모든 회의에 퍼실리테이터를
100+건
실제 회의 데이터를 분석해
설계한 진행 구조
6종
실제 회의 유형을 덮는
회의 킷
100%
이름·직급 없이 시작하는
솔직한 의견
1장
끝나면 남는 결정·담당·기한 —
문서가 아닌 구조화된 데이터
Guide

5분 만에 보는 ntable

회의 준비부터 안건 논의, AI 코치, 주제 이탈 감지, 결과 리포트, 에이전트 연동까지.
진행자·참석자 화면을 단계별로 정리했습니다.

상세 가이드 보기
Problem

기록은 AI가 합니다
진행 은 아직 사람이 합니다

기록과 요약은 이미 AI가 잘합니다. 그 다음이 비어 있습니다. 회의의 성과가 진행자 한 사람의 역량에 달려 있다는 것, 업무 회의 100건 이상에서 반복해 본 문제입니다.

🎤진행 품질의 개인 의존

회의 품질이 진행자 개인 역량에 좌우됩니다. 사람이 바뀌면 회의도 흔들립니다.

😓 "지난 워크샵은 잘됐는데, 오늘은 왜 이렇게 늘어지지."

🤫발언 편중과 침묵 비용

소수가 발언을 주도합니다. 다수의 의견은 묻힌 채 회의가 끝납니다.

😓 "다른 의견 없으세요?" 세 번을 물어야 겨우 한 사람이 입을 엽니다.

⏳결론 없이 끝나는 회의

앞 안건이 시간을 다 씁니다. 정작 중요한 안건은 다음 회의로 밀립니다.

😓 "정작 중요한 안건은 시간이 없으니 다음에 다시 얘기하재."
Solution

좋은 진행자의 역량을
회의 구조에 넣었습니다

회의를 요약하는 AI가 아니라, 회의를 작동시키는 AI. 업무 회의 100건 이상을 ‘회의가 끝난 뒤 무엇이 남았는가’를 기준으로 분석했습니다. 성과 내는 회의의 네 가지 조건을, 사람의 의지가 아니라 진행 구조로 지킵니다.

01모두의 의견이 드러난다
익명 투표와 익명 의견이 회의 내내 열려 있습니다. 말하지 않아도 전원의 입장이 집계로 보입니다.
02안건마다 필요한 시간이 주어진다
안건별 타임박스가 돌고, 논의가 안건에서 벗어나면 AI가 알아채 파킹랏 보관을 제안합니다.
03안건마다 결론이 남는다
안건 카드 안에 결정 입력란이 항상 열려 있고, AI 초안이 투표와 의견을 근거로 문안·담당·기한을 채웁니다.
04결정이 다음 행동으로 이어진다
결정·담당·기한이 리포트와 참석자 폰에 남고, 미결 안건은 다음 회의로 이월됩니다. 에이전트도 API로 가져갑니다.
How It Works

한 번의 회의,
단계마다 준비된 진행 장치

네 단계마다 AI가 관찰하고 제안합니다. 결정은 언제나 사람의 몫입니다.

