이 요약은 AI가 원문을 분석해 생성했습니다. 정확한 내용은 원문 기준으로 확인하세요.
TL;DR
Google에서 사이버보안 데이터 도구를 만들었던 Shapor Naghibzadeh가 복잡한 기업 데이터 질의와 결과 검토를 하나로 묶는 QueryStory를 공개했다. 이 플랫폼은 사용자의 질문을 데이터베이스 질의와 시각화, 서술형 결과로 연결하고 생성된 SQL과 동료 검토 기록을 함께 보존한다. 우주 활동 데이터 사례에서는 개발자와 몇 주가 걸리던 시각화 작업을 몇 시간 안에 처리했으며, 결과가 왜 정확하다고 판단됐는지 confidence indicator로 제시했다. QueryStory는 2025년 말 600만 달러의 seed round를 유치했고, 기업이 AI 답변의 근거와 비용을 통제하는 업무 도구를 지향한다.
섹션별 상세
Google sysops 엔지니어였던 Shapor Naghibzadeh는 2009년 Operation Aurora 대응 과정에서 서로 다른 네트워크의 공격 흔적을 대조해 검증된 지식의 가치를 체감했다. 이후 Google의 자원을 활용해 보안 분석가가 복잡한 데이터를 질의하는 도구를 만들었고, 2016년에는 Google X Labs에서 Chronicle을 공동 창업했다. 지난해 LLM이 데이터 분석에 더 많이 쓰이기 시작하자 이 보안 분석 경험을 다양한 분석 업무로 확장하기 위해 Stanley Yang, David Glusic과 QueryStory를 공동 창업했다.
QueryStory는 사용자가 기업 데이터에 여러 질문을 던진 뒤 그 결과를 하나의 사실 기반 서사로 묶도록 설계된 플랫폼이다. 영업팀이나 운영 관리자는 여러 독점 데이터베이스를 하나의 작업 공간에서 조회하고, 생성된 SQL 질의와 분석 결과를 확인하며, 필요한 경우 동료에게 검토를 요청할 수 있다. 회사는 이를 통해 AI가 만든 답변과 실제 업무 판단 사이의 신뢰 격차를 줄이고, 사람의 판단과 외부 엔지니어에 의존하던 작업을 제품 안으로 옮기려 한다.
QueryStory는 대화형 AI가 기업 데이터에 연결될 때 생기는 불안정성과 결과물의 분산 문제를 겨냥한다. 일반적인 채팅 UI에서는 조직 구성원마다 서로 다른 답변을 얻고 이를 각자 문서나 슬라이드에 옮기지만, QueryStory에서는 SQL 질의와 동료 검토 기록이 데이터에 연결된 상태로 남는다. 기사 작성자가 우주 활동 데이터베이스를 제공하자 QueryStory는 개발자와 몇 주가 걸렸던 시각화 작업을 몇 시간 안에 처리했고, 위성 현황 대시보드와 분석 결과에 AI가 정확하다고 판단한 이유를 나타내는 confidence indicator를 붙였다.
이 회사는 특정 모델이나 토큰 소비량을 늘리는 사업 구조보다 기업이 결과 비용과 정확성을 통제하는 데 초점을 맞춘다. QueryStory는 model-agnostic 구조를 채택했으며 현재는 frontier lab의 최신 모델을 주로 사용하지만, 일반 목적 에이전트보다 업무 맥락과 데이터 연결 관계를 보존하는 전용 도구가 효율적일 수 있다고 본다. 2025년 말 Brightmind Ventures와 New York Life Ventures로부터 600만 달러의 seed round를 유치했고, 6,000만 달러의 기업가치로 고객 대상 제품 개발과 시범 운영을 진행했다.
용어 해설
- 대규모 언어 모델(Large Language Model)
- — 대규모 언어 모델은 텍스트를 입력받아 질문에 답하거나 SQL 같은 작업 결과를 생성하는 AI 모델이다. QueryStory는 LLM을 기업 데이터베이스와 연결하되, 분석 과정과 근거를 함께 관리해 답변의 신뢰성을 높이는 방식으로 활용한다.
- 모델 독립형(Model-Agnostic)
- — 모델 독립형 구조는 특정 LLM 하나에 종속되지 않고 여러 모델을 선택해 사용할 수 있는 설계다. QueryStory는 현재 frontier lab이 제공하는 최신 모델을 주로 사용하지만, 제품 구조 자체는 특정 모델에 고정하지 않는 방향으로 만들어졌다.
- SQL
- — SQL은 관계형 데이터베이스에서 데이터를 조회하고 집계하는 질의 언어다. QueryStory는 사용자의 질문을 SQL 질의로 연결하고 그 결과를 시각화와 서술형 결과로 전환하며, 생성된 질의를 사용자가 확인하거나 동료에게 검토 요청할 수 있게 한다.
- 비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence)
- — 비즈니스 인텔리전스는 기업 데이터를 모아 지표와 대시보드로 바꾸고 의사결정을 지원하는 업무 영역이다. QueryStory는 별도의 데이터 과학 또는 BI 팀이 없는 의사결정자도 여러 데이터 소스를 조회하고 결과를 검토하도록 지원하는 것을 목표로 한다.
기술
- LLMs
- SQL
- Claude Cowork
- AI agents
- BI
활용 사례
- 영업 및 운영 데이터 분석
- 분기별 비즈니스 리뷰 작성
- 규제 산업의 의사결정 지원
- 복잡한 우주 활동 데이터의 시각화
- AI 생성 분석 결과의 동료 검토
AI 분석 전체 내용 보기
AI 요약 · 북마크 · 개인 피드 설정 — 무료
출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 08. 26.수집 2026. 08. 26.출처 타입 RSS
인용 시 "요약 출처: AI Trends (aitrends.kr)"를 표기하고, 사실 확인은 원문 보기 기준으로 진행해 주세요. 자세한 기준은 운영 정책을 참고해 주세요.
