사내 AI 교육 예산 짜기: 1인당 단가부터 정부지원금 활용까지

내년 예산안 엑셀을 연다. 교육비 항목 커서만 깜빡인다. AI 교육을 하긴 해야 하는데, 1인당 얼마를 잡아야 하는지 아무도 알려주지 않습니다. 옆 팀은 “일단 500만 원만 잡자”고 하고, 위에서는 “그래서 그 돈 쓰면 뭐가 달라지냐”고 묻습니다. 사내 AI 교육 예산은 대개 이 두 질문 사이에서 몇 주씩 멈춰 있습니다.

이 글을 처음부터 끝까지 읽지 않아도 됩니다. 계산식과 항목 구조만 필요하다면 예산 편성 체크리스트와 품의서 템플릿 자료실에서 바로 가져다 쓰셔도 됩니다.

핵심 요약

• 사내 AI 교육 예산은 ‘인당 단가 × 대상 인원 × 과정 유형’의 3축 산정 + 교육비·도구 구독료·내부 인건비·확산 비용의 4계정 분리 편성
• 정부 AI 예산 10조 1천억 중 교육부 AI 인재양성은 1,246억(약 1.2%)으로, 도입 대비 얇은 교육 투자 — 기업은 AI 도입 총예산의 10~15%가 안전 기준선
• AI 중점학교 1,141개교에 특별교부금 385억(학교당 평균 3,400만 원) 구조는 ‘거점 집중 투자 후 확산’형 파일럿 예산 설계의 참고 모델
• 고용보험 환급 과정·중소기업 AI 도입 지원사업·교육훈련비 세액공제 조합으로 실부담 축소, 견적 비교보다 지원제도 적격 여부 확인이 선행

사내 AI 교육 예산을 짜기 어려운 이유는 단가 정보가 없어서가 아닙니다. 견적서는 부르면 옵니다. 문제는 그 숫자가 타당한지 판단할 기준선이 사내에 없다는 것입니다.

그래서 이 글은 반대 방향에서 출발합니다. 정부가 공개한 AI 교육 예산 데이터를 기업 관점의 벤치마크로 다시 읽습니다. 교육부 2026년도 예산 106조 3,607억 원 중 AI 인재양성에 배정된 몫, AI 중점학교 한 곳당 배정액, 그리고 “예산은 줄 테니 알아서 하라”는 현장의 비판까지. 공공이 겪는 배분 실패는 기업 예산안에서도 똑같이 반복됩니다.

결재하는 쪽에 앉아 교육 품의서를 승인하고 반려해본 입장에서 말하면, 반려의 이유는 금액이 커서가 아니었습니다. 그 금액이 어떤 계산에서 나왔는지 안 보여서였습니다.

직원 수와 과정 유형만 넣으면 총액이 나오는 산정 프레임, 기업 규모별 배분 기준, 그리고 환급·지원사업·세액공제를 겹쳐 실부담을 낮추는 조합을 순서대로 다룹니다. 예산은 8단계 실행 중 다섯 번째 관문이니, 진단부터 성과 측정까지 전체 흐름이 필요하다면 사내 AI 교육 완전 가이드: 진단부터 성과 측정까지 8단계 실행법을 먼저 훑어도 좋습니다.

왜 사내 AI 교육 예산안은 매번 반려될까요?

반려 통보는 능력 평가처럼 읽히죠. 아닙니다.

대부분의 조직에서 ‘AI 교육을 하자’는 합의 자체는 이미 끝나 있습니다. 막히는 지점은 그다음입니다. 얼마를, 왜 그 금액이어야 하는지 설명할 근거가 없어서 품의서가 되돌아옵니다.

근거를 찾으러 검색창을 열면 사정이 더 나빠집니다. ‘사내 AI 교육 예산’을 넣어도 화면을 채우는 건 교육부 예산 뉴스와 공교육 정책 비판뿐입니다. 기업 담당자가 그대로 인용할 수 있는 벤치마크는 사실상 비어 있습니다.

그래서 이 글은 범위를 좁혔습니다. 인당 단가 산정, 예산 항목 분해, 정부지원제도 활용, 그리고 품의서에 넣을 숫자까지를 다룹니다.

