편의점에 가면 매달 이상할 정도로 신제품이 많다. 새로운 과자, 새로운 음료, 계절 한정 디저트, 묘하게 궁금한 맛의 컵라면까지. 우리는 그냥 “또 신기한 게 나왔네” 하고 집어 들지만, 그 뒤에는 꽤 긴 상품기획 과정이 있다.
어떤 맛이 유행할지, 이름은 무엇으로 할지, 포장은 어떤 색이 좋을지, 소비자는 얼마에 살지, 판매량은 얼마나 나올지. 이런 질문을 회사 안에서 계속 검토해야 한다. 회의도 많고, 자료도 많고, 결정도 느리다.
NTT DATA가 2026년 6월 22일 발표한 AI 에이전트 서비스는 바로 이 초기 상품기획 단계를 빠르게 만들겠다는 도구다. 대상은 식품, 음료, 생활소비재 기업이다.
AI가 제품 아이디어 초안을 만든다
NTT DATA 설명에 따르면 전통적인 상품 개발 초기 단계는 아이디어 발굴, 내부 조율, 브랜드·컴플라이언스·마케팅 검토까지 몇 달이 걸릴 수 있다. 새 서비스는 이 과정을 AI 에이전트로 줄이는 것을 목표로 한다.
AI는 단순히 “신제품 아이디어 10개 줘”라고 답하는 수준을 넘어서, 구조화된 상품 콘셉트 제안서를 만든다고 한다.
예를 들면 이런 요소가 들어간다.
- 제품 특징 설계
- 이름 후보
- 가치 제안
- 판매 예측
- 시각적 콘셉트 이미지
- 회사의 브랜드 가이드라인과 목표 고객 반영
쉽게 말해 “요즘 매운맛이 유행하니 신상 과자 하나 만들어보자”에서 끝나는 것이 아니라, 회의에 올릴 수 있는 초안 형태로 정리해주는 것이다.
회사 자료를 반영해야 진짜 쓸모가 생긴다
상품기획 AI가 재미있는 아이디어만 던진다면 실제 업무에서는 한계가 있다. 회사마다 브랜드 톤이 있고, 유통 채널이 다르고, 가격 전략도 다르다. 어떤 회사는 건강한 이미지를 중시하고, 어떤 회사는 재미와 실험성을 앞세운다.
NTT DATA는 이 서비스가 기업의 브랜드 가이드라인, 목표 세그먼트, 제품 전략을 반영해 맞춤형 결과를 내도록 설계됐다고 설명한다. 즉 일반적인 아이디어 생성기가 아니라 기업 내부 조건에 맞춘 에이전트라는 주장이다.
또 유럽과 일본의 글로벌 소비재 제조사와 배포·테스트를 진행한 경험을 기반으로, 식품·음료·소비재 기획에 맞춘 전문 에이전트와 판매 예측 기능을 포함한다고 밝혔다.
편의점 신제품이 더 빨리 늘어날까
소비자 입장에서 가장 궁금한 건 이것이다. 이런 AI가 널리 쓰이면 우리가 사는 제품도 달라질까.
가능성은 있다. 특히 트렌드 반응 속도는 빨라질 수 있다. 예를 들어 갑자기 특정 과일 맛이 유행하거나, 단백질 간식 시장이 커지거나, 저당 음료 수요가 늘면 기업은 더 빨리 콘셉트 후보를 만들 수 있다.
AI가 시장 자료, 과거 판매 데이터, 브랜드 전략을 바탕으로 “이런 제품군이 가능하다”고 초안을 뽑아주면, 사람은 그중 현실성 있는 것만 검토하면 된다. 회의의 출발점이 빨라지는 셈이다.
다만 제품 출시까지 AI가 전부 대신할 수는 없다. 식품은 맛, 원가, 원재료 수급, 제조 설비, 안전 기준, 유통기한, 포장재, 법적 표시까지 따져야 한다. AI가 콘셉트를 잘 만들어도 실제 제품이 맛없으면 끝이다.
AI가 만든 아이디어는 비슷비슷해질 위험도 있다
상품기획 AI에는 장점만 있는 것은 아니다. 많은 회사가 비슷한 트렌드 데이터를 보고 비슷한 AI 도구를 쓰면 결과도 닮아갈 수 있다.
어느 날 편의점에 갔더니 모든 브랜드가 “고단백”, “저당”, “매운 치즈”, “레트로 패키지” 같은 방향으로 몰릴 수 있다. 이미 유행을 따라가는 제품은 많지만, AI가 그 속도를 더 높이면 비슷한 제품이 더 빨리 쏟아질 가능성도 있다.
그래서 사람 기획자의 역할은 오히려 더 중요해질 수 있다. AI는 후보를 많이 만들고, 사람은 그중 브랜드에 맞는 것과 정말 새롭게 느껴지는 것을 고르는 역할을 해야 한다.
좋은 상품은 데이터만으로 나오지 않는다. “이건 이상한데 왠지 먹어보고 싶다”는 감각, “지금은 조금 이르지만 곧 뜰 것 같다”는 촉, “우리 브랜드는 이 선을 넘으면 안 된다”는 판단이 필요하다.
내부 데이터 보안도 핵심이다
기업용 AI에서 빠질 수 없는 문제는 데이터 보안이다. 상품기획에는 출시 전 제품 정보, 판매 예측, 브랜드 전략, 고객 데이터가 들어갈 수 있다. 이런 정보가 외부로 새면 큰 문제가 된다.
NTT DATA는 각 고객사의 자체 환경 안에서 독점 데이터를 안전하게 다루도록 통제 장치를 설계했다고 설명한다. 기업용 AI 에이전트가 실제로 쓰이려면 이런 부분이 필수다.
재미있는 아이디어를 잘 내는 것보다, 회사의 민감한 정보를 안전하게 처리하는 것이 먼저다.
AI 에이전트는 회의실 안으로 들어오고 있다
우리가 AI 에이전트라고 하면 보통 메일을 정리하거나 일정을 잡아주는 개인 비서를 떠올린다. 하지만 실제 기업에서는 이렇게 특정 업무에 깊게 들어가는 에이전트가 더 빨리 자리 잡을 수 있다.
상품기획 AI는 화려한 소비자 앱은 아니다. 일반인이 직접 설치해 쓰는 서비스도 아니다. 그래도 우리 생활과 멀지 않다. 우리가 마시는 음료, 먹는 과자, 쓰는 생활용품의 출발점에 AI가 들어갈 수 있기 때문이다.
앞으로 편의점에서 이상하게 빠르게 나온 신제품을 보면 이런 생각을 해볼 수 있다. “이건 어느 회의실에서 나온 아이디어일까, 아니면 AI 에이전트가 먼저 던진 콘셉트였을까?”
결국 좋은 제품은 AI가 아니라 사람이 완성한다. 하지만 첫 아이디어를 꺼내는 손은 점점 더 AI와 나눠 쓰게 될 것 같다.
참고한 자료: NTT DATA 공식 발표
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