Step 01 입장 · 안건 확인
들어오자마자 오늘의 안건부터
회의 자료를 붙여넣으면 AI가 안건으로 정리합니다. 참석자는 QR 스캔 한 번으로 입장하고 — 계정도, 설치도 없이 — 첫 화면에서 오늘의 안건 리스트를 확인합니다.
QR 자동 입장 · 6자리 코드익명 닉네임 기본회의 자료 → AI 안건 정리오늘의 안건 리스트가 첫 화면입장 코드(패스코드) 옵션
Step 02 의견 수렴
투표가 어색한 침묵을 지웁니다
체크인 문항은 AI가 구성합니다. 안건별 찬반·선택 의견을 폰에서 실시간으로 걷고, 즉시 그래프로 집계합니다. 원하면 아이스브레이킹으로 시작해요.
AI 체크인 · 아이스브레이킹 옵션안건별 실시간 투표즉시 그래프 집계1~15문항 · 재선택
Step 03 토론
논의가 길어지면 AI가 다음 행동을 제안합니다
표가 갈리면 AI가 후속 질문을 제안하고, 진행자는 버튼 한 번으로 참석자에게 던집니다. AI 음성인식 모드를 켜면 대화가 안건에서 벗어날 때 AI가 알려주고 파킹랏 보관을 제안합니다. 아이디어는 익명 보드로 발산하고, 도트 투표로 그 자리에서 수렴합니다.
AI 후속 질문 · 질문 카드AI 음성인식 모드 — 주제 이탈 감지 · 기기 내 처리익명 의견 — 전 단계 상시안건별 타임박스아이디어 보드 — 익명 발산·도트 투표파킹랏 · 실시간 요약
Step 04 마무리
결론 없이 끝나지 않게, 결정을 남깁니다
결정·담당·기한은 논의하면서 그 자리에서 기록합니다 — AI가 투표·의견·진행 데이터를 근거로 결정 초안을 제안하고, 참석자가 함께 확인하면 저장됩니다. 리포트는 문서가 아니라 구조화된 데이터로 남아, 미결 안건은 다음 회의로 이월되고 개인 AI 에이전트가 결정과 액션아이템을 가져가 다음 업무로 잇습니다.
오늘의 기여자 투표안건별 결정 기록 · AI 초안결정·담당·기한 — 구조화된 데이터개인 AI 에이전트가 가져가는 액션아이템다음 회의 일정 — 캘린더로 투표·확정미결 안건 다음 회의 이월결과 화면 30일 보관 — 참석한 브라우저에서
Meeting Kits

회의가 다르면
구성도 다릅니다

엔진은 하나 — 실시간 투표 · 익명 의견 · AI 진행.
그 위에서 6종 킷이 회의 목적에 맞게 다르게 조립됩니다.

회의 킷이런 회의에진행 구성끝나면 남는 것
💼업무 회의 안건을 논의해 결정하는 실무 회의 안건 확인 → 안건 논의 — 타임박스·투표·결정 기록 → 안건 리뷰 → 다음 회의 일정 결정·담당·기한 리포트 + AI 회의록 요약
✅팀 Weekly 매주 반복되는 정기회의 컨디션 투표 → 한 명씩 돌아가며 주간 공유 → 팀 응답 리포트 막힌 일·할 일 리포트 + AI 회의록 요약
💡브레인스토밍 신규 과제 발굴 · 발산적 사고 주제 확인·프레이밍 투표 → 익명 아이디어 발산 → 도트 투표로 좁히기 우선순위·실행 후보 리포트
🔄프로젝트 리뷰 스프린트·프로젝트 회고 리뷰 문항 익명 투표 → 개선 논의 → 기여자 투표 개선 결정 리포트 + AI 회의록 요약
🎯팀빌딩·워크샵 조직 워크샵 · 첫 만남 · 팀 응집 아이스브레이킹 → 성향 문항 → 자유 토론 + 기여자 투표 팀 분위기 분석 리포트 + 기여자 발표
🎤강연·발표 강연 · 발표 · 집합교육 도입 문항 → 강연 중 반응 체크 → 익명 Q&A 청중 반응·이해도 집계
💼업무 회의안건을 논의해 결정하는 실무 회의
진행안건 확인 → 안건 논의 — 타임박스·투표·결정 기록 → 안건 리뷰 → 다음 회의 일정
남는 것결정·담당·기한 리포트 + AI 회의록 요약
✅팀 Weekly매주 반복되는 정기회의
진행컨디션 투표 → 한 명씩 돌아가며 주간 공유 → 팀 응답 리포트
남는 것막힌 일·할 일 리포트 + AI 회의록 요약
💡브레인스토밍신규 과제 발굴 · 발산적 사고
진행주제 확인·프레이밍 투표 → 익명 아이디어 발산 → 도트 투표로 좁히기
남는 것우선순위·실행 후보 리포트
🔄프로젝트 리뷰스프린트·프로젝트 회고
진행리뷰 문항 익명 투표 → 개선 논의 → 기여자 투표
남는 것개선 결정 리포트 + AI 회의록 요약
🎯팀빌딩·워크샵조직 워크샵 · 첫 만남 · 팀 응집
진행아이스브레이킹 → 성향 문항 → 자유 토론 + 기여자 투표
남는 것팀 분위기 분석 리포트 + 기여자 발표
🎤강연·발표강연 · 발표 · 집합교육
진행도입 문항 → 강연 중 반응 체크 → 익명 Q&A
남는 것청중 반응·이해도 집계
Roadmap

