B
AI 예측모델 재현성 인증소
3.30
Derivation Chain
Step 1
AI 미래예측 모델 개발
→
Step 2
AI 예측 모델 상용화 서비스
→
Step 3
예측 모델 결과 재현성 검증 서비스
Problem
AI 스타트업과 연구기관이 '미래 예측' AI 모델을 고객사에 납품할 때, 동일 입력에 대한 출력 재현성을 증명하지 못해 계약 체결이 지연된다. 금융·보험 업종에서는 규제 기관이 모델 예측의 일관성 증빙을 요구하는데, 수동 테스트에 건당 2-3시간, 월 40-60건 발생하여 연간 약 1,500시간의 인력이 낭비된다.
Solution
AI 예측 모델의 입력-출력 쌍을 자동 기록하고, 동일 조건 재실행 시 결과 편차를 통계적으로 분석하여 재현성 인증 리포트를 자동 생성한다. 버전별 성능 드리프트 감지, 규제 제출용 PDF 증빙 자동 포맷팅, 감사 이력 타임라인 시각화 기능을 제공한다.
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 (74%)
Data Availability
24.4/25
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 (67/100)
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 [low]
인프라 [medium]