교육용 피지컬AI 로봇을 도입하는 초·중·고등학교와 교육청은 AI 윤리 가이드라인(교육부 AI 윤리 기준, 학생 데이터 보호)을 준수해야 하지만, 로봇이 수집하는 학생 음성·얼굴·행동 데이터의 처리 범위를 자체 점검할 역량이 부족하다. 외부 감사는 건당 1,000만원 이상이고, 교육청별 기준이 달라 범용 체크리스트가 없다.
도입 로봇의 데이터 수집 항목·처리 방식을 입력하면 교육부 AI 윤리 기준 + 개인정보보호법 + 아동보호법 기준으로 자동 점검하고, 미준수 항목별 조치 가이드를 생성하는 SaaS. 학부모 동의서 자동 생성과 교육청 보고서 템플릿을 함께 제공한다.
| 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. |