[AI 트렌드 & 꿀팁] NotebookLM 코드 실행 완전 정복 — 코딩 없이 업무 데이터 분석하는 법

엑셀 파일을 열어 월별 평균을 구해야 하는데, 함수 식이 기억나지 않을 때가 있습니다. NotebookLM(Google이 만든 AI 노트 도구)의 코드 실행은 이런 계산을 AI가 대신 해주는 기능입니다. 파일을 업로드하고 "월별 매출 평균 구해줘"라고 입력하면, Gemini 3.5가 직접 코드 실행(AI가 직접 계산이나 분석을 수행하는 기능)을 통해 추정이 아닌 실제 계산값을 돌려줍니다. 코딩 경험이 없어도 됩니다.

2026년 6월 8일, Google이 NotebookLM에 코드 실행 기능을 공식 추가했습니다. 각 노트북에 전용 클라우드 컴퓨터가 할당되어, 자연어 요청만으로 데이터 분석·파일 생성·소스 조사를 한 번에 처리할 수 있게 됐습니다. 이번 업데이트의 핵심, 사용 방법, 실무 활용 예시를 단계별로 정리합니다.

이런 사람에게 필요합니다
엑셀에서 합계·평균 계산을 반복하는 직장인, 매달 팀 데이터를 취합해 정리하는 담당자, 코딩은 모르지만 데이터를 빠르게 확인해야 하는 기획·영업 직군에 특히 유용합니다.

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목차

• 1. 2026년 6월 업데이트 핵심 — 코드 실행이 생겼다
• 2. 기존 AI와 뭐가 다른가 — 추정이 아닌 실제 계산
• 3. 이용 조건과 접속 방법
• 4. 코딩 없이 데이터 분석하는 법 (단계별 가이드)
• 5. 소스 저장소 자동 구성 — 조사 시작이 달라진다
• 6. 출력 파일 생성 — Excel·PDF·PPT 직접 만들기
• 7. 적용 전 확인할 항목
• 8. 지금 바로 할 수 있는 것 (실행 전 살펴볼 사항)

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1. 2026년 6월 업데이트 핵심 — 코드 실행이 생겼다

Google은 2026년 6월 8~9일, NotebookLM의 대규모 업데이트를 발표했습니다. 핵심은 두 가지입니다.

Gemini 3.5 기본 탑재: 이전 버전 대비 5가지 핵심 평가 항목에서 65% 이상 높은 성능을 보입니다. 특히 대용량 문서 분석(69.9%)과 웹 리서치(78.2%) 부문에서 기존 모델과 격차가 큽니다. 이 수치는 Google이 자체 벤치마크에서 공개한 수치입니다.

코드 실행 환경(런타임: 코드가 실행되는 환경) 추가: 노트북마다 전용 클라우드 컴퓨터가 할당됩니다. AI가 100개 이상의 소프트웨어 스킬을 활용해 코드를 작성하고, 그 클라우드 컴퓨터에서 실제로 실행합니다. 사용자가 코드를 직접 쓸 필요는 없습니다. Antigravity 기반 소프트웨어 스킬이 이 실행 환경을 뒷받침합니다.

데이터 분석 외에도 소스 자동 탐색, 다양한 형식의 파일 생성 기능이 함께 추가됐습니다.

2. 기존 AI와 뭐가 다른가 — 추정이 아닌 실제 계산

일반 LLM은 데이터를 직접 처리하지 않습니다. 학습 데이터의 패턴을 기반으로 답을 추정합니다. "2023년 1월 매출 합산"을 물으면 어림값을 냅니다. 파일을 직접 열어서 계산하지 않습니다.

NotebookLM의 코드 실행 기능은 다릅니다. 업로드된 파일을 직접 열고, 컬럼 합산이나 필터링에 필요한 코드를 작성한 후, 클라우드 컴퓨터에서 실행해서 정확한 값을 반환합니다. 원하면 어떤 코드를 사용했는지도 확인할 수 있습니다.

쉽게 말하면
기존 AI는 "대략 이 정도일 것 같아요"라고 어림하는 방식입니다. NotebookLM의 코드 실행은 실제로 파일을 열고 계산기를 돌리는 것과 같습니다. 그 결과가 화면에 숫자로 출력됩니다.

