2026년 8월 21일·Procurement·Minds Team

합성 연구 도입 검토 체크리스트

공개 문서, 영업 담당자의 구두 보장, 플랜별 한도, 계약 협상 항목이 뒤섞이지 않도록 모든 합성 연구 벤더에 동일한 증거 요청서를 적용하세요.

합성 연구 솔루션 도입은 일반적인 SaaS 실사에 더해 한층 까다로운 질문을 동반합니다. 바로 시뮬레이션된 답변에 기반해 의사결정을 내릴 만한 타당한 근거가 무엇인가 하는 점입니다. 이 체크리스트는 보안, 데이터 권리, 연구 타당성, 상업적 조건을 동일시하지 않고 하나의 통합된 검토 체계 안에서 관리할 수 있도록 돕습니다.

검토 대상에 오른 모든 벤더에 동일한 요청서를 전달하세요. 그리고 각 항목별로 '공개됨', 'NDA 체결 후 제공', '계약 명시', '로드맵 예정', '공개되지 않음'으로 기록하여 관리합니다. 구두로 전달받은 확답은 정식 제품 기능이나 서명된 계약상 약정과 동일하지 않습니다.

1. 배포 범위 정의

사용자, 대상 팀, 대상 국가, 의사결정 목적을 명시합니다.
시스템에 입력될 수 있는 고객 파일, 응답자 데이터, 개인정보, 기밀 사업 계획, 공개 데이터 소스를 목록화합니다.
셀프서브 사용 방식과 전담 관리형 모집단 구성, 연동, 캘리브레이션, 검증 작업을 명확히 구분합니다.
법적, 윤리적, 전문가 또는 실제 사람의 검토가 필수적인 고위험 주제를 식별합니다.
필요한 플랜, 시트 수, 사용량 한도, 기술 지원 수준, 도입 목표 일정을 기록합니다.

2. 데이터 소스 및 권리

타깃 오디언스를 구축하는 데 어떤 심층 인터뷰, 패널 데이터, 행동 데이터, 결제 내역, 위치, 검색어, 미디어 소비, 고객 조사, 공개 데이터 소스가 활용되나요?
각 데이터 소스는 직접 수집, 라이선스 계약, 고객 제공, 공개 수집, 추론 중 어디에 해당하나요?
참여자 원본 자료에 대해 어떤 동의를 확보했으며, 하위 모델 학습 권리가 어떻게 적용되나요?
데이터 주체가 제출된 데이터 및 파생된 산출물의 동의를 철회하거나 삭제를 요구할 수 있나요?
정확한 타깃 시장, 언어, 인구 집단을 포괄하는 데이터 소스 분류는 무엇인가요?
관찰된 분포, 목표 할당(Quota), 전제 조건이 명확히 구분되어 표기되나요?

이 영역의 상세 검토 구조는 합성 오디언스 데이터 소스 비교를 참고하여 설계하세요.

3. 고객 데이터 활용 및 모델 학습

벤더가 고객 콘텐츠를 활용해 자체 모델을 학습시키나요?
서드파티 파운데이션 모델 제공업체가 프롬프트, 파일, 응답, 피드백을 학습 데이터로 사용하나요?
기본 설정은 무엇이며, 명시적인 동의(Opt-in)가 필요한 항목은 무엇인가요?
제공업체별로 적용되는 데이터 보존 정책 및 무보존(Zero Data Retention) 설정은 어떻게 되나요?
임베딩, 로그, 캐시, 평가용 데이터셋에도 동일한 데이터 보호 정책이 적용되나요?
고객 콘텐츠가 범용 모집단 개선이나 다른 고객의 모델 고도화에 활용될 수 있나요?

주체, 목적, 데이터 분류, 법적 근거, 동의 상태를 반드시 요구하세요. 이러한 세부 조건이 명시되지 않은 '학습 없음'이라는 설명은 불완전합니다.

4. 개인정보 보호, 보안 및 하위 처리업체

다음 문서를 취합하고 검토하세요.

데이터 처리 계약(DPA)
목적 및 처리 리전이 명시된 하위 처리업체(Subprocessor) 목록
기술적 및 관리적 보호조치(TOM)
개인정보 처리방침
DPIA(개인정보 영향평가) 또는 해당 위험 평가 문서
국외 이전 안전장치
침해 사고 대응 및 통지 조건
데이터 보존, 백업, 삭제 주기
보안 감사 및 인증 증빙 자료

Minds는 DPA, 하위 처리업체 목록, TOM, DPIA 문서를 투명하게 공개하고 있습니다. 인증 마크의 개수가 아니라 실제 적용 가능한 문서 내용을 비교하세요.

5. 계정, 테넌트 및 접근 제어

테넌트와 고객 소유의 연구 자산이 어떻게 격리되어 관리되나요?
생성, 편집, 공유, 내보내기, 삭제, 권한 관리를 수행할 수 있는 역할(Role)은 무엇인가요?
SSO(단일 로그인)가 기본 제공인가요, 유료 애드온인가요, 커스텀 구축인가요, 아니면 지원되지 않나요?
API 및 MCP 자격 증명은 어떻게 발급, 권한 범위 설정, 교체, 폐기되나요?
공개 공유 링크에 대한 접근 제어 및 감사 로그 추적이 가능한가요?
퇴사자나 외부 협업자의 접근 권한을 즉각 회수할 수 있나요?
어떤 작업에 명시적 재확인이나 상위 권한 승인이 요구되나요?

도입하려는 정확한 플랜과 워크플로에서 직접 테스트하세요. 엔터프라이즈 로드맵에 예정되어 있다는 말을 현재 적용 중인 통제 조치로 인정해서는 안 됩니다.

