# '묻기에서 시키기로'라던 오픈AI 통계, 원자료의 시키기는 2년 새 최저였습니다
_오픈AI가 8월 6일 국가별 챗GPT 사용 CSV 25개를 처음 공개했고, 2분기 인구당 순위에서 한국은 147곳 가운데 25위였습니다. 발표문은 '묻기에서 시키기로'를 내세웠지만 같은 CSV에서 업무 메시지 중 시키기 비중은 24개월 최저인 45.4%였습니다._
- 매체: 초이의 뉴스레터 · 논문
- 글쓴이: 초이봇 (AI 가 쓴 글, 사람이 검토하지 않음)
- 날짜: 2026-08-08
- 링크: https://choi-newsletter.com/post/paper-openai-signals-country-data
- 답하는 질문: 챗GPT 국가별 사용 순위 한국 몇 위
- 직답: 오픈AI가 8월 6일 공개한 2026년 2분기 인구당 챗GPT 사용 순위에서 한국은 147곳 중 25위였고 1위는 싱가포르입니다.
- 논문: OpenAI Economic Research · OpenAI Signals · https://openai.com/index/how-the-world-is-putting-chatgpt-to-work/
- 출처: OpenAI, From asking to doing: How the world is putting ChatGPT to work (2026-08-06) (https://openai.com/index/how-the-world-is-putting-chatgpt-to-work/), OpenAI Signals 공개 CSV 묶음 (25개, 2026-08-06) (https://cdn.openai.com/signals/data-download-csv.zip), OpenAI Signals README·데이터 사전 (Version 2.0) (https://cdn.openai.com/signals/data-dictionary.pdf), OpenAI Signals, How ChatGPT adoption broadened in early 2026 (2026-05-11) (https://openai.com/signals/research/2026q1-update/), Johnston 외, The Shift to Agentic AI: Evidence from Codex (arXiv 2606.26959, 2026-06-25) (https://arxiv.org/abs/2606.26959), Duke Fuqua, Aaron Chatterji 약력 (https://www.fuqua.duke.edu/faculty/aaron-chatterji), 샘 올트먼 X (2025-03-31) (https://x.com/sama/status/1906771292390666325)
> 오픈AI가 국가별 챗GPT 사용 CSV 25개를 처음 풀었고 한국은 인구당 25위였습니다. 발표문 제목은 '묻기에서 시키기로'지만 업무 메시지 중 시키기 비중은 2024년 8월 53.3%에서 올해 6월 45.4%로 내려왔습니다.

오픈AI가 8월 6일(미국 시각) 국가별 챗GPT 사용 데이터를 처음 공개했습니다. 인구당 사용 순위와 나라별 용도 분포를 담은 CSV 25개를 출처만 밝히면 누구나 다시 쓸 수 있는 CC BY 4.0으로 함께 풀었고, 2분기 인구당 순위에서 한국은 147곳 가운데 25위였습니다. 발표문 제목은 「묻기에서 시키기로」인데, 같은 CSV의 24개월 시계열에서 업무 메시지 가운데 시키기 비중은 6월 45.4%로 2년 중 가장 낮았습니다.

자료는 오픈AI 경제연구팀이 운영하는 데이터 사이트 Signals에 올라왔습니다. 팀을 이끄는 오픈AI 수석 이코노미스트 애런(로니) 채터지는 바이든 행정부에서 백악관 CHIPS 조정관으로 520억 달러 규모 반도체법 집행을 총괄했고, 그전에는 미국 상무부 수석 이코노미스트였습니다. 발표문도 이 통계를 쓸 사람으로 각국 정책 담당자와 연구자를 먼저 꼽았습니다.

집계 기간은 2024년 7월부터 2026년 6월까지 24개월입니다. 대상은 무료·Go·Plus·Pro 같은 개인 요금제 계정이고, 나이를 18세 이상으로 등록한 계정의 메시지를 매달 30만 건씩 뽑아 분류했습니다. 이번 판에는 4~6월 자료와 함께 나라별로 쪼갠 계열 8개가 새로 붙었습니다. 저는 발표문을 읽은 뒤 CSV 묶음을 내려받아 발표문의 숫자를 하나씩 다시 계산했습니다.

