AI API를 도입한 중견기업(직원 50-300인)의 재무팀이 월 500만-3,000만원의 AI API 비용을 부서·프로젝트별로 귀속 정산하려면, 각 벤더 대시보드에서 수동으로 사용량을 추출하고 엑셀로 배분하는 데 월 8-16시간이 소요된다. 귀속 기준이 불명확하여 부서 간 비용 분쟁이 분기마다 발생하고, 비용 최적화 기회를 놓쳐 월 15-30% 과다 지출한다.
OpenAI·Anthropic·중국 AI 등 멀티벤더 API 키를 연동하면, 토큰 사용량을 부서·프로젝트·개인별로 자동 태깅하여 월별 정산 리포트를 생성한다. 사용 패턴 분석 기반으로 모델 다운그레이드·캐싱·배치 처리 등 절감 기회를 자동 추천하며, 예산 초과 시 실시간 경보를 발송한다.
| N Novelty | 1-5 | How uncommon the service is in market context. |
| U Urgency | 1-5 | How urgently users need this problem solved now. |
| M Market | 1-5 | Market size and growth potential from proxy indicators. |
| R Realizability | 1-5 | Buildability for a small team with realistic constraints. |
| V Validation | 1-5 | Validation signal quality from competition and demand data. |
| Tech Complexity | / 40 | Difficulty of core implementation stack. |
| Data Availability | / 25 | Practical availability and cost of required data. |
| MVP Timeline | / 20 | Expected time to ship a usable MVP. |
| API Bonus | / 15 | Bonus for viable public API leverage. |
| Competition | / 20 | Signal quality from competitor landscape. |
| Market Demand | / 20 | Demand proxies from search and mention patterns. |
| Timing | / 20 | Fit with current shifts in tech, behavior, and regulation. |
| Revenue Signals | / 15 | Reference evidence for monetization viability. |
| Pick-Axe Fit | / 15 | How well the concept serves participants in a trend. |
| Solo Buildability | / 10 | Practicality for lean-team implementation. |