커리큘럼 설계와 성과 측정은 다루지 않습니다. 그 두 가지는 기업 AI 교육 도입 8단계 로드맵의 다른 단계에 있고, 이 글은 그중 5단계인 예산 산정만 파고듭니다. HR 예산 편성 시즌에 L&D 예산 한 줄을 지켜내는 것, 딱 그만큼이 목표입니다.

정부는 AI 교육에 얼마를 쓰나요? 기업 기준선을 정부 데이터에서 뽑는 법

“우리 업계 평균이 얼마죠?” 임원이 이렇게 물으면 대개 대화가 끊깁니다. 민간 기업 AI 교육 예산의 공신력 있는 평균치는 아직 없기 때문입니다.

대신 쓸 수 있는 게 정부 예산 구조입니다. 공개돼 있고, 결재선에서 반박하기 어렵습니다.

교육부 106조 예산 속 AI 인재양성의 실제 비중

2026년 교육부 예산은 106조 3,607억 원으로 확정됐습니다. 규모만 보면 압도적입니다.

그런데 정부 전체 AI 예산 10조 1천억 원과 나란히 놓으면 그림이 달라집니다. AI 인재양성에 배정된 금액은 1,246억 원 수준, 비중으로는 1.2%입니다. 예산은 줄 테니 알아서 하라는 식이라는 현장의 비판이 나온 배경이기도 합니다.

이 구조가 곧 공공의 실패 패턴입니다. 인프라와 솔루션 도입에는 조 단위가 붙는데, 그걸 쓸 사람을 키우는 데는 1% 남짓이 붙습니다.

기업이 똑같이 합니다. 전사 라이선스 계약서에는 억 단위를 쓰면서, 교육 항목에는 백 단위를 적습니다. 그리고 6개월 뒤 활성 사용자 수를 보고 놀랍니다.

AI 중점학교 학교당 3,400만 원이 기업에 주는 힌트

AI 중점학교 1,141개교에 특별교부금 385억 원이 내려갑니다. 학교당 평균 3,400만 원입니다.

전체 학교에 얇게 뿌리지 않고, 지정된 거점에 몰아준 구조입니다. 기업 언어로 옮기면 ‘거점 부서 집중 투자 후 전사 확산’이 됩니다. 예산이 부족할수록 이 모델이 현실적입니다.

국정과제 99-1, AI 거점대학, 직업계고 AI 교과목까지 함께 보면 방향이 하나로 모입니다. 앞으로 들어올 신입 인력의 AI 리터러시 기준선이 올라간다는 뜻입니다. 기존 구성원의 기준선을 올리지 않으면 조직 안에서 격차가 벌어집니다.

여기서 실무 기준선 하나를 제안합니다. AI 도구·솔루션 도입 총예산의 10~15%를 교육에 배정하는 것입니다. 정부가 1.2%에서 겪고 있는 문제를 뒤집어 잡은 추정치이고, 공식 통계가 아니라는 점은 품의서에도 그대로 밝히는 편이 낫습니다.

직원 1인당 AI 교육 비용, 실제로 얼마가 적정한가요?

견적서를 세 곳에서 받으면 금액이 세 배씩 차이 납니다. 담당자 잘못이 아닙니다. 과정 유형이 다르면 애초에 비교 대상이 아니기 때문입니다.

과정 유형별 인당 단가 레인지

과정 유형	인당 단가(추정)	적합 대상
온라인 구독형	연 10만~30만 원	전 직원 기초 리터러시
공개 집합과정	회차당 20만~50만 원	소수 인원 파일럿
맞춤 사내 과정	15만~40만 원(30명 기준)	부서 단위 실무 적용
워크숍·해커톤	30만~80만 원	산출물이 필요한 과제형
1:1 임원 코칭	회당 50만~150만 원	의사결정층

모두 시장에서 관찰되는 범위를 정리한 추정치입니다. 지역·강사·실습 환경에 따라 위아래로 벌어집니다.

기업 규모별 교육 예산 비중 벤치마크

규모	인건비 대비 교육예산	그중 AI 교육 배분
스타트업(50인 미만)	0.5~1%	40~60%
중견(300~999인)	1~2%	20~35%
대기업(1,000인 이상)	2~3%	15~25%

배분에는 하나의 원칙이 필요합니다. 전 직원 리터러시를 얇고 넓게 가져가고, 핵심 인력 심화를 좁고 깊게 붙이는 구조입니다. 비율은 7:3, 도입 2년 차 이후라면 6:4가 무난합니다.

