B
AI콘텐츠 표기 가이드라인 교관
3.15
Derivation Chain
Step 1
AI 범람 속 인간 제작 가치 급등
→
Step 2
AI 사용 고지 의무화 트렌드
→
Step 3
AI 사용 표기 기준을 조직에 교육·정착시키는 온보딩 서비스
Problem
직원 20~200인 마케팅·미디어·교육 기업이 'AI 사용 표기 가이드라인'을 도입하려 할 때, 업종별 규제·플랫폼 정책(구글·유튜브·네이버)이 제각각이라 내부 기준 수립에 2~3개월, 전 직원 교육에 추가 1개월이 걸린다. 표기 누락 시 플랫폼 페널티·고객 신뢰 하락 리스크가 있다.
Solution
업종·사용 플랫폼을 선택하면 맞춤형 AI 사용 표기 가이드라인 문서를 자동 생성하고, 직원용 인터랙티브 퀴즈형 온보딩 모듈을 제공. 월 1회 규제·플랫폼 정책 변경 사항을 자동 반영하여 가이드라인을 업데이트하고 재교육 알림 발송.
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 (73%)
Data Availability
23.3/25
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 (56/100)
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
백엔드 [medium]
프론트엔드 [medium]
데이터 파이프라인 [low]