[Claude Code] 한 줄 명령어로 FDA 가이드라인 수집부터 번역까지 - 규제과학 연구원의 AI 자동화기

📝 한줄 요약

매주 8시간씩 수동으로 하던 FDA 규제 가이드라인 수집을 Claude Code로 자동화해서 연간 390시간을 절약하고, 절약한 시간으로 본연의 연구에 집중할 수 있게 되었습니다.

🎯 이런 분들께 도움돼요

• 반복적인 정보 수집 업무에 지친 분

• AI로 업무 자동화를 시작하고 싶은데 어디서부터 해야 할지 모르는 분

• "한 번에 완벽하게" 대신 "일단 돌아가게" 전략이 궁금한 분

• 규제/리서치 분야에서 문서 수집·분류를 자동화하고 싶은 분

😫 문제 상황 (Before)

매주 반복되는 8시간의 노가다

바이오/제약 규제과학 연구원으로 일하면서 가장 시간이 많이 드는 업무가 있었습니다. 바로 규제 가이드라인 수집이었습니다.

FDA, EMA, PMDA, MFDS... 각 규제기관 웹사이트를 매주 방문해서 새로운 가이드라인이 올라왔는지 확인하고, 관련 있는 문서를 찾아서 분류하고, 영문 제목을 보며 내용을 파악해야 했습니다.

구체적으로 이런 상황이었습니다:

• 주당 약 8.75시간 소요 (연간 455시간!)

• 중요한 업데이트를 놓칠 위험 상존

• 수집한 문서를 카테고리별로 정리하는 추가 시간

• 영문/일문 문서 내용 파악에 또 시간 소요

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FMI 지침 문서 검색

FDA 홈페이지를 방문하면 영어를 잘하고 이쪽 분야 전문가라도 원하는 정보를 쉽게 찾기가 어렵습니다.

시작 계기: gpters 20기 자동화 과제

gpters 20기에서 "4주 동안 3개 이상의 자동화 구축"이라는 목표를 받았습니다. 평소 가장 시간이 많이 들었던 업무를 자동화 대상으로 선정했고, 그중 첫 번째가 바로 이 규제 가이드라인 수집이었습니다.

🛠️ 사용한 도구

• Claude Code: 자동화 시스템 설계 및 실행

• Claude API (Haiku 모델): 문서 분류 및 번역

• Python + Selenium: 웹 스크래핑

• Excel: 결과물 리포트

🔧 작업 과정

실행 방법을 몰라서 Claude Code에 물어봤다

사실 이 자동화 시스템은 이미 만들어져 있었습니다. 문제는 어떻게 실행하는지 몰랐다는 것.

regulatory collector를 실행할려면 어떻게 해야 되나요

Claude Code는 프로젝트의 CLAUDE.md 파일을 읽고 바로 답을 줬습니다. 의존성 설치부터 API 키 설정, 실제 실행 명령어까지 단계별로 안내해줬습니다.

이게 CLAUDE.md의 힘이구나 싶었습니다. 프로젝트에 대한 설명서를 작성해두면 Claude가 즉시 이해하고 도와줄 수 있다는 것.

API 키 설정에서 잠깐 막혔다

처음에 ANTHROPIC_API_KEY를 어디에 어떻게 설정해야 하는지 헷갈렸습니다. 터미널에서 직접 export 명령어를 써야 하나? .env 파일을 만들어야 하나?

다행히 프로젝트에 setup_api_keys.py라는 스크립트가 있었습니다. 이 스크립트를 실행하면 대화형으로 API 키를 입력받아서 자동으로 설정해줬습니다.

이런 작은 편의 기능이 진입 장벽을 확 낮춰준다는 걸 느꼈습니다.

"이게 되네?" 하는 순간

설정을 마치고 테스트 실행을 해봤습니다.

python scripts/collect_guidelines.py --agency fda --max-results 5

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Adobe Adobe Adobe Adobe Adobe의 코드 편집기 스크린샷

단 한 줄의 명령어를 입력했을 뿐인데, 터미널에서 일어나는 일들이 신기했습니다:

1. FDA 웹사이트에 자동으로 접속

2. 가이드라인 목록을 수집

3. 각 문서를 AI가 자동 분류 (임상시험, 비임상, CMC 등)

4. 영문 제목과 요약을 한국어로 번역

5. 전문적인 Excel 리포트 생성

"이게 되네?"

