S

공공데이터 AI학습 계약 빌더

4.65

파생 체인

단계 1 공공데이터 AI 활용 수요 확대 (기업 70% 효과 인정)
단계 2 AI 모델 학습에 공공데이터 사용 시 저작권·이용범위 계약 필요
단계 3 공공데이터 AI학습용 이용계약서 자동 생성 서비스

문제

기업 10곳 중 7곳이 공공데이터 효과를 인정하면서 AI 학습 데이터로의 활용이 급증하고 있으나, 공공데이터 이용 약관상 AI 학습 목적의 대량 수집·가공·재배포 시 별도 계약이 필요한 경우가 많다. 법무팀이 없는 스타트업은 계약서 작성에 1-3주, 외부 법률 자문에 200-500만원을 소비한다.

솔루션

활용할 공공데이터 유형(통계, 지리, 의료 등), AI 학습 방식(파인튜닝, RAG, 전처리 후 삭제 등), 서비스 배포 범위를 입력하면, 공공데이터법·저작권법·개인정보보호법에 맞는 이용계약서 초안을 자동 생성한다. 데이터 제공 기관별 이용 조건 DB와 교차 검증하여 리스크 항목을 강조 표시한다.

타겟: AI 스타트업 법무/사업 담당자(직원 10-30인), 공공데이터 활용 SI업체 PM
수익 모델: 계약서 생성 건당 9.9만원, 월정액 19.9만원 (무제한 생성 + 법률 업데이트 반영)
생태계 역할: 규제
MVP 예상: 2_weeks

NUMR-V Scores

N Novelty
5.0/5
U Urgency
4.0/5
M Market
4.0/5
R Realizability
5.0/5
V Validation
5.0/5
NUMR-V Scoring System
N Novelty1-5시장 내 유사 서비스 부재 정도. 경쟁사 0개 = 5, 10+개 = 1
U Urgency1-5사용자가 지금 당장 필요로 하는 긴급성. 트렌드 부합 + 시급성
M Market1-5타겟 시장의 크기와 성장 가능성. 프록시 지표 기반 (LLM 추정 X)
R Realizability1-51-2인이 실현 가능한 정도. 기술 난이도 + 데이터 확보 용이성
V Validation1-5시장 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 (77%)

기술 복잡도
34.7/40
데이터 접근성
22.1/25
MVP 일정
20.0/20
API 보너스
0.0/15
실현성 분석
기술 복잡도/ 40핵심 기술 스택의 난이도. low=40, medium=24, high=10
데이터 접근성/ 25필요 데이터의 확보 용이성. user_generated=25 → proprietary=4
MVP 일정/ 20최소 기능 제품 구축 소요 기간. 2주=20, 1개월=12, 3개월=8
API 보너스/ 15공공 API 활용 가능 시 보너스. 매칭 API가 있으면 가산

시장 검증 (65/100)

경쟁 분석
8.0/20
시장 수요
9.4/20
타이밍
20.0/20
수익 참조
10.5/15
곡괭이 적합
10.5/15
1인 구축
7.0/10
검증 분석
경쟁 분석/ 20경쟁사 검색 결과 기반. 적절한 경쟁 존재 = 시장 검증
시장 수요/ 20검색량, 뉴스 언급 등 프록시 지표. 실제 수요의 간접 증거
타이밍/ 20현재 트렌드와의 부합도. 규제/기술 변화 시점 적합성
수익 참조/ 15유사 비즈니스 모델의 수익 사례. 실제 과금 레퍼런스 존재 여부
곡괭이 적합/ 15곡괭이 전략 부합도. 도구/인프라 제공 관점 적합성
1인 구축/ 10혼자서 MVP 구축 가능 여부. 외부 의존성 최소화 정도

기술 요구사항

AI/ML [medium] 백엔드 [low] 프론트엔드 [low]
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