최근 국내 출산율은 하락하고 있으나 아동 제품 소비시장은 확대되고 있다. 아동의 미적 계몽과 인지 개발을 위한 그림책은 다양하게 출간되고 있으나 콘텐츠 품질 편차와 동질화, 체계적 평가 시스템 부재로 교육 효과가 제한적이다. 이에 본 연구는 빅데이터와 인공지능을 기반으로 사용자 요구 발굴, 기능 매핑, 콘텐츠 검증까지 아우르는 프레임워크를 구축하여 그림책의 내용 구조, 표현 방식, 상호작용을 체계적으로 분석하였다. 총 12개 데이터 소스에서 844,640건의 데이터를 수집하고 의미 분석과 TF-IDF 기법을 통해 핵심 요구 요소와 우선순위를 도출하였다. 이를 독서 프로세스와 사용자 페르소나와 결합하여 핵심 문제 지점을 규명하고, 기능 트리를 기반으로 시각적 스타일과 플롯 상호작용을 설계하였다. 이후 샘플 그림책의 프로토타입 제작과 친자 테스트를 통해 가독성, 흥미도, 교육 효과를 검증하였다. 연구는 궁극적으로 아동 그림책의 내용 구조와 표현 양식을 데이터 기반으로 최적화하는 설계 방법론을 제시하며, 이는 조기교육 그림책의 체계적 개발에 학문적 근거를 제공하는 동시에, 개인화 추천과 구조화 평가 체계 구축을 위한 새로운 연구 방향을 제안한다.