전기전자/정보통신

Nikkei Computer_260416호 (p58~61)

생성 AI를 활용한 ‘검색이 필요 없는’ 집 찾기
예상외의 발견과 신뢰성을 양립

CHINTAI가 생성 AI(인공지능)를 활용한 부동산 매물 검색 서비스를 개시했다. LINE을 기반으로 유저의 취향에 맞는 최적의 매물을 제안. 일률적인 조건 설정으로는 찾을 수 없는 매물 및 라이프스타일 제안을 목표로 한다.

"유저들은 부동산 매물 검색에 피로감을 느끼고 있다"라고 임대 매물의 공실 정보 서비스를 제공하는 CHINTAI의 오하라(小原) 이사는 말한다. 이것이 CHINTAI가 생성 AI를 활용한 매물 검색 서비스 'CHINTAI 에이전트'를 개발하게 된 배경이다.

인터넷을 이용한 부동산 매물 검색은 유저가 직접 지역이나 역, 방 구조 등 원하는 조건을 설정하고, 그 조건에 맞는 후보를 여러 개 제안 받는 것이 일반적이다.

유저는 매물들을 비교해 보고 마음에 드는 것이 없으면 조건을 재설정하여 다시 검색해 비교하는 작업을 반복한다. 마음에 드는 매물을 찾을 때까지 이어지는 이 검색 프로세스에 느끼는 피로감을 오하라 이사는 “검색 피로”라고 명명하고 해결 과제로 삼았다.

이를 해결하기 위해 CHINTAI는 '검색이 필요 없는 집 찾기'를 컨셉트로 한 서비스 'CHINTAI 에이전트'를 2025년 12월에 본격적으로 개시했다. 유저가 조건을 설정해 매물을 검색하는 방식이 아니라, 간단한 질문을 통해 도출된 가치관이나 라이프스타일을 AI가 분석해 유저에게 적합한 집을 제안하는 서비스이다.

CHINTAI 에이전트에는 커뮤니케이션 앱 'LINE'이 사용된다. LINE으로 메시지를 주고 받는 CHINTAI 에이전트의 ‘친구’ 수는 2026년 3월 기준 약 139만 명에 달했다. CHINTAI는 CHINTAI 에이전트 사용을 위해 회원 가입까지 마친 유저 수는 밝히지 않았지만, "회원 가입률이 예상보다 2배 높은 수준"(개발을 담당한 미디어디비전이노베이션 그룹의 오구로(小黒) 매니저)라고 한다.

-- 타사로의 고객 유출, 집 찾기를 포기하는 사람도 --
서비스 이용 시 유저가 검색 피로를 느끼는 것은 CHINTAI에게도 큰 타격이다. CHINTAI는 다른 대형 매물 정보 서비스 업체에 비해 "제시할 수 있는 매물 수가 많지 않기 때문에 유저가 검색 피로를 느끼면 오프라인 매장을 가진 부동산 회사나 타사의 사이트로 고객이 유출된다"(오하라 이사)라고 한다. 그 중에는 매물 검색 자체를 포기하고 적당히 타협해 버리는 사람도 적지 않다고 한다.

-- 라이프스타일에 관련된 질문을 설정 --
CHINTAI 에이전트의 구조는 다음과 같다. 유저는 LINE상에서 CHINTAI 에이전트의 친구 등록을 한 후, 웹 브라우저를 통해 회원 가입을 한다. 회원 가입 화면에 이름과 생년월일 같은 기본 정보를 입력하고, 통근·통학 장소와 그 소요 시간, 방 구조, 월세 상한선, 그리고 반려동물 가능 등, 몇 가지 제시되는 조건 중 포기할 수 없는 항목을 선택한다.

CHINTAI 에이전트가 다른 서비스와 다른 점은 가치관에 관한 질문이 설정되어 있다는 점이다. 회원 가입을 한 유저는 소비 방식이나 집에서 시간을 보내는 방법 등, 라이프스타일에 관련된 간단한 질문에 답변한다. 회원으로부터 얻은 정보는 CHINTAI가 구축한 'AGENT 기반'으로 집약된다. AGENT 기반은 LINE를 통한 메시지의 송수신, 회원 정보 축적 및 조건 등록 등의 기능을 보유, 유저와 AI 사이에서 허브 역할을 담당한다.

