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AI가 자체 오류를 자동 수정하는 시스템이 확산되면서, 자가수정된 결과물이 실제로 올바른지 검증할 독립적인 수단이 없다. 금융·의료·법률 분야에서 AI 자가수정을 도입하려는 기업이 규제 당국에 수정 품질을 증명하지 못해 도입이 6개월 이상 지연되며, 자가수정 루프가 오히려 오류를 증폭시키는 '수정 드리프트' 리스크가 존재한다.
AI 자가수정 시스템에 연결하면 수정 전후 상태를 자동 캡처하고, 독립적 검증 체인(다른 모델 교차 검증 + 룰 기반 검증)으로 수정 품질 점수를 산출하여 감사 가능한 인증 리포트를 생성한다. (1) 수정 전후 diff 자동 캡처, (2) 교차 모델 검증 + 룰 기반 이상 탐지, (3) 규제 준수용 감사 리포트 자동 생성.
| 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 |