🛋️ 인테리어 AI 서비스 기획, 10분만에 끝내기

* '일잘러의 성장노트'는 주 1회 제 링크드인 포스팅 중 가장 반응이 높았던 포스팅을 순차적으로 공유합니다. 

가족끼리 IKEA에 다녀온 적이 있습니다.

대청소를 한껏하고 방 하나에 책상+화장대+릴스 촬영 배경을 구성하고 싶은데 제 상상력으로는 정말 어렵더라고요.

옵션이 많아 더 어렵다.

ChatGPT의 도움으로 AI가 인테리어를 해주는 다양한 서비스들을 웹검색해보았는데 실망했습니다.

물론 무료 위주로만 경험해보았지만 글로벌에서도 단순히 '방 사진을 올리면 스타일만 바꿔주는' 생성형 이미지 서비스에 그쳤습니다. 실제로 존재하는 상품과 연결되지 않으니 구매에 도움이 되지 않고요.

예) Homestyler: 그래서 가구 뭐 사야하냐구 🥲

결국 Bucketplace (오늘의집)에 접속했는데 여러 인테리어 인플루언서 분들의 사진을 보니 그나마 도움이 되었습니다.

인테리어 고수들의 방을 엿보고 실제 구매도 할 수 있다.

사진 안에 품목이 태그되어 있어 상품의 상세 spec, 비슷한 상품도 알 수 있었고 인플루언서 분들의 스타일 분류도 잘 되어 있었어요.

👨🏻‍🎨 인테리어 인플루언서들의 다양한 스타일
🛌 실제 설치한 가구의 상세 정보
📐 실측 도면까지 포함된 풍부한 데이터

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!

이 둘 사이를 AI의 API가 연결하며 양질의 추천 사항을 결과로 제시하게 될거에요.

저는 클로드에게 저의 아이디어만 대략적으로 설명하고 Feature Dataset과 User Input Parameters를 직접 구성해달라고 했어요. 이미지를 보시면 아시겠지만 정말 잘 짜주죠?!

Feature Dataset (클로드.. 넌 참 일을 잘해.)

사용자 입력 화면 (클로드 넌 짱이야.)

Feature Dataset은 인테리어 정보를 효율적인 데이터 처리를 위해 구조화했고, 사용자 입력 화면은 직관적이고 편리한 UX/UI를 구성해주었어요.

⏰ 10분만에 AI 서비스 기획하기 프로세스 요약

❶ 현실에서 문제점을 발견한다

❷ AI 웹검색 기능을 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? 🙂

혹시 '우리 서비스에도 AI를 접목해보고 싶은데, 어떻게 해야할지 모르겠다' 싶어 간단한 아이데이션이라도 원하신다면 저와 함께 가볍게 고민해보셔도 좋을 것 같아요! 💬

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챌린지 운영도 첫 도전이라, AI 챌린지가 처음이신 분들, 함께 하면서 서로 용기 주도록 해요 😆

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