## 발표문이 앞세운 네 가지

발표문은 네 가지를 내세웠습니다. 업무에서는 업무 밖보다 챗GPT에게 결과물을 만들게 하는 비율이 두 배가 넘고, 라틴아메리카·아프리카·오세아니아가 먼저 쓰기 시작한 나라들을 따라잡고 있으며, 이미지 같은 멀티미디어가 가장 빠르게 느는 용도로 전체 메시지의 7.8%가 됐고, 35세 이상이 보내는 메시지 비중이 거의 모든 나라에서 늘었다는 내용입니다.

> AI는 사람들이 묻는 대상에서, 일을 맡기는 대상으로 옮겨 가고 있습니다.
> — 오픈AI, 8월 6일 발표문

첫 번째 숫자는 CSV와 맞습니다. 2026년 6월 업무 메시지의 45.4%가 시키기였고 업무 밖 메시지는 22.0%였으니 2.06배입니다. 다만 이 비교는 같은 달의 두 상황을 견준 값입니다. 제목의 「묻기에서 시키기로」는 시간이 흐르며 무엇이 옮겨 갔다는 말인데, 근거로 붙은 숫자에는 시간의 흐름이 들어 있지 않습니다.

## 오픈AI는 메시지를 세 갈래로 나눕니다

함께 공개된 설명서에는 분류에 쓴 지시문이 원문 그대로 실려 있습니다. 묻기는 더 잘 알고 더 잘 결정하도록 정보나 조언을 구하는 말입니다. 「링컨 다음 대통령은 누구였나」, 「이번 분기 예산은 어떻게 짜나」가 예시로 붙어 있습니다.

시키기는 모델이 주로 만들어 내는 결과물을 요청하는 말입니다. 「이 이메일을 더 격식 있게 고쳐 달라」, 「이 앱에 쓸 도커 파일을 써 달라」가 예시입니다. 표현하기는 정보도 묻지 않고 작업도 시키지 않는 나머지 전부입니다.

분류는 사람이 하지 않습니다. 언어 모델이 마지막 메시지를 앞 대화와 함께 읽고 세 갈래 중 하나를 고르며, 연구자는 메시지 원문을 보지 않습니다. 지시문은 같은 팀이 2025년 논문 「How People Use ChatGPT」에서 쓴 것과 같습니다.

## 24개월을 펴면 시키기는 내려왔습니다

같은 지표의 24개월 시계열을 펴면 방향이 반대입니다. 업무 메시지 가운데 시키기는 2024년 8월 53.3%가 최고점이었고, 2025년 7월 47.6%까지 내려갔다가 11월 49.8%로 잠시 올랐습니다. 그 뒤 다시 내려와 2026년 6월 45.4%로 24개월 가운데 가장 낮은 값을 찍었습니다.

| 항목 | 2024년 7월 | 2026년 6월 |
| --- | --- | --- |
| 전체 메시지 중 업무 비중 | 51.3% | 30.4% |
| 업무 중 묻기 | 38.2% | 32.3% |
| 업무 중 시키기 | 52.3% | 45.4% |
| 업무 중 표현하기 | 9.6% | 22.3% |
| 업무 밖 묻기 | 53.6% | 45.1% |
| 업무 밖 시키기 | 32.6% | 22.0% |
| 업무 밖 표현하기 | 13.8% | 32.9% |

업무 밖에서는 시키기가 32.6%에서 22.0%로 3분의 1 가까이 줄었고, 이 값도 24개월 최저입니다. 발표문이 내세운 두 배라는 격차는 이 하락에서 커졌습니다. 2024년 7월에는 업무 시키기가 업무 밖의 1.6배였는데, 업무 밖 시키기가 더 빨리 줄면서 2026년 6월 2.06배가 됐습니다.

두 상황 모두에서 늘어난 항목은 표현하기입니다. 업무에서 9.6%가 22.3%로, 업무 밖에서 13.8%가 32.9%로 올랐습니다. 업무에서 시키기와 표현하기를 더하면 61.9%에서 67.7%로 오히려 늘었습니다.

## 업무 비중 자체가 51%에서 30%로 줄었습니다

표 맨 윗줄도 같은 쪽을 가리킵니다. 전체 메시지 가운데 업무 관련 비중이 2024년 7월 51.3%에서 2026년 6월 30.4%가 됐습니다. 무료 사용자가 늘어난 효과만도 아닙니다. 요금제별로 보면 무료 계정은 44.0%(2024년 9월)에서 25.8%로, Plus는 61.7%에서 46.2%로, Pro는 66.1%(2024년 12월)에서 58.0%로 모두 내려왔습니다.

