STEP 01
조사 설계
조사 제목과 대상, 응답자 수(30~300명), 질문(최대 10개)을 정합니다. 단일·복수 선택, 5점 척도, 주관식을 쓸 수 있습니다.
CEO AI · AI 여론조사
질문을 정하면
한국인 패널이 답합니다
조사 대상(예: 서울·경기 30~45세 사무직)을 적고 질문을 만들면, 실제 한국 인구 분포로 만든 페르소나 가운데 조건에 맞는 30~300명이 한 사람씩 답합니다. 응답을 연령·성별·지역별로 집계하고, 주관식은 주제별로 묶어 대표 답변과 함께 보여 줍니다.
설문 문항 점검
“실제 조사를 돌리기 전에 질문이 제대로 읽히는지, 보기가 빠진 건 없는지 먼저 보고 싶다.”
가설 걸러 내기
“어느 연령·지역에서 반응이 갈릴지 미리 보고 실제 조사 대상을 좁히고 싶다.”
메시지·가격 감 잡기
“가격대나 이름 후보를 빠르게 물어 감을 잡고 싶다.”
HOW IT WORKS
네 단계로 조사합니다
STEP 02
표본 추출
대상 설명을 나이·성별·지역·직업·생활 조건으로 바꿔 페르소나 표본에서 응답자를 고릅니다. 조건이 좁으면 지역→성별→나이 순으로 넓힙니다.
STEP 03
개별 응답
응답자마다 AI가 그 사람의 나이·직업·가족·가치관에 비추어 설문 전체에 답합니다. 무관심하거나 모르면 그렇게 답하게 합니다.
STEP 04
집계와 요약
문항별 비율·평균과 연령·성별·지역별 교차표를 내고, 주관식은 주제별로 묶어 핵심 발견과 다음 확인 사항을 정리합니다. 숙의 라운드를 켜면 1차 결과를 응답자 모두에게 보여 주고 다시 물어, 남의 의견을 본 뒤 생각이 얼마나 바뀌는지도 잽니다.
TECHNICAL OVERVIEW
질문 하나가 패널의 답이 되기까지
5,000명에서 고른 패널
NVIDIA Nemotron-Personas-Korea의 한국인 페르소나 5,000명 가운데 조사 대상 설명을 나이·성별·지역·직업 조건으로 바꿔 30~300명을 고릅니다. 조건이 좁으면 지역 → 성별 → 나이 순으로 넓히고 그 사실을 밝힙니다.
한 사람씩, 그 사람으로
응답자마다 AI가 그 사람의 나이·직업·가족·가치관·소득 형편이 되어 설문 전체에 답합니다. 무관심하거나 모르면 그렇게 답하게 해, 좋게만 답하는 편향을 줄입니다.
숙의 라운드
1차 결과를 응답자 모두에게 보여 주고 다시 물어, 남의 의견을 본 뒤 생각이 얼마나 바뀌는지 잽니다. 실제 실행에서 30명 중 43%가 답을 바꿨습니다. 사회적 영향에 쉽게 흔들리는 문항을 가려냅니다.
숙의 라운드 수치는 실제 Claude로 30명에게 돌린 조사 결과입니다. 응답자는 실제 사람이 아니라 페르소나를 AI가 연기한 것입니다.
WHEN TO USE
AI 사업성과 예측과 무엇이 다른가요
AI 여론조사 · 19,000크레딧
사람들에게 직접 묻는 방식입니다. 질문을 내가 정하고, 몇 분 안에 집단별 응답 분포를 받습니다. 문항 점검, 가설 걸러 내기, 가격·이름 감 잡기에 맞습니다.
AI 사업성과 예측 · 49,000크레딧
가상 시장을 돌려 보는 방식입니다. 경쟁사 반박, 입소문, 여론의 전환점처럼 사람들이 서로 영향을 주고받으며 생기는 결과와, 변수 하나를 바꿨을 때의 차이를 봅니다.
이렇게 읽어 주세요
- 응답자는 실제 사람이 아니라 NVIDIA Nemotron-Personas-Korea(CC BY 4.0) 페르소나를 AI가 연기한 것입니다. 표본오차·신뢰구간은 적용되지 않습니다.
- 실제 조사 전에 질문과 가설을 다듬는 용도로 쓰고, 중요한 결정은 실제 응답자 조사로 확인하세요.
- 응답자가 5명 미만인 집단은 교차표에서 뺍니다.
- 숙의 라운드의 변화는 실제 사람의 설득·동조와 크기가 다를 수 있습니다. 같은 조사도 돌릴 때마다 움직임의 크기가 달라질 수 있으니, "의견이 쉽게 흔들리는 문항인가"를 가늠하는 신호로 읽으세요.
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여론조사 1건은 19,000크레딧입니다(1크레딧 = 1원, 응답자 최대 300명·질문 최대 10개). 조사가 실패하면 차감한 크레딧을 자동으로 돌려드립니다.
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시작하면 새 탭에서 여론조사 화면이 열립니다. 실행권은 하루 안에 한 번 쓸 수 있습니다.