AI 이미지 생성 모델이 급증하면서, 뉴스 미디어·학술지·이커머스 플랫폼 운영자(직원 3~50인)가 업로드된 이미지의 AI 생성 여부를 판별해야 하는데, 각 모델(Midjourney, DALL-E, Stable Diffusion, Nano Banana 등)이 삽입하는 워터마크 방식이 제각각이라 단일 도구로 통합 검출이 불가능하다. 수동 검증 시 건당 5~15분이 소요되며, 일일 처리량 100건 이상인 플랫폼은 전담 인력 1명(월 300만원)을 별도 고용해야 한다.
다종 AI 이미지 생성 모델의 워터마크를 통합 검출하는 API 서비스. 핵심 기능: (1) 이미지 업로드 시 Nano Banana·Midjourney·DALL-E·SD 등 10종+ 모델의 워터마크/메타데이터 자동 검출, (2) 검출 결과 JSON API 응답(모델명, 신뢰도, 워터마크 유형), (3) 대량 배치 처리 및 웹훅 콜백 지원. 다모델 통합 검출과 API 우선 설계가 차별점.
| 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 |