인당 단가에는 숨는 항목이 있습니다. 강사료 외에 교재 제작, 플랫폼 구독, 생성형 AI 실습용 API 크레딧, 외부 공간 대관이 빠져 있는 견적이 흔합니다. 실습 계정 없이 진행되는 AI 교육은 강연이지 교육이 아닙니다.

AI 교육 비용 견적을 받을 때 확인할 건 넷이 아니라 셋입니다. 단가가 시간당인지 회차당인지, 인원 상한이 몇 명인지, 재수강과 결원 발생 시 정책이 어떤지.

한 IT 기업 마케팅팀에서는 잘 쓰는 직원과 못 쓰는 직원의 간극이 벌어지자, 그게 생산성 문제가 아니라 위화감이라는 조직 문제가 됐습니다. 그 팀이 교육에 요청한 건 고급 기법이 아니라 팀의 표준이었습니다. 예산을 심화 과정에만 몰면 이 간극이 더 벌어집니다.

과정 유형을 고르기 전에 대상부터 정리하는 편이 빠릅니다. 직무별 AI 교육 커리큘럼 구성안을 보면 어느 직무에 몇 시간이 필요한지 감이 잡히고, 현황 수치가 없다면 사내 AI 성숙도 진단이 설문을 대신해 줍니다. 진단 리포트는 품의서 배경란에 그대로 붙일 수 있습니다.

우리 회사 예산은 이렇게 계산하세요: 4단계 산정 공식

표는 봤는데 우리 회사 숫자를 어디부터 채울지 모르겠다는 말, 자주 듣습니다.

공식은 단순합니다. 인원을 쪼개고, 유형별 단가를 붙이고, 숨은 비용을 더하고, 여유를 남기는 순서입니다.

1. 대상 인원 세분화 — 전사 기초 리터러시, 직무 심화, 리더십, 사내 강사 후보 네 그룹으로 명단을 나눕니다. 그룹별 인원수가 곧 예산의 뼈대입니다.
2. 유형별 단가 매칭 — 기초는 온라인 구독형이나 대규모 집합, 심화는 맞춤 사내 과정, 강사 후보는 코칭형으로 단가를 붙입니다.
3. 부대비용 가산 — 실습 환경(API 크레딧), 교재 제작, 대관, 운영 인력 시간을 별도 줄로 세웁니다. 여기서 빠진 금액이 나중에 추가 품의를 부릅니다.
4. 예비비 10% 확보 — 재수강, 인원 추가, 도구 요금제 변경이 1차년도에 거의 반드시 발생합니다.

4개 계정으로 쪼개는 예산 항목

교육 예산 편성이 어긋나는 지점은 대개 계정 분리입니다. 교육비 하나에 다 밀어 넣으면 집행 단계에서 막힙니다.

교육비, 도구비(구독·API), 내부 인건비(참여 시간의 기회비용), 확산비(커뮤니티 운영·해커톤 시상·사내 강사 수당). 이 넷을 분리하면 L&D 예산과 IT 예산의 경계도 정리됩니다.

300명 제조 중견기업 계산 예시

아래는 추정 예시입니다. 업종·지역·강사 급에 따라 달라지므로 구조만 참고하는 편이 안전합니다.

• 전사 기초 300명 × 12만원 = 3,600만원
• 직무 심화 60명 × 45만원 = 2,700만원
• 리더십 세션 20명 × 30만원 = 600만원
• 사내 강사 후보 6명 × 80만원 = 480만원
• 도구비(구독·API) 연 2,000만원 / 확산비 800만원
• 예비비 10% 약 1,000만원 → 합계 약 1억 1,200만원

여기에 기회비용을 따로 적습니다. 300명 × 6시간 × 시간당 3만원이면 5,400만원입니다.

결재하는 쪽에 앉아 교육 품의서를 승인하고 반려해보면서 배운 게 있습니다. 이 기회비용 줄을 스스로 써 넣은 품의서는 재무팀이 먼저 신뢰합니다. 숨기지 않았다는 신호이기 때문입니다.

