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무료교육완료온라인

AI 업무활용

AI 딥리서치: 시장조사·경쟁사 분석 보고서 2시간 완성 (1기)

AI를 활용해 출처를 따라 검토할 수 있는 근거 중심 리서치 실습 교육입니다.

#AI#AX#딥리서치#시장조사누적 조회수 289회

모집 기간

~교육 시작 30분 전

교육 일시

2026-08-31 (월) 20:00~22:00

방식

온라인

교육비용

0원(카카오톡 채널 추가시 무료)

[모집 종료] 다음 기수 알림받기 →

AI Deep Research · 실무 리서치 2026-08-31 · 2시간 · 온라인 · 무료 리서치 질문 1건 공통 비교 기준표 Deep Research 프롬프트 출처 검증 체크리스트 AI로 조사해서 보고서를 작성하는데, 하나하나 수정하면서 다시 검색한다? ※ 이 과정은 최종 경영진 보고서가 아니라, 보고서 작성 전 단계의 질문·출처·조사 자료를 완성합니다. 자료가 없는 게 아닙니다. 그 자료를 왜 찾았고, 어디까지 믿어도 되는지가 남아 있지 않은 것입니다. AI는 시장 자료와 경쟁사 정보를 빠르게 찾을 수 있습니다. 하지만 기준 시점이 맞는지, 원문이 실제 주장을 뒷받침하는지, 같은 기준으로 비교했는지 는 별개의 문제입니다. 이 과정에서는 검색보다 먼저 ‘조사 기준’을 설계합니다. EVIDENCE CHECK SHEET 01 보고서에 쓰려는 문장 “이 시장은 최근 몇 년간 빠르게 성장했다.” S1 공식 통계 원문 확인 · 기준 시점 표기 ✓ 사용 가능 S2 산업 보고서 기준일 확인 불가 △ 추가 확인 S3 기사 다른 자료를 재인용 ! 교차 확인 3 SOURCES · 1 USABLE 사람 확인 완료 출처 있음 ≠ 근거 확인됨 분명 조사했는데, 왜 보고서를 쓰다가 다시 검색하게 될까요? 처음부터 자료가 없었던 것이 아닙니다. 조사 기준이 없어서 찾은 자료를 다시 해석하고 다시 확인하는 것입니다. 조사가 반복되는 업무 흐름 검색, 링크 저장, 경쟁사 자료 수집, 보고서 작성, 기준이 다른 것을 발견, 원문 재확인을 거친 뒤 다시 검색으로 되돌아갑니다. 검색 01 링크 저장 02 경쟁사 자료 수집 03 보고서 작성 04 “어? 기준이 다르네” 05 원문 재확인 06 다시 검색 01 검색 02 링크 저장 03 경쟁사 자료 수집 04 보고서 작성 05 “어? 기준이 다르네” 06 원문 재확인 ↻ 다시 검색으로 되돌아갑니다 이 숫자는 어느 연도 기준이지? 경쟁사 A는 매출, B는 점유율을 조사했네. 이 기사 원문이 어디였지? AI가 쓴 문장과 원자료 내용이 같은가? 검색 능력보다 먼저 필요한 것은 조사 기준입니다. 링크가 있다는 것과 근거가 확인됐다는 것은 다릅니다. AI가 제시한 출처도 원문 접근 여부, 작성 주체, 기준 시점, 주장과의 일치 여부를 확인해야 실제 업무에 사용할 수 있습니다. CLAIM UNDER REVIEW “경쟁사 대비 우리 제품군의 시장 위치가 최근 변화했다.” A. 공식 통계 공표 자료 원문 접근 ✓ 작성 주체 ✓ 기준 시점 ✓ 주장 일치 ✓ 사용 가능 B. 산업 보고서 요약본만 공개 원문 접근 △ 작성 주체 ✓ 기준 시점 확인 필요 주장 범위 확인 필요 추가 확인 C. 2차 인용 기사 재인용 원문 접근 ✓ 작성 주체 2차 인용 기준 시점 ✓ 수치 단위 단위 상이 교차 확인 ✓ 확인 · △ 일부 확인. 점수나 퍼센트는 사용하지 않습니다. 