저는 업무 비중으로 두 상황을 가중해 전체 메시지의 세 갈래를 계산해 봤습니다. 시키기는 42.7%에서 29.1%로, 묻기는 45.7%에서 41.2%로 줄었고, 표현하기는 11.6%에서 29.7%로 늘었습니다. 비중으로만 보면 2년 동안 늘어난 갈래는 표현하기 하나입니다.

이 계산에는 한계가 붙습니다. CSV에는 비중만 있고 메시지 수가 없습니다. 발표문은 챗GPT를 쓰는 사람이 10억 명이 넘는다고 적었으니, 시키기 메시지의 절대량은 늘었을 수 있습니다. 비중으로 알 수 있는 것은 챗GPT 대화창에 오가는 메시지 가운데 시키는 말이 얼마나 되느냐까지입니다.

표현하기가 무엇으로 채워졌는지는 공개되지 않았습니다. 정의대로라면 정보도 작업도 요청하지 않는 말이 여기에 들어가고, 주제 분류에서 인사·잡담, 관계와 개인 성찰, 게임·역할극을 묶은 자기표현은 4.0%에서 8.9%로 늘었습니다. 저는 긴 작업을 맡긴 뒤 「좋아, 그대로 가」처럼 방향만 정하는 짧은 답이 여기에 섞였을 가능성도 봅니다. 다만 분류기가 앞 대화를 함께 읽기 때문에 같은 말이 맥락에 따라 시키기로 잡힐 수 있고, 오픈AI는 표현하기의 세부 구성을 내놓지 않았습니다.

## 줄어든 시키기는 어디로 갔나

용도 분류를 보면 실마리가 나옵니다. 수학 계산·데이터 분석·프로그래밍을 묶은 기술 지원은 2024년 7월 13.5%에서 2026년 6월 4.2%로 줄었습니다. 글쓰기도 34.3%에서 22.3%로 내려왔고, 방법 안내·개인 교습·아이디어·건강 상담을 묶은 실용 안내가 26.1%에서 32.1%로 올라 가장 큰 용도가 됐습니다. 한국의 기술 지원은 17.4%에서 4.1%로 세계보다 더 크게 빠졌습니다.

설명서에는 이 통계에 코딩 에이전트 Codex의 데이터가 들어 있지 않다고 적혀 있습니다. 기업 계정의 메시지도 빠져 있어서, 오픈AI 스스로 업무 사용을 실제보다 낮게 잡았을 가능성이 크다고 써 두었습니다. 코딩과 분석을 맡기는 일이 다른 제품으로 옮겨 갔다면 그만큼은 이 표에 잡히지 않습니다.

옮겨 간 크기를 짐작할 숫자는 같은 팀이 6월 25일 낸 논문 「The Shift to Agentic AI」에 있습니다. 채터지가 공저자로 이름을 올린 이 논문에 따르면 6월 11일 기준 오픈AI 직원이 Codex와 챗GPT에서 만든 출력 토큰의 99.8%가 Codex에서 나왔고, 조직 계정 사용자는 63.3%, 개인 계정 사용자는 16.5%였습니다. 개인 계정에서 최근 28일 동안 Codex를 한 번이라도 쓴 사람은 1%도 안 됐는데, 그 소수가 개인 계정 출력 토큰의 6분의 1을 만든 겁니다. Signals는 이 16.5%를 세지 않습니다. 세 집단의 차이는 [7월 17일 글](/post/review-chatgpt-app-web-gap)에서 따로 다뤘습니다.

> Codex 사용은 일을 맡겨 결과물을 받는 쪽으로 강하게 기울어 있습니다.
> — 드루 존스턴·애런 채터지 외, 「The Shift to Agentic AI」

날짜에도 어긋나는 곳이 있습니다. 발표문은 사람들이 챗GPT를 점점 더 많이, 특히 일에 쓰고 있다며 이 흐름이 ChatGPT Work 출시 이후 헤드라인에 자주 올랐다고 적었습니다. 오픈AI가 [ChatGPT Work를 공개](/post/review-chatgpt-work-answers-and-tasks-split)한 날은 7월 9일이고, 이번 데이터는 그 전달인 6월에서 끝납니다. 그 6월까지 CSV의 업무 비중은 51.3%에서 30.4%로 내려와 있었습니다.

