AI 이미지·영상 생성 도구 개발사(스타트업 포함)가 각국 라벨 규정에 맞는 워터마크·메타데이터를 구현할 때, 리사이즈·포맷 변환·스크린샷·SNS 업로드 등 다양한 변형 시나리오에서 워터마크가 유지되는지 수작업으로 테스트해야 한다. QA에 엔지니어 1명이 주 10시간 이상 소모하면서도 커버리지가 부족하여 규제 위반 리스크가 잔존한다.
(1) 워터마크가 적용된 이미지/영상을 업로드하면 50+ 변형 시나리오(리사이즈, 크롭, 압축, SNS 시뮬레이션 등)를 자동 적용, (2) 각 시나리오에서 워터마크 검출률·메타데이터 보존율 리포트 생성, (3) C2PA·IPTC 표준 적합성 점검 결과를 CI/CD 파이프라인에 통합 가능한 형식으로 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. |