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대학AI교육 커리큘럼 감사기

2.85

파생 체인

단계 1 대학 AI 기본교육과정 개발 지원사업 (20개 대학, 3억씩)
단계 2 대학의 AI 교육과정 개발 및 품질 검증 수요
단계 3 AI 교육과정의 산업 현실 적합도 자동 감사

문제

정부가 20개 대학에 AI 기본교육과정 개발에 3억씩 지원하지만, 각 대학이 설계한 커리큘럼이 산업 현장의 실제 AI 직무 요구사항과 얼마나 부합하는지 객관적으로 검증할 수단이 없다. 교육부 평가위원은 커리큘럼 1건 검토에 2-3일이 걸리고, 산업계 직무분석 데이터와의 대조는 수작업으로 진행하여 평가 일관성이 떨어진다.

솔루션

대학 AI 교육과정 문서를 업로드하면 산업계 직무 요구사항 DB와 자동 대조하여 적합도 점수, 누락 역량, 개선 권고를 리포트로 생성하는 SaaS. 핵심 기능: (1) 커리큘럼-직무역량 매핑 자동화, (2) 누락/과잉 교과목 식별, (3) 타 대학 벤치마크 비교.

타겟: AI 교육과정 개발 지원사업 참여 대학 교무처 (20개 대학), 교육부/정보통신산업진흥원 평가위원
수익 모델: 기관용 SaaS 연간 1,200만원/대학 (무제한 감사). 정부기관용 커스텀 리포트 건당 500만원.
생태계 역할: 규제
MVP 예상: 2_weeks

NUMR-V Scores

N Novelty
3.0/5
U Urgency
3.0/5
M Market
2.0/5
R Realizability
3.0/5
V Validation
3.0/5
NUMR-V Scoring System
N Novelty1-5시장 내 유사 서비스 부재 정도. 경쟁사 0개 = 5, 10+개 = 1
U Urgency1-5사용자가 지금 당장 필요로 하는 긴급성. 트렌드 부합 + 시급성
M Market1-5타겟 시장의 크기와 성장 가능성. 프록시 지표 기반 (LLM 추정 X)
R Realizability1-51-2인이 실현 가능한 정도. 기술 난이도 + 데이터 확보 용이성
V Validation1-5시장 검증 통과 여부. 경쟁사 분석 + 수요 프록시 + 타이밍
SaaS N=.15 U=.20 M=.15 R=.30 V=.20 Senior N=.25 U=.25 M=.05 R=.30 V=.15

실현성 (68%)

기술 복잡도
29.3/40
데이터 접근성
18.8/25
MVP 일정
20.0/20
API 보너스
0.0/15
실현성 분석
기술 복잡도/ 40핵심 기술 스택의 난이도. low=40, medium=24, high=10
데이터 접근성/ 25필요 데이터의 확보 용이성. user_generated=25 → proprietary=4
MVP 일정/ 20최소 기능 제품 구축 소요 기간. 2주=20, 1개월=12, 3개월=8
API 보너스/ 15공공 API 활용 가능 시 보너스. 매칭 API가 있으면 가산

시장 검증 (51/100)

경쟁 분석
8.0/20
시장 수요
6.2/20
타이밍
14.0/20
수익 참조
7.5/15
곡괭이 적합
10.5/15
1인 구축
5.0/10
검증 분석
경쟁 분석/ 20경쟁사 검색 결과 기반. 적절한 경쟁 존재 = 시장 검증
시장 수요/ 20검색량, 뉴스 언급 등 프록시 지표. 실제 수요의 간접 증거
타이밍/ 20현재 트렌드와의 부합도. 규제/기술 변화 시점 적합성
수익 참조/ 15유사 비즈니스 모델의 수익 사례. 실제 과금 레퍼런스 존재 여부
곡괭이 적합/ 15곡괭이 전략 부합도. 도구/인프라 제공 관점 적합성
1인 구축/ 10혼자서 MVP 구축 가능 여부. 외부 의존성 최소화 정도

기술 요구사항

AI/ML [medium] 백엔드 [medium] 프론트엔드 [low]
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