A

AI산출물 계약 조항 검수

4.05

Derivation Chain

Step 1 AI 범람 속 인간 제작 가치 급등
Step 2 AI/인간 제작 구분이 계약 조건화
Step 3 AI산출물 관련 계약 조항 자동 검수 서비스

Problem

마케팅 에이전시·콘텐츠 스튜디오(직원 5~30인)가 클라이언트와 납품 계약 시, AI 활용 범위·저작권 귀속·2차 가공 권한 등을 명시해야 하는 조항이 급증했다. 법무팀 없이 건당 30~50만원 외부 법률 자문을 받거나, 모호한 조항으로 사후 분쟁에 노출되어 연간 200~500만원의 불필요한 비용이 발생한다.

Solution

납품 계약서를 업로드하면 AI 관련 조항(저작권 귀속, AI 사용 고지 의무, 2차 저작물 권한)을 자동 식별하고, 업종별 표준 조항 템플릿과 비교하여 위험 요소를 하이라이트. 수정 제안과 업종별 판례 링크를 함께 제공.

Target: 직원 5~30인 마케팅 에이전시, 콘텐츠 제작 스튜디오, 프리랜서 PD
Revenue Model: SaaS 월정액 월 4.9만원/계정(월 20건 검수), 건당 추가 3,000원, 연간 결제 시 20% 할인
Ecosystem Role: Regulation
MVP Estimate: 2_weeks

NUMR-V Scores

N Novelty
3.0/5
U Urgency
5.0/5
M Market
4.0/5
R Realizability
4.0/5
V Validation
4.0/5
NUMR-V Scoring System
N Novelty1-5How uncommon the service is in market context.
U Urgency1-5How urgently users need this problem solved now.
M Market1-5Market size and growth potential from proxy indicators.
R Realizability1-5Buildability for a small team with realistic constraints.
V Validation1-5Validation 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 (73%)

Tech Complexity
29.3/40
Data Availability
23.3/25
MVP Timeline
20.0/20
API Bonus
0.0/15
Feasibility Breakdown
Tech Complexity/ 40Difficulty of core implementation stack.
Data Availability/ 25Practical availability and cost of required data.
MVP Timeline/ 20Expected time to ship a usable MVP.
API Bonus/ 15Bonus for viable public API leverage.

Market Validation (58/100)

Competition
8.0/20
Market Demand
6.2/20
Timing
16.0/20
Revenue Signals
10.5/15
Pick-Axe Fit
10.5/15
Solo Buildability
7.0/10
Validation Breakdown
Competition/ 20Signal quality from competitor landscape.
Market Demand/ 20Demand proxies from search and mention patterns.
Timing/ 20Fit with current shifts in tech, behavior, and regulation.
Revenue Signals/ 15Reference evidence for monetization viability.
Pick-Axe Fit/ 15How well the concept serves participants in a trend.
Solo Buildability/ 10Practicality for lean-team implementation.

Technical Requirements

백엔드 [medium] AI/ML [medium] 프론트엔드 [low]
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