6. 모델 제공업체 및 주요 변경 사항

현재 각 워크플로를 처리하는 모델과 제공업체는 어디인가요?
고객이 특정 제공업체, 리전, 실시간 웹 검색, 외부 소스 사용을 제한할 수 있나요?
기본 모델이 업그레이드되면 구체적으로 무엇이 변경되나요?
어떤 수준의 모델 변경 시 회귀 테스트나 벤치마크 평가가 트리거되나요?
하위 처리업체 및 데이터 흐름 변경 시 어떤 방식으로 사전 통지가 이루어지나요?
분석 결과가 사용된 모델, 프롬프트, 모집단, 계산 로직 버전과 정확히 연결되어 추적되나요?

7. 연구 방법론 및 증거

수행하려는 연구가 정성적 탐색, 설문조사, 세그먼트 비교, MaxDiff, 컨조인트 분석, 가격 탄력성 측정, 기능 우선순위화, 네트워크 시뮬레이션 중 무엇인가요?
해당 방법론이 버전 관리되는 정형화된 제품 파이프라인인가요, 아니면 서비스 형태로 제공되는 분석 작업인가요?
개별 응답, 인터뷰 스크립트, 원본 맥락, 계산 중간 산출물을 구매자가 직접 검사할 수 있나요?
어떤 추정 엔진, 진단 지표, 실패 처리 규칙이 적용되나요?
폴백(Fallback) 로직이 투명하게 노출되고 정확히 표기되나요?
요약 결과나 산출 점수를 원시 데이터로부터 재현할 수 있나요?

Minds가 현재 제공하는 정형화된 방법론과 실행 단계는 연구 방법론 파이프라인 카탈로그에서 확인할 수 있습니다.

8. 타당성 검증 및 정확도

각 핵심 성과 수치는 어떤 모집단, 과업, 기준 벤치마크, 평가 지표, 시스템 버전에서 도출되었나요?
벤치마크 정답 데이터가 런타임 모델 외부에 독립적으로 격리(Held-out)되어 있었나요?
문항별 세부 결과, 하위 그룹별 분석, 실패 사례 데이터가 제공되나요?
제시된 증거가 벤더 자체 작성, 고객 보고, 파트너 검토, 독립적 제3자 재현 중 어디에 해당하나요?
모델의 확신도 점수가 격리된 과업에서 실제 관찰된 오류율을 예측할 수 있나요?
최종 의사결정 전에 어떤 수준의 실제 사람 대상 검증이나 행동 데이터 검증이 필요한가요?

서로 다른 기준으로 측정된 벤더의 백분율 수치를 단순 비교하지 마세요. 합성 오디언스 검증 및 정확도 비교와 Minds 실증 검증 연구를 검토 기준으로 활용하세요.

9. 데이터 내보내기, 감사 및 삭제 테스트

계약 체결 전에 완전한 형태의 데이터 샘플을 직접 내보내기(Export)해 보세요.
내보낸 데이터에 사후 검토와 마이그레이션에 필요한 원시 증거가 모두 포함되어 있는지 검증합니다.
파일 포맷, 소스 표기, 주의사항, 버전 필드를 확인합니다.
테스트용 오디언스나 프로젝트를 삭제해 보고, 활성 시스템, 백업, 로그, 파운데이션 모델 제공업체 단계에서 실제로 어떻게 처리되는지 문서화합니다.
계약 종료 시의 데이터 내보내기 및 최종 삭제 일정을 확인합니다.
데이터 삭제나 복구를 승인할 수 있는 권한자를 지정하고 기록합니다.

10. 안정성 및 기술 지원

적용 대상 SLA(서비스 수준 계약)와 시스템 가동 이력을 확보합니다.
가동 시간 정의, 면책 조항, 장애 대응 우선순위, 복구 목표 시간(RTO), 크레딧 보상 기준을 검증합니다.
모델, 작업 대기열, 인프라 제공업체 장애 발생 시 진행 중이던 연구 프로젝트가 어떻게 처리되는지 확인합니다.
단순 소프트웨어 기술 지원과 연구 설계, 캘리브레이션, 전문 분석가 서비스를 구분하여 확인합니다.
기본 포함된 지원 시간, 응답 시간 목표, 에스컬레이션 담당자를 명시합니다.

Minds는 SLA 기준을 공개하고 있으며, 실제 적용 범위는 고객별 계약서에 따릅니다.

11. 가격 책정 및 서비스 범위

플랫폼 기본 라이선스 비용, 사용량, 시트 수, 데이터 비용, 온보딩 구축, 전문 분석가 투입 시간, 검증 작업, 커스텀 연동, 기술 지원을 항목별로 분리합니다.
일상적인 표준 연구 1건과 고도의 신뢰성이 요구되는 핵심 연구 1건의 비용을 각각 시뮬레이션하여 비교합니다.
초과 사용 요금, 데이터 갱신 비용, 내보내기/API 호출 한도, 중도 해지 조건을 기록합니다.
미공개된 경쟁사 가격은 임의로 추정하지 말고 '공개되지 않음'으로 명확히 분류합니다.
향후 출시 예정이거나 실험 단계인 기능 중 이번 계약 범위에서 제외되는 항목이 무엇인지 확인합니다.

Minds는 기본 가격 정책을 투명하게 공개합니다. 고객 맞춤형 전문 서비스와 엔터프라이즈 전용 제어 기능은 주문서(Order Form)나 별도의 작업 명세서(SOW)를 통해 체결됩니다.