1차년도는 파일럿 30%, 확산 70%로 흐르고 2차년도는 유지·갱신 중심으로 곡선이 낮아집니다. 이 2년 곡선을 함께 그린 기업 AI 교육 비용 시뮬레이션을 숫자 검증용으로 쓰면 편합니다. AI 교육 ROI 논거는 기업 AI 교육 도입 로드맵의 성과 측정 단계에 이어집니다.

정부지원금으로 실부담을 얼마나 줄일 수 있나요?

총액이 부담스러워 보이는 건 지원제도를 빼고 계산했기 때문일 수 있습니다.

다만 순서가 중요합니다. 견적을 먼저 받고 지원제도를 끼워 맞추면 대부분 어그러집니다.

고용보험 환급 과정 활용 조건

• 사업주 직업능력개발훈련 체계에 맞는 과정인지 — 고용보험 가입 사업장, 훈련 사전 신고, 최소 훈련시간, 출결 관리 요건 충족 여부
• 우선지원대상기업(중소기업) 해당 여부 — 기업 규모에 따라 환급률과 한도가 달라집니다
• 과정 인정 신청과 실제 교육 일정 사이의 리드타임 — 통상 수 주가 필요합니다
• 환급 과정으로 묶으면 커리큘럼 자유도가 줄어드는 점 — 전사 기초는 고용보험 환급 과정으로, 직무 심화는 비환급 맞춤 과정으로 나누는 하이브리드가 현실적입니다

중소기업 AI 도입 지원사업과 세액공제 병행

바우처형 사업은 대체로 솔루션 도입비 중심이고, 교육비는 부수 항목으로만 인정되는 경우가 많습니다. 공고문의 인정 범위를 먼저 확인하는 편이 안전합니다.

• 연초에 공고 캘린더를 만들어 신청 시기를 놓치지 않는 것 — 상반기 집중 공고가 흔합니다
• 교육훈련비 세액공제(통합고용세액공제, 연구인력개발비 등) 적용 가능성
• 회계팀에 미리 던질 질문 — ① 환급받은 금액도 공제 대상 비용에 포함되는가 ② 도구 구독료가 교육훈련비로 잡히는가 ③ 사내 강사 수당 처리 계정은 무엇인가
• 중복 수혜 제한 케이스 — 같은 비용에 국고 지원과 세액공제를 함께 적용하지 못하는 경우가 있습니다

공공의 디지털 인재 육성 예산은 늘고 있지만, 현장에서는 무엇을 가르칠지에 대한 설계가 빠졌다는 지적이 반복됩니다. 기업교육 정부지원금도 같습니다. 돈보다 설계가 먼저입니다.

우리 조직의 현재 수준을 숫자로 적어야 신청서가 채워집니다. 설문 돌릴 여유가 없다면 사내 AI 성숙도 진단 리포트를 배경 자료로 그대로 첨부할 수 있습니다.

외부 벤더와 자체 제작, 어느 쪽이 예산 효율이 좋을까요?

“차라리 우리가 만들죠”라는 말은 보통 견적서를 본 직후에 나옵니다. 계산해보면 답이 갈립니다.

3가지 조달 방식 비용 구조 비교

방식	초기비용	인당 한계비용	개정 비용
외부 맞춤 과정	낮음(설계비만)	높음	벤더 부담
온라인 플랫폼 구독	없음~낮음	중간(좌석 단가)	플랫폼 부담
사내 강사 양성 후 자체 운영	높음(콘텐츠 개발)	매우 낮음	자사 부담

손익분기 인원수 계산법

공식은 하나입니다. 콘텐츠 개발비 ÷ (외부 인당 단가 − 자체 운영 인당 한계비용).

개발비 2,000만원, 외부 12만원, 자체 2만원이면 200명이 분기점입니다. 연간 교육 대상이 200명을 넘지 않으면 외주가 쌉니다.

여기에 감가상각을 더해야 합니다. AI 도구는 반년이면 화면이 바뀌므로, 자체 제작에는 연 1~2회 개정 예산을 처음부터 넣는 편이 맞습니다.

한 IT 기업 마케팅팀에서 들은 고민이 이 판단과 닮았습니다. AI가 잘해질수록 어디까지 외부에 맡기고 어디부터 우리가 할지 경계가 흐려진다는 것이었습니다.

