① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
반려견을 키우면서 애견동반 가능한 카페·식당·숙소·관광지 정보를 찾을 때마다 정보가 흩어져 있고, 실제 운영 여부나 입장 조건이 불분명한 경우가 많았습니다. 단순 검색으로는 "지금 이 계절에 어디가 인기 있는지", "어떤 지역이 반려견 동반에 우호적인지" 같은 트렌드 기반 정보를 얻기 어려웠습니다. 더 정확하고 풍부한 정보를 제공하기 위해 여러 AI를 함께 활용하는 방식을 도입했습니다.

② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
-.데이터 수집 단계

네이버 데이터랩 → 애견동반 관련 키워드 월별 검색량·트렌드 수집
네이버 키워드 광고 API → 지역별·시즌별 실수요 높은 검색어 추출
공공데이터포털 TourAPI → 반려동물 동반 가능 관광지·숙박·음식점 공식 데이터 확보

-.AI별 역할 분담
AI활용 역할Perplexity실시간 웹 검색 기반으로 최신 애견동반 장소 정보 1차 수집 및 검증ChatGPT수집된 데이터를 구조화·분류·요약, 지역별·유형별 정보 정리Claude정보의 정확성 교차검증, 입장조건·주의사항·동선 설계 등 세밀한 분석GPT Vision장소 사진을 분석해 실내·실외 구분, 반려견 입장 가능 환경 시각적 판단

③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?

Perplexity로 최신 정보를 빠르게 1차 수집하고, ChatGPT로 깔끔하게 정리한 뒤, Claude로 조건별 교차검증까지 하니 정보 신뢰도가 크게 높아졌습니다
GPT Vision으로 장소 사진을 분석하면서 "사진상 야외석 확인", "반려견 동반 가능해 보이는 공간 구조" 등 텍스트만으로는 알 수 없던 정보까지 파악할 수 있었습니다
공공데이터 TourAPI 기반이라 입장 조건·주차·규정이 명확히 정리되어 헛걸음이 없어졌습니다
트렌드 데이터 덕분에 시즌별 인기 지역을 미리 파악해 나들이 계획을 선제적으로 세울 수 있었습니다

④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
AI 하나만 쓰는 것이 아니라 각 AI의 강점을 역할별로 분리해 파이프라인처럼 연결한 것이 핵심입니다.

Perplexity(최신정보 수집) → ChatGPT(구조화·정리) → Claude(검증·분석) → GPT Vision(사진 판독)

이 흐름을 반복하면서 "소형견 가능 여부", "실내·실외 구분", "반려견 동반 시 주의사항", "주변 동물병원 거리"까지 한 번에 정리되는 구조를 만들었습니다. TourAPI 공식 데이터와 실시간 트렌드를 결합해 정확성과 시의성을 동시에 확보했습니다.

⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
완전히 동일하게 따라 하기는 다소 어려울 수 있지만, 핵심 아이디어는 누구나 응용할 수 있습니다.
네이버 데이터랩·키워드 API, 공공데이터포털 TourAPI, 그리고 카카오 로컬 API는 데이터를 직접 불러오는 과정에서 API 신청, 인증키 발급, 데이터 형식 이해 등 기초적인 기술 지식이 필요합니다. 특히 카카오 로컬 API의 경우 장소별 정확한 좌표값, 영업 상태, 리뷰 데이터까지 연동하려면 어느 정도의 개발 경험이 있으면 훨씬 수월합니다. 처음 접하는 분께는 낯설게 느껴질 수 있는 부분입니다.
다만 AI 활용 자체는 누구든 바로 시작할 수 있습니다.

Perplexity에서 "경기도 애견동반 카페 최신 정보"를 검색하고
그 결과를 ChatGPT 또는 Claude에 붙여넣어 "소형견 가능한 곳만 표로 정리해줘"라고 요청하고
장소 사진을 GPT Vision에 올려 "반려견 입장 가능한 공간인지 확인해줘"라고 물어보는 것

이 세 단계만으로도 충분히 유용한 애견동반 정보를 정리할 수 있습니다. 데이터 수집과 좌표·리뷰 연동 부분은 기술적 난이도가 있지만, AI를 활용한 정보 정리와 판단 과정은 스마트폰만 있으면 누구나 따라 할 수 있는 방식입니다.