이 아이디어에서 확인할 수 있는 출처 링크가 없습니다. 신호 메모와 점수는 별도 검증이 필요합니다.
EU AI Act 시행(2026년 8월)으로 범용 AI 모델 개발사는 학습 데이터 출처 요약서(training data summary)를 의무 공개해야 한다. 한국 AI 스타트업이 해외 진출 시 이 요건을 충족하려면, 수천 개 데이터셋의 출처·라이선스·수집 시점을 일일이 문서화해야 하는데, 표준 양식도 없고 검증 방법도 불명확하다.
데이터셋 수집 시점에 출처 메타데이터(URL, 라이선스, 수집 타임스탬프, 해시값)를 자동 기록하는 SDK(Python/Node.js)를 제공하고, (1) EU AI Act 양식에 맞는 학습 데이터 출처 요약서 자동 생성, (2) 데이터셋 변경 이력 추적(git-like 버전 관리), (3) 제3자 검증용 출처 증명 인증서(검증 가능한 해시 체인) 발급.
| 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 |