리서치멀티에이전트 시뮬레이션을 과학으로 쓰는 5가지 의무
합성 소비자·합성 사회 시뮬레이션은 매혹적이다. 그래서 기업이 가장 자주 저지르는 실수가, '예쁘게 돌아가는 데모'를 '현실을 예측하는 모델'로 착각하는 것이다. 검증의 핵심은 '인간처럼 보임'이 아니라, 사전 등록한 경험적 타깃에 대한 오차 구조와 일반화 성능이다.
임보람·7분
3대 연구 축
연구실 전체 보기 →01Prediction
AI 예측
내일의 매출·수요·인구를 미리 안다. 수백 개 변수를 학습한 모델이 예측하고, SHAP로 "왜"까지 설명해 바로 의사결정에 쓴다.
슈퍼마켓 R² 98.3%IP 콜라보 적중 97.6%JRCS 게재
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02Replication
AI 소비자 시뮬레이션
출시 전에 "가상 소비자"에게 먼저 물어본다. 실제 소비자의 행동과 생각을 복제한 AI가, 비용·시간 1/10로 시장 반응을 테스트한다.
디지털 트윈합성 FGI검증 정확도 83%
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03Digital Marketing
디지털 마케팅
인플루언서·콘텐츠가 만든 효과를 감이 아니라 수치로 검증한다. 대규모 소셜·이미지 데이터를 직접 구축해 인과적으로 분석한다.
대규모 인스타 데이터얼굴·이미지 AI 분석효과 인과 검증
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98.3%
슈퍼마켓 수요 예측
284개 점포 · JRCS 게재
97.6%
IP 콜라보 매출 예측
462명 · 4,042건 검증
83%
합성 소비자 재현
디지털 트윈 · holdout 검증
3,518
행정동 인구 예측
20년 · 461개 변수
Featured In
미디어 기고
DBR · 2026
AI가 인용한 브랜드, 광고 클릭 91% 올라 — 제품 페이지에 수치·데이터 명시하면 유리
AI 에이전트가 바꾸는 광고 문법. CPC(클릭당 과금) 모델이 흔들리는 시대, 제품 페이지에 검증 가능한 수치·데이터를 명시한 브랜드가 AI 인용과 광고 성과에서 앞선다.
DBR에서 읽기 ↗
DBR · 2025
AI와 대화 중 결제 '에이전틱 커머스' 시대 — 검색 플랫폼의 살 길은 '신뢰 가는 선제 제안'
검색의 시대가 끝나고 AI가 대화 중 결제까지 끝내는 '에이전틱 커머스'가 쇼핑의 판을 바꾼다. 아마존 루퍼스·오픈AI 결제 혁신 사례로 본, 플랫폼이 광고 대신 '추천의 신뢰'를 팔아야 하는 이유.
DBR에서 읽기 ↗최신 인사이트
전체 보기 →리서치
리서치AgentSociety: 출시 전에 100번 살아보는 시대
되돌리기 어려운 결정을 내리기 전에, 가상 사회를 띄워 100번 살아본다. 칭화대 AgentSociety는 1만 명의 LLM 에이전트와 500만 건의 상호작용으로 여론 확산을 시뮬레이션한다. 단, 이것은 '현실의 거울(디지털 트윈)'이 아니라 '가능한 사회'다. 이 차이를 모르면 결과를 과신한다.
임보람·7분
리서치합성 소비자: 신상품 개발의 게임이 바뀐다
합성 소비자는 인간 조사를 대체하는 기술이 아니다. 신상품 개발의 깔때기를 바꾸는 기술이다. 친숙한 카테고리에서는 인간 선호를 놀랍게 재현하지만, 낯선 카테고리에서는 부호까지 뒤집힌다. 어디까지 믿고 어디서 멈출지를 아는 것이 핵심이다.
임보람·7분
리서치AI로 매출을 97.7% 맞추다 — 한 프랜차이즈 기업의 매출 예측 프로젝트
462개 대상, 4,042건 검증. 감으로 결정하던 매출 추정을 AI가 97.7% 정확도로 대체한 프로젝트의 전체 기록.
임보람·12분
리서치81%에서 97%로 — 매출 예측 정확도를 6번 만에 끌어올린 과정
첫 모델의 적중률은 81.4%였다. 6번의 반복 개선을 거쳐 97.7%에 도달하기까지, 무엇을 바꿨고 무엇이 효과가 있었는가.
임보람·10분
리서치AI가 예측을 틀릴 때 — 4,042건 중 오차가 큰 케이스를 전수 조사했다
97.7% 적중률이면 나머지 2.3%는 뭔가. 예측이 크게 빗나간 사례 199건을 하나하나 조사했다. 결론: AI의 한계가 아니라 정보의 한계였다.
임보람·11분