지방 사립대학이 정원 감축과 함께 학과를 통폐합하거나 신설할 때, 교육과정 설계에 교수 3~5인이 6개월 이상 소요된다. 산업 수요와 괴리된 교육과정을 설계하면 취업률이 하락하여 교육부 진단에서 재차 불이익을 받는 악순환에 빠진다. 특히 AI·데이터 사이언스 등 융합 학과 신설 시 기존 교수진의 전문성 부족으로 커리큘럼 품질이 낮아진다.
산업 수요 데이터(채용공고 키워드 분석, NCS 직무능력 맵)와 타 대학 유사 학과 교육과정 벤치마크를 기반으로, 학과 목표 입력 시 학기별 교육과정(필수/선택 교과목, 학점 배분, 실습 비중)을 자동 초안 생성한다. 교수 전문성과 교과목 매칭 최적화 기능을 포함한다.
| 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. |