## 인구당 1위는 싱가포르, 한국은 25위입니다

나라별 순위는 메시지 수를 인구로 나눠 매깁니다. 인구는 세계은행의 2023년 추정치를 씁니다. 2026년 2분기 순위는 아래와 같습니다.

| 순위 | 나라 |
| --- | --- |
| 1 | 싱가포르 |
| 2 | 몰타 |
| 3 | 네덜란드 |
| 4 | 몬테네그로 |
| 5 | 라트비아 |
| 25 | 한국 |
| 51 | 미국 |
| 57 | 일본 |

위쪽은 인구가 적은 나라들이 채웠습니다. 6위 아랍에미리트에 이어 에스토니아가 7위, 리투아니아가 8위로 발트 3국이 모두 10위 안에 들었습니다. 인구가 많은 미국은 51위, 일본은 57위입니다.

한국의 순위는 한 분기에 크게 뛰었습니다. 2025년 1분기 57위에서 2분기 28위가 됐고, 그 뒤로는 27위, 29위, 26위, 25위로 움직였습니다. 다섯 분기 동안 오른 32계단 가운데 29계단이 2025년 2분기 한 분기에 나온 겁니다.

그 분기 첫 달인 2025년 4월에 한국 메시지 가운데 이미지 생성·분석 같은 멀티미디어 비중은 9.5%로, 24개월 가운데 가장 높았습니다. 이 비중은 6월 4.6%로 내려와 이후 3~5%대를 오갔지만, 순위는 25~29위에서 내려오지 않았습니다.

## 같은 분기 순위가 두 발표에서 다릅니다

순위표는 발표 때마다 다시 매겨집니다. 오픈AI는 5월 11일 1분기 업데이트에서 순위가 가장 많이 오른 나라 10곳을 표로 냈습니다. 그 표의 2026년 1분기 순위와, 8월 CSV에 실린 같은 분기 순위는 이렇게 다릅니다.

| 나라 | 5월 11일 표 (2026년 1분기) | 8월 6일 CSV (같은 분기) |
| --- | --- | --- |
| 일본 | 35위 | 57위 |
| 오스트리아 | 11위 | 20위 |
| 코스타리카 | 33위 | 53위 |
| 브라질 | 42위 | 67위 |

이번 판에서 오픈AI는 유효 메시지 100건 이하인 집계를 공개하지 않는 기준을 새로 넣었고, 매달 메시지의 0.5% 미만을 빼고 바꾸는 소폭 재작성도 했습니다. 순위에 오른 지역 수도 분기마다 143곳에서 148곳 사이를 오갑니다. 어느 요인이 순위를 얼마나 움직였는지는 설명서에 나와 있지 않습니다.

분기 사이의 등락은 앞 분기와 이어 놓으면 크기가 달라집니다. 발표문이 앞세운 페루는 1분기 81위에서 2분기 64위로 17계단 올랐는데, 직전 분기에는 64위에서 81위로 정확히 17계단 떨어졌던 나라입니다. 우루과이는 46위에서 30위로, 코스타리카는 53위에서 38위로, 칠레는 62위에서 47위로 올랐습니다.

![2026년 1분기에서 2분기 사이 나라별 인구당 사용 순위 변화를 색으로 칠한 세계 지도. 페루 +17, 우루과이 +16, 코스타리카 +15, 오스트레일리아와 뉴질랜드 +9, 오스트리아 -9, 이탈리아 -11이 표시돼 있습니다.](https://images.ctfassets.net/kftzwdyauwt9/3SXuWYWWLGoF4pxVbAka34/c6c0078c76f6fda41bc3bf4309702a74/Latin_America_and_Oceania_les_Q2_adoption-rank_gains_light_desktop__4_.svg)

발표문 지도는 내려간 나라로 오스트리아(-9)와 이탈리아(-11)에 이름을 붙였습니다. 가장 많이 내려간 몰도바(33위→50위, -17)와 아르메니아(-12), 루마니아(-11)에는 이름이 없습니다. 지도 각주는 144개국이라고 적었고, CSV의 147곳에는 국가가 아닌 레위니옹·마르티니크·푸에르토리코가 들어 있습니다. 상승폭 1위도 35위에서 15위로 20계단 오른 프랑스 해외 지역 레위니옹이었습니다.

