식품 신제품 개발을 돕는 AI
트렌드 발굴부터 공장 연결까지, 신제품 개발의 다섯 단계를 하나의 AI로 잇습니다.
몇 달 걸리던 일이 며칠로 줄어듭니다.
하나가 막히면 다음으로 못 가는, 연쇄 병목
세 가지 문제는 서로 연결되어 있습니다. 트렌드 발굴·레시피·공장 연결이 따로 놀기 때문에, 하나만 해결하는 도구로는 풀리지 않습니다.
개발이 너무 느립니다
신제품 하나 만드는 데 보통 18~24개월이 걸립니다. 어르신 간식 시장이 1년 만에 39.3% 커지는 동안, 다 만들 때쯤엔 트렌드가 식어 있습니다.
개발이 너무 비쌉니다
10대 식품사조차 연구개발에 쓰는 돈이 매출의 0.66%에 그칩니다. 시장조사·레시피 개발을 밖에 맡기면 한 건에 수백~수천만 원 — 작은 브랜드에게 신제품은 사실상 불가능한 일이 됐습니다.
만들어 줄 공장을 못 찾습니다
전국 3만여 개 식품 제조업체 중 내 제품 조건(성분·인증·최소 주문량)에 맞는 곳을 찾는 도구가 없습니다. 탐색에만 1~6개월이 걸립니다.
저희도 직접 디저트 브랜드를 운영하며 이 세 가지 병목을 전부 겪었습니다. 그래서 하나씩 해결해 주는 도구 대신, 개발 과정 전체를 통째로 잇는 AI를 만들었습니다.
다섯 단계가 하나의 AI로 이어집니다
트렌드 발굴 → 제품 기획 → AI 레시피 설계 → 가상 고객 확인 → 공장 연결.
각 단계의 결과가 다음 단계로 자동으로 이어져, 지금 바로 쓸 수 있습니다.
이 AI에는 ‘시니어 전용’ 코드가 없습니다. 원료·규제 데이터만 바꾸면 스낵·음료·간편식 등 어떤 식품 분야에도 그대로 쓸 수 있는 구조입니다. 바이어가 비건·글루텐프리 같은 조건을 요구하면, 즉시 맞춤 레시피를 다시 설계해 제안할 수도 있습니다.
설계로 끝나지 않습니다. 만들 공장까지 잇습니다.
LayerLab AX는 ‘무엇을 만들지’를 결정하는 AI 두뇌입니다.
AI가 검증한 배합을 전 세계 제조사 네트워크와 연결해, 아이디어를 실제 진열대 위 제품으로 만듭니다.
- 01
배합 → 제조 사양 변환
AI가 확정한 배합을 성분·MOQ·인증·단가 조건으로 자동 변환합니다.
- 02
글로벌 소싱 매칭
조건에 맞는 국내외 제조사를 소싱 파트너 네트워크에서 찾아 적합도 순으로 연결합니다.
- 03
크로스보더 생산
국내를 넘어, 해외 브랜드가 K-푸드를 현지에서 자체 생산할 수 있도록 다리를 놓습니다.
아이디어에서 진열대까지 — 국경 없이.
5단계 매칭은 순차 오픈됩니다. 먼저 신청하면 우선 연결해 드립니다.
화면으로 직접 보기
LayerLab AX가 실제로 어떻게 움직이는지 세 가지 핵심 화면으로 보여드립니다.
아래 예시는 데모 데이터입니다.
진짜 무기는 AI가 아니라, 매일 쌓이는 데이터입니다
AI 모델은 누구나 가져다 쓸 수 있습니다. 따라 하기 어려운 것은 한국 시니어·식품 시장의 진짜 데이터를 매일 자동으로 쌓는 시스템입니다. 매일 새벽 25개 자동화 작업이 수집부터 정제, 아침 브리핑까지 사람 손을 거치지 않고 완료합니다.
2026년 7월 18일 플랫폼 실측 집계 기준
숫자를 지어내지 않습니다
"모든 데이터에 출처 등급을 붙이고, 수집에 실패하면 그럴듯한 숫자로 채우는 대신 비워 둡니다."
개발 원칙 1번은 데이터 정직함입니다. 모든 숫자는 출처까지 따라가 확인할 수 있어서, LayerLab AX가 만든 리포트를 기획서나 품의서에 그대로 옮겨 써도 됩니다.
"정확하다"고 말만 하지 않고 성적표를 만듭니다. 가상 소비자가 실제 한국 어르신 인구와 얼마나 닮았는지, 통계청·국민건강영양조사 공식 수치에 대조해 공개합니다.
시니어 패널 1,300명(v4) 기준. 통계 가중치 보정(IPF)으로 실제 인구 구성에 수렴 — 방향 판단에는 쓰고, 절대 수요 예측에는 쓰지 않도록 등급을 구분합니다.
가볍게 시작해서, 필요한 만큼
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세 데이터 소스가 동시에 상승해 유효 트렌드로 분류. 식약처 등록 제품을 전수 대조한 결과, 이 조합의 등록 제품은 아직 없어 선점 가능한 빈자리로 판단됩니다. 권장 진입 전략은…
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