여행 맛집 사진 AI로 정리, 후쿠오카 먹킷리스트 만들기
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안녕하세요, 깅글렛이에요.
여행 다녀오면 사진첩이 음식으로 가득 차잖아요. 근데 며칠 지나면 “이게 무슨 메뉴였더라?” 가물가물하더라고요.
저는 이번에 후쿠오카를 다녀왔는데, 먹은 음식 사진을 전부 AI한테 던져서 메뉴·재료부터 정리하고 다음에 먹을 것까지 뽑아봤어요.
음식 사진은 AI가 꽤 잘 읽어요. 메뉴 이름이랑 재료 정리는 진짜 편한데, 칼로리·양·가격 같은 숫자는 오차가 커서 참고용으로만 봐야 해요.
여행지에서 먹은 걸 어떻게 기록·정리하고, 취향 기반으로 다음 맛집까지 받았는지 순서대로 풀어볼게요.
음식 사진은 AI가 메뉴·재료까지 읽어줘요
먼저 “이게 되나?” 싶은 분들을 위해 짚을게요. 됩니다. 음식 사진을 올리면 AI가 무슨 음식인지, 뭐가 들어갔는지 읽어줘요.
요즘 챗GPT·제미나이·클로드는 글만 받는 게 아니라 사진도 같이 이해해요. 이걸 멀티모달이라고 해요.
📖 멀티모달이란? 글·사진·음성처럼 여러 형태의 입력을 한꺼번에 이해하는 AI예요. 음식 사진을 올리고 “이거 뭐야?“라고 물으면 이미지를 보고 답해줘요.
세 도구 다 사진 분석을 지원하고, 무료 버전으로도 돼요. 다만 하루 올릴 수 있는 장수랑 속도에 제한이 있어요. 챗GPT 무료는 하루 3장, 클로드는 한 대화에 5장, 제미나이는 10장 정도예요. 무료로 가볍게 정리하기엔 충분하더라고요.
사실 한국에서도 음식 사진을 AI한테 물어보는 건 이미 흔한 일이에요. 조선일보가 2026년 6월 4일에 “식탁 쓱 보니 ‘500kcal입니다’“라는 제목으로 이 흐름을 다룰 만큼요. 식탁 찍어서 챗GPT나 제미나이한테 물어보는 사용이 일상이 됐다는 거죠.
저는 여기서 한 발 더 나가서, 여행 가서 먹은 음식 사진을 통째로 정리하는 데 써봤어요. 후쿠오카처럼 메뉴 이름이 낯선 여행지일수록 효과가 좋더라고요. 후쿠오카 이치란에서 먹은 돈코츠 라멘 사진을 줬더니, 그릇에 찍힌 一蘭 로고까지 읽어서 “이치란 라멘으로 보인다”고 짚어주더라고요.

AI가 잘하는 것과 못하는 것이 갈려요
써보면서 정리해보니, AI가 음식 사진에서 잘하는 영역과 못하는 영역이 확실히 갈리더라고요. 이걸 알고 써야 헛심을 안 써요.
잘하는 것부터요. 음식 종류·메뉴 이름·들어간 재료를 정리하는 건 정확도가 높은 편이에요. 한 연구에선 챗GPT-4의 음식 인식 정확도가 93%, 재현율 84.6%(둘을 합친 조화평균 88.6%)로 나왔어요. 라멘 사진을 주면 “라멘이고 돼지뼈 육수 같다”까지는 잘 맞춰요.
그릇에 브랜드 로고가 찍혀 있으면 그것까지 읽어내요. 제 이치란 라멘 사진도 그릇의 一蘭 로고를 보고 브랜드를 맞히더라고요. 다만 이건 추론이 아니라 사진에 글자가 보여서 읽은 거예요.
못하는 것도 분명해요. 여러 음식이 섞인 한 접시, 소스나 기름, 정확한 조리 방식, 지역색 강한 전통 음식은 사진만으론 헷갈려해요. 그래서 여행지 음식처럼 그릇에 담겨 나오고 지역색이 진한 요리는, 큰 분류는 맞춰도 세부 종류나 정확한 양은 틀릴 수 있어요. 제가 간 후쿠오카로 예를 들면, 돈코츠 진한 육수냐 미즈타키 맑은 육수냐를 헷갈리는 식이에요.
그러니 AI가 정리해준 걸 100% 믿지 말고, 헷갈릴 만한 메뉴는 내가 한 번 대조해주는 게 좋아요.

그럼 칼로리랑 가격은 얼마나 못 맞추는 걸까요? 이게 다음 얘기예요.
칼로리·양·가격은 ’추정치’예요, 그대로 믿지 마세요
여기가 제일 중요해요. AI가 가장 약한 게 양(포션)이랑 칼로리 추정이에요.
수치로 보면 확 와닿아요. 영양 학술지 Nutrients가 2025년 11월에 챗GPT-5로 요리 195개를 평가했는데, **사진만 줬을 때 칼로리 오차가 평균 30.5%**나 됐어요. 절대값으로 123kcal씩 틀린 거죠.
재미있는 건 그다음이에요. 같은 음식이라도 재료·맥락을 같이 알려주면 오차가 13.9%까지 줄었어요. 절반 이하로 떨어진 거예요. “기름은 뭘 썼고 고기는 어떤 부위” 같은 정보를 보태주면 AI가 훨씬 정확해진다는 거죠.

