A
AI 시대 내 업무 협업 시나리오 설계기
4.50
Derivation Chain
Step 1
오픈AI·MS AI 파트너십 확대
→
Step 2
50대 직장인 AI 대체 불안
→
Step 3
AI 대체 아닌 AI 협업 업무 재설계 워크숍
Problem
50대 사무직 직장인이 ChatGPT·코파일럿 등 AI 도구 도입 소식에 막연한 대체 불안을 느끼지만, 자신의 구체적 업무(보고서 작성, 데이터 정리, 고객 응대, 프로젝트 관리 등)에서 AI를 어떻게 활용하면 되는지 모른다. '내 일자리가 없어진다'는 뉴스는 넘치지만, '내 업무의 어떤 부분을 AI에 위임하고 어떤 부분에 집중해야 하는지'를 구체적으로 알려주는 서비스가 없다. 사내 AI 교육은 도구 사용법 중심이라 업무 재설계까지 다루지 않는다.
Solution
직무(인사/재무/영업/마케팅/총무 등)와 주요 업무 5가지를 입력하면, 각 업무를 'AI 위임 가능 부분'과 '인간 집중 부분'으로 분해하여 시각화한다. 업무별 추천 AI 도구·활용 시나리오·예상 시간 절감 효과를 제시하고, '이 업무를 AI와 협업하면 이렇게 달라진다' 비포/애프터 시나리오를 보여준다.
NUMR-V Scores
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 (78%)
Data Availability
23.3/25
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 (62/100)
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
프론트엔드 [low]
백엔드 [medium]
데이터 파이프라인 [low]