AI 서비스를 운영하는 스타트업이 학습 데이터의 저작권 소송 리스크를 정량적으로 파악하기 어렵다. 학습에 사용한 데이터셋의 출처별 라이선스 상태를 수동으로 추적하면 수백 시간이 소요되고, 보험 가입 시 보험사에 리스크를 설명할 수 있는 표준화된 리포트가 없어 보험료 산정이 불투명하다.
AI 서비스 운영사가 학습 데이터셋 목록(URL, 출처, 수집일)을 입력하면, (1) 출처별 저작권 라이선스 상태 자동 분류(CC, 공정이용, 무단, 불명), (2) 지역별(한국/미국/EU) 소송 리스크 점수 산출, (3) 국내 보험사(삼성화재, DB손해보험 등) 기술배상책임보험 상품과 매칭하여 예상 보험료 견적 자동 산출. 분기별 리스크 변동 추적 리포트 제공.
| 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 |
| 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 |
| 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 |