끼리(KKIRI) 1-Page 제품 기획서
작성일: 2026-09-04
작성자: 쏠
상태: 내부 검토안
냉정한 결론: 현재 데모는 “비공개 AI 합의”의 이야기를 보여주지만 합의 자체를 구현하지는 않았다. MVP가 증명해야 할 것은 멋진 추천이 아니라 참가자 전원의 하드 제약을 지킨 안을 만들고, 왜 공정한지 설명한 뒤, 전원이 다시 동의하게 만드는 과정이다.
1. 제품 한 줄
여러 사람이 말하기 어려운 조건을 비공개로 제출하면, 끼리가 충돌을 정리하고 가장 불리한 사람의 만족도를 먼저 끌어올린 합의안을 제안한다.
2. 누구의 어떤 문제인가
초기 타깃
※ 가정 기반 — 확인 필요: 4~8명이 참여하는 직장 팀의 워크숍 결정 담당자와 참가자.
- 담당자는 일정·장소·목적을 빨리 확정해야 하지만, 공개 단톡방에서는 의견이 늦게 모이고 반대 이유가 드러나기 어렵다.
- 참가자는 예산, 체력, 음식, 이동, 관계상의 이유를 전부 설명하고 싶지 않다.
- 다수결은 표를 세지만 “왜 싫은지”, “어디까지 양보 가능한지”, “누가 손해를 많이 보는지”는 계산하지 않는다.
핵심 사용 순간
“내일 오전까지 워크숍을 확정해야 하는데 단톡방은 조용하고, 한 사람이 정하면 뒷말이 나오는 순간.”
지금의 대체재
- 단톡방에서 자유 의견 수집
- 구글폼·설문으로 선호 조사
- 방장 또는 팀장이 최종 결정
- 공개 투표와 다수결
이 대체재는 선택을 모으는 데는 충분하다. 끼리가 이기려면 비공개 사유, 하드 제약, 양보 가능 범위, 공정성 설명을 한 흐름으로 묶어야 한다.
3. 가장 좁은 MVP
결정한 범위: SCOPE REDUCTION
팀 워크숍 한 종류만 지원한다. 여행·회식·선물·행사까지 넓히지 않는다. 이유는 합의 규칙과 질문 구조가 주제마다 달라, 장르 수를 늘리면 “실제 합의가 되는가”보다 콘텐츠 제작에 시간이 쓰이기 때문이다.
핵심 흐름
- 방장이 목적, 후보 날짜, 예상 시간, 활동 반경을 넣고 방을 만든다.
- 참가자는 링크로 들어와
절대 안 됨,중요,있으면 좋음,양보 가능을 비공개로 답한다. - 시스템은 답을 하드 제약과 가중 선호로 구조화한다.
- 후보안 가운데 하드 제약 위반안을 먼저 제외한다.
- 남은 안에서 최저 개인 만족도가 가장 높은 안을 우선 제안한다.
- 공개 화면은 공통 이유와 집단 단위 양보만 보여준다. 개인 화면은 내 조건의 반영·양보 내역만 보여준다.
- 참가자가 최종안에
동의,조건부 동의,재조정 요청중 하나로 답한다. - 전원이 동의하거나 조건부 동의하면 결정이 완료된다. 한 명이라도 재조정을 요청하면 공개 사유 없이 다시 계산한다.
