B
내 차 수리비 적정가 진단기
3.10
Derivation Chain
Step 1
교통물류 공공데이터 API
→
Step 2
50대 차량 소유자의 정비소 과잉수리 불안
→
Step 3
수리 견적을 받았을 때 적정 가격인지 판단할 기준이 없는 문제
Problem
50대 차량 소유자가 정비소에서 수리 견적을 받으면, 해당 부품·공임이 적정한지 판단할 수 없다. 다른 정비소에 비교 견적을 받으려면 차를 가져가야 하고, 온라인 커뮤니티에 물어봐도 차종·연식·지역별 편차가 커서 신뢰하기 어렵다. 과잉 수리로 불필요한 부품 교체를 당하면 건당 20-50만원의 추가 비용이 발생한다.
Solution
차종·연식·주행거리·수리 항목을 입력하면, 크라우드소싱된 실제 수리 사례 DB에서 해당 수리의 가격 분포(최저-평균-최고)를 보여준다. 견적서 사진을 올리면 항목별로 '적정/주의/과다' 판정을 표시하고, 해당 지역 평균과 비교한다.
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 (72%)
Data Availability
23.1/25
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 (54/100)
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
백엔드 [medium]
프론트엔드 [medium]
데이터 파이프라인 [low]