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고객 맞춤형 제품은 고객이 자신이 선호하는 제품의 설계를 스스로 선택하여 반영한 제품을 말한다. 본 논문에서는 고객 이 웹 기반의 사용자 친화적인 제품 설계 툴킷으로 고객 맞춤형 제품을 설계하는 비즈니스 유형을 다룬다. 고객 맞춤형 제 품의 경우, 제품이 고객의 니즈에 부합할 경우 고객 효용이 높아질 수도 있지만, 반대로 완성품이 고객의 기대와 다른 경 우 오히려 기성품보다 고객 효용이 낮아질 가능성도 존재한다. 결국, 맞춤형 제품이 고객의 기대와 일치할 확률이 낮다면 기업 이윤에도 불리한 영향을 미칠 수 있다. AI 추천시스템은 이러한 불확실성을 극복할 기술적 해결책이 될 수 있다. 어 떤 제품에 대한 경험과 이해 수준이 낮은 고객은 맞춤화 설계 과정에서 자신이 선호하는 설계 방향에 대해 잘 알지 못할 뿐만 아니라 본질적으로는 자신의 니즈를 파악하지 못하고 있는 것이 일반적이다. AI 기반 추천시스템은 스스로의 선택에 대해 불확실성을 높게 지각하는 고객에게 완성품을 추천하거나 설계 과정을 지원하여 고객이 최적의 선택을 할 수 있도록 지원하고, 결국 맞춤형 제품에 대한 고객 기대효용을 향상시킨다. 물론 AI 추천시스템 활용은 기술집약적 공정 운영을 필 요로 하는 만큼 소요되는 기술비용의 문제를 간과할 수 없다. 본 논문은 AI 추천시스템이 초래하는 기술비용을 고려한 분 석적 모형(Analytic Model)을 수립하여 맞춤형 제품 생산에 있어 AI 추천시스템 도입이 과연 기업 이윤과 고객 효용 개 선에 타당한 기여할 수 있는지 분석한다