A
AI 대체 직무 퇴직금 극대화 설계
4.25
파생 체인
단계 1
AI발 신입 채용 축소
→
단계 2
40-50대 중간관리직의 AI 대체 불안과 자발적 퇴직 검토 증가
→
단계 3
퇴직 시점·방식에 따른 퇴직금·실업급여·연금 수령액 차이 최적화 필요
문제
AI 도입으로 부서 축소가 예고된 45-55세 사무직 직장인이 권고사직·자발적 퇴직·희망퇴직 중 어떤 경로를 선택해야 퇴직금+실업급여+연금을 합산했을 때 가장 유리한지 판단할 수 없다. 노무사 상담은 건당 10-30만원이고, 인터넷 정보는 일반론뿐이라 본인의 근속연수·급여·연금 가입이력에 맞춘 계산이 불가능하다. 잘못된 선택으로 수백만원~수천만원의 차이가 발생하지만, 대부분 회사가 제시하는 조건을 그대로 수용한다.
솔루션
웹에서 근속연수·월급여·퇴직금 중간정산 이력·국민연금 가입기간·희망퇴직 위로금 조건을 입력하면, 권고사직/자발퇴직/희망퇴직 3가지 시나리오별로 (1) 세후 퇴직금, (2) 실업급여 수령 가능 여부·기간·총액, (3) 국민연금 수령 시점별 차이를 자동 계산하여 최적 경로를 비교표로 제시한다. 차별화: 퇴직 '유형'에 따른 법적·재정적 차이를 통합 시뮬레이션하는 서비스가 없음.
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 (68%)
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 (74/100)
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]