"우리 K-뷰티가 베트남에서 잘 팔릴까?"를 일반 AI 챗봇에게 물으면 일반론적 추측이 돌아옵니다. AI Market Twin은 베트남 Bộ Y Tế 식품 등록 절차, 인도네시아 BPS 가구소득 분포, 일본 厚生労働省 화장품 규제 같은 실제 정부·공공 통계로 grounded된 페르소나 풀 위에서 시뮬레이션을 실행합니다.
소득 분포, 직업별 임금, 가구 구성, 소비 패턴, 핵심 규제 — 24개국 정부·공공 통계청에서 가져온 실측 데이터가 페르소나 생성의 ground truth입니다.
같은 질문을 ChatGPT에게 던져도 답을 얻습니다. 그 답이 의사결정 자료로 쓸 수 있는지가 다릅니다.
AI가 그럴듯하게 지어내는 것을 막는 방법은 두 가지입니다. 공식 데이터에 근거하게 하는 것, 그리고 실제 결과와 대조해 채점하는 것입니다.
42개 브랜드가 실제로 해외 진출을 결정하던 시점으로 되돌아가, 그때 알 수 있던 정보만으로 분석하고 실제로 성공한 시장과 대조했습니다. 유리한 사례를 고르지 않고 42건 전부를 채점했습니다.
신뢰도 표시. 모든 결과에 높음 · 보통 · 낮음 신뢰도가 붙습니다. 여러 AI 모델이 같은 시장을 지목하고 2위와 차이가 뚜렷할 때만 높음이고, 판단이 갈리거나 근거 데이터가 부족하면 낮춰 표시합니다. 높음은 우선 검토할 후보, 보통은 후보에 포함, 낮음은 추가 확인이 필요하다는 뜻입니다.
수치는 2026년 9월 17일 한 번의 측정(42건)에서 나온 것이며, 측정 방법과 한계는 검증 방법론 PDF에 공개합니다. 모든 분석 결과 PDF에는 사용된 데이터 출처와 점수 구성이 표시되고, 엔진 개선은 기존 고객에게도 추가 비용 없이 적용됩니다.
입력에서 PDF 리포트까지 등급에 따라 약 6~30분. 같은 단계를 여러 번 교차 실행하고, 서로 다른 AI 모델이 결과를 나눠 냅니다.
제품 정보를 검증하고, 나라별 통계에 맞춰 어떤 직업·소득·연령의 가상 소비자를 몇 명 둘지 정합니다.
후보국별로 판매 금지·라벨 규정을 확인합니다. 진출 자체가 불가능한 시장은 자동으로 제외합니다.
조건이 맞는 가상 소비자는 축적된 풀에서 다시 쓰고, 부족한 만큼만 새로 만듭니다. 각자의 구매 의향과 1인칭 의견을 받습니다.
가상 소비자의 구매 의향 분포·거부 요인·신뢰 신호를 집계해 국가별 수요·고객 획득 비용·경쟁 강도를 평가합니다.
가격 분석을 5번 따로 돌려 중앙값을 씁니다. 한 번의 결과에 흔들리지 않게 하기 위해서입니다. 시장별 가격 민감도도 따로 냅니다.
올린 패키지·광고 이미지가 있으면 함께 분석합니다. 마지막으로 추천 국가와 근거가 서로 맞는지 자동 점검한 뒤 결과를 확정합니다.
K-푸드 제품의 검증분석 결과 PDF(교차 실행 6회 · 가상 소비자 1,200명 · 후보국 3개 · 25쪽) — 회원가입 불필요, 바로 내려받기.