출처 유형은 예시이며 특정 기관·매체·기업을 지칭하지 않습니다. 3건 중 1건 사용 가능 출처를 사용하기 전에 사람이 확인할 것 01 원문을 직접 열 수 있는가? 02 작성 주체를 확인할 수 있는가? 03 데이터 기준 시점은 언제인가? 04 AI 문장이 원문의 의미와 일치하는가? 05 수치의 범위와 단위가 같은가? 06 교차 확인이 필요한가? 07 다른 글을 다시 인용한 자료는 아닌가? “시장조사 해줘”를 업무에 실제 쓸 수 있는 조사 구조로 바꿉니다. “시장조사 해줘.” 기준 연도 불명 지역 범위 없음 경쟁사마다 다른 항목 2차 인용 혼재 일반적인 결론 RESEARCH BRIEF 작성: 사람 REQUEST 다음 주 내부 검토 자료에 시장 상황과 경쟁 구도를 넣어야 함 QUESTION 최근 3년간 이 시장의 수요 변화와 주요 경쟁사의 대응 방식은 무엇인가? SCOPE 국내 최근 3년 제품군 A 공통 비교 기준 설정 제외 범위 정의 INSTRUCTION 목적 내부 검토 자료의 근거 수집 질문 수요 변화 · 경쟁사 대응 방식 대상/기간 제품군 A / 최근 3년 지역 국내 비교 항목 제품 구성 · 가격 정책 · 채널 · 메시지 · 고객 반응 결과 구조 항목별 정리 + 출처 목록 + 기준일 표기 출처 조건 공식 자료와 참고 자료 구분 불확실성 확인이 필요한 항목은 별도 표시 COLLECT & VERIFY 시장과 경쟁사를 같은 기준으로 조사 → 원문·작성 주체·기준 시점 확인 → 사용 가능 / 추가 확인 구분 AI는 넓게 찾고 정리하는 일을 지원합니다. 사람은 무엇을 조사할지 정하고, 무엇을 믿을지 판단합니다. AI가 지원 자료 후보 탐색 정보 정리 시장·경쟁사 자료 초안 수집 출처 링크 제시 사람이 결정 질문과 범위 비교 기준 출처 신뢰성 원문과 주장 일치 상충 자료 해석 보안·개인정보 최종 업무 활용 Human-in-the-Loop는 AI가 모든 판단을 대신하는 것이 아니라, 조사 질문 설정·출처 확인·최종 활용처럼 중요한 단계에 사람이 참여하도록 설계하는 방식입니다. 좋은 검색어 하나보다, 다시 사용할 조사 구조 하나가 더 오래 남습니다. 듣고 끝나는 과정이 아닙니다. 내 업무에 다시 쓸 조사 기준을 직접 만듭니다. RESEARCH WORKSHEET 교육 중 작성 · 04 STEPS 01 리서치 질문 설계 업무 요청 → 조사 목적 → 답할 수 있는 질문 → 조사 범위 → 공통 비교 항목 02 업무용 Deep Research 프롬프트 목적 질문 대상 기간 지역 비교 항목 결과 구조 출처 조건 불확실성 03 출처 검증 기준 원문 · 작성 주체 · 기준 시점 · 주장 일치 · 교차 확인 필요 여부 04 시장·경쟁사 자료 수집 ChatGPT Chat·Work 활용 → 시장 자료 수집 → 경쟁사 동일 항목 조사 → 기준 시점 기록 → 추가 검증 자료 구분 실습 데이터 원칙 공개 정보와 조직에서 외부 AI 도구 사용이 허용된 자료만 사용합니다. 회사 기밀정보, 개인정보, 계약 정보, 미공개 자료는 입력하지 않습니다. 60분 + 60분 = 120분 1교시 · 60분 Deep Research의 원리와 조사 기준 설계 Deep Research 기본 작동 방식 일반 채팅과 조사형 작업의 차이 업무 요청을 리서치 질문으로 구조화 조사 범위와 비교 항목 정의 리서치 프롬프트 설계 출처 검증 체크리스트 구성 출처 링크와 실제 근거의 차이 → 1교시 결과: 질문 · 범위 · 검증 기준 2교시 · 60분 시장조사·경쟁사 분석 자료 수집 실습 ChatGPT Chat·Work 활용 시장조사 자료 범위 설정 경쟁사별 공통 