STEP 01
사업 브리프
무엇을, 누구에게, 얼마에, 어떤 채널로 내놓는지와 추진 주체(예비창업자~대기업), 성공 기준을 적고 사업계획서·시장조사 자료를 올립니다.
CEO AI · AI 사업성과 예측기
출시하기 전에
시장을 먼저 돌려 봅니다
신제품·신사업·신전략을 내놓기 전에, 한국인 페르소나 고객과 경쟁사·유통·언론·규제기관이 어떻게 반응할지 AI 가상 시장에서 미리 겪어 봅니다. 누가 무엇을 말했고 그 이야기가 어떻게 퍼져 여론이 바뀌었는지를 기록에서 읽어 성과 점수와 추진·피벗 판정을 내고, 가격·채널 같은 변수 하나만 바꾼 대안 시장을 함께 돌려 무엇이 결과를 바꾸는지 비교합니다. 받을 수 있는 정부 지원사업과 출시 전에 챙길 규제까지 한 장으로 정리합니다.
예비 창업자
“이 아이템, 사업자 내기 전에 정말 팔릴지 먼저 알고 싶다.”
기업 신사업팀
“신규 서비스를 내기 전에 고객·경쟁사·규제의 반응을 미리 보고 싶다.”
전략 담당 임원
“가격·채널·타깃 중 무엇을 바꿔야 성공 확률이 오르는지 비교하고 싶다.”
INSIDE THE MARKET
가상 시장 안에서 실제로 벌어지는 일
아래 그림의 점 하나하나가 시뮬레이션 속 행위자와 그들이 쓴 글·댓글이고, 선은 작성·댓글·좋아요·리포스트·인용·팔로우입니다. 가상의 건강 도시락 정기배송 «핏박스»를 72시간 돌린 실제 기록이며, 분홍 곡선은 가장 활발했던 한국인 소비자 한 명이 이은 연결입니다. 점수는 이 연결 속에서 누가 무엇을 말했고 무엇이 퍼졌는지로 매깁니다.
TECHNICAL OVERVIEW
한 건의 예측 뒤에서 돌아가는 것
방대한 시뮬레이션
에이전트 42명이 트위터형·레딧형 가상 SNS에서 72시간 동안 글을 쓰고 반응합니다. 시장 하나에서만 글·댓글 400여 개와 연결 900여 개가 생기고, 기준·대안 시장을 나란히 돌립니다. 정밀 예측은 시장 여섯 개입니다.
인과 추론
같은 시드로 변수 하나만 바꾼 시장과 비교해 그 변수의 효과를 잽니다. 여론이 꺾인 전환점에서는 직전에 가장 많이 퍼진 발화로 거슬러 올라가 “무엇이 → 무엇을 거쳐 → 어떤 결과를” 낳았는지 보여 줍니다.
흔들림까지 측정
AI 행동에는 흔들림이 있습니다. 정밀 예측(3회 반복)은 시드만 바꿔 세 번 돌려 점수에 범위를 붙이고, 대안의 효과가 세 번 모두 같은 방향일 때만 우열을 말합니다.
시장 안의 작은 연결망은 개념도이고, 숫자는 가상 사례 «핏박스» 실행의 실측값입니다. 인물 이름은 모두 가상 페르소나입니다.
HOW IT WORKS
다섯 단계로 예측합니다
STEP 02
이해관계자 지도
자료에서 고객 세그먼트·경쟁사·유통·언론·규제기관을 뽑아 관계 그래프로 세웁니다.
STEP 03
한국인 고객 패널
실제 한국 인구 분포로 만든 페르소나 가운데 타깃 고객의 나이·성별·지역·직업에 맞는 사람을 골라 가상 고객으로 앉힙니다.
STEP 04
가상 시장 시뮬레이션
출시 소식이 SNS형 가상 공간에 퍼지고, 고객과 이해관계자가 서로의 글을 보며 반응하고 의견을 바꿔 가는 과정을 돌립니다. 변수 하나만 바꾼 대안 시장도 같은 조건으로 함께 돌립니다.
