AI 데이터 노동 교육과정 설계

3.30

Derivation Chain

Step 1 AI 구동 위한 인간 노동 확산

→

Step 2 AI 데이터 노동자 양성 수요 증가

→

Step 3 교육기관의 AI 데이터 직무 커리큘럼 설계 도구

Problem

국비지원 직업훈련기관(원장 1인 + 강사 3-5명 규모)이 AI 데이터 라벨링·RLHF 등 신규 직무 교육과정을 NCS(국가직무능력표준)에 맞춰 설계할 때, NCS 능력단위 매핑·교안 작성·평가도구 개발에 과정당 2-3개월이 소요된다. HRD-Net 등록 요건 변경 시 재설계 부담이 크다.

Solution

희망 직무(AI 데이터 라벨링, 프롬프트 엔지니어링 등)를 입력하면 NCS 능력단위 자동 매핑, 주차별 교안 초안, 평가도구 템플릿을 자동 생성한다. HRD-Net 등록 요건 체크리스트와 과정승인 제출서류 초안까지 원스톱으로 제공한다.

Target: 국비지원 직업훈련기관 원장 및 교육과정 개발 담당자, 50인 이하 소규모 훈련기관

Revenue Model: 과정 설계 건당 15만원, 월정액 월 5.9만원(월 2과정 포함), 연간 구독 59만원(무제한)

Ecosystem Role: Education

MVP Estimate: 2_weeks

NUMR-V Scores

N Novelty

4.0/5

U Urgency

3.0/5

M Market

2.0/5

R Realizability

4.0/5

V Validation

3.0/5

NUMR-V Scoring System

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.

SaaS N=.15 U=.20 M=.15 R=.30 V=.20 Senior N=.25 U=.25 M=.05 R=.30 V=.15

Feasibility (73%)

Tech Complexity

34.7/40

Data Availability

18.8/25

MVP Timeline

20.0/20

API Bonus

0.0/15

Feasibility Breakdown

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.

Market Validation (53/100)

Competition

8.0/20

Market Demand

6.2/20

Timing

14.0/20

Revenue Signals

7.5/15

Pick-Axe Fit

10.5/15

Solo Buildability

7.0/10

Validation Breakdown

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.

Technical Requirements

백엔드 [medium] AI/ML [low] 프론트엔드 [low]

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