기획 초기에는 팀원 3명이 각자 다른 아이디어를 준비해 서로 공유했습니다.
세 아이디어를 비교해보니 대상은 달랐지만 모두 전기·가스 사용량, 건물 특성, 위치 기반 기후 데이터라는 공통 데이터를 활용하고 있었습니다.
그래서 각각의 아이디어를 따로 발전시키기보다 하나의 플랫폼 안에서 사용자 유형에 따라 서비스를 분기하는 구조가 더 임팩트 있다고 판단해 하나의 서비스로 통합하게 되었습니다.
세 가지 아이디어를 하나로 합치는 과정이 가장 어려웠습니다.
단순히 기능을 합치는 것이 아니라 동일한 입력(고지서 + 주소)으로부터 사용자 유형을 자동으로 분기하고, 유형마다 서로 다른 분석과 문서를 생성해야 했습니다.
또한 고지서, 건축물대장, 기상 데이터, 복지 데이터처럼 형식과 갱신 주기가 서로 다른 데이터를 어떻게 정합성 있게 연결할 것인지를 가장 많이 고민했습니다.
AI와 룰엔진의 역할을 명확하게 구분한 점입니다.
탄소배출량 같은 핵심 수치는 LLM이 아니라 검증된 배출계수를 사용하는 룰엔진이 계산하도록 했고,
AI는