비교 항목 적용 관련 출처·자료 수집 작성 주체와 기준 시점 기록 원문과 AI 요약 내용 대조 추가 확인 자료 구분 → 2교시 결과: 시장 · 경쟁사 자료 · 출처 목록 · 추가 확인 표시 1교시 60분 + 2교시 60분 = 총 120분(2시간) 교육이 끝나면, 검색 기록이 아니라 ‘조사 기준’이 남습니다. DOSSIER MARKET COMPETITOR CHECK 교육 후 남는 업무 문서 QUESTION 업무 목적이 반영된 리서치 질문 SCOPE 대상·기간·범위·비교 기준 PROMPT 업무용 Deep Research 프롬프트 SOURCE INDEX 출처 목록과 기준 시점 MARKET 시장조사 자료 COMPETITOR 경쟁사 동일 항목 조사 결과 VERIFICATION 출처 검증 체크리스트와 추가 확인 표시 재사용 가능 이 과정의 결과물은 최종 의사결정 보고서가 아닙니다. 보고서를 작성하기 위한 질문·출처·조사 자료의 기반이며, 실제 업무에서는 추가 분석과 내부 데이터 확인, 사람의 최종 검토가 필요합니다. 검색하는 사람에서, 조사 기준을 설계하는 사람으로. 교육 전 넓은 질문 발견 순서대로 복사 경쟁사별 다른 조사 항목 출처 링크만 확인 보고서 작성 중 다시 검색 교육 후 업무 요청 → 리서치 질문 조사 범위 먼저 정의 공통 비교 항목 원문·작성 주체·기준일 검증 사용 / 추가 확인 구분 재사용 가능한 프롬프트·체크리스트 AI로 조사하지만, 결과를 그대로 믿을 수는 없는 실무자에게. 시장·산업 동향을 조사하는 기획·전략 담당자 경쟁사 제품·메시지를 분석하는 마케팅 담당자 고객사·업종을 사전 조사하는 영업 담당자 제안서·보고자료의 근거를 찾는 실무자 Deep Research 결과가 너무 넓고 일반적이라고 느낀 사람 AI 답변의 출처 검증 기준이 필요한 사람 직무별 조사 기준을 만들려는 교육담당자 AI 조사 결과의 신뢰성을 관리해야 하는 관리자 이 과정으로 해결되지 않는 것 최종 경영진 보고서 작성 고급 통계·예측 분석 독점 유료 데이터 자동 확보 기밀자료 외부 AI 입력 사람 검수 없는 자동 의사결정 INSTRUCTOR 김동현 강사 LLM·RAG·AI Agent 시스템 개발과 기업 AI 자동화 교육 경험을 바탕으로, 복잡한 정보를 탐색·검증·구조화해 실무 결과물로 연결하는 생성형 AI·에이전트 전문가 現 뇌다리에이아이 대표 · LLM 시스템 및 AI Agent 개발 現 주식회사 헬로월드랩스 차장 · 인공지능 강의 및 AI 교육 콘텐츠 개발 前 케이에이치인포텍 · 정보시스템 개발·운영 및 DB 리소스 관리 前 탑 모바일 앤 커머스 · 유통·재고관리 솔루션 및 온라인 유통 서비스 개발·운영 교육 솔트룩스 · Claude Code 기반 AI Harness 설계·구성·검증 및 도메인 특화 Harness 구축 교육 교육 솔트룩스 · Claude Cowork 기반 반복 업무 자동화 및 온톨로지 지식 구조화 교육 교육 (주)네모 · Advanced RAG, 온프레미스 임베딩 모델, Qdrant 기반 Private RAG 구축 교육 교육 메인비즈협회 · n8n 기반 AI Agent 및 Agentic Workflow 업무 자동화 교육 교육 학지사그룹 · Claude Code 기반 Harness Engineering 및 Spec-driven MVP 개발 교육 교육 엔코아 플레이데이터 · Python·ML/DL·LLM·RAG·LangChain/LangGraph·LLMOps 교육 교육 신세계 I&C 아카데미 · AI 애플리케이션·데이터 분석·CI/CD 기반 