B
AI 예측모델 재현성 인증소
3.30
파생 체인
단계 1
AI 미래예측 모델 개발
→
단계 2
AI 예측 모델 상용화 서비스
→
단계 3
예측 모델 결과 재현성 검증 서비스
문제
AI 스타트업과 연구기관이 '미래 예측' AI 모델을 고객사에 납품할 때, 동일 입력에 대한 출력 재현성을 증명하지 못해 계약 체결이 지연된다. 금융·보험 업종에서는 규제 기관이 모델 예측의 일관성 증빙을 요구하는데, 수동 테스트에 건당 2-3시간, 월 40-60건 발생하여 연간 약 1,500시간의 인력이 낭비된다.
솔루션
AI 예측 모델의 입력-출력 쌍을 자동 기록하고, 동일 조건 재실행 시 결과 편차를 통계적으로 분석하여 재현성 인증 리포트를 자동 생성한다. 버전별 성능 드리프트 감지, 규제 제출용 PDF 증빙 자동 포맷팅, 감사 이력 타임라인 시각화 기능을 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 (74%)
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 (67/100)
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 [low]
인프라 [medium]