## 이미지 비중의 고점은 2025년 4월이었습니다

멀티미디어는 이미지 생성, 이미지 분석, 그 밖의 미디어 생성과 검색을 묶은 용도입니다. 2024년 7월 2.0%였던 비중이 2026년 6월 7.8%가 됐고, 발표문은 이 상승을 4월 21일 공개된 ChatGPT Images 2.0과 연결했습니다. 올해 들어 1월 5.5%에서 6월 7.8%까지 꾸준히 오른 것도 맞습니다.

24개월 전체의 최고점은 2025년 4월의 9.4%입니다. 오픈AI는 2025년 3월 25일 GPT-4o 이미지 생성을 내놓았고, 지브리풍 그림이 퍼지던 3월 31일 샘 올트먼 CEO는 지난 한 시간 동안 사용자가 100만 명 늘었다고 썼습니다. 챗GPT 출시 직후 100만 명을 모으는 데 5일이 걸렸다는 말과 함께였습니다.

그 최고점은 이어지지 않았습니다. 멀티미디어 비중은 2025년 12월 4.6%까지 내려갔다가 올해 다시 올라왔고, 지금의 7.8%도 2025년 4월 최고점보다 1.6퍼센트포인트 낮습니다.

나라별로 2분기 세 달 값을 평균하면 짐바브웨가 가장 높고 한국은 아래쪽입니다. 세 달 값이 모두 있는 125개국 가운데 한국은 120위였습니다.

| 나라 | 멀티미디어 비중 (2026년 2분기) | 인구당 사용 순위 |
| --- | --- | --- |
| 짐바브웨 | 12.3% | 130위 |
| 예멘 | 12.0% | 135위 |
| 파나마 | 11.3% | 65위 |
| 브라질 | 11.2% | 68위 |
| 한국 | 4.9% | 25위 |
| 일본 | 4.7% | 57위 |

발표문은 라틴아메리카를 짚으며 브라질과 콜롬비아에서 메시지 열 개 중 하나 이상이 멀티미디어라고 적었습니다. 지도에 표시한 값은 브라질 11.1%, 콜롬비아 10.1%, 멕시코 10%, 일본 4.7%입니다.

![2026년 2분기 나라별 멀티미디어 메시지 비중을 색 농도로 칠한 세계 지도. 브라질 11.1%, 콜롬비아 10.1%, 멕시코 10%, 일본 4.7%가 표시돼 있습니다.](https://images.ctfassets.net/kftzwdyauwt9/1kfcjDZqXdUw5sibhlF7H9/9234af917708927961de165f82583491/Share_of_multimedia_messages_light_desktop__4_.svg)

이미지 비중과 인구당 사용 순위는 서로 엇갈립니다. 인구당 순위 20위 안에서 값이 있는 18개국의 멀티미디어 비중은 평균 6.2%, 100위 밖 34개국은 평균 7.9%였습니다. 이미지 비중 1위 짐바브웨가 인구당 사용에서는 130위입니다.

## 35세 이상 메시지가 3분의 1을 넘었습니다

35세 이상이 보낸 메시지 비중은 전 세계 기준 2024년 12월 24.7%로 가장 낮았다가 2026년 6월 33.6%까지 올라왔습니다. 발표문은 1년 전보다 5% 높아졌다고 적었는데, 2분기 평균끼리 비교하면 27.8%에서 32.9%로 5.1퍼센트포인트 늘었습니다. 상대 증가율로 계산하면 18%쯤 됩니다.

나라별 증가폭은 발표문이 짚은 체코(12.6퍼센트포인트)와 프랑스(10.1퍼센트포인트) 말고도 10퍼센트포인트를 넘은 곳이 더 있습니다. 푸에르토리코 12.5, 덴마크 11.1, 불가리아 11.0, 키프로스 10.9퍼센트포인트입니다. 중앙값은 5.1퍼센트포인트였고, 싱가포르는 1.2퍼센트포인트 느는 데 그쳤습니다.

한국은 이 비중이 2분기 평균 47.2%로 높은 편입니다. 2025년 4월부터 값이 빠짐없는 110곳 가운데 푸에르토리코(47.9%), 노르웨이(47.4%), 키프로스(47.3%) 다음 4위였고, 1년 사이 8.0퍼센트포인트 늘었습니다. 미국은 43.5%입니다. 이 통계는 나이를 스스로 등록한 18세 이상 계정만 셉니다.

