이 아이디어에서 확인할 수 있는 출처 링크가 없습니다. 신호 메모와 점수는 별도 검증이 필요합니다.
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 |