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한국어 텍스트가 포함된 스프레드시트의 스크린샷

복잡해 보이던 작업들이 파이프라인으로 연결되어 한 번에 동작하는 것을 보고 자동화의 진짜 가치를 체감했습니다.

✅ 결과 (After)

Before vs After

결과물

• 전문적인 포맷의 Excel 리포트 자동 생성

• 수집 통계 요약 + 가이드라인 전체 목록

• URL 클릭 가능, 헤더 고정 등 실무에서 바로 쓸 수 있는 형태

💬 이 과정에서 배운 AI 활용 팁

효과적이었던 것

1. CLAUDE.md 작성의 힘

   • 프로젝트 설명서를 작성해두면 Claude가 즉시 프로젝트를 이해

   • 새로운 팀원 온보딩에도 동일하게 활용 가능

2. 점진적 자동화 전략

   • Phase 1: 수집 + 분류 + 번역 + Excel (현재 완료)

   • Phase 2: Notion 연동 + Gmail 알림 (예정)

   • Phase 3: 자동 스케줄링 + 대시보드 (예정)

   • 한 번에 완벽하게 만들지 않고, 핵심 기능부터 구축 후 확장

3. 파이프라인 설계의 가치

   • 웹 스크래핑, AI 분류, 번역, Excel 생성이 각각은 복잡해 보여도

   • 파이프라인으로 연결하면 단 한 줄 명령어로 모든 게 동작

이렇게 하면 안 돼요

1. 처음부터 완벽을 추구하면 시작도 못 함

   • "Notion 연동까지 해야지", "대시보드도 만들어야지" 하면 영원히 시작 못 함

   • 일단 핵심 기능만 동작하게 만들고, 나머지는 나중에

2. 환경 설정을 수동으로 하면 매번 헷갈림

   • API 키 같은 건 스크립트로 자동화해두면 나중에 편함

🌍 다른 업무에 적용한다면?

이 경험을 바탕으로 다른 상황에도 적용할 수 있습니다:

• 논문 검색 자동화: PUBMED에서 특정 키워드 논문 수집 → AI 요약 → 정리

• 뉴스/공시 모니터링: 특정 기업이나 산업 뉴스 수집 → 분류 → 알림

• 경쟁사 분석: 경쟁사 웹사이트 모니터링 → 변경사항 감지 → 리포트

핵심은 "반복적인 정보 수집 + 분류 + 정리" 패턴이 있으면 자동화 대상이 될 수 있다는 것입니다.

🚀 앞으로의 계획

이번 Regulatory Collector가 첫 번째 자동화였습니다. gpters 20기 과제로 앞으로 2개 더 만들 예정입니다:

1. PUBMED 문헌 검색 & 요약 (주 5시간 절약 예상)

2. 규제 문서 리뷰 자동화

첫 번째 자동화를 통해 "점진적으로 시작하기"의 가치를 배웠으니, 다음 자동화도 같은 전략으로 진행할 예정입니다.

📋 재사용 가능한 프롬프트

프롬프트 1: 실행 방법 문의

[도구/스크립트 이름]을 실행하려면 어떻게 해야 되나요?

CLAUDE.md가 잘 작성되어 있다면, 이 한 줄로 전체 실행 방법을 안내받을 수 있습니다.

프롬프트 2: 자동화 대상 선정

제가 매주 반복하는 업무 중 [업무 설명]이 있는데, 이걸 자동화할 수 있을까요?

• 현재 소요 시간: [X시간/주]

• 작업 내용: [구체적인 단계들]

• 결과물 형태: [원하는 아웃풋]

이 프롬프트로 자동화 가능성과 접근 방법을 상담받을 수 있습니다.

핵심 메시지:

첫 실습을 너무 무거운 주제로 하다보니 생각보다 시간이 많이 걸리고 아무리 ai라고 해도 한꺼번에 다 할 수는 없습니다.

반복적인 정보 수집 업무가 있다면, 한 번에 완벽하게 만들려 하지 말고 핵심 기능부터 자동화해보세요. "이게 되네?" 하는 순간이 생각보다 빨리 옵니다.