AI 에이전트(자율적으로 API 호출·데이터 접근·의사결정을 수행하는 시스템)를 업무에 도입한 IT 기업에서, 에이전트가 어떤 순서로 무슨 데이터에 접근했고 왜 그런 결정을 내렸는지 사후 추적이 불가능하다. EU AI Act 등 규제 대비를 위해 외부 로펌 자문에 건당 500-1,000만원을 지출하며, 사고 발생 시 원인 규명에 평균 2주가 소요된다.
AI 에이전트 프레임워크(LangChain, CrewAI, AutoGen 등)에 미들웨어로 삽입되어, 에이전트의 모든 도구 호출·데이터 접근·판단 분기를 자동 기록하고 타임라인 시각화한다. 이상 행동 패턴 자동 탐지, 규제별(EU AI Act, 한국 AI 기본법 초안) 준수 여부 체크리스트 자동 매핑, 사고 시 원클릭 포렌식 리포트 생성 기능을 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. |