B
AI교육 강사 커리큘럼 인증판
2.70
파생 체인
단계 1
공공기관 전 직원 AI교육 의무화
→
단계 2
AI교육 강사 수요 급증
→
단계 3
AI교육 강사의 커리큘럼 품질 인증 및 공공기관 매칭 플랫폼
문제
공공기관 AI교육 의무화로 프리랜서 AI 강사 수요가 급증하고 있으나, 강사 역량과 커리큘럼 품질을 객관적으로 검증할 기준이 없다. 기관 담당자가 강사를 선정할 때 이력서와 1회 시강에만 의존하여, 교육 만족도가 낮으면 재입찰에 3-4주가 추가 소요된다. 강사 입장에서도 자신의 커리큘럼을 표준화된 포맷으로 제시하기 어렵다.
솔루션
AI 강사가 커리큘럼을 업로드하면 NIA·IITP 교육 표준 대비 커버리지 분석, 실습 비중 점검, 난이도 적합성 평가를 자동 수행하여 인증 뱃지를 발급한다. 공공기관 담당자는 인증 점수·전문 분야·지역별로 강사를 검색하고, 과거 교육 만족도 데이터를 참조하여 매칭한다.
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 (57/100)
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]
프론트엔드 [medium]
AI/ML [low]