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2026년 무료로 꿀 빠는 AI 완전 비교 ③ — 엑셀 데이터 분석 대결, 5개 AI 파일 업로드부터 인사이트 도출까지 직접 테스트
RichFebru 2026. 3. 18. 07:30📌 시리즈 안내: 1일차: 무료 플랜 한도 총정리 | 2일차: 번역·이메일 초안 |
3일차: 엑셀 데이터 분석 (현재 글) | 4일차: 그래프·시각화 리포트
엑셀 분석, AI에게 맡겨도 되는가?
번역·이메일은 "글을 잘 쓰는가"의 문제지만, 데이터 분석은 다릅니다. 숫자를 정확히 읽고, 패턴을 발견하고, 실무에 쓸 수 있는 인사이트를 도출하는가 — 이것이 핵심입니다.
특히 제조업 실무자라면 매주 이런 상황을 마주합니다.
- 생산 라인별 불량률 집계
- 라인·시간대별 이상치 파악
- 월별 추이를 팀장에게 보고할 요약본 작성
이 모든 걸 엑셀 함수와 피벗테이블로 직접 해왔다면, AI가 얼마나 대신해줄 수 있는지 직접 확인해보겠습니다.
🧪 테스트 설계
테스트용 데이터셋 (직접 만들어 쓴 샘플 데이터)
아래 표는 테스트에 사용한 가상 제조업 생산 데이터입니다. 이 데이터를 엑셀(.xlsx)로 저장해 각 AI에 업로드했습니다.
📎 독자 활용 팁: 아래 데이터를 엑셀에 직접 입력하거나 복붙해 테스트 파일을 만들 수 있습니다.
| 날짜 | 라인 | 생산수량 | 불량수량 | 불량률(%) | 담당자 |
| 2026-01-03 | A라인 | 500 | 12 | 2.4 | 김철수 |
| 2026-01-03 | B라인 | 480 | 8 | 1.7 | 이영희 |
| 2026-01-03 | C라인 | 510 | 25 | 4.9 | 박민준 |
| 2026-01-06 | A라인 | 495 | 10 | 2.0 | 김철수 |
| 2026-01-06 | B라인 | 460 | 15 | 3.3 | 이영희 |
| 2026-01-06 | C라인 | 520 | 22 | 4.2 | 박민준 |
| 2026-01-07 | A라인 | 505 | 9 | 1.8 | 김철수 |
| 2026-01-07 | B라인 | 490 | 18 | 3.7 | 이영희 |
| 2026-01-07 | C라인 | 498 | 11 | 2.2 | 박민준 |
| 2026-01-08 | A라인 | 512 | 14 | 2.7 | 김철수 |
| 2026-01-08 | B라인 | 470 | 7 | 1.5 | 이영희 |
| 2026-01-08 | C라인 | 488 | 19 | 3.9 | 박민준 |
테스트 프롬프트 (모든 AI에 동일하게 입력)
첨부한 엑셀 파일은 1월 생산 데이터입니다.
아래 3가지를 분석해주세요.
1. 라인별 평균 불량률을 계산하고, 가장 불량률이 높은 라인을 찾아주세요.
2. 날짜별로 전체 불량률 추이를 정리하고, 눈에 띄는 이상치나 패턴이 있으면 알려주세요.
3. 이 데이터를 바탕으로 팀장에게 보고할 3줄짜리 요약 코멘트를 작성해주세요.
평가 기준 (각 5점 만점)
| 기준 | 설명 |
| 파일 인식 | xlsx 파일을 오류 없이 읽어내는가 |
| 계산 정확도 | 평균·비율 등 수치를 정확히 계산하는가 |
| 인사이트 깊이 | 단순 수치 나열을 넘어 패턴·원인을 짚는가 |
| 보고서 활용도 | 요약 코멘트를 현업에서 바로 쓸 수 있는가 |
📊 테스트 결과: 5개 AI 엑셀 분석 비교
① 파일 업로드 가능 여부 — 먼저 확인
결론부터: 5개 AI 모두 무료 플랜에서 xlsx 파일 업로드가 가능합니다. 단, 방식과 한계에 차이가 있습니다.
| AI | 업로드 방식 | 무료 제한 | 비고 |
| ChatGPT | 파일 직접 첨부 | 파일당 최대 512MB | 무료에서도 데이터 분석 기능 포함 |
| Claude | 파일 직접 첨부 | 파일당 최대 30MB, 채팅당 20개 | 200K 토큰 컨텍스트로 대용량 표도 처리 |
| Gemini | 파일 직접 첨부 | 100MB 제한, 업로드 횟수 변동적 | 하나의 프롬프트에 최대 10개 파일 업로드 가능 |
| Genspark | 파일 직접 첨부 | 무료 크레딧 소모 | 파일 분석 시 크레딧 빠르게 소진 |
| Manus | 파일 직접 첨부 | 300 일일 크레딧 소모 | 에이전트가 파일 읽고 자율 분석 실행 |
② ChatGPT 분석 결과
파일 인식: ✅ 정상 인식 (xlsx 바로 읽기)
분석 응답 요약:
라인별 평균 불량률:
- A라인: 2.225%
- B라인: 2.55%
- C라인: 3.8% ← 가장 높음
추이 분석: 1월 3일 C라인 불량률이 4.9%로 가장 높았으며, 이후 소폭 감소 추세를 보입니다. B라인은 중반에 불량률이 상승(1.7% → 3.7%)하는 이상 패턴이 나타납니다.
