B

중소기업 채용공고 법률 검수 서비스

3.60

Derivation Chain

Step 1 산업고용 노동법 강화
Step 2 채용절차법 위반 과태료 증가
Step 3 채용공고 법률 검수 자동화 도구

Problem

직원 10-50인 중소기업이 채용공고를 작성할 때 채용절차법·근로기준법·고용정책기본법을 모두 준수해야 하지만, 전담 인사팀이 없어 위반 공고가 빈번하다. '성별·연령 제한 표현', '경력 부풀리기 유도', '허위 연봉 기재' 등 위반 시 과태료 500만원이 부과되며, 연간 약 3천 건 적발되고 있다.

Solution

채용공고 텍스트를 입력하면 채용절차법·근로기준법 위반 요소를 자동 검출하고 수정 제안. 업종별 표준 채용공고 템플릿 제공, 경쟁사 공고 대비 매력도 분석. 차별화: 한국 노동법 특화 규칙 엔진, 실시간 법 개정 반영.

Target: 직원 10-50인 중소기업 대표·인사 담당자, IT·서비스·제조업
Revenue Model: 채용공고 건당 검수 9,900원, 월정액 월 3.9만원(월 10건 포함)
Ecosystem Role: Regulation
MVP Estimate: 2_weeks

NUMR-V Scores

N Novelty
3.0/5
U Urgency
3.0/5
M Market
3.0/5
R Realizability
5.0/5
V Validation
3.0/5
NUMR-V Scoring System
N Novelty1-5How uncommon the service is in market context.
U Urgency1-5How urgently users need this problem solved now.
M Market1-5Market size and growth potential from proxy indicators.
R Realizability1-5Buildability for a small team with realistic constraints.
V Validation1-5Validation 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 (77%)

Tech Complexity
34.7/40
Data Availability
22.1/25
MVP Timeline
20.0/20
API Bonus
0.0/15
Feasibility Breakdown
Tech Complexity/ 40Difficulty of core implementation stack.
Data Availability/ 25Practical availability and cost of required data.
MVP Timeline/ 20Expected time to ship a usable MVP.
API Bonus/ 15Bonus for viable public API leverage.

Market Validation (57/100)

Competition
8.0/20
Market Demand
6.2/20
Timing
14.0/20
Revenue Signals
10.5/15
Pick-Axe Fit
10.5/15
Solo Buildability
8.0/10
Validation Breakdown
Competition/ 20Signal quality from competitor landscape.
Market Demand/ 20Demand proxies from search and mention patterns.
Timing/ 20Fit with current shifts in tech, behavior, and regulation.
Revenue Signals/ 15Reference evidence for monetization viability.
Pick-Axe Fit/ 15How well the concept serves participants in a trend.
Solo Buildability/ 10Practicality for lean-team implementation.

Technical Requirements

AI/ML [medium] 백엔드 [low] 프론트엔드 [low]
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