AI 교육 비용 견적을 비교할 때는 실습 환경 제공 여부, 사후 Q&A 기간, 강사 교체 조항, 콘텐츠 라이선스 기간을 같은 줄에 놓고 봅니다. 사내 교육 플랫폼 홍보 글이 자사 제품 설명에 그치는 지점이 여기입니다. 클래스팅이 정리한 AI 중점학교 예산 집행 고려사항도 벤더 시각이라는 전제를 두고 읽는 편이 좋습니다.

판단 기준을 더 세분화하려면 기업 AI 교육 업체 비교 9가지 기준과 AI 교육 RFP 작성 항목을 함께 놓고 보면 견적서 비교가 훨씬 빨라집니다.

품의서 통과율을 높이는 예산안 작성 체크리스트

반려 통보는 문서 실력 평가처럼 읽힙니다. 아닙니다.

결재하는 쪽에 앉아 교육 품의서를 승인하고 반려해보면 기준은 단순합니다. 이 돈이 어디로 가고, 안 쓰면 무엇을 잃는지가 한 장에 보이느냐입니다.

공교육 AI 예산을 두고 “무엇을 가르칠지가 없다”는 지적이 나왔습니다. 기업 품의서도 같은 자리에서 걸립니다. 금액표만 있고 AI 교육 커리큘럼이 첨부되지 않은 문서는 대개 다시 돌아옵니다.

기대 효과란에 만족도 목표를 적으면 설득력이 약해집니다. 주당 절감 시간 × 인원 × 시간당 인건비 단가로 환산해야 AI 교육 ROI가 재무 언어가 됩니다.

제출 전 확인할 다섯 가지입니다.

• 필수 7블록이 다 있는지 — 목적, 대상, 과정 구성, 총액과 항목별 내역, 지원금 적용 후 실부담, 기대 효과 지표, 미실행 시 리스크
• 커리큘럼 개요(주차별 모듈·산출물)가 별첨으로 붙었는지. 직무별 AI 교육 커리큘럼 구성안을 요약해 넣으면 분량이 적당합니다
• 총액 옆에 환급·지원금 차감 후 실부담액이 별도 줄로 적혀 있는지
• 분기별 집행 계획과, 미집행 시 이월 또는 하반기 재배정 시나리오가 함께 적혔는지
• 배경란에 조직 현황 근거가 붙었는지 — 설문 돌릴 여유가 없다면 사내 AI 성숙도 진단 리포트를 그대로 첨부하면 됩니다

한 IT 기업 마케팅팀에서는 잘 쓰는 직원과 못 쓰는 직원의 간극이 벌어져 위화감이 생겼습니다. 그 간극 자체가 미실행 리스크란에 들어갈 문장입니다.

교육 예산 편성 체크리스트와 사내 AI 교육 품의서 템플릿(DOCX)은 별도로 받을 수 있습니다. 사내 서식이 우선이고, 항목 구조만 참고하면 충분합니다. 문구가 막히는 대목은 AI 교육 품의서 작성 예시를 옆에 두고 채우는 편이 빠릅니다.

자주 묻는 질문

사내 AI 교육 예산은 직원 1인당 얼마가 적정한가요?

전 직원 리터러시는 인당 5만~15만 원, 핵심 인력 심화는 인당 30만~80만 원으로 이원화해 잡는 것이 현실적입니다(추정 레인지). 온라인 구독형은 낮고, 맞춤 사내 과정과 워크숍은 회차당 강사료가 인원으로 나뉘기 때문에 인원이 적을수록 인당 단가가 튑니다. 하나의 평균 단가로 전사를 묶으면 심화 과정이 깎이거나 기초 과정이 부풀려집니다. 대상을 먼저 나누고 단가를 붙이는 순서가 예산 오차를 줄입니다.

정부 AI 예산 중 인재양성 비중이 낮다는 사실이 기업 예산에 주는 시사점은 무엇인가요?

도입 예산은 크고 사람 키우는 예산은 얇다는 패턴이 기업에서도 똑같이 반복된다는 경고입니다. 정부 AI 예산 10조 원대에서 인재양성 몫이 1%대에 머문다는 지적은 AI 교육에 무엇을 가르칠지가 빠져 있다는 현장 비판과 같은 뿌리를 갖습니다. 라이선스와 솔루션 결제는 빠르게 승인되고, 교육은 나중으로 밀립니다. 그래서 AI 도구·솔루션 도입 총예산의 10~15%를 교육에 배정하는 기준선을 권합니다.