MVP 기능
| 우선순위 | 기능 | 완료 조건 |
|---|---|---|
| P0 | 방 생성·초대 | 각 참가자가 별도 세션으로 같은 방에 입장한다 |
| P0 | 비공개 조건 수집 | 다른 참가자가 원문·선택값을 볼 수 없다 |
| P0 | 하드 제약 검사 | 하나라도 위반한 후보는 추천하지 않는다 |
| P0 | 공정성 기반 순위 | 합의안과 대안 1개, 선정 이유를 재현 가능하게 만든다 |
| P0 | 최종 재확인 | 모든 참가자의 응답 상태가 모여야 완료된다 |
| P1 | 개인 합의 영수증 | 내 조건 중 지킨 것과 양보한 것을 개인에게만 보여준다 |
| P1 | 1회 재조정 | 새로운 공개 토론 없이 조건을 수정하고 다시 계산한다 |
지금 만들지 않는 것
- 자유 대화형 AI 에이전트끼리의 무제한 협상
- 여행 예약, 식당 예약, 결제
- 회의 시간·선물·행사 콘셉트 등 다른 장르
- 조직 관리자용 분석 대시보드
- 참가자 성향의 장기 프로필화
4. 합의 엔진의 제품 규칙
입력 구조
- 하드 제약: 시간, 이동 한계, 접근성, 예산 상한처럼 어기면 참여가 불가능한 조건
- 소프트 선호: 목적, 분위기, 활동 유형처럼 양보 가능한 조건
- 공개 범위:
원문 비공개,집단 요약만 공개,내 결과만 공개 - 양보 한도: 포기할 수 없는 1순위와 양보 가능한 항목
선택 순서
- 하드 제약 위반 수가 0인 후보만 남긴다.
- 후보별 개인 만족도를 계산한다.
- 가장 낮은 개인 만족도가 높은 후보를 우선한다. 다수의 평균이 높아도 한 사람에게 지나치게 불리한 안은 뒤로 보낸다.
- 동률이면 전체 평균 만족도가 높은 안을 고른다.
- 다시 동률이면 이동·비용·운영 부담이 낮은 안을 고른다.
이 규칙은 “AI가 알아서 판단했다”는 블랙박스 표현보다 설명 가능하다. LLM은 원문을 조건으로 구조화하고 설명문을 쓰는 데 쓰되, 하드 제약 판정과 순위 계산은 재현 가능한 규칙으로 남긴다.
공개 설명의 경계
- 공개 가능: “반나절 가능 조건을 지켰습니다”, “이동 부담과 팀워크 목적을 함께 만족합니다.”
- 공개 금지: “A가 무릎이 아파서 야외를 제외했습니다”, “B가 예산이 부족합니다.”
- 개인 화면: “당신의 서울·반나절 조건은 지켰고, 야외 활동 선호는 양보안에 반영하지 못했습니다.”
5. 현재 데모와 목표 MVP의 차이
| 항목 | 현재 데모 | 목표 MVP |
|---|---|---|
| 참가자 | 인원 UI만 2~6명 | 서로 다른 기기의 실제 참가자 |
| 의견 수집 | 한 사람의 답 4개 | 참가자별 비공개 조건 |
| 합의 계산 | 답 문자열로 고정 결과 2개 중 선택 | 하드 제약 제거 + 최저 만족도 우선 |
| 결과 설명 | 미리 작성된 이유 3개 | 실제 입력에서 파생된 비식별 설명 |
| 합의 완료 | 방장 1명이 완료 버튼 클릭 | 참가자 전원의 재확인 |
| 데이터 | 브라우저 localStorage |
방 단위 서버 저장과 접근 제어 |
근거: 현재 앱 흐름, 현재 질문·결과 로직, 라이브 데모.
6. 세 가지 접근과 선택
| 접근 | 설명 | 장점 | 약점 |
|---|---|---|---|
| A. 시연 강화 | 지금처럼 고정 결과를 쓰되 화면과 연출을 강화 | 발표 안정성이 높다 | 제품 진실과의 간극이 남는다 |
| B. 제약+공정성 엔진 | 규칙 기반 계산에 LLM 구조화·설명만 결합 | 재현 가능하고 프라이버시 경계를 시험할 수 있다 | 후보 데이터와 질문 설계가 필요하다 |
| C. 자유 협상 에이전트 | 각 참가자 에이전트가 대화로 거래 | 시연 임팩트가 크다 | 결과 재현, 비용, 안전, 설명이 어렵다 |
선택: B. “AI 에이전트들이 말하는 모습”보다 “누구도 버려지지 않는 계산”이 제품의 방어력이다. 발표용 화면에서는 협상 단계를 보여주되, 내부 결정은 구조화된 규칙으로 검증한다.