기존 LLM 방식

학습 패턴 기반 추정값 반환. 대용량 데이터 직접 처리 불가. 계산 오류 가능성 있음. 결과 검증 어려움.

NotebookLM 코드 실행

파일을 열고 코드를 직접 실행. 실제 계산값 반환. 사용 코드 확인 가능. 결과 재현 가능.

데이터 분석에서 이 차이는 중요합니다. 보고서에 어림값이 들어가면 의사결정이 흔들릴 수 있지만, 실제 계산값이라면 결과를 신뢰하고 바로 활용할 수 있습니다.

3. 이용 조건과 접속 방법

코드 실행 기능은 2026년 6월 8일부터 글로벌 순차 롤아웃 중입니다. 현재 우선 지원 대상:

• Google AI Ultra 구독자: Google One AI Ultra 플랜 사용자
• Google Workspace AI Expanded 사용자: 기업 계정에서 AI Expanded 접근 권한 보유자

일반 사용자도 순차적으로 제공될 예정이지만, 현재 시점에서 정확한 제공 일정은 공개되지 않았습니다. 접속 방법은 동일합니다.

1. notebooklm.google.com 접속 후 구글 계정 로그인
2. 새 노트북 생성 (+ 버튼 클릭)
3. 분석할 파일 업로드 또는 소스 추가
4. 채팅창에 분석 요청 입력

코드 실행 기능이 활성화되어 있으면, 분석 요청 시 AI가 자동으로 코드 실행 모드를 사용합니다. 별도 설정이 필요하지 않습니다.

4. 코딩 없이 데이터 분석하는 법 (단계별 가이드)

65%+

이전 버전 대비
전체 성능 향상

69.9%

대용량 문서
분석 승률

78.2%

웹 리서치
승률

코드 실행을 활용한 데이터 분석 기본 흐름은 다음과 같습니다.

1단계 — 파일 업로드
노트북 소스 패널에 분석할 CSV, Excel, PDF, Google Sheets 파일을 추가합니다. 여러 파일을 동시에 올려도 됩니다.

2단계 — 자연어로 분석 요청
채팅창에 원하는 분석을 자연어로 입력합니다. "3월 매출 합계 구해줘", "고객 연령대별 구매 건수 비교해줘", "중복된 행 있으면 알려줘" 같은 방식으로 요청합니다. 기술 용어를 쓰지 않아도 됩니다.

예를 들어
여러 팀에서 받은 CSV 파일 3개가 있을 때, "아이템별 6월 누적 매출 합산해줘"라고 입력하면 세 파일을 병합해 아이템명별 합산 결과를 표로 보여줍니다. 피벗 테이블 설정 없이 몇 초면 됩니다.

3단계 — 코드 실행 결과 확인
NotebookLM이 필요한 코드를 작성하고 실행합니다. 결과가 텍스트 또는 표 형식으로 나옵니다. "어떤 코드로 계산했어?"라고 추가 질문하면 사용된 코드를 확인할 수 있습니다.

4단계 — 파일로 저장
"이 결과를 Excel 파일로 저장해줘" 또는 "PDF로 정리해줘"라고 요청하면 다운로드 가능한 파일을 생성합니다.

코드 실행으로 처리 가능한 대표적인 분석:

• 합계·평균·최대·최소 등 기본 통계 계산
• 조건 필터링 및 정렬
• 중복 제거·이상값 탐지
• 피벗 테이블 생성
• 여러 파일 병합 및 비교

5. 소스 저장소 자동 구성 — 조사 시작이 달라진다

이번 업데이트의 또 다른 주요 기능은 채팅 기반 소스 자동 구성입니다. TechCrunch가 보도한 기능으로, 조사 시작 방식 자체를 바꿉니다.

기존 방식에서는 조사를 시작할 때 관련 자료를 직접 찾아서 하나씩 업로드해야 했습니다. 이제는 프로젝트 아이디어나 질문을 채팅창에 입력하면, NotebookLM이 Google 검색을 활용해 관련 소스를 직접 찾아 제안합니다.

예시 상황: "AI 에이전트 보안 현황"이라는 주제로 시작하면, 관련 논문, 공식 문서, 기술 아티클 목록을 제안합니다. 사용자는 원하는 소스만 선택해서 노트북에 추가합니다. 전체 컨트롤은 사용자에게 있습니다.