팀장 보고 코멘트: "1월 C라인 평균 불량률 3.8%로 전 라인 중 최고치를 기록했습니다. B라인도 중순 이후 상승세가 감지되어 점검이 필요합니다. A라인은 안정적 수준을 유지 중입니다."
⭐ 평가: 파일 인식 5/5 | 계산 정확도 5/5 | 인사이트 깊이 4/5 | 보고서 활용도 4/5
- 수치 계산 정확. B라인 이상 추이까지 잡아낸 것이 돋보임
- 보고 코멘트는 실무에서 바로 쓸 수 있는 수준
- 원인 추론("왜 C라인이 높은가")은 스스로 제시하지 않음
③ Claude 분석 결과
파일 인식: ✅ 정상 인식
분석 응답 요약:
라인별 평균 불량률 (4회 측정 평균):
- A라인: 2.23%
- B라인: 2.55%
- C라인: 3.80% → 목표 기준치(보통 3% 이하) 초과 가능성 있음
추이 및 이상치 분석: 1/3일 C라인(4.9%)이 전체 데이터 중 최고값으로 이상치에 해당합니다. 이후 4.2%, 2.2%, 3.9%로 등락이 크고 불안정합니다. B라인은 1/3일 1.7%에서 1/7일 3.7%로 약 2배 상승 — 담당자(이영희) 교대, 설비 상태, 원자재 변화 여부 확인이 필요합니다.
팀장 보고 코멘트: "C라인 불량률이 1월 평균 3.8%로 전 라인 중 최고치이며, 특히 1/3일 4.9%는 단발성 이상치로 원인 조사가 필요합니다. B라인도 하순에 불량률이 상승세를 보이고 있어 공정 점검을 권고드립니다. A라인은 2.2% 내외로 안정적입니다."
⭐ 평가: 파일 인식 5/5 | 계산 정확도 5/5 | 인사이트 깊이 5/5 | 보고서 활용도 5/5
- 유일하게 "원인 가설"을 제시 ("담당자 교대, 설비, 원자재 변화 여부 확인")
- 목표 기준치 맥락을 스스로 제시하는 점이 인상적
- 1/3일 C라인 4.9%를 "이상치"로 명확히 분류
- 보고 코멘트가 팀장이 바로 읽어도 되는 수준의 완성도
④ Gemini 분석 결과
파일 인식: ✅ 정상 인식 (단, 응답 전 처리 시간 약간 있음)
분석 응답 요약:
라인별 평균 불량률:
- A라인: 약 2.2%
- B라인: 약 2.6%
- C라인: 약 3.8% (가장 높음)
추이 분석: 전체적으로 C라인의 불량률이 지속적으로 높습니다. 날짜별로 큰 변화는 없으나 C라인 1월 3일 수치가 다소 높습니다.
팀장 보고 코멘트: "1월 생산 분석 결과 C라인의 평균 불량률이 3.8%로 가장 높게 나타났습니다. B라인은 평균 2.6%이며 A라인은 2.2%로 가장 안정적입니다. C라인에 대한 원인 분석과 개선 조치가 필요합니다."
⭐ 평가: 파일 인식 5/5 | 계산 정확도 4/5 | 인사이트 깊이 3/5 | 보고서 활용도 3/5
- 수치는 정확하지만 분석이 표면적 수준에 그침
- B라인 이상 추이, 1/3일 C라인 이상치를 구체적으로 짚지 못함
- 보고 코멘트는 내용이 단순하고, 현업 담당자가 직접 수정이 필요한 수준
⑤ Genspark 분석 결과
파일 인식: ✅ 인식 가능 (단, 크레딧 소모 주의 — 하루 100크레딧 중 파일 분석 1회에 15~30크레딧 소모 추정)
분석 응답 요약:
라인별 불량률:
- A라인: 2.23%
- B라인: 2.55%
- C라인: 3.80%
C라인의 불량률이 가장 높습니다. 날짜별 추이에서 특이점은 파악되지 않았습니다.
보고 코멘트: C라인 불량률이 3.8%로 최고입니다. 점검이 필요합니다.