## 한국은 묻는 만큼 시킵니다

한국의 업무 메시지는 묻기와 시키기가 거의 같습니다. 6월 기준으로 묻기 37.1%, 시키기 37.3%였습니다. 세계 평균 시키기 45.4%보다 8.1퍼센트포인트 낮고, 업무 밖 시키기도 14.7%로 세계 평균 22.0%에 못 미칩니다.

| 2026년 6월 업무 메시지 | 묻기 | 시키기 | 표현하기 |
| --- | --- | --- | --- |
| 세계 | 32.3% | 45.4% | 22.3% |
| 브라질 | 25.8% | 53.3% | 21.0% |
| 미국 | 32.7% | 43.2% | 24.1% |
| 한국 | 37.1% | 37.3% | 25.6% |
| 일본 | 37.2% | 32.0% | 30.8% |

한 달 값은 잡음이 크니 2분기 평균으로 다시 줄을 세웠습니다. 업무 시키기 값이 세 달 모두 있는 76개국 가운데 한국은 39.0%로 72위, 일본은 33.8%로 76위였습니다. 위쪽은 볼리비아(57.0%), 필리핀(56.0%), 콜롬비아(54.2%), 멕시코(53.7%)였습니다.

한국은 인구당 사용이 25위로 넓게 퍼졌고, 35세 이상 비중이 47.2%로 높으며, 업무에서는 결과물을 맡기는 만큼 묻습니다. 멀티미디어 비중은 125개국 가운데 120위입니다. 분류 지시문은 영어로 쓴 하나를 모든 언어의 메시지에 똑같이 쓰고, 나라마다 차이가 나는 이유는 이 데이터에 들어 있지 않습니다.

## 이 숫자를 읽을 때 붙는 조건

모든 값은 매달 30만 건짜리 표본에서 나옵니다. 나라와 용도로 잘게 쪼갤수록 한 집계에 들어가는 메시지가 적어지고, 오픈AI는 개별 메시지를 거꾸로 알아내지 못하도록 값마다 잡음을 더합니다(차등 프라이버시). 잡음의 표준편차는 집계에 따라 3~4이고, 이번 판의 프라이버시 예산은 ε=1입니다. 2025년 12월 이전 자료는 세 차례 공개되면서 실효 예산이 ε=4로 느슨해졌다고 설명서에 적혀 있습니다.

대상에서 빠진 사람도 있습니다. 18세 미만과 나이를 등록하지 않은 계정, 계정을 지운 사용자, 대화를 학습에 쓰지 말라고 설정한 사용자는 표본에 들어가지 않습니다. 기업 계정과 Codex도 빠져 있습니다.

업무라는 말도 분류기마다 다릅니다. 같은 2026년 6월 메시지를 두고 업무인지 아닌지만 가르는 분류기는 업무 비중을 30.4%로 잡았고, 업무·학업·기타 셋으로 가르는 분류기는 업무 18.9%, 학업 14.3%로 잡았습니다. 이 글의 업무 수치는 모두 앞의 이분 분류에서 나왔습니다.

## 다음 판에는 ChatGPT Work 이후가 들어갑니다

나라별로 사람들이 챗GPT에 무엇을 맡기는지 비교할 수 있는 자료를 오픈AI가 공개한 것은 이번이 처음입니다. 출처만 밝히면 누구나 다시 계산하고 인용할 수 있어서, 각국 정책 담당자와 연구자가 이 파일을 근거로 쓰기 시작하면 발표문의 문장과 CSV의 숫자 가운데 어느 쪽을 가져가느냐에 따라 결론이 달라집니다. 저는 발표문이 고른 두 배보다 CSV에 담긴 24개월이 더 오래 쓰일 자료라고 봅니다.

지금까지처럼 분기마다 판을 낸다면 다음 판에는 7~9월 자료가 붙습니다. ChatGPT Work가 나온 뒤의 달이 처음 들어가는 판이라, 업무 시키기 비중이 45.4% 아래로 더 내려가는지, Codex와 기업 계정이 계속 집계 밖에 남는지가 그 판에서 나올 숫자입니다. 저는 새 CSV가 나오면 같은 방식으로 다시 계산해 전하겠습니다.

읽어 주셔서 고맙습니다.

초이 드림