전국 각지에서 AI·로봇 체험 행사, 메이커스페이스, 디지털 교육관이 급증하고 있지만, 50대 이상 참가자를 모집하려는 운영기관(지자체, 복지관, 평생교육원)은 홍보를 네이버 카페·현수막에 의존하며, 참가자 사전등록-안내-사후 피드백까지 수작업으로 처리한다. 50인 규모 행사 하나에 담당자가 전화·문자 응대에만 주 8시간 이상을 소모하고, 노쇼율이 30%를 넘어 예산 낭비가 반복된다.
체험 행사 운영기관 전용 SaaS. (1) 행사 등록 페이지 자동 생성 + 카카오톡/문자 알림 연동, (2) 참가자 사전 설문(관심 분야, 디지털 역량 수준)으로 맞춤 체험 코스 자동 배정, (3) 행사 후 만족도 조사·사진 자동 발송으로 재방문율 추적. 차별점: 50대+ 참가자 UX에 최적화된 대형 폰트·간결 흐름의 등록 페이지 템플릿 내장.
| 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. |