AGENT 기반에 축적된 회원 정보와 가치관에 관련된 답변 등을 바탕으로 매물 제안에 필요한 정보를 'AI 기반'으로 연계. 마이크로소프트의 'Azure OpenAI' 서비스를 사용해 오픈AI가 제공하는 기반 모델 'GPT'와의 통신, 생성 AI에 대한 지시, 매물 정보 처리 등을 한다.

AI 기반에는 CHINTAI가 오랜 기간 축적해 온 매물 제안의 노하우와 외부로부터 조달한 주변 시설 정보 등이 집약되어 있다. 매일 업데이트되는 매물 정보는 사내 서버에서 일(日) 단위로 취득하고, 이를 조합하여 제안 후보가 될 매물을 여러 개 선정한다.

CHINTAI 에이전트에서는 생활에서 큰 비중을 차지하는 통근이나 통학 장소와 그곳까지의 희망 소요 시간을 매물 검색의 중심축으로 두고 있다고 한다. 역이나 노선의 인지도에 편향되지 않은 후보를 선정하기 위함이다.

지역에 따라 대량으로 선정되는 후보 중에서 실제로 유저에게 제안할만한 대상을 압축하는 보조 작업 등에도 GPT 모델을 활용한다고 한다. 2026년 3월 시점에서는 'GPT-5' 시리즈를 사용하고 있다. 오구로 매니저는 "룰 베이스로는 Yes와 No로만 나눌 수 있었다. 이번에는 매물 압축이나 조건 완화 등, 지금까지 속인화되어 온 노하우를 대부분 AI로 재현했다"라고 말한다.

-- 결과 표시 전에 다시 한번 대조 --
AI 기반으로 유저에게 제안할 매물의 압축과 LINE으로 발송할 제안문 등의 생성이 완료되면, 그 결과는 허브 역할을 하는 AGENT 기반으로 보내진다. CHINTAI는 여기서 정보를 더욱 정확하게 출력하기 위한 절차를 마련했다.

AGENT 기반이 정보를 유저에게 제안하기 전에 다시 한번 사내 매물 정보와 실시간으로 대조하는 것이다. AI 기반에 들어있는 정보는 일 단위로 취득된 것이기 때문에, 제안하려는 매물의 계약이 이미 완료되었거나 게재가 종료되었을 가능성이 있기 때문이다.

유저는 LINE을 통해 선정 이유가 담긴 코멘트와 함께 매물을 제안 받는다. 실제 부동산 게재 정보를 확인할 수 있을 뿐만 아니라, '좋다!' 혹은 '글쎄'라는 2가지 선택지로 피드백을 보낼 수 있다. CHINTAI 에이전트는 이 평가를 바탕으로 추가 질문 등을 통해 유저의 취향을 학습해 나간다.

-- 시작 당시에는 수작업으로 제안 --
CHINTAI 에이전트의 전신은 약 10년 전에 시작되었다. 당시에는 제안 과정 전체를 담당자가 수작업으로 처리했다. 유저의 희망에 부합하는 제안을 하기 위해 후쿠오카(福岡) 등에 전문 거점을 개설. CHINTAI가 축적해 온 임대 정보와 매물 검색의 노하우를 가진 직원이 직접 응대하며 단순한 조건 설정으로 찾은 매물과는 다른 매물을 제안했다.

이후, 2020년에 수작업을 통한 제안 방식을 서비스의 로직에 도입해 자동화했다. 사람이 응대하며 쌓아온 노하우를 룰 베이스로 대응하는 시스템으로 정비한 것이다. 수작업에 비해 대응할 수 있는 처리 건수는 늘어났지만, 사람만이 할 수 있는 세심한 서비스나 개인에게 최적화된 정보 제공 방식 등은 전면 자동화의 결과로 오히려 사라지게 되었다.

