소개
AI를 통해 비즈니스 모델을 탐색하기 위해 이 실험을 시작하게 되었습니다. 소비자 insight를 통해서 MRD(시장 요구사항 정의서), 그 이후로 실제로 개발이 가능한 PRD(제품 요구사항 정의서)까지 연결하는게 목표입니다. 개발 경험이 없는 일반인이 ai를 통해 실제 바이브 코딩이 가능한 수준까지 연결하려합니다.
진행 방법
1. 딥리서치를 통한 소비자 리서치 수행
다음과 같은 프롬프트를 가지고 딥리서치를 수행하여 소비자 리서치 결과를 뽑았습니다.
검색해야할 정보 소스와 pain point를 지정하고 가장 최신화된 정보를 가져오기 위한 프롬프트로 구성하였습니다.
할루시네이션을 줄이고 x등의 최신 정보를 같이 가져오기 위해 여러가지 LLM, Chat GPT, Gemini, Grok에서 각각 딥리서치를 통해 결과물을 얻었습니다.
2. 프롬 프트 고도화
MRD를 출력하는데 필요한 요건사항을 프롬프트에 넣어야하는데 저는 기획에 대한 지식이 없기 때문에 초기에는 보이드 모드를 통해서 내가 필요한 사항을 대화로 LLM에 입력하였습니다
약 10분 정도 대화하니 mrd를 작성하기 위해 필요한 요건과 앞으로 prd로 연결하기 위해 어떤 정보가 필요하고 어떤식으로 프롬프트가 구성되어야하는지 알게되어서, 최종적으로 mrd를 출력하기 위한 프롬프트가 구성이 되었습니다.
이 프롬프트를 가지고 세가지의 LLM에서 주어진 모든 딥리서치 결과를 모두 프롬프트에 입력하고 GPT o3를 활용하여 MRD를 도출하였습니다. 딥리서치 결과가 어마어마하게 큰 분량이지만 o3를 활용하니 제대로된 insight를 뽑아내는 걸 알 수 있었습니다.
3. 출력된 MRD에서 시장 가능성이 있는 아이디어 도출
추출한 인사이트로 비즈니스 기회 3~5개 도출
이 중 제 생각에 가장 설득력 있는 아이디어가 6번이라는 생각이 들어 다시 프롬프트를 고도화하여 개선된 MRD 출력하였습니다.
4. 최종적으로 PRD까지 출력
최종 MRD를 바탕으로 PRD를 출력하기 위한 프롬프트를 다시 고도화
이 프롬프트를 가지고 최종 PRD를 출력. 기능 정의, 핵심 사용자 시나리오, KPI 등 포함하여 실제로 개발까지 연결될 수 있도록 작성
결과와 배운 점
딥리서치 → 인사이트 → 프롬프트 고도화의 연결은 결과물의 품질을 눈에 띄게 높여줬습니다 ✨
여러 LLM을 조합해서 쓰면 단일 모델보다 더 입체적인 결과를 얻을 수 있었고, 할루시네이션도 줄일 수 있었어요.
여러가지 딥리서치 결과를 추론형 LLM을 메타 분석 도구처럼 활용하는 방식이 효과적이었어요.
이 과정을 체계화하면 누구나 더 쉽게, 더 신뢰성 있게 비즈니스 모델을 도출할 수 있다는 자신감이 생겼습니다.
현재 출력된 prd는 비개발자가 구현이 가능하지 않은 상태이지만 mcp 크롤러와 제미나이를 이용하여 여러 소스의 컨텐츠를 요약하고 출력하는 기능을 구현해보고 약간의 기능 수정이 가해진다면 도전해볼만한 난이도라고 생각이 듭니다.