정책 · 공공
정책 수용성, 이해관계자 반응, 지역·세대별 쟁점을 사전에 파악합니다.
- 정책 수용성
- 공론장 설계
SONA.AI · SYNTHETIC PANEL INTELLIGENCE
사람들은
어떻게 반응할까?
제품, 정책, 메시지를 세상에 내놓기 전에 먼저 실험하세요.
SONA.AI는 현실 데이터를 반영한 AI 페르소나로 집단의 반응과 이유를 시뮬레이션합니다.
실제 인구구조 기반
성별 · 연령 · 소득 · 지역 교차 분석
SONA.AI · ELECTION SIMULATION · KOREA
SONA.AI가 예측한
민주당 대표 경선 결과는?
48.4% 김민석
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SONA.AI KEY INSIGHT
투표의향층에서는 김민석 46.5%, 정청래 43.5%로 격차가 3.0%p로 나타났습니다.
8월 10일 오전 10시 기준중도·진보 대상모의 결과
1,000AI PERSONAS
10KREPEATED RUNS
SONA.AI · HOW IT WORKS 01
질문 하나에서
의사결정의 근거까지.
시나리오를 입력하면 SONA.AI가 목적에 맞는 패널을 구성하고 통계 결과를 제공합니다. 결과를 바탕으로 대화형 추가 분석을 진행하고 인사이트를 도출할 수 있습니다.
- 01DEFINE질문
시나리오 입력
검증할 사건, 정책, 메시지와 응답 선택지를 입력합니다.
- 02DESIGN표본
패널 구성
목표 집단에 맞춰 통계 기반 AI 페르소나를 구성합니다.
- 03SIMULATE추론
집단 반응 생성
각 페르소나가 맥락을 추론해 선택과 이유를 생성합니다.
- 04EXPLORE분석
통계 결과와 추가 분석
응답 분포를 확인하고 결과 기반의 대화형 추가 분석으로 핵심 인사이트를 도출합니다.
1,000개 페르소나 기준 시뮬레이션 시간
20분 내외SONA.AI · USE CASES 02
세상에 내놓기 전에
먼저 실험하세요.
정책, 제품, 메시지 등 사람의 반응이 중요한 의사결정에 활용할 수 있습니다.
제품 · 서비스
콘셉트와 기능, 가격, 포지셔닝에 대한 타깃 고객의 반응을 확인합니다.
- 콘셉트 테스트
- 시장 반응
메시지 · 캠페인
표현 하나가 집단별 태도와 행동 의향에 미치는 변화를 비교합니다.
- 메시지 A/B
- 이슈 시뮬레이션
조직 · 갈등
갈등의 구조와 조정 가능성을 탐색해 합의 가능한 지점을 찾습니다.
- 갈등 진단
- 합의점 탐색
SONA.AI · SIMULATION CASES 03
SONA.AI가 예측하는
사회시뮬레이션
SONA.AI가 진행한 대표 시뮬레이션의 질문, 패널 구성, 핵심 결과와 집단별 차이를 확인해보세요.
※ 대표 사례의 수치는 제공된 시뮬레이션 자료를 바탕으로 구성했으며, 실제 결과를 예측·보장하지 않습니다.SONA.AI · CASE 01 · ELECTION SIMULATION
SONA.AI가 시뮬레이션한
민주당 대표 경선 결과는?
후보자 3인의 공약과 신천지 경선 개입 의혹, ‘명청대전’, 배신자론, 자기정치, 계파 대결, 호남·수도권 표심, 선호투표제 등 7개 주요 이슈를 입력해 SONA.AI가 전국 중도·진보 페르소나의 선택을 시뮬레이션했습니다.
첫 화면 결과 다시 보기SONA.AI · 전국 중도·진보 대상시뮬레이션 완료
김민석48.4%95% 신뢰구간 45.3–51.5
정청래41.8%95% 신뢰구간 38.7–44.6
송영길9.8%95% 신뢰구간 7.8–11.6
전국 투표의향층 대상
✦
SONA.AI KEY INSIGHT투표의향층에서 두 선두 후보의 평균 격차는 3.0%p였습니다. 김민석 43.5–49.7%, 정청래 40.9–47.1%로 95% 신뢰구간이 겹치므로 우열 확정보다 경합 구도와 변수 탐색에 초점을 둬야 합니다.
본 자료는 페르소나 기반 SONA.AI의 시뮬레이션 예측결과입니다.
CASE 02
AI 업무비서의 적정 가격과
도입 조건은?
중소·중견기업 실무자의 기능 우선순위와 월 구독료 수용 범위를 비교했습니다.
46.8%월 10만원 미만 선호
핵심 반응
가격보다 “업무시간을 얼마나 줄이는가”에 대한 증명이 도입 의향을 좌우했습니다.
CASE 03
해상풍력 사업에 대한
지역주민의 수용성은?
사업 찬반과 함께 지역 환원, 정보 공개, 환경 영향에 대한 조건부 태도를 분석했습니다.
54.2%조건부 찬성
핵심 반응
보상 규모보다 지역 환원 방식의 투명성과 주민 참여 절차가 신뢰 형성에 중요했습니다.
CASE 04
기후행동 메시지 A/B 중
무엇이 행동을 이끌까?
위기 강조형과 생활 편익형 메시지가 참여 의향에 미치는 차이를 실험했습니다.
+11.6%p생활 편익형 우세
핵심 반응
두려움보다 교통비·건강 등 일상의 구체적 이익을 제시할 때 행동 의향이 높았습니다.
CASE LIBRARY
로그인 후 사례 확인 더 많은 시뮬레이션 사례와 주요 결과를 확인하세요.
SONA.AI · WHY SONA 04
무작위 합성이 아닌,
데이터에 근거한 추론.
SONA.AI는 통계 기반 표본 설계와 개별 AI 페르소나의 맥락 추론을 결합합니다.
COMPARISON
일반 합성형
SONA.AI OUR METHOD
패널 구성
무작위 가상 인물 생성
✓ 실제 인구통계 분포 반영
응답 생성
규칙 또는 단일 모델 응답
✓ 페르소나별 맥락 기반 추론
분석 범위
전체 정량 분포 중심
✓ 통계 결과 + 대화형 추가 분석
결과 활용
정적 결과 확인
✓ 결과 기반 인사이트 도출
시뮬레이션은 실제 조사와 의사결정을 보완하는 사전 탐색 도구입니다. 결과에는 표본 구성과 신뢰구간 등 해석 정보를 함께 제공합니다.
SONA.AI · QUESTIONS 05
자주 묻는
질문입니다.
더 궁금한 점이 있다면 직접 시뮬레이션으로 확인해보세요.
실제 여론조사를 대체하나요?＋
아닙니다. SONA.AI는 실제 조사 전에 가설과 메시지를 빠르게 점검하고, 조사 설계를 정교화하는 사전 탐색 도구입니다.
페르소나는 어떻게 구성되나요?＋
성별, 연령, 지역, 소득 등 목적에 필요한 인구통계 분포를 반영하고 시나리오에 맞는 조건으로 패널을 구성합니다.
어떤 결과를 확인할 수 있나요?＋
시뮬레이션의 응답 분포와 선택 이유 등 주요 통계 결과를 확인할 수 있습니다.
결과를 어떻게 분석할 수 있나요?＋
확인된 결과를 기반으로 대화형 추가 분석을 진행하고 의사결정에 필요한 인사이트를 도출할 수 있습니다.