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삼성 갤럭시를 필두로 에이전틱 AI가 스마트폰에 내장되면서, 에이전트가 사용자 대신 결제·예약·메시지 전송 등 민감 행위를 자율 수행한다. 앱 개발사(10-50인 규모)는 에이전트가 어떤 권한으로 어떤 행동을 했는지 사후 감사할 방법이 없어, 고객 민원·개인정보 사고 발생 시 평균 2-4주의 수동 로그 분석과 법무 대응 비용이 발생한다. 특히 한국 개인정보보호법상 자동화된 의사결정에 대한 설명 의무가 강화되면서 컴플라이언스 리스크가 급증하고 있다.
에이전틱 AI의 API 호출·권한 사용 로그를 자동 수집하여 (1) 행위별 권한 초과 여부를 실시간 탐지하고, (2) 개인정보보호법 제37조의2 자동화 의사결정 설명 보고서를 원클릭 생성하며, (3) 월간 권한 사용 통계 대시보드를 제공하여 사전 예방적 거버넌스를 지원한다.
| 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 |