Metabole — 상권 분석 AI 에이전트

1. 공공데이터 수집부터 매일 갱신하는 판정까지

행정안전부 인허가 점포 이력, 서울시 상권분석, 인구, 임대료·금리, 지원사업 등 22개 원천의 데이터 약 1,166만 건을 수집·적재·집계합니다. 약 89만 곳의 가게 기록을 바탕으로 서울 427개 행정동 × 12업종, 총 5,124개 조합의 판정을 매일 새벽 미리 계산합니다. 지도·판정 카드·대안·리포트가 같은 판정 데이터를 읽는 구조입니다.

2. 추천 대신 독립된 경고 신호와 근거 공개

최근 폐업이 개업보다 많은 ‘순유출’, 같은 업종 대비 낮은 3년 생존율, 짧은 영업 기간, 인구 대비 높은 점포 밀도를 각각 확인합니다. 서울 전체 동 분포의 백분위 75 이상이면 신호, 90 이상이면 강한 신호로 보고 비추천·조건부·경고 없음·판정 보류로 구분합니다. 표본이 부족하면 판정을 보류하고, 반복 검증에서 안정 신호가 없었던 7업종에는 비추천 대신 “판정 근거 약함”을 표시합니다. 경고 없음도 창업 추천을 뜻하지 않습니다.

3. 지도에서 상담 준비까지 이어지는 사용자 흐름

한 문장 입력 → 판정 카드 → AI 리포트 → 지원·대출 → 자금 계획 → 상담 준비자료의 6단계로 이어집니다. MapLibre GL 지도에서 업종을 고르면 행정동별 판정이 표시되고, 동을 누르면 경고 근거와 비교 기준·원천, 다른 업종·동네 대안을 확인합니다. 개별 점포·어린이집·편의점 위치는 동을 선택할 때만 불러옵니다.

4. 숫자는 코드, 해석은 LLM

동·업종·예산은 규칙으로 먼저 추출하고 찾지 못할 때만 LLM이 보조합니다. 코드는 DB에서 사실 15개를 모아 판정·이유·유사 사례·그래도 한다면·대안·지원사업의 본문 6개 절을 만들고, LLM은 그 근거에 한정한 해석 한 단락을 작성합니다. 판정 모순 교체와 링크·공고 번호 제거 등의 코드 가드를 두며, 자료가 부족하면 부족한 항목만 알리고 LLM 해석을 붙이지 않습니다. 진행 단계와 해석은 SSE로 전송합니다.

5. 지원사업 검색과 결정론 자금 계산

월매출·임대료·금리를 자동으로 채우고 조달 필요액과 손익분기 월매출을 LLM 없이 계산합니다. 지원사업은 신청 자격을 규칙으로 거른 뒤 bge-m3 임베딩으로 정렬하는 하이브리드 검색을 구성했습니다. 다만 발표자료의 EKS 운영 환경에는 임베딩 서버를 연결하지 않아 규칙 정렬을 사용합니다. 상담 질문 초안과 준비자료는 복사·인쇄할 수 있으며, 뉴스는 원문 링크만 표시하고 AI 입력과 검색 색인에서는 제외합니다.

6. AWS EKS 운영과 자동 배포

발표자료에 따르면 2026년 10월 12일 AWS 운영으로 전환했습니다. Vercel의 Next.js 화면과 ALB → EKS의 FastAPI → RDS PostgreSQL을 분리하고, 수집·색인·정리는 CronJob으로 실행합니다. API 파드는 평소 2~10개로 자동 확장하며 부하 테스트에서는 상한을 20개로 늘렸습니다. GitHub Actions가 이미지를 빌드해 ECR에 올리고, Argo CD가 변경을 반영하며 External Secrets가 키를 주입합니다.

7. 판정·AI·서버를 나누어 검증

판정은 2022년 6월 30일 당시 데이터만으로 다시 계산한 뒤, 이후 1년 안에 개업한 20,126곳의 3년 내 폐업 여부와 대조했습니다. 비추천 동의 폐업률은 63.1%, 경고 없음 동은 36.0%로 1.75배 차이를 보였고, 카페는 76.0%와 38.1%였습니다. 이는 과거 데이터의 자체 백테스트 결과이며 개별 점포의 미래 결과를 보장하지 않습니다.

리포트 해석은 116건 블라인드 평가로 모델을 비교했으며, 발표자료의 최근 측정에서 선택 모델의 핵심 오류는 3~5건이었습니다. 로컬 LLM 6종은 엄격한 평가 기준을 통과하지 못해 폴백 용도로만 두었습니다. 임베딩은 9개 조합을 비교해 사람 검수 233건에서 MRR 0.940을 기록한 bge-m3를 선택했습니다.

AWS EKS 11-3차 부하 테스트에서는 4,500 VU(가상 사용자), 1,543 RPS(초당 요청), 응답 p95 51ms, 약 188만 요청 중 오류 3건을 기록했습니다. 가짜 LLM을 사용하고 단계마다 한 번 실행한 시험이며, EKS 지원사업 검색은 규칙 정렬 조건입니다. 실제 LLM의 호출 한도와 응답 품질은 이 처리량 수치와 별도로 확인해야 합니다.

8. 알려진 한계와 다음 검증

현재 소개 범위는 서울 12업종이며, 일부 업종은 판정 근거가 약하고 표본·좌표가 부족한 조합은 판정을 보류합니다. 카드사 계약에 따른 점포별 매출 없이 상권 단위 추정매출을 사용하므로 자금 계획의 정밀도에도 한계가 있습니다. 데이터별 이용조건 점검과 유료 공개 전 필요한 서면 확인을 구분하고, 검증에서 효과가 없었던 ‘상권 축소’ 신호는 제거했습니다.

무료 동×업종 판정에서 계약 전 점검서·전문가 확인으로 연결하는 사업 모델은 아직 가설입니다. 시범 판매로 먼저 검증한 뒤 결제·기관 계정과 업종·지역 확대를 추진하는 로드맵이며, 발표자료의 가격·매출 전망은 실제 판매 실적이 아닙니다.