B
산단 하청사 AI역량 진단기
3.00
파생 체인
단계 1
현대차 새만금 AI-로봇-수소 9조 투자
→
단계 2
산단 입주 하청사 AI 기술역량 매칭
→
단계 3
하청사 AI역량 갭 분석 및 교육 로드맵 자동 생성
문제
현대차 새만금 투자 등 대규모 AI·로봇 산단이 조성되면, 기존 제조 하청업체(직원 10-50인)가 원청의 AI 기술 요구사항을 충족해야 입찰에 참여할 수 있다. 그러나 자사의 현재 AI 역량 수준과 원청 요구 간의 갭을 객관적으로 파악할 방법이 없어, 불필요한 교육에 평균 500-1000만원을 지출하거나 필요한 역량을 놓쳐 입찰에서 탈락한다.
솔루션
하청업체의 현재 기술 인력·장비·데이터 역량을 진단하고, 특정 산단 원청의 공개된 기술 요구사항과 비교하여 갭 분석 리포트 및 맞춤 교육 로드맵을 자동 생성하는 서비스. 핵심 기능: (1) 설문 + 자동화 진단으로 기업 AI 역량 레벨 산출, (2) 산단별 원청 기술 요구사항 DB와 갭 분석, (3) 정부 지원 교육과정·바우처와 매칭한 역량 향상 로드맵 생성.
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 (53/100)
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]