고용보험 환급 과정으로 사내 AI 교육을 진행할 수 있나요?

가능하지만, 사업주 직업능력개발훈련 요건을 충족하고 사전에 훈련 과정 인정을 받아야 합니다. 훈련 시간, 출결 관리, 강사 요건, 교육 장소 기준이 정해져 있어 커리큘럼 자유도는 줄어듭니다. 그래서 기초 리터러시는 환급 과정으로 돌리고, 우리 업무 데이터를 다루는 심화는 비환급 맞춤 과정으로 분리하는 하이브리드 설계가 많습니다. 환급률은 기업 규모와 우선지원대상기업 여부에 따라 달라지니 견적 비교 전에 적격 여부부터 확인하는 편이 안전합니다.

자체 제작과 외부 벤더 중 어느 쪽이 예산 효율적인가요?

1차년도는 외주, 2차년도부터 부분 내재화가 대체로 안전합니다. 자체 제작은 콘텐츠 개발 인건비라는 초기 고정비가 크고, 그 고정비를 나눠 담을 인원이 수백 명 단위로 모여야 손익분기를 넘습니다. 여기에 AI는 도구 변화가 빨라 연 1~2회 개정 예산이 별도로 붙습니다. 개정 비용까지 계산에 넣으면 손익분기 인원은 처음 추산보다 늘어납니다. 기업 AI 교육 업체 비교 기준을 먼저 훑고 견적을 받는 편이 판단이 빠릅니다.

AI 중점학교 예산 집행 사례가 기업 교육 설계에 참고가 되나요?

됩니다. 특히 ‘거점에 집중 투자한 뒤 확산’이라는 구조와 항목 구성이 그렇습니다. 학교당 평균 수천만 원 규모를 강사비·기기·실습 환경으로 쪼개 쓰는 방식은, 한 부서에 파일럿 예산을 몰아주고 실습 환경까지 함께 사는 기업 모델로 그대로 번역됩니다. AI 중점학교 예산 집행 시 고려사항에서 반복되는 지적도 같습니다 — 장비만 사고 콘텐츠와 운영 인력을 빼면 예산이 겉돕니다. 파일럿 부서 선정 기준이 애매하다면 사내 AI 성숙도 진단으로 병목 부서부터 확인하는 방법이 있습니다.

마무리

예산안이 반려되는 이유는 금액이 커서가 아닙니다. 금액이 어디서 나왔는지 설명되지 않아서입니다.

• 인당 단가는 하나가 아니라 대상별로 둘 — 기초는 낮게, 심화는 높게
• AI 도구 도입 총예산의 10~15%를 교육에 배정하는 기준선
• 환급·바우처·세액공제는 견적 비교보다 먼저 확인해야 할 적격 요건

오늘 할 수 있는 첫 행동은 하나입니다. 올해 결제한 AI 도구·솔루션 비용을 합산해보는 것.

그 금액의 10~15%가 교육 예산의 출발선이 됩니다. 근거 없는 총액이 근거 있는 총액으로 바뀌는 데 30분이면 충분합니다.

다만 총액이 나와도 남는 어려움이 있습니다. 결재선에서 나오는 질문은 금액이 아니라 ‘그래서 효과를 어떻게 증명하느냐’이기 때문입니다. 결재하는 쪽에 앉아 교육 품의서를 승인하고 반려해보면서 가장 자주 되물었던 것도 그 대목이었습니다.

이미 한 번 반려당한 상태라면, 필요한 건 빈 양식이 아니라 채워진 문서와 되받아칠 문장입니다. 320명 규모 가상 기업 시나리오로 전 칸을 채운 품의서 예시본과, ‘내년에 하자’·’무료로 배우면 되잖나’ 같은 반려 사유 5가지별 재상신 문구가 들어 있습니다. AI 교육 도입 서류 3종 무료로 받기 — 전 칸을 채운 품의서 완성 예시본과 반려 사유 5가지별 재상신 문구 포함 (편집용 DOCX)

예산 다음 단계인 커리큘럼과 성과 측정까지 한 흐름으로 보려면 사내 AI 교육 완전 가이드: 진단부터 성과 측정까지 8단계 실행법에서 이어 읽는 편이 낫습니다. 품의서 문구를 다듬는 단계라면 AI 교육 품의서 작성법이 더 가깝습니다.