B
경력 자산 구조화 워크숍
3.20
파생 체인
단계 1
경력기반 재취업·재창업 매칭
→
단계 2
20-30년 경력을 디지털로 구조화하는 방법을 모르는 문제
→
단계 3
구조화된 경력을 어떤 형태의 수익 활동으로 전환할지 경로가 안 보이는 문제
문제
55세 대기업 부장급이 퇴직 후 재취업·자문·강의·창업 중 무엇이 자신에게 맞는지 판단하려면, 먼저 25-30년간 쌓은 경력을 '전문성 키워드'로 분해해야 한다. 하지만 대부분의 50대는 자신의 경력을 '영업 30년', '생산관리 25년' 수준으로만 인식하며, 그 안에 포함된 구체적 전문성(예: B2B SaaS 영업 프로세스 설계, 자동차 부품 QC 감사, 화학 플랜트 안전관리 등)을 분절하여 표현하지 못한다. 커리어 코칭은 회당 10-30만원이고, 대부분 일반론적 조언에 그친다.
솔루션
직무 이력을 대화형으로 입력하면(회사명, 부서, 주요 업무, 성과) 자동으로 전문성 키워드 태그를 추출하고 '경력 자산 맵'을 시각화한다. 추출된 키워드를 기반으로 4가지 수익화 경로(재취업, 자문/컨설팅, 강의/멘토링, 1인 창업)별 적합도를 진단하고, 각 경로의 현실적 첫 단계를 안내한다. 유사 경력의 선배 전환 사례(익명)를 매칭하여 보여준다.
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 (56/100)
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
프론트엔드 [medium]
백엔드 [medium]
데이터 파이프라인 [low]