A
퇴직연금 교육 콘텐츠 빌더
3.65
파생 체인
단계 1
한국투자증권 퇴직연금 아카데미
→
단계 2
퇴직연금 실무 교육 수요
→
단계 3
교육 콘텐츠 자동 제작 도구
문제
퇴직연금(DB/DC/IRP) 교육을 의무적으로 실시해야 하는 중소기업(직원 10-100인) 인사담당자가 매년 교육자료를 수동으로 만들거나 외부 강사를 섭외하느라 연간 100-200만원의 비용과 20-30시간의 시간을 투입한다. 법정 교육 내용이 매년 바뀌지만 기존 자료를 업데이트하지 못해 컴플라이언스 리스크가 발생한다.
솔루션
퇴직연금 관련 법령 변경사항을 자동 추적하여 매년 최신화된 교육 슬라이드·퀴즈·수료증을 자동 생성한다. 기업 규모·업종·연령 분포에 맞춘 맞춤형 교육 시나리오를 LLM으로 제작하고, 직원별 수료 이력을 관리하여 근로감독 대비 증적을 제공한다.
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 (70%)
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 (59/100)
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
백엔드 [medium]
AI/ML [low]
프론트엔드 [medium]