프로젝트 로드맵

현재 Phase 1
핵심 진행 흐름 설계·개발
회의 킷 6종을 동작하는 제품으로 구현합니다. 실제 팀 회의에 적용해 보정합니다.
회의 유형 6종 E2EClaude 기반 AI 진행MCP 서버 — 도구 7종 구현실제 팀회의 파일럿
다음 단계 Phase 2
소속 팀·유관 조직 파일럿
정기회의·워크샵에 파일럿 적용합니다. 의견 수렴량·결론율·만족도를 측정합니다.
의견 수렴량·결론율 측정진행 만족도 검증
확산 Phase 3
조직 단위 확산
회의에서 나온 결정이 실제 업무로 이어집니다. Confluence, Jira, Teams 등 업무 도구와 연결하고, 조직 단위로 확산합니다.
Confluence·Jira·Teams 연동회의록 AI 연계자체 STT 연동
플랫폼 Phase 4
조직 공통 플랫폼으로
조직의 LLM은 회의를 이해하고, ntable은 회의를 진행하고 결정을 구조화합니다. 구조화된 데이터는 조직의 Agent가 이어받아 후속 업무로 연결합니다.
조직 LLM Agent 와 역할 분담조직 인사이트 대시보드
비전 Phase 5
AI 에이전트가 접근 가능한 회의 인프라
사람은 QR로, 에이전트는 API로 들어옵니다.
MCP 서버 구현 완료 · 도구 7종회의 검색 · 조직 계정 연동사람은 QR, 에이전트는 API

