AI를 제조 공정에 도입한 중소 제약사(직원 50-150명)가 GMP 정기 실사 시 AI 모델의 입출력 로그, 드리프트 모니터링 결과, 재학습 이력 등 감사 증적을 수동으로 취합하는 데 실사 1회당 2-3주, 담당자 1-2명이 전담 투입된다. 증적 누락 시 시정명령 또는 AI 사용 중지 처분을 받아 공정 효율이 15-20% 하락한다.
AI 모델의 추론 로그·드리프트 지표·재학습 이력을 자동 수집하여 GMP 감사 양식에 맞는 증적 문서를 상시 생성한다. 실사 전 자동 프리체크로 누락 항목을 사전 경고하고, 감사관이 열람할 수 있는 읽기전용 포털을 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. |