B
AI 업무 대체 위험도 맞춤 진단
3.75
Derivation Chain
Step 1
AI 에이전트 기술 발전
→
Step 2
50대 직장인 AI 대체 불안
→
Step 3
내 업무 중 어떤 부분이 AI로 대체되는지 구체적 진단 부재
Problem
50대 사무직 직장인이 '행동하는 AI' 뉴스를 접할 때마다 자신의 직업이 AI에 대체될까 불안해하지만, 막연한 공포일 뿐 '내 업무 중 구체적으로 어떤 태스크가 위험한지'를 객관적으로 판단할 도구가 없다. 온라인에서 'AI 대체 직업 순위'를 검색해도 직종 단위의 일반론만 있고, '55세 제조업 품질관리 부장이 하는 12가지 업무 중 어느 3가지가 2-3년 내 자동화 가능한지'를 알려주는 서비스는 없다.
Solution
직종·직급·담당 업무를 세부 태스크 단위로 입력하면, 각 태스크별 AI 자동화 가능성(높음/중간/낮음)을 진단하고, '지금 준비할 것'을 구체적으로 안내하는 웹 도구. 핵심 기능: (1) 업무 태스크 분해 입력(예: 보고서 작성, 데이터 분석, 미팅 조율 등), (2) 태스크별 AI 대체 위험도 3단계 판정 + 근거 설명, (3) 위험 태스크 대응 전략(스킬 전환·보완 역량 추천)과 학습 리소스 연결.
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 (70%)
Data Availability
20.4/25
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 (58/100)
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 [medium]
백엔드 [medium]
데이터 파이프라인 [low]