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2025.02.12 03:56
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오늘은 가족끼리 IKEA에 다녀왔어요.
대청소를 한껏 하고 방 하나에 책상+화장대+릴스 촬영 배경을 구성하고 싶은데 제 상상력으로는 정말 어렵더라고요.
Perplexity의 도움으로 AI가 인테리어를 해주는 다양한 서비스들을 경험해보았는데 실망했습니다. 물론 무료 위주로만 경험해보았지만 글로벌에서도 단순히 ‘방 사진을 올리면 스타일만 바꿔주는’ 생성형 이미지 서비스에 그치더라고요. 실제로 존재하는 상품과 연결되지 않으니 구매에 도움이 되지 않고요.
결국 Bucketplace (오늘의집)에 접속했는데 여러 인테리어 인플루언서 분들의 사진을 보니 그나마 도움이 되었습니다. 사진 안에 품목이 태그되어 있어 상품의 상세 spec, 비슷한 상품도 알 수 있었고 인플루언서 분들의 스타일 분류도 잘 되어 있더라고요.
👨🏻🎨 인테리어 인플루언서들의 다양한 스타일
🛌 실제 설치한 가구의 상세 정보
📐 실측 도면까지 포함된 풍부한 데이터
“이런 양질의 데이터 잘 활용하면, 글로벌 서비스보다 훨씬 더 가구 추천까지 잘해줄 수 있을텐데..” 라는 생각이 들었습니다.
AI 서비스를 처음 기획할 때에는 이 2가지 핵심 개념에 집중하게 됩니다.
❶ Feature Dataset (특성 데이터셋)
AI가 학습하는 기준이 되는 데이터예요 예를 들면 인플루언서의 방 정보, 가구 정보, 스타일 정보 등이 체계적으로 정리된 데이터죠. 이걸 통해 AI가 ‘좋은 인테리어란 무엇인가’를 학습하고, 유저가 원하는 바를 입력했을 때 적절한 가구 정보를 불러오게 됩니다.
❷ User Input Parameters (사용자 입력 정보)
실제 서비스에서 사용자가 입력하는 정보예요. 방 크기, 선호 스타일, 예산 등 필요한 정보를 어떻게 입력받을지 설계합니다. 사용자 경험(UX)이 매우 중요한 부분이죠!
저는 클로드에게 저의 아이디어만 대략적으로 설명하고 Feature Dataset과 User Input Parameters를 직접 구성해달라고 했어요. 이미지를 보시면 아시겠지만 정말 잘 짜주죠?!
Feature Dataset은 인테리어 정보를 효율적인 데이터 처리를 위해 구조화했고, 사용자 입력 화면은 직관적이고 편리한하게 UX/UI를 구성해주었어요.
⏰ 10분만에 AI 서비스 기획하기 프로세스 요약
❶ 현실에서 문제점을 발견한다
❷ 퍼플렉시티를 통해 관련 서비스를 리서치하고 더 나은 방향 아이디어를 짜본다
❸ AI에게 주며 Feature Dataset과 User Input Parameters를 기획해달라고 한다
❹ 이를 기반으로 서비스화면도 짜달라고 한다.
물론 실행에는 더 많은 시간이 걸리겠지만 초기 기획 자료로 이 정도면 kick-off할 만하지 않을까요? 🙂
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