내 창업 아이디어를 deep research를 활용해서 객관적으로 검증해보기

Deep Research 기반 창업 아이디어 검증: 기술성과 시장성 체크리스트

소개

기밀 유지가 필요한 창업 아이디어를 구체화하기 전에, 해당 아이디어의 기술적 실현 가능성과 시장성을 객관적인 데이터 기반으로 검증하고자 했습니다. 특히 아이디어가 매력적으로 느껴지더라도 실제 시장이나 기술 환경이 뒷받침되지 않으면 실패할 확률이 높기 때문에, 이번에는 Deep Research 도구를 활용해 사전 리스크를 파악하고자 했습니다.

진행 방법

사용한 도구

Gemini Deep Research
ChatGPT (GPT-4 o3)
Claude 3

💡 아래는 실제로 Deep Research 검색식을 구하기 위해 사용한 프롬프트입니다. (모든 응답은 한글로 작성해 달라는 요구사항을 포함하는 것이 중요합니다)

너는 기술 경영 전문가야. 지금부터 나는 내 사업 아이템을 검증하기 위해 시장 동향과 기술 동향을 파악하려고 해. 먼저 Deep Research를 활용해서 검색하려고 해. 믿을 수 있는 Deep Research 프롬프트를 작성해 줘. 논리적이고 누락 없이 조사할 수 있게 해 줘.

# 시장 동향
- 시장 규모와 성장률, 트렌드
- 시장 성장 사이클
- 산업 성장 동인
- 주요 고객
- 고마진 사업인지 아닌지
- 산업 내 구조 변화 여부
- 주요 플레이어(1등 기업), 점유율, 전략
- 차별화 요소 존재 여부
- 원재료 공급 난이도
- 시장 진입/철수 전략 사례

# 기술 동향
- 내 아이디어를 요약
- 내 아이디어의 기술 트렌드(어떤 식으로 발전하려는지)
- KIPRIS 검색식과 Google Patent 검색식 제안

1단계: 기술성 분석 (특허 기반)

🎯 분석 대상 아이템: MemoryTalk.AI – AI 회상 회고 훈련 프로그램

산업: 인지치료 / 시니어 교육 / 치매예방
타겟: 고령층, 요양원, 복지기관, 시니어 타운
핵심 기술: 생성형 AI + 회상치료 모델 + 대화형 LLM
아이디어의 핵심 기술 키워드를 바탕으로 GPT에게 다음과 같이 요청했습니다:
- "이 기술의 기술 동향과 주요 선행기술을 파악해줘"
- "IPC 기반으로 KIPRIS 검색식 만들어줘"
- "CPC 코드 기반으로 Google Patents 검색식을 구성해줘"
각 모델이 제시한 특허 검색식을 활용해 직접 검색하고, 관련 기술의 존재 여부 및 경쟁 강도를 파악했습니다.
Claude와 Gemini는 검색식보다는 기술 개요 요약에 강점을 보였고, GPT는 검색식 구성에 특히 적합했습니다.

2단계: 시장성 분석 (구조적 질문)

💡 분석 대상 아이템: MemoryTalk.AI

수익모델: B2B(복지시설 라이선스), 공공기관 납품, 가족 앱 연계

📋 아래 프롬프트 기반으로 시장조사 세부 항목을 구성하고 각 모델에게 요청했습니다:

다음 항목을 GPT에 입력해 시장 조사형 프롬프트를 구성해달라고 요청했습니다:

- 시장 규모와 성장률, 트렌드
- 시장 성장 사이클
- 산업 성장 동인
- 주요 고객
- 고마진 사업인지 아닌지
- 산업 내 구조 변화 여부
- 주요 플레이어(1등 기업), 점유율, 전략
- 차별화 요소 존재 여부
- 원재료 공급 난이도
- 시장 진입/철수 전략 사례

이후 Claude와 GPT를 병행 사용해 각 항목별 리서치를 수행했습니다.
성장 주기, 주요 고객군, 진입 전략 등은 Claude가 더 자연스럽게 정리해주었고, GPT는 표 형태로 구조화된 답변을 제공해 비교 및 요약이 용이했습니다.

결과와 배운 점

주요 인사이트

같은 자료를 사용하더라도 Claude는 가독성과 요약 중심, GPT와 Gemini는 풍부한 설명 중심으로 응답 스타일이 달랐습니다. Claude는 "그래서 결론이 뭐야?"에 최적화된 요약형 응답을 주로 제공했고, GPT/Gemini는 배경과 맥락 설명이 풍부해 초기 리서치나 설명이 필요한 단계에 유리했습니다.
Claude와 GPT는 리서치를 더 명확하게 만들기 위해 되묻는 질문을 던지는 경향이 있었습니다. 예를 들어 Claude는 "회상치료란 개념이 어떤 기술적 작동 방식인지 설명해줄 수 있나요?"와 같은 정제 질문을 통해 조사 대상을 더 명확히 하려 했고, GPT는 "이 기술이 적용될 구체적인 환경(예: 복지시설, 병원 등)을 알려주시면 검색 범위를 좁힐 수 있어요"라는 보조 질문을 던졌습니다. → 프롬프트 명확성 향상에 도움을 주었습니다.
Gemini는 질문 기반으로 전체 리서치 프레임을 제시하는 데 강점이 있었습니다. 예: 관련 시장 규모, 성장 동인, 경쟁사, 기술동향까지 포함된 웹사이트 구조의 조사 제안서를 만들어주었습니다. → 리서치 기획 단계에서 유용했습니다.
GPT에게 단순히 "시장 조사해줘"보다는 구조화된 질문 리스트를 주는 것이 훨씬 유효했습니다.
특허 분석 시 IPC/CPC 검색식의 자동화는 반복적인 기술 리서치에 매우 큰 도움이 되었습니다.
다양한 모델의 강점이 서로 달랐기 때문에 역할 분담을 통해 정확도를 높일 수 있었습니다.

시행착오

초기에는 너무 광범위한 키워드로 요청해 정리되지 않은 결과가 많았습니다. → 프롬프트 정교화가 필요했습니다.
Claude가 KIPRIS 검색식을 잘못 제안해서 직접 수정했습니다. → 이 과정에서 '예시를 포함한 One-shot/Few-shot 방식'이 훨씬 효과적임을 깨달았습니다.
일부 Deep Research 결과는 최신성이 떨어지는 경우도 있어 최신 보고서를 크로스체크할 필요가 있었습니다.

다음 단계

아이디어별 시나리오를 기준으로 BM 모델 검증, 시장 진입/철수 시뮬레이션까지 확장할 계획입니다.
필요시 Deep Research를 Notion 등과 연계해 팀 협업용 리서치 저장소로 구성할 예정입니다.

도움 받은 글 (옵션)

없음 (또는 필요시 추후 추가)

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