B
지자체 AI건강관리 입찰도우미
3.20
파생 체인
단계 1
서초구 AI 건강관리 정책
→
단계 2
지자체 AI 헬스케어 사업 확산
→
단계 3
지자체 AI 사업 입찰 전문 지원 도구
문제
서초구 사례처럼 지자체의 AI 기반 건강관리 사업이 확대되면서, 중소 헬스케어·IT 업체들이 입찰에 참여하려 하지만 지자체별 상이한 RFP 양식·평가 기준·필수 인증(개인정보보호·의료기기 인증 등)을 파악하는 데 건당 2-3주, 외부 컨설팅 시 300-500만원이 소요된다. 기한 내 제안서를 완성하지 못해 입찰 기회를 놓치는 경우가 연간 3-5건에 달한다.
솔루션
(1) 나라장터·지자체 공고 사이트에서 AI 헬스케어 관련 입찰 공고를 일일 수집·분류, (2) RFP 핵심 요구사항을 자동 추출하여 체크리스트화, (3) 과거 낙찰 사례 DB 기반으로 제안서 구조·필수 첨부서류·가점 요소를 추천. 차별화: AI 헬스케어 특화(의료기기 인증·개인정보 영향평가 등 도메인 전문 체크리스트 내장).
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 (75%)
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 (54/100)
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
데이터 파이프라인 [medium]
AI/ML [medium]
백엔드 [low]
프론트엔드 [low]