K-패스, 기후동행카드, 경기패스 등 교통비 환급 카드가 난립하면서, 수도권 직장인(월 교통비 10-20만원)이 자신의 통근 패턴에 최적인 카드 조합을 파악하지 못해 연간 15-30만원의 환급 차이를 놓치고 있다. 각 카드사·지자체별 환급률, 조건, 캐시백 구조가 상이하여 단순 비교가 불가능하다.
월 교통비와 통근 패턴(거리, 횟수, 환승 여부)을 입력하면 K-패스·기후동행·경기패스·카드사 캐시백을 조합 시뮬레이션하여 최적 카드 조합과 연간 절감액을 제시한다. 환급률 변경 시 자동 알림과 카드 전환 가이드를 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. |