B

뉴스학습 증거수집기

3.15

파생 체인

단계 1 AI 뉴스 무단학습 소송
단계 2 언론사 저작권 침해 증거 확보 필요
단계 3 뉴스 콘텐츠 AI학습 여부 자동 탐지 서비스

문제

지상파·종합지 등 뉴스 미디어 기업이 자사 기사가 LLM 학습 데이터에 포함되었는지 확인하려면, 수천 건의 기사별로 다양한 AI 모델에 프롬프트를 넣어 역추적 테스트를 해야 한다. 기사 1건당 수동 검증에 평균 15-20분이 소요되며, 100건 이상의 소송 증거를 확보하려면 법무팀 인력이 수주간 전담해야 하는 비용이 발생한다.

솔루션

기사 URL 또는 텍스트를 입력하면, 주요 LLM 5종(GPT, Claude, Gemini, LLaMA, HyperCLOVA)에 자동으로 프롬프트를 보내 기사 내용 재현 여부를 테스트하고, 유사도 점수·응답 스크린샷·타임스탬프를 법적 증거 형식(PDF)으로 자동 패키징하는 SaaS. 일괄 처리(배치 업로드) 및 정기 모니터링(신규 모델 출시 시 자동 재검사) 기능 제공.

타겟: 직원 50-500인 규모 언론사·뉴스 에이전시의 법무팀/저작권 담당, 언론사 대리 소송을 수행하는 법무법인(IP 전문)
수익 모델: SaaS 월정액: 기본 월 29만원(월 500건 기사 검사), 프로 월 79만원(월 3,000건 + 법적 증거 PDF 자동생성), 법무법인 연간 계약 별도 견적
생태계 역할: 인프라
MVP 예상: 2_weeks

NUMR-V Scores

N Novelty
4.0/5
U Urgency
3.0/5
M Market
3.0/5
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 (69%)

기술 복잡도
29.3/40
데이터 접근성
19.4/25
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 (57/100)

경쟁 분석
8.0/20
시장 수요
3.8/20
타이밍
18.0/20
수익 참조
10.5/15
곡괭이 적합
12.0/15
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

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