B
배우 리스크 조기경보 봇
3.10
파생 체인
단계 1
K드라마 글로벌 인기
→
단계 2
배우 캐스팅 투자 증가
→
단계 3
배우 평판 리스크 관리 니즈
→
단계 4
배우별 뉴스·루머 자동 모니터링 봇
문제
드라마·영화 제작사가 수억 원의 출연료를 지급한 주연 배우의 사생활 스캔들·법적 문제가 방영 직전이나 중간에 터질 경우, 편집·재촬영·하차 비용으로 작품당 5-20억 원의 손실이 발생한다. 현재는 담당 PD가 기사를 수동으로 체크하거나 지인 네트워크에 의존하여 조기 감지가 불가능하다.
솔루션
배우·스태프 리스트를 등록하면 관련 뉴스·커뮤니티·법원 판결문·SNS를 24시간 모니터링하여 리스크 시그널을 감지 즉시 알림을 보내는 봇. 핵심 기능: (1) 배우별 뉴스·커뮤니티 리스크 키워드 실시간 감지, (2) 리스크 등급(주의/경고/위기) 자동 분류 + 카카오톡·Slack 즉시 알림, (3) 과거 유사 사례 대응 매뉴얼 자동 추천.
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 (73%)
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 (51/100)
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
데이터 파이프라인 [medium]
AI/ML [low]
백엔드 [low]