A
AI 대체 직무 퇴직금 극대화 설계
4.25
Derivation Chain
Step 1
AI발 신입 채용 축소
→
Step 2
40-50대 중간관리직의 AI 대체 불안과 자발적 퇴직 검토 증가
→
Step 3
퇴직 시점·방식에 따른 퇴직금·실업급여·연금 수령액 차이 최적화 필요
Problem
AI 도입으로 부서 축소가 예고된 45-55세 사무직 직장인이 권고사직·자발적 퇴직·희망퇴직 중 어떤 경로를 선택해야 퇴직금+실업급여+연금을 합산했을 때 가장 유리한지 판단할 수 없다. 노무사 상담은 건당 10-30만원이고, 인터넷 정보는 일반론뿐이라 본인의 근속연수·급여·연금 가입이력에 맞춘 계산이 불가능하다. 잘못된 선택으로 수백만원~수천만원의 차이가 발생하지만, 대부분 회사가 제시하는 조건을 그대로 수용한다.
Solution
웹에서 근속연수·월급여·퇴직금 중간정산 이력·국민연금 가입기간·희망퇴직 위로금 조건을 입력하면, 권고사직/자발퇴직/희망퇴직 3가지 시나리오별로 (1) 세후 퇴직금, (2) 실업급여 수령 가능 여부·기간·총액, (3) 국민연금 수령 시점별 차이를 자동 계산하여 최적 경로를 비교표로 제시한다. 차별화: 퇴직 '유형'에 따른 법적·재정적 차이를 통합 시뮬레이션하는 서비스가 없음.
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 (68%)
Data Availability
18.3/25
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 (74/100)
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]