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자연어 처리 모델 중 Transformer를 활용한 TransformRec은 상품을 하나의 상품명으로 학습하는 기존의 학습방식과 달리, 상품명을 세분화된 토큰 단위로 학습하는 방식을 사용한다. 이러한 방식을 사용하게 되면, 실제로 존재하지 않는 상품명이 도출될 가능성이 있는데, 이렇게 도출된 상품명은 사용자에게 더 적합한 상품의 특성을 가질 수 있으므로, 이를 신상품 개발을 위한 아이디어로 활용할 수 있음을 본 논문에서 새롭게 제시한다. 본 논문은 울산 지역 배달 및 주문서비스를 제공하고 있는 울산페달의 데이터를 학습한 TransformRec을 통해, 새로운 상품 기획 아이디어 도출에 활용될 수 있는 Brainstorming AI방법론을 소개한다. 상품명을 세분화하여 학습하는 자연어 처리 기반의 추천시스템은, ‘닭가슴살 크림 스파게티’를 하나의 상품명으로 학습하는 것이 아니라 ‘닭가슴살’, ‘크림’, ‘스파게티’와 같이 세분화된 토큰 단위로 쪼개어 학습을 한다. 추천시스템의 결과 값 역시 토큰 단위로 산출되며, 토큰이 합쳐진 상품명은 일부 존재하지 않는 상품으로 도출될 수 있다. 예를 들어, 어떤 사용자가 ‘닭가슴살 크림 스파게티’, ‘낙지 비빔밥’, ‘제육덮밥’, ‘햄치즈 토스트’를 구매했다면, 이를 ‘닭가슴살’, ‘크림’, ‘스파게티’, ‘낙지’, ‘비빔밥’, ‘제육’, ‘덮밥’, ‘햄치즈’, ‘토스트’의 세분화된 토큰 단위로 학습하게 된다. 산출 값 역시 토큰 단위로 도출되는데, ‘낙지 크림 스파게티’, ‘제육 토스트’와 같이 실제 존재하지 않는 상품명이 도출될 수 있다. TransformRec의 추천 상품 결과 리스트에서 ‘제육 토스트’ 와 같이 실제로 판매되는 상품이 아닌 경우는 전체 상품 결과 리스트에서 약 12%를 차지하고 있는 것으로 나타났다. 이렇게 도출된 존재하지 않는 상품명들, 즉 새로운 상품명들은 신상품 개발을 위한 아이디어로 활용될 수 있다. 기존 추천시스템 연구가 하나의 모델로 추천이라는 하나의 태스크만을 할 수 있었다면, 본 연구팀은 추천시스템을 통한 타겟마케팅을 연구해왔고, 본 논문은 상품 기획에도 적용이 가능함을 보였다. 실제 데이터를 통해 그 가능성을 확인하였으며, 향후 빈도분석 또는 요약분석과 같은 빅데이터 분석을 통해 실제 신상품 출시에 기여할 수 있을 것이다.