소스 검색과 선택이 분리되어 있어서, AI가 잘못된 소스를 자동으로 추가하는 위험 없이 리서치 시작 속도를 높일 수 있습니다.

6. 출력 파일 생성 — Excel·PDF·PPT 직접 만들기

NotebookLM은 이제 분석 결과를 다양한 형식의 파일로 직접 생성합니다. 별도 앱이나 복사·붙여넣기가 필요 없습니다.

지원하는 출력 형식(Digital Trends 확인):

카테고리	지원 형식
문서	PDF, Word (.docx)
데이터	Excel (.xlsx), CSV
프레젠테이션	PowerPoint (.pptx)
시각화	데이터 차트, 이미지

적용 전 확인할 항목: 팀 회의록 PDF를 업로드하고 "핵심 액션 아이템을 정리해서 팀 공유용 PPT 만들어줘"라고 요청하면, 슬라이드 구성안을 생성하고 다운로드 가능한 파일로 제공합니다. 데이터 파일을 분석한 뒤 "결과를 보고서 형식으로 정리해서 Word 파일로 저장해줘"도 마찬가지로 처리됩니다.

7. 적용 전 확인할 항목

코드 실행 기능을 업무에 도입하기 전, 아래 항목을 미리 점검하면 시행착오를 줄일 수 있습니다.

잘 처리되는 경우

• CSV, Excel 형식의 중소 규모 업무 데이터 (수천~수만 행)
• 합계·평균·중복 탐지처럼 단계가 명확한 분석
• "음수 매출이거나 DAU가 0인 행 찾아줘" 같은 조건이 구체적인 요청
• 분석 결과를 곧바로 Excel이나 PDF로 저장해야 하는 경우

주의가 필요한 경우

• 10만 행 이상 대용량 파일: 처리 속도가 느릴 수 있습니다
• 복잡한 다단계 분석: 요청을 나눠서 단계별로 입력하면 더 정확한 결과가 나옵니다
• 파일 형식 불일치: 지원하지 않는 형식이나 인코딩 오류가 있는 파일은 업로드 전 변환이 필요합니다

하지 말아야 할 것
NotebookLM 코드 실행에 민감한 개인정보(주민등록번호, 비밀번호, 의료기록)나 사내 기밀 데이터를 그대로 업로드하지 않는 것이 좋습니다. Google 계정의 기본 보안 정책이 적용되지만, 업무상 민감 데이터는 사내 데이터 보안 지침을 먼저 확인하세요. 또한 파일 인코딩이 맞지 않으면 한글이 깨질 수 있으므로, CSV는 저장 전 UTF-8 인코딩 여부를 확인합니다.

비개발자가 반복적인 데이터 정리 작업을 해야 하거나, 빠르게 데이터 개요를 파악해야 할 때 가장 유용합니다. 대형 데이터 엔지니어링이 필요한 작업보다는 중소 규모 업무 데이터 처리에 적합합니다.

8. 지금 바로 할 수 있는 것 (실행 전 살펴볼 사항)

• ☐ notebooklm.google.com 접속 → 구글 계정 로그인 확인
• ☐ Google One 플랜 확인 → AI Ultra 구독 여부 또는 Workspace AI Expanded 접근 권한 확인
• ☐ 분석하려는 데이터 파일 준비 (CSV, Excel 권장) → 새 노트북 생성 후 파일 업로드
• ☐ 채팅창에 "이 데이터에서 [원하는 항목] 합계 구해줘"로 첫 요청 입력해보기
• ☐ 결과 확인 후 "Excel 파일로 저장해줘"로 출력 파일 다운로드 테스트

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참고 자료

• TechCrunch — NotebookLM's new update will help you build source repository from chat (2026.06.08)
• Geeky Gadgets — Why NotebookLM's Gemini 3.5 Upgrade is a Major Shift for Data Analysis
• SQ Magazine — NotebookLM Gains Gemini 3.5, Code Execution and Web Access
• Digital Trends — NotebookLM can now write code, build spreadsheets, and find sources for you
• Techstrong.ai — Google Upgrades NotebookLM with Gemini 3.5, Native Code Execution
• Android Headlines — Google Just Flipped the Script on NotebookLM