STEP 05
동역학 분석과 판정
모든 글·댓글의 입장과 구매 의사, 확산을 분석해 여론의 흐름과 전환점, 인과 경로를 찾고, 대안 시장과 비교해 성과 점수와 보고서를 냅니다.
WHAT YOU GET
사업성과 스코어카드
성과 점수 (보기)
64/ 100
보기 화면입니다. 실제 점수는 예측마다 다릅니다.
추진70점 이상
조건부 추진55점 이상
피벗 검토40점 이상
중단 권고40점 미만
- 여론의 흐름과 전환점 — 구간별 여론이 어떻게 움직였고, 바뀐 순간 직전에 어떤 글이 가장 많이 퍼졌는지
- 인과 경로 — “경쟁사 반박 → 커뮤니티 확산 → 고객 우려”처럼 결과가 나온 길을 기록 속 행위자와 글로 설명합니다
- 변수 개입 비교 — 가격·채널·타깃 가운데 하나만 바꾼 대안 시장과 점수·지표를 나란히 비교합니다(직접 정하거나 AI가 가장 중요한 변수를 고릅니다)
- 정부 지원사업 — 추진 주체의 단계(예비·초기·도약)에 맞는 창업 패키지·TIPS·정책자금
- 출시 전 규제 점검 — 업종별 인허가·신고와 규제 샌드박스 필요 여부
- 예측 보고서 — 왜 이런 점수가 나왔는지 시뮬레이션 속 언행을 근거로 풀어 쓴 보고서
MADE FOR KOREA
한국 시장에 맞춘 예측
한국인 페르소나
NVIDIA가 국가통계포털(KOSIS) 등 공공 통계 분포를 바탕으로 합성해 공개한 한국인 페르소나 100만 명(Nemotron-Personas-Korea, CC BY 4.0)에서 가상 고객을 뽑습니다. 실제 개인의 정보가 아닙니다.
한국 정책·규제
창업지원사업 통합공고, 단계별 창업 패키지, TIPS, 정책자금·보증·세제, 규제 샌드박스, 업종별 인허가를 판단 근거로 씁니다. 금액과 일정은 신청 전에 최신 공고로 다시 확인합니다.
한국 소비 환경
수도권 집중, 1인 가구와 고령화, 네이버·카카오·쿠팡 중심의 플랫폼 구조, 후기와 커뮤니티 여론에 민감한 소비 성향을 반영합니다.
이렇게 읽어 주세요
- 점수는 가상 시장에서 관찰한 발화·확산·여론 흐름을 모은 상대 지표입니다. 실제 출시 결과로 보정한 확률이 아니므로, 아이디어끼리 비교하고 무엇을 고칠지 찾는 데 씁니다.
- 대안 비교는 같은 시장에서 변수 하나만 바꿔 돌린 결과입니다. AI 행동에는 흔들림이 있어 5점 미만의 차이는 “차이 미미”로 봅니다. 흔들림을 실제로 재고 싶다면 정밀 예측(3회 반복)을 고르세요. 점수에 범위가 붙고, 대안의 효과가 세 번 모두 같은 방향일 때만 우열을 말합니다.
- 최종 결정은 실제 고객 인터뷰·소규모 테스트 판매와 함께 내리시기를 권합니다.
내놓기 전에, 먼저 겪어 보세요
예측 1건은 49,000크레딧입니다(1크레딧 = 1원). 크레딧은 카드로 충전하고, 예측이 실패하면 차감한 크레딧을 자동으로 돌려드립니다.
내 크레딧 0
예측을 시작하면 새 탭에서 예측기가 열립니다. 예측 실행권은 하루 안에 한 번 쓸 수 있습니다.
질문을 직접 정해 한국인 패널에게 묻고 싶다면 AI 여론조사를 이용하세요.