B
AI 노동권 규정 추적기
3.45
파생 체인
단계 1
AI 일자리 영향 논쟁 확산
→
단계 2
AI 도입 기업의 노동법 컴플라이언스 수요
→
단계 3
AI 관련 노동 규제 변경 실시간 모니터링 서비스
문제
직원 50-500명 규모 IT기업·제조업체의 인사·법무 담당자가 AI 도입에 따른 노동법 이슈(해고 제한, 직무 전환 의무, 근로조건 변경 협의, AI 감시 관련 개인정보 이슈)를 파악하려면 노무사 자문에 월 50-100만원을 지출하면서도 고용노동부·국회 입법 동향을 실시간으로 추적하지 못해 규정 위반 리스크에 노출된다. 특히 2026년 AI 기본법 시행 이후 관련 하위법령과 가이드라인이 빠르게 변경되고 있다.
솔루션
고용노동부, 국회 의안정보, 주요 노동판례를 실시간 모니터링하여 AI 도입과 관련된 노동법 변경사항을 자동 요약·알림한다. 기업의 AI 도입 현황(적용 부서, 대체 직무)을 입력하면 해당 기업에 영향을 미치는 규정만 필터링하여 체크리스트와 대응 가이드를 제공한다.
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 (76%)
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 (57/100)
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
데이터 파이프라인 [medium]
AI/ML [low]
프론트엔드 [low]