-- 생성 AI의 보급이 전환점으로 --
"기술이 사람을 따라잡았다." 다카하시(高橋) 미디어디비전이노베이션그룹 그룹리더는 2024년에 맞이한 서비스의 전환점을 이렇게 표현했다. 기술이란 2022년경부터 보급되기 시작한 생성 AI를 가리키는 말이다. CHINTAI 에이전트 개발을 이끈 다카하시 그룹리더는 "CHINTAI가 매물을 찾는 과정에서 중요하게 생각하고 있던, 매물의 스펙뿐만 아니라 다양한 정보를 조합한 제안을 실현할 수 있는 수단이 드디어 탄생한 것이다"라고 당시를 회상했다.

CHINTAI 에이전트에 생성 AI를 활용하는 구상∙기획을 한 것은 2024년 말. 당시 생성 AI 서비스로 널리 보급되어 있던 오픈AI의 기반 모델 'GPT-4'를 사용한 서비스 개발을 결정했다.

구상을 실현하기 위해 CHINTAI가 구체적으로 움직이기 시작한 것은 2025년부터이다. 오구로 매니저는 "우선은 기술 레벨에서 실현이 가능한지, 실현 가능성 검증부터 들어갔다"라고 말한다. 생활의 기반이 되는 집을 찾고 있는 유저에게 무엇보다 중요한 것은 신뢰할 수 있는 정보를 제공하는 것이기 때문이다.

"신뢰성 높은 정보 제공은 일견 생성 AI와 상성이 좋지 않아 보인다. 개발 비용 및 시간 대비 수익을 기대할 만한 가치를 만들어낼 수 있을 것인가"(오구로 매니저)를 검증하는 것을 첫 번째 단계로 설정했다. 유저 테스트와 인터뷰 등을 포함한 PoC(개념실증)를 진행하며 2025년 5월까지 사양을 확정해 나갔다.

이 시기에 병행한 것이 출력 정보의 '할루시네이션(환각)' 방지를 위한 활동이었다. 잘못된 정보나 규정에 위반된 결과가 출력될 가능성을 배제하기 위해, 광고 규정 등을 총괄하는 사내 부서와 긴밀히 협력했다. "AI가 출력한 내용에 위반 사항은 없는지, 부적절한 표현은 없는지 등을 세밀하게 확인하고 그 결과를 개발에 반영해 나갔다"(미디어디비전이노베이션그룹의 오바 씨)라고 한다. 운영 단계에 들어간 이후에도 일주일에 한 번씩 체크하며 표현 등을 보다 적절하게 수정하고 있다.

-- 회원 정보 취득을 통해 진화 --
사실 유저의 회원 정보를 취득하는 것도 새로운 도전이었다. 부동산 정보 검색에서는 입지나 구조, 가격과 같은 조건을 우선으로 범위를 좁혀 나가기 때문에, 업계 관행상 검색 시 회원 정보를 취득하지 않는 경우가 많았다고 한다. CHINTAI 에이전트에서 회원 정보를 매물 제안에 활용할 수 있게 된 점은 기존 서비스에서 진화한 부분이라 할 수 있다.

다카하시 그룹리더는 앞으로 "오랜 전통을 가진 기업으로서 축적해 온 생활에 관련된 정보들을 유저가 알기 쉽게 제공하고 싶다"라고 포부를 밝혔다.

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Nikkei Computer_2025.04.16 목차

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[Part 2]
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[Part 3]
전 공정 AI 구동에 도전, 병목 지점은 상류에 있어
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케이스 스터디
[CHINTAI]
생성 AI 활용으로 '검색이 필요 없는' 집 찾기, 뜻밖의 발견과 신뢰성을 양립

AI 리더즈
AI로봇협회의 마쓰시마 CTO
AI 로봇을 사회에 구현

움직이지 않는 컴퓨터
[미라이 커뮤니케이션 네트워크]
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기업 전체의 생성 AI 도입을 뒷받침하는 전략적 아키텍처
사용 가능한 AI 구현에 필수인 에이전트와 주변 시스템의 연계
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