게다가 그릇에 담긴 음식은 깊이를 가늠하기 어려워서 오차가 더 컸어요. 라멘이나 전골류가 딱 여기 해당돼요. 연구마다 편차도 커서, 어떤 비교에선 챗GPT·클로드가 40% 미만 오차, 제미나이가 65~70% 오차로 나오기도 했고요.
그래서 저는 칼로리를 물어볼 땐 “이건 추정치”라고 못 박고 봐요. “AI가 700kcal라고 했지만 30% 안팎은 틀릴 수 있는 숫자”로 받아들이는 거죠. 다이어트 식단을 빡빡하게 관리하는 게 아니라면 대략 감 잡는 용도로 충분해요.
가격은 더 조심해야 해요. AI는 여행지 식당의 실제 가격을 모르거든요. 물어보면 일반적인 추정만 줄 뿐이라, 실제 결제 금액이랑 다를 수 있어요. 정확한 가격은 메뉴판이나 구글지도로 직접 확인하는 게 맞아요.
✍️ 저는 후쿠오카에서 처음에 모츠나베 사진을 주고 “이거 얼마쯤이야?“라고 물었다가, AI가 가격을 너무 자신 있게 답해서 깜짝 놀랐어요. 알고 보니 그냥 일반 시세를 끌어다 답한 거더라고요. 그 뒤로는 가격은 아예 안 물어보고, 메뉴랑 재료만 정리시켜요.
사진에 없는 가게 이름·가격은 ’지어내지 말라’고 박으세요
AI한테 음식 사진을 정리시킬 때 꼭 넣어야 하는 한 줄이 있어요. 바로 **“사진에 없는 건 지어내지 말라”**예요.
AI는 사진 맥락을 추론하다가 없는 정보를 그럴듯하게 채워 넣기도 해요. 가게 이름, 정확한 가격, 날짜 같은 걸 사진엔 안 보이는데도 만들어내는 거죠. 이걸 환각이라고 해요.
📖 환각이란? AI가 사실이 아닌 내용을 그럴듯하게 지어내는 현상이에요. 모른다고 하면 될 걸, 자신 있게 틀린 답을 줄 때가 있거든요.
막는 법은 간단해요. 프롬프트에 “확실히 보이는 것만 말하고, 없는 정보는 [확인필요]로 표시하라”를 넣으면 돼요. 그러면 AI가 추측 대신 솔직하게 “이건 사진으론 모르겠다”고 표시해줘요.
복붙해서 바로 쓰는 인식·정리 프롬프트는 이거예요.
이 음식 사진들 보고 각각 무슨 음식인지, 들어간 재료가 뭔지 정리해줘.
해외 음식이면 한국어 이름과 현지어 이름을 같이 적어줘.
사진에 안 보이는 가게 이름·정확한 가격·날짜는 지어내지 말고
[확인필요]로 표시해줘.
이렇게 시키면 여행지 음식처럼 이름 낯선 메뉴도 깔끔하게 정리돼요. 가게명이나 가격은 [확인필요]로 비워두니까, 나중에 내가 메뉴판 사진이나 지도로 채우면 되고요.
![챗GPT 화면 느낌의 음식 정리 결과 예시 카드 - 음식명·재료는 채워지고 “가게 이름: [확인필요]”, “가격: [확인필요]“로 표시된 모습](/images/%ED%9B%84%EC%BF%A0%EC%98%A4%EC%B9%B4-%EB%A7%9B%EC%A7%91-AI-%EC%A0%95%EB%A6%AC/body-4.webp)
먹킷리스트는 표로 정리하면 한눈에 들어와요
음식별로 인식이 끝났으면, 이번엔 표로 묶어요. 사진이 흩어져 있을 땐 안 보이던 게, 표로 모으니 “내가 뭘 먹었나”가 한눈에 들어오더라고요.
저는 이런 식으로 시켜요.
위에서 정리한 음식들을
'메뉴 / 한줄평 / 다시 먹을지(O · 보통 · X)' 표로 정리해줘.
그러면 먹킷리스트 겸 후기 표가 뚝딱 나와요. 다시 먹을지를 O·보통·X로 표시해두면, 다음에 또 그 여행지에 갈 때 그대로 참고용으로 쓸 수 있어서 좋아요.
여행지 대표 음식 몇 개는 미리 알아두면 정리할 때 편해요. AI가 헷갈려할 때 내가 바로 바로잡아줄 수 있거든요. 제가 다녀온 후쿠오카를 예로 들면 이런 음식들이에요.
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하카타 돈코츠 라멘 — 돼지뼈를 진하게 우린 육수의 라멘. 후쿠오카(하카타) 간판 음식이에요.
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모츠나베 — 소·돼지 곱창을 넣은 전골. 육수는 된장·간장·맑은 맛 중에 골라요.
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미즈타키 — 닭을 맑게 끓여낸 백숙풍 닭 전골. 후쿠오카 향토 요리예요.
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멘타이코 — 양념한 매운 명란. 후쿠오카 명물이라 달걀말이 등으로도 나와요.
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야키토리 — 꼬치구이. 닭껍질 말이(토리카와), 돼지 삼겹 구이(부타바라)가 인기예요.
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야타이 — 야간에 여는 길거리 포장마차. 텐진·나카스·나가하마에 약 100곳이 있다고 후쿠오카시 공식 관광 가이드가 소개해요.
가격은 가게·시점마다 다르니 대략만 적을게요. 라멘이 대략 1,100엔대, 모츠나베가 1인분 대략 1,700엔대, 미즈타키는 1인 코스 대략 2,500엔대부터, 멘타이코 정식이 대략 1,400~2,000엔, 야키토리는 꼬치당 대략 150엔 안팎이에요. 야타이는 주문 메뉴에 따라 변동이 커서 딱 잘라 말하긴 어렵고, 한 끼 평균은 1,500~3,000엔 정도라고 여행 가이드들이 말해요. 다시 강조하면 이건 어디까지나 참고용 추정치이고, 실제 금액은 현지 메뉴판이나 구글지도로 확인하는 게 정확해요.

