Abstract

Background The beverage industry faces rapid transformation due to megatrends in health, sustainability, and digitalization. Traditional methods struggle with fast-changing consumer preferences. This study explores the experimental integration of generative AI and the Double Diamond methodology through a three-layer AI-driven prompt system, focusing on AI-human collaboration in concept development.

Methods The study employed a Quick-Soft-Pilot framework for AI-human hybrid concept validation. The system generated 54 initial beverage concepts using 16 trend reports, 64 trend components, and 7 megatrend keywords. Following the Design Council's Double Diamond process, the experiment focused on three stages: Discover, Define, and Develop, emphasizing qualitative evaluation. Based on industry expert consultation, three target segments were identified, considering Life Value Entry consumers and aging society characteristics. The research utilized in-depth single-day journey analysis through individual pilot interviews. The system architecture integrated STEEP analysis with 17 key attributes across input, processing, and output layers.

Results The AI-human collaboration produced highly consumer-aligned concepts, including Global Fusion Red (youth segment), TranquiTea (adolescents), and Nature's Respite (middle-aged adults). The methodology demonstrated a 70-80% reduction in concept development time while maintaining quality through hybrid validation. The qualitative findings showed enhanced concept feasibility and reduced subjective bias.

Conclusion The Human-AI Co-Design model validates the effectiveness of experimental collaboration between AI's data-driven concept generation and human qualitative expertise in the Discover-Define-Develop phases. This approach establishes a foundation for scalable AI-enhanced product development applicable across consumer goods sectors.

Keywords Generative AI, Human-AI Co-Design, Beverage Innovation, Double Diamond Framework, Quick-Soft-Pilot Methodology, Experimental Concept Development

초록

연구배경 음료 산업은 건강, 지속가능성, 디지털화와 같은 메가트렌드로 인해 급격한 변화를 겪고 있으며, 전통적인 방식은 빠르게 변화하는 소비자 선호도 대응에 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 3단계 AI 기반 프롬프트 시스템을 통해 생성형 AI와 더블 다이아몬드 방법론의 실험적 통합을 탐구하며, 컨셉 개발에서의 AI-인간 협업에 초점을 맞추었다.

연구방법 본 연구는 AI-인간 하이브리드 컨셉 검증을 위해 Quick-Soft-Pilot 프레임워크를 활용하였다. 시스템은 16개의 트렌드 보고서, 64개의 트렌드 구성요소, 7개의 메가 트렌드 키워드를 사용하여 54개의 초기 음료 컨셉을 생성하였다. Design Council의 더블 다이아몬드 프로세스를 따라 발견, 정의, 개발의 3단계에 초점을 맞추었으며, 정성적 평가를 강조하였다. 산업 전문가 자문을 바탕으로 라이프 밸류 엔트리 소비자와 노령화 사회 특성을 고려하여 세 개의 목표 세그먼트를 선정하였다. 연구는 개별 파일럿 인터뷰를 통해 심층적인 하루 일과 여정 분석을 실시하였다. 시스템 아키텍처는 입력, 처리, 출력 계층에 걸쳐 STEEP 분석과 17개의 핵심 속성을 통합하였다.

연구결과 AI-인간 협업은 Global Fusion Red(청소년층), TranquiTea(청소년), Nature's Respite(중장년층)를 포함한 소비자 중심의 컨셉을 도출했다. 이 방법론은 하이브리드 검증을 통해 품질을 유지하면서도 컨셉 개발 시간을 70-80% 단축하였다. 정성적 연구 결과는 향상된 컨셉 실현 가능성과 감소된 주관적 편향을 보여주었다.

결론 Human-AI Co-Design 모델은 발견-정의-개발 단계에서 AI의 데이터 기반 컨셉 생성과 인간의 정성적 전문성 간의 실험적 협업 효과를 입증한다. 이 접근방식은 소비재 산업 전반에 적용 가능한 확장성 있는 AI 기반 제품 개발의 기틀을 제공한다.

주제어 생성형 AI, 인간-AI 협업 설계, 음료 혁신, 더블 다이아몬드 프레임워크, Quick-Soft-Pilot 방법론, 실험적 컨셉 개발