7. 검증 계획과 지표
실사용 데이터가 없으므로 아래 수치는 성과 사실이 아니라 파일럿 판정 규칙 제안이다.
North Star
전원 재확인까지 완료된 방 수 ÷ 조건 수집을 완료한 방 수
보조 지표
- 초대 인원 대비 조건 제출 완료율
- 첫 제안에서 전원 동의 또는 조건부 동의한 방의 비율
- 재조정 요청 사유 분포: 하드 제약 누락 / 설명 불신 / 대안 부족 / 기타
- 참가자별 최저 만족도와 집단 평균 만족도의 차이
- 방 생성부터 합의 완료까지 걸린 시간
- “내 답이 다른 사람에게 드러났다고 느꼈다” 응답 비율
첫 파일럿 판정 규칙
※ 가정 기반 — 확인 필요: 워크숍 결정을 실제로 앞둔 12개 팀을 모집한다. 8개 이상이 전원 재확인까지 끝내고, 그중 6개 이상이 첫 제안을 재조정 없이 받아들이며, 비공개 노출 사고가 0건일 때 다음 단계로 간다. 기준에 못 미치면 장르 확장 대신 질문 구조와 설명 방식을 고친다.
8. 사업 모델
사용자와 고객
- 사용자: 팀 참가자와 결정 담당자
- 초기 고객: 워크숍을 반복 운영하는 팀장, 피플팀, 소규모 조직 운영자
과금 가설
※ 가정 기반 — 확인 필요: 무료 파일럿으로 합의 완료율과 반복 사용 의사를 확인한 뒤, 개인 모임보다 조직 단위 방 묶음 또는 월 구독을 검토한다. 모델 호출 비용과 저장 비용을 확인하기 전에는 가격 숫자를 제시하지 않는다.
진입 전략
- 워크숍을 실제로 준비 중인 팀 12곳을 직접 모집한다.
- 결정 전 단톡방·설문 흐름과 끼리 사용 흐름을 함께 기록한다.
- 실패한 방은 결과보다 누락된 조건과 재조정 이유를 분석한다.
- 반복 사용이 확인된 조직에만 유료 실험을 제안한다.
9. 가장 위험한 전제
| 전제 | 상태 | 틀렸을 때 |
|---|---|---|
| 사람들은 공개 투표보다 비공개 대리 응답을 더 솔직하게 쓴다 | 미검증 | 차별점이 약해진다 |
| 원문을 숨긴 집단 설명만으로도 결과를 신뢰한다 | 미검증 | 설명과 프라이버시가 충돌한다 |
| 워크숍 후보를 비교 가능한 속성으로 구조화할 수 있다 | 부분 검증 필요 | 합의 엔진이 말뿐인 추천기가 된다 |
| 최저 만족도 우선 규칙을 공정하다고 받아들인다 | 미검증 | 합의 규칙을 사용자가 선택하게 해야 한다 |
| 전원 재확인이 결정 속도를 지나치게 늦추지 않는다 | 미검증 | 완료 조건을 재설계해야 한다 |
미검증 전제가 4개다. 이 상태에서 장르 확장이나 과금 개발을 먼저 하면 안 된다.
10. 중단 신호
- 참가자가 비공개 설명을 믿지 않아 원문을 단톡방에 다시 공유한다.
- 결과가 기존 다수결과 다르지 않거나, 왜 다른지 설명하지 못한다.
- 하드 제약 누락이 반복되어 사람이 매번 결과를 수동 검수한다.
- 재조정이 반복돼 직접 대화보다 느려진다.
- 워크숍 결정을 마친 팀이 다음 결정에서 다시 쓰려 하지 않는다.
11. 다음 빌드 순서
- 팀 워크숍용 조건 스키마와 후보 데이터 정의
- 다중 참가자 방·초대·제출 상태 구현
- 하드 제약 필터와 최저 만족도 우선 순위 구현
- 공개 결과와 개인 합의 영수증 분리
- 전원 재확인·1회 재조정 구현
- 12개 팀 파일럿 후 장르 확장 여부 결정