취향만 알려주면 다음 끼니까지 추천받아요
마지막 단계가 제일 재밌어요. 내가 뭘 맛있게 먹었는지만 알려주면, AI가 다음에 먹을 걸 추천해줘요.
저는 후쿠오카에서 라멘이랑 모츠나베가 특히 좋았거든요. 그래서 이렇게 물어봤어요.
내가 이번 여행에서 라멘이랑 모츠나베를 특히 맛있게 먹었어.
비슷한 취향이면 다음에 뭘 먹어보면 좋을지,
이 여행지에서 유명한 음식 위주로 추천해줘.
실시간 영업·가격은 네가 모를 수 있으니
일반적으로 유명한 것 위주로만 알려줘. 실제 가게는 내가 지도로 확인할게.
이렇게 취향을 깔고 물으면, 그냥 “맛집 추천해줘”보다 훨씬 나한테 맞는 답이 나와요. 진한 국물을 좋아하니까 미즈타키나 다른 전골류를 권하는 식으로요.
여기서도 가게 추천은 그대로 믿지 말고 일반론으로만 받으세요. AI는 실시간 영업 여부나 정확한 가격을 모르니까, 유명한 메뉴 방향만 참고하고 실제 가게는 지도로 확인하는 흐름이 안전해요.
참고로 여행 가서 메뉴판을 그 자리에서 실시간으로 번역하거나, 사진 수백 장을 통째로 정리해 여행기까지 만드는 방법은 따로 다뤘어요. 이 글은 다녀온 뒤 ’먹은 음식’을 기록·정리하고 추천받는 쪽에 집중했고요.

깅글렛 한줄평
💡 좋은 점: 메뉴 이름·재료 정리는 진짜 편해요. 낯선 여행지 음식도 사진만 주면 한국어 이름까지 깔끔하게 묶어줘요.
⚠️ 아쉬운 점: 칼로리·양·가격은 오차가 커요. 칼로리는 30% 안팎 틀릴 수 있고, 가격은 그냥 모른다고 봐야 해요.
자주 묻는 질문
Q. 무료 버전으로도 음식 사진 분석이 되나요? 네, 돼요. 챗GPT·제미나이·클로드 모두 무료로 사진 분석이 가능해요. 하루 올릴 수 있는 장수랑 속도에 제한이 있을 뿐이라, 여행 음식 정리 정도는 무료로도 충분해요.
Q. AI가 알려준 칼로리, 믿어도 되나요? 참고용으로만요. 사진만 줬을 땐 평균 30.5% 오차가 났다는 연구가 있어요(챗GPT-5, Nutrients 2025.11). 재료를 같이 알려주면 13.9%까지 줄긴 하는데, 그래도 정확한 수치로 받아들이진 마세요.
Q. 가게 이름이나 가격도 물어보면 알려주나요? 사진에 안 보이면 지어낼 수 있어서 위험해요. 프롬프트에 “없는 건 [확인필요]로 표시하라”를 넣고, 실제 가게·가격은 메뉴판이나 구글지도로 확인하는 게 정확해요.
마무리
여행 가서 먹은 음식, 사진만 던져두면 AI가 메뉴부터 먹킷리스트, 다음 추천까지 정리해줘요. 다만 칼로리·가격 같은 숫자는 추정치라 내가 한 번 걸러줘야 하고요.
여행 다녀와서 음식 사진이 잔뜩 쌓여 있다면, 오늘 프롬프트 하나 복사해서 정리부터 해보세요. 다음 글에선 또 다른 여행·일상 AI 활용법으로 찾아올게요.
※ 본 글은 2026년 6월 기준 정보를 바탕으로 작성됐어요. AI 기능·무료 한도, 음식 가격은 추후 변경될 수 있어요. ※ 여행지 음식 가격은 참고용 추정치예요. 실제 금액·영업 정보는 현지 메뉴판이나 구글지도에서 확인하세요.