⭐ 평가: 파일 인식 4/5 | 계산 정확도 4/5 | 인사이트 깊이 2/5 | 보고서 활용도 2/5
- 수치 계산은 맞지만, 분석이 매우 단편적
- 추이 이상치, B라인 패턴 등 핵심 인사이트 미발견
- 보고 코멘트가 2문장으로 실무 활용에 부족
- 무료 플랜에서는 데이터 분석보다 채팅·슬라이드 용도가 더 적합
⑥ Manus 분석 결과
파일 인식: ✅ 인식 (에이전트 방식 — 자율적으로 분석 계획 수립 후 실행)
분석 응답 요약:
[에이전트 실행 중 - 파일 읽기 → 계산 → 패턴 분석 → 보고서 작성 순서로 진행]
라인별 평균 불량률:
- A라인: 2.225%
- B라인: 2.55%
- C라인: 3.80% ← 가장 높음
추이 및 이상치: 1/3일 C라인 불량률 4.9%는 전체 평균(2.89%) 대비 약 1.7배 높아 이상치로 판단됩니다. B라인은 1/6일부터 상승세가 감지됩니다.
팀장 보고 코멘트: ▪ C라인 1월 평균 불량률 3.80% — 전 라인 최고치, 특히 1/3일 4.9% 이상치 발생 ▪ B라인 1월 중순 이후 상승 추세 (1.7% → 3.7%), 원인 확인 필요 ▪ A라인은 평균 2.2%로 안정적으로 운영 중
⭐ 평가: 파일 인식 5/5 | 계산 정확도 5/5 | 인사이트 깊이 4/5 | 보고서 활용도 5/5
- 에이전트 방식이라 분석 과정이 투명하게 보임 (신뢰도 높음)
- 보고 코멘트를 글머리 기호로 구조화해 바로 활용 가능
- 단점: 응답까지 2~4분 소요 (단순 채팅 AI 대비 체감상 느림)
- 복잡한 데이터일수록 크레딧 소모 증가
🏆 3일차 종합 순위
엑셀 데이터 분석 평가 합산
| 순위 | AI | 합산 (20점만점) |
핵심 강점 | 핵심 약점 |
| 🥇 1위 | Claude | 20/20 | 원인 가설 제시, 완성도 높은 보고 코멘트 | 한국어 입력 시 토큰 소모 빠름 |
| 🥈 2위 | ChatGPT | 18/20 | 정확하고 빠름, 이상 추이 감지 | 원인 추론 스스로 제시 안 함 |
| 🥈 2위 | Manus | 18/20 | 구조화된 보고서, 투명한 분석 과정 | 응답 속도 느림, 크레딧 소모 |
| 4위 | Gemini | 15/20 | 파일 인식 안정적, 수치 정확 | 인사이트 표면적 수준 |
| 5위 | Genspark | 12/20 | 수치 계산은 맞음 | 인사이트 빈약, 크레딧 소모 |
📌 실무자를 위한 AI 엑셀 분석 꿀팁 3가지
1. 파일 첨부 + 배경 설명을 함께 넣으면 인사이트 품질이 2배 올라갑니다
❌ 단순 요청
"이 데이터를 분석해주세요."
✅ 배경 포함 요청
"첨부 파일은 제조 라인 불량 데이터입니다.
불량률 관리 기준은 3% 이하이며,
이번 달 C라인 관련 개선 보고서를 작성해야 합니다.
이 맥락에서 분석해주세요."
2. 한 번에 여러 분석을 요청하면 무료 한도를 아낄 수 있습니다
✅ 효율적인 한 번 요청 예시
"다음 3가지를 한 번에 분석해주세요:
① 라인별 평균 불량률 계산 및 순위
② 이상치 탐지 (평균 ±1.5배 기준)
③ 팀장 보고용 3줄 요약 (원인 추정 포함)"
3. Claude에서 데이터 분석 후, ChatGPT에서 차트화하는 투-스텝 전략
Claude는 분석 깊이가 강하고, ChatGPT는 시각화(차트 생성)에 강합니다. 각각의 강점을 조합하면 무료 플랜만으로도 전문 분석가 수준의 결과물을 만들 수 있습니다.
Step 1 → Claude에서 데이터 분석 + 인사이트 도출
Step 2 → Claude 분석 결과를 복사해 ChatGPT에 붙여넣기
Step 3 → ChatGPT에 "이 분석 결과를 바탕으로
시각화에 적합한 차트 종류를 추천하고,
차트 데이터 구성을 제안해줘" 요청
Step 4 → 4일차에서 이 전략을 실전으로 검증합니다 👀
3일차 요약 — 핵심 1줄 결론
데이터 분석은 ChatGPT와 Claude가 압도적. 단, "왜?"를 스스로 물어보는 AI는 Claude뿐이다.
📌 다음 편 예고 — 4일차: 엑셀 그래프 & 시각화 리포트 대결
3일차에서 Claude가 분석은 최강이었지만, 차트를 직접 그리는 능력은 어떨까요? 4일차에서는 3일차에서 분석한 동일 데이터로 각 AI에 시각화를 요청합니다.
- 차트·그래프를 직접 생성할 수 있는 AI는?
- 이미지로 내보낼 수 있는가?
- "보고서 수준"의 시각화가 무료로 가능한가?
무료 플랜에서 시각화 능력은 반전이 있습니다 — 3일차와 순위가 뒤바뀌는 AI가 등장합니다.