A
제철식단 자동설계기
3.40
파생 체인
단계 1
제철 채소 열풍/봄동비빔밥 트렌드
→
단계 2
제철 식재료 기반 레시피 큐레이션
→
단계 3
식재료 수급·가격 데이터 기반 식단 자동 설계 SaaS
문제
소규모 식당·급식업체(매출 1-5억)는 매 시즌 제철 식재료가 바뀔 때마다 메뉴를 수작업으로 재구성하는데, 식재료 시세 확인·영양 균형·원가 계산을 별도로 해야 하여 메뉴 교체 1회당 평균 8-12시간이 소요된다. SNS에서 '봄동비빔밥' 같은 제철 트렌드가 폭발적으로 뜰 때 빠르게 메뉴에 반영하지 못하면 매출 기회를 놓친다.
솔루션
농산물 유통정보(KAMIS) 시세 데이터와 기상청 API를 결합하여 현재 시점에서 가성비 최적인 제철 식재료를 자동 추천하고, 해당 식재료로 구성된 식단·레시피·원가표를 자동 생성한다. SNS 트렌드 식재료 알림 기능으로 메뉴 반영 타이밍을 잡아준다.
NUMR-V Scores
NUMR-V Scoring System
| N Novelty | 1-5 | 시장 내 유사 서비스 부재 정도. 경쟁사 0개 = 5, 10+개 = 1 |
| U Urgency | 1-5 | 사용자가 지금 당장 필요로 하는 긴급성. 트렌드 부합 + 시급성 |
| M Market | 1-5 | 타겟 시장의 크기와 성장 가능성. 프록시 지표 기반 (LLM 추정 X) |
| R Realizability | 1-5 | 1-2인이 실현 가능한 정도. 기술 난이도 + 데이터 확보 용이성 |
| V Validation | 1-5 | 시장 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 (67%)
실현성 분석
| 기술 복잡도 | / 40 | 핵심 기술 스택의 난이도. low=40, medium=24, high=10 |
| 데이터 접근성 | / 25 | 필요 데이터의 확보 용이성. user_generated=25 → proprietary=4 |
| MVP 일정 | / 20 | 최소 기능 제품 구축 소요 기간. 2주=20, 1개월=12, 3개월=8 |
| API 보너스 | / 15 | 공공 API 활용 가능 시 보너스. 매칭 API가 있으면 가산 |
시장 검증 (56/100)
검증 분석
| 경쟁 분석 | / 20 | 경쟁사 검색 결과 기반. 적절한 경쟁 존재 = 시장 검증 |
| 시장 수요 | / 20 | 검색량, 뉴스 언급 등 프록시 지표. 실제 수요의 간접 증거 |
| 타이밍 | / 20 | 현재 트렌드와의 부합도. 규제/기술 변화 시점 적합성 |
| 수익 참조 | / 15 | 유사 비즈니스 모델의 수익 사례. 실제 과금 레퍼런스 존재 여부 |
| 곡괭이 적합 | / 15 | 곡괭이 전략 부합도. 도구/인프라 제공 관점 적합성 |
| 1인 구축 | / 10 | 혼자서 MVP 구축 가능 여부. 외부 의존성 최소화 정도 |
기술 요구사항
백엔드 [medium]
프론트엔드 [medium]
데이터 파이프라인 [low]