정의선
OpenAI introduces ChatGPT Business Premium seats
inferred: 제조 협력사 교육 담당자 — 매주 AI 좌석 현황과 교육 과제 및 현업 적용 증빙을 엑셀로 취합
제조 협력사의 교육 담당자는 AI 좌석 배정, 교육 참석 기록, 실습 과제, 현업 적용 사례를 여러 엑셀 파일에서 관리한다. 경영진이나 원청사에 매주 제출할 도입 성과 자료를 만들 때마다 사용자 명단과 활용 증빙을 다시 취합해야 한다.
ChatGPT 관리자 내보내기 파일, 교육 출석 CSV, Google Sheets 과제표를 연결해 좌석별 교육·활용·성과 증빙을 하나의 원장으로 통합한다. 반복 운영할수록 회사별 직무 체계와 증빙 양식이 워크플로에 반영되어 다음 교육 차수의 준비 시간을 줄일 수 있다.
| 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 |