보를 정리하는 데는 여전히 많은 시간을 씁니다. 여러 문서를 오가며 복사-붙여넣기하고, 형식을 맞추고, 빠진 건 없는지 확인하는 과정 말이죠. Data Tables는 이 마찰을 대폭 줄여줍니다.

NotebookLM의 방향성도 흥미롭습니다. 초기에는 “연구 보조 도구”에 가까웠다면, 지금은 “생산성 도구”로 진화하고 있어요. Audio Overview로 듣는 요약을 만들고, Mind Map으로 개념을 시각화하고, 이제는 Data Tables로 즉시 활용 가능한 표를 만들어줍니다. Gemini 앱과의 통합은 이 흐름을 더 가속화할 것 같네요.

단, 현재로서는 Pro/Ultra 사용자가 먼저 써볼 수 있고, 무료 사용자는 몇 주 기다려야 합니다. AI가 만든 표의 정확도도 검증이 필요할 테고요. 하지만 방향은 분명합니다. 정보를 모으는 것에서 정보를 활용하는 것으로, AI 도구의 역할이 한 단계 더 실용적으로 진화하고 있습니다.

참고자료:


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