기획서 작성 1차 자료 수집 - Perplexity, Genspark

1차 자료 수집이란

기획서를 바로 쓰기 전, 주제의 배경·현황·쟁점을 파악하기 위해 근거가 될 만한 자료를 폭넓게 모으는 단계다. 이 단계의 목표는 완성된 글이 아니라 '검증 가능한 재료'를 쌓는 것이다. AI 검색 도구는 흩어진 자료를 빠르게 요약해 주지만, 출력은 초안·보조 자료일 뿐이며 사실 확인과 최종 판단은 사람이 한다.

일반 챗봇 검색의 한계

ChatGPT 같은 대화형 챗봇에 물으면 매끄러운 요약을 주지만, 출처가 불명확하거나 사실과 다른 내용(환각)이 섞일 수 있다. 아래는 'MASGA 프로젝트'를 챗봇에 물어 받은 요약의 예시다. 내용은 그럴듯하나, 이런 요약은 반드시 원문·통계·언론 보도로 교차 검증해야 한다.

• MASGA = 'Make American Shipbuilding Great Again'의 약자로, 미국 조선업 부흥을 위한 한·미 협력 프로젝트로 소개됨
• 구조(요약): 한국 조선업체가 미국 조선소에 투자하고, 정부가 대출 보증을 제공하는 방식으로 설명됨
• 참여 기업으로 현대중공업·한화오션·삼성중공업 등이 거론됨
• 명칭은 트럼프 전 대통령의 'MAGA' 슬로건을 차용한 브랜드 전략으로 설명됨
• 주의: 투자 규모 등 구체 수치는 출처마다 다르므로 그대로 인용하지 말고 원문 확인 필요

Perplexity - 출처가 붙는 검색

Perplexity는 답변마다 근거가 된 웹 출처를 함께 표시하는 검색형 AI다. 각 문장 옆의 출처를 눌러 원문을 바로 확인할 수 있어, 1차 자료 수집에 적합하다. 하나의 큰 주제를 여러 세부 질문으로 쪼개어 물으면, 주제별로 정리된 자료 묶음을 만들 수 있다.

• 질문을 세부 주제로 분해해 각각 검색 (예: 배경 / 금융 구조 / 참여 기업 / 기술 협력 / 경쟁국 비교)
• 답변에 달린 출처 링크를 눌러 원문·발표 자료를 직접 확인
• 검색 결과를 PDF 등으로 내보내(export) 근거 문서로 보관
• MASGA 사례에서 실제로 만들어진 세부 자료 묶음의 예시는 아래 목록 참고

세부 주제로 쪼개 모은 자료 묶음 (MASGA 예시)

하나의 주제라도 관점을 나눠 검색하면 기획서의 목차가 될 만한 자료 뭉치가 만들어진다. 아래는 'MASGA·한미 조선업 협력'을 여러 각도로 검색해 모은 결과의 예시다.

• MASGA 프로젝트의 세부 내용 / 주요 투자자 / 금융 지원 구조
• 관세 협상과 MASGA 사례 분석 (무역협상에서의 한국 제안)
• 한·미 조선업 협력의 글로벌 전략, 지정학적 협력의 영향
• 한국 vs 중국 조선업 경쟁력 비교, 친환경 선박 시장 경쟁력
• 미국 조선업 시장 동향, 한·미·중 조선 군사 부문 비교

Genspark - 자료를 결과물로 확장

Genspark는 검색·자료 수집을 넘어, 모은 내용을 요약 페이지·슬라이드 초안 등으로 정리하는 데 활용할 수 있는 AI 도구다. Perplexity로 근거 자료를 모은 뒤, Genspark로 이를 기획서 초안 형태로 재구성하면 수집→정리의 흐름이 매끄러워진다. (도구 기능은 수시로 바뀌므로 실제 화면에서 확인 필요)

수집 → 정리 실습 흐름

실제 기획서 작성 전 아래 순서로 1차 자료를 모아 본다. 수집한 자료를 인용할 때는 출처를 명시하고, 수치·법령은 원문으로 검증해야 한다.

• 1) 큰 주제를 정하고, 알고 싶은 세부 질문 5개 내외로 분해
• 2) Perplexity로 세부 질문마다 검색하고 출처 링크 확인
• 3) 신뢰할 만한 원문을 PDF·문서로 내보내 근거 폴더에 보관
• 4) Genspark 등으로 모은 자료를 주제별로 정리·요약
• 5) 수치·법령·고유명사는 원문과 대조해 사실 검증 후 기획서에 반영