AI 에이전트(자율적으로 API 호출·데이터 접근·의사결정을 수행하는 시스템)를 업무에 도입한 IT 기업에서, 에이전트가 어떤 순서로 무슨 데이터에 접근했고 왜 그런 결정을 내렸는지 사후 추적이 불가능하다. EU AI Act 등 규제 대비를 위해 외부 로펌 자문에 건당 500-1,000만원을 지출하며, 사고 발생 시 원인 규명에 평균 2주가 소요된다.
AI 에이전트 프레임워크(LangChain, CrewAI, AutoGen 등)에 미들웨어로 삽입되어, 에이전트의 모든 도구 호출·데이터 접근·판단 분기를 자동 기록하고 타임라인 시각화한다. 이상 행동 패턴 자동 탐지, 규제별(EU AI Act, 한국 AI 기본법 초안) 준수 여부 체크리스트 자동 매핑, 사고 시 원클릭 포렌식 리포트 생성 기능을 제공한다.
| 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 |