FAQ

처음이라면
이것부터 확인하세요

이름이 왜 ntable인가요?
조직 곳곳에서 동시에 열리는 N개의 테이블 — 그 모든 회의를 이 에이전트로 진행하겠다는 포부를 담은 이름입니다. 슬로건 "모든 회의에 퍼실리테이터를"을 네이밍에 그대로 새겼습니다. 그리고 그 모든 테이블의 진행 데이터가 구조화되어 남기에, ntable은 AI 에이전트가 접근 가능한 오프라인 회의 인프라를 향합니다.
이미 회의 요약 AI가 있는데, 무엇이 다른가요?
역할이 다릅니다. 기존 LLM이 회의를 이해한다면, ntable은 회의를 진행합니다. 요약 AI는 회의에서 무슨 말이 오갔는지를 남기고, ntable은 회의가 진행되는 동안 무엇을 해야 하는지를 관리합니다 — 안건마다 시간을 지키고, 의견을 모으고, 결론을 남기고, 결정을 다음 행동으로 잇는 일입니다. 경쟁이 아니라 역할 분담입니다. 회의 전에는 개인 AI 에이전트가 ntable로 회의를 열고, 회의 중에는 ntable이 진행을 돕고 사람이 결정하며, 회의 후에는 결정이 구조화된 데이터로 남아 다시 개인 에이전트의 업무로 이어집니다.
먼저 체험해볼 수 있나요?
네, 혼자 체험 데모에서 회의를 만드는 것부터 진행·리포트까지 6종 킷 전부 미리 볼 수 있어요. 회의를 열면 가상 참석자 5명이 들어와 투표하고 아이디어도 내면서 함께해요. 회원가입 없이 바로 시작되고, 결과는 저장되지 않고 끝나면 사라집니다.
누구나 진행자가 될 수 있나요?
네, 누구나 가능합니다. 회원가입 없이 app.ntable.kr에 접속해서 회의 유형을 고르고 바로 QR을 받으세요. 진행자는 진행만 맡아도 되고, 본인도 참석자로 함께 들어올 수도 있습니다.
참석자는 어떻게 들어오나요?
진행자가 회의실 스크린에 띄운 QR을 찍거나 링크를 누르면 바로 입장돼요. 앱 설치·회원가입 없이 웹으로 바로 열립니다. QR을 직접 공유하기 어려우면 6자리 참여 코드만 전해줘도 돼요.
회의 중간에 사람이 추가로 들어와도 되나요?
됩니다. 세션이 시작된 뒤에도 QR이나 링크로 새 참석자가 들어올 수 있어요. 이미 지난 문항은 건너뛰고 현재 단계부터 함께 참여합니다.
익명으로 참여할 수 있나요?
네, 기본이 익명입니다. 닉네임으로 입장해 이름·직급을 가린 채 참여하고, 익명 투표와 익명 의견은 누가 냈는지 보이지 않아, 부담 없이 솔직한 의견을 모을 수 있습니다.
회의에 맞는 질문은 누가 만드나요?
회의 유형(팀 Weekly·업무 회의·브레인스토밍·프로젝트 리뷰·팀빌딩 등)마다 질문 풀이 준비돼 있고, 주제만 입력하면 AI가 맞춤 질문팩을 즉석에서 만들어요. 진행자는 원하는 문항 수(1~15개)를 정하거나 질문을 직접 고르고 편집할 수 있습니다.
AI 제안이 회의와 안 맞으면 어떡하죠?
AI는 안건·투표 결과·수렴된 의견 등 구조화된 진행 데이터를 중심으로 사용해 환각 여지를 줄이고, 질문 카드·제안에는 근거가 되는 투표 결과·의견이 함께 표기됩니다. 제안은 진행자가 채택·수정·무시할 수 있어요 — 최종 결정은 언제나 사람이 합니다.
결과 페이지는 나중에도 다시 볼 수 있나요?
네, 회의가 끝난 뒤 30일 동안 다시 열 수 있어요. 단, 개인 결과는 회의에 참석했던 그 브라우저에서만 열립니다 — 로그인이 없는 대신 브라우저 저장소가 곧 내 기록이고, 결과 URL에는 개인 식별자를 싣지 않아 URL이 새어도 남이 내 결과를 볼 수 없어요. 팀 전체가 볼 자료는 진행자의 안건 리포트를 복사해 공유하세요.
AI 에이전트와 연동되나요?
됩니다. ntable의 결과 리포트는 문서가 아니라 구조화된 데이터라서 에이전트가 그대로 읽고 씁니다. 진행자의 개인 AI 에이전트에게 "지난 회의 미결 안건 가져와서 월요일 회의 열어줘"라고 하면 회의가 열리고 참여 코드와 QR이 돌아옵니다. 회의가 끝나면 참석자는 받은 회의 링크를 건네 "안건별 결정 사항과 액션아이템을 기한순으로 알려줘"라고 묻고, 회의록을 다시 읽지 않습니다. 연결은 MCP를 통해 지원하며, 회의 개설·리포트 회수·아이디어 보드·파킹랏·다음 회의 이월 등 7종의 도구를 에이전트가 사용할 수 있습니다. 사람은 QR로, 에이전트는 API로 들어옵니다.
회의 내용이 민감한데 안전한가요?
익명 닉네임 기반으로 개인정보를 수집하지 않습니다. AI 음성인식 모드의 음성 인식은 크롬 기기 내 처리를 우선 사용해 음성이 컴퓨터 밖으로 나가지 않고, 발화 텍스트는 서버에 저장하지 않습니다. 오류 수집에도 개인정보는 보내지 않습니다. 조직 내 적용 시에는 자체 LLM·STT 연동으로 확장할 수 있도록 AI·음성 호출부를 모듈화해 설계했습니다.

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