프로젝트 교육 교육 KH정보교육원 · 웹·데이터 분석·클라우드·프로젝트 개발 교육 교육 이력 8건 보기 ▼ 교육 솔트룩스 · Claude Code 기반 AI Harness 설계·구성·검증 및 도메인 특화 Harness 구축 교육 교육 솔트룩스 · Claude Cowork 기반 반복 업무 자동화 및 온톨로지 지식 구조화 교육 교육 (주)네모 · Advanced RAG, 온프레미스 임베딩 모델, Qdrant 기반 Private RAG 구축 교육 교육 메인비즈협회 · n8n 기반 AI Agent 및 Agentic Workflow 업무 자동화 교육 교육 학지사그룹 · Claude Code 기반 Harness Engineering 및 Spec-driven MVP 개발 교육 교육 엔코아 플레이데이터 · Python·ML/DL·LLM·RAG·LangChain/LangGraph·LLMOps 교육 교육 신세계 I&C 아카데미 · AI 애플리케이션·데이터 분석·CI/CD 기반 프로젝트 교육 교육 KH정보교육원 · 웹·데이터 분석·클라우드·프로젝트 개발 교육 자주 묻는 질문 교육 중 최종 시장조사 보고서까지 완성하나요? + 이 과정에서는 리서치 질문, 프롬프트, 출처 검증 기준과 시장·경쟁사 자료 수집을 다룹니다. 최종 보고서 작성과 의사결정용 해석은 교육 범위에 포함되지 않으며, 실제 업무에서는 추가 분석과 내부 검토가 필요합니다. 유료 기능이나 유료 데이터베이스가 꼭 필요한가요? + 서비스의 접근 권한과 이용 조건에 따라 달라집니다. AI가 모든 유료·비공개 자료에 접근할 수 있는 것은 아닙니다. 필요한 자료는 조직이 정식으로 보유한 접근 권한과 이용 조건 안에서 확인해야 합니다. 실제 회사의 조사 주제를 사용해도 되나요? + 공개 정보와 조직에서 외부 AI 도구 사용이 허용된 자료를 활용해야 합니다. 개인정보, 영업비밀, 계약 정보와 미공개 자료는 입력하지 않습니다. AI가 제시한 출처는 모두 신뢰할 수 있나요? + 그렇지 않습니다. 출처 링크가 존재하더라도 작성 주체, 기준 시점, 원문 내용과 AI의 주장 일치 여부를 사람이 확인해야 합니다. 필요한 경우 다른 신뢰할 수 있는 자료와 교차 확인해야 합니다. Deep Research를 처음 사용해도 참여할 수 있나요? + 입문 과정이며 Deep Research의 작동 방식과 리서치 질문 설계부터 진행합니다. 다만 계정과 기능 이용 가능 여부는 교육 전에 안내된 준비사항을 확인해야 합니다. 시장 규모나 경쟁사 매출을 정확하게 알 수 있나요? + 공개 자료의 범위와 조사 시점에 따라 확인 가능한 수준이 달라집니다. 서로 다른 정의와 기준으로 작성된 수치를 단순 비교해서는 안 되며, 단위·기간·조사 대상을 함께 확인해야 합니다. ChatGPT의 기능이나 사용 조건이 바뀌면 어떻게 되나요? + AI 도구의 기능, 화면, 요금제와 이용 조건은 변경될 수 있습니다. 교육 시점의 안내를 기준으로 실습하며, 핵심은 특정 화면을 외우는 것이 아니라 조사 질문과 출처 검증 방식을 익히는 것입니다. AI가 수집한 내용을 바로 보고서에 사용해도 되나요? + 그대로 사용해서는 안 됩니다. 원문과 주장 일치 여부, 최신성, 신뢰성, 조직의 보안과 활용 기준을 확인한 뒤 사람이 최종 사용 여부를 결정해야 합니다. AI에게 조사를 맡기기 전에, 무엇을 믿을지 먼저 정하세요. 좋은 리서치는 자료의 양으로 완성되지 않습니다. 명확한 질문. 일관된 조사 범위. 다시 확인할 수 있는 출처. AI가 넓게 찾고, 사람은 근거를 확인합니다.