직원 0명, 고객 60사 — 일본 세무사의 AI 자동화
일본의 공인 세무사 하타케야마 켄토는 최근 X(구 트위터)에 200만 뷰를 넘긴 장문의 포스트를 게시했습니다.
그의 사무소에는 직원이 한 명도 없습니다. 그럼에도 60개 기업을 고객으로 두고 있습니다. 업계 기준으로 이 업무량을 처리하려면 직원 6명과 연간 3천만 엔(약 2억 원)의 인건비가 필요합니다. 그는 Claude Code를 활용해 종합적인 자동화 시스템을 구축했으며, 이 시스템은 월 24시간 이상, 연간 약 300시간을 절감합니다.
인상적인 사례입니다. 하지만 더 흥미로운 점은, 그가 몇 달에 걸쳐 직접 구축한 시스템이 Tetora가 이미 기본 제공하는 기능과 거의 완벽하게 일치한다는 사실입니다.
그가 구축한 것
1. 야간 자동 분개 — 2단계 AI 분류
매일 밤 21:00에 스케줄 태스크가 실행되어 freee API에서 60개 기업의 미처리 거래 내역을 가져옵니다. 계정 과목 분류는 2단계 방식으로 처리됩니다:
- 1단계: 키워드 사전 매칭 — 14개 계정 카테고리, 카테고리당 100개 이상의 키워드. 빠르고 API 비용이 없음
- 2단계: Claude API 폴백 — 매칭되지 않은 거래만 AI로 처리. 신뢰도 임계값으로 낮은 신뢰도의 결과는 사람이 검토
성숙한 설계입니다: 규칙으로 처리할 수 있는 것에는 AI를 낭비하지 않는다.
2. MCP로 연결된 5개 서비스
freee(회계), Gmail, Google Calendar, Notion, Slack——모두 MCP로 연결되어 Claude Code가 중앙 오케스트레이터 역할을 합니다.
3. Skills: “업무 패턴” 축적
반복적인 업무 패턴을 Claude Code Skills로 정의합니다:
/freee-check → 미처리 분개 확인
/mtg-followup → 회의 후 노트 및 액션 아이템
/ipo-analysis → 신규 상장 기업 분석사용할수록 Skills이 축적되고, 업무 속도는 빨라집니다.
4. 비즈니스 매뉴얼로서의 CLAUDE.md
분개 규칙, 세금 분류, 보안 정책, 출력 경로, 판단 기준——모든 것이 CLAUDE.md에 기록되어 있습니다. AI가 읽을 수 있는 형식으로 작성된 베테랑 직원의 업무 매뉴얼입니다.
5. 자동화된 태스크 로깅
각 태스크 완료 후: 예상 수동 처리 시간, 실제 AI 처리 시간, 절감 시간이 자동으로 기록됩니다. 월별 요약도 자동 생성됩니다.
6. 다중 기업 데이터 격리
60개 기업의 데이터는 company_id로 엄격하게 격리됩니다. 거래 상세 내용은 기업별 로그 파일에만 기록됩니다.
그의 커스텀 시스템 vs Tetora 기본 제공
| 하타케야마의 커스텀 시스템 | Tetora 동등 기능 | 비고 |
|---|---|---|
| 매일 밤 21:00 스케줄 실행 | tetora job add --cron "0 21 * * *" | 전체 cron 표현식 지원이 내장된 cron 스케줄러 |
| Claude Code Skills (/freee-check 등) | tetora skill 시스템 | 슬래시 명령으로 트리거, 버전 관리 포함 |
| CLAUDE.md 비즈니스 매뉴얼 | SOUL.md + CLAUDE.md | 각 agent가 자체 개성과 규칙 파일을 보유 |
| 태스크 로그 (수동 vs AI 시간 추적) | tetora history + Reflection | 비용, 소요 시간, 품질 점수 자동 기록 |
| MCP 연결 (freee/Gmail/Calendar) | tetora mcp add | 중앙화된 MCP 설정, 공유 또는 agent별 설정 |
| 다중 기업 데이터 격리 (company_id) | 개발 예정 | 멀티 테넌트 격리 개발 중 |
| 2단계 AI 분류 (규칙 → AI 폴백) | Workflow YAML로 정의 가능 | 조건 분기가 있는 DAG 워크플로 |
핵심 차이점: 하타케야마는 스케줄러, 로깅, Skill 관리 인프라를 처음부터 구축하는 데 몇 달을 보냈습니다. Tetora를 사용하면 그 과정을 모두 건너뛰고 즉시 비즈니스 로직을 작성할 수 있습니다.
”현장 지식”이 진정한 핵심인 이유
중요한 것은 “무엇을 자동화해야 하는지”를 아는 것입니다. 그 판단을 내릴 수 있는 사람은 오직 매일 현장에서 일하는 당신뿐입니다. — 하타케야마 켄토
하타케야마는 포스트 말미에서 강조합니다: 자신이 엔지니어가 아니기 때문에 오히려 Claude Code가 잘 작동한다고. 세무사는 “업무 패턴”을 알고 있습니다——분개 규칙, 신고 절차, 월말 체크포인트. 10년에 걸쳐 축적된 이 실무 지식은 AI가 스스로 생성할 수 없는 것입니다.
이것이 바로 Tetora의 설계 철학입니다.
Tetora는 프로그래밍 기술이 필요하지 않습니다. 필요한 것은 도메인 지식입니다:
- 어떤 프로세스를 표준화할 수 있는지 알고 있다 → Workflow YAML에 작성
- 판단 경계가 어디에 있는지 알고 있다 → SOUL.md에 작성
- 반복되는 업무 패턴을 알고 있다 → Skills으로 정의
- 무엇을 자동화하고 무엇에 사람의 눈이 필요한지 알고 있다 → 권한 레벨 설정
엔지니어는 AI를 사용해 “기술적으로 인상적인 것”을 만듭니다. 전문가는 AI를 사용해 “실무적으로 올바른 것”을 만듭니다. Tetora는 인프라를 처음부터 구축하지 않고도 후자를 가능하게 합니다.