B

한국어 AI 리스크 회귀 테스트 레지스트리

4.30

신호 소스 (v8 Triple Source)

Trigger

셀렉트스타 "AI 안전성, 빅테크도 못 다루는 로컬 리스크 해결이 핵심" - AI타임스

Market

WIT — 언어권별 오해 가능성 탐지

Workflow

inferred: 국내 AI 서비스 안전 담당자 — 한국어 실패 사례를 정리하고 모델 변경 때마다 회귀시험 및 승인 증빙 반복

문제

국내 AI 제품의 안전 담당자는 높임말, 지역적 맥락, 차별적 표현 등 한국어에 특화된 실패 사례를 스프레드시트로 관리한다. 모델이나 프롬프트가 변경될 때 과거 사례를 재실행하고 결과를 증빙하는 과정이 여러 곳에 흩어져 있어 회귀 위험을 놓치기 쉽다.

솔루션

조직이 보유한 입력·출력 샘플과 정책 기준을 버전별 테스트 묶음으로 관리하고, 배포 전후의 결과 차이와 승인 근거를 감사 기록으로 남긴다. 반복 실행 결과와 담당자의 위험 판정을 축적해 조직별 한국어 리스크 기준선을 구체화할 수 있다.

타겟: 한국어 생성형 AI 기능을 운영하는 직원 10~200명 규모 SaaS — AI 안전 담당자와 제품 QA 리드
수익 모델: 워크스페이스당 월 30만 원. 테스트 1만 건을 포함하며, 초과 실행 1천 건당 2만 원
생태계 역할: -
MVP 예상: 2_weeks

NUMR-V Scores

N Novelty
4.0/5
U Urgency
4.0/5
M Market
5.0/5
R Realizability
4.0/5
V Validation
5.0/5
NUMR-V Scoring System
N Novelty1-5시장 내 유사 서비스 부재 정도. 경쟁사 0개 = 5, 10+개 = 1
U Urgency1-5사용자가 지금 당장 필요로 하는 긴급성. 트렌드 부합 + 시급성
M Market1-5타겟 시장의 크기와 성장 가능성. 프록시 지표 기반 (LLM 추정 X)
R Realizability1-51-2인이 실현 가능한 정도. 기술 난이도 + 데이터 확보 용이성
V Validation1-5시장 검증 통과 여부. 경쟁사 분석 + 수요 프록시 + 타이밍
N=.15 U=.20 M=.15 R=.30 V=.20

실현성 (65%)

기술 복잡도
24.0/40
데이터 접근성
21.2/25
MVP 일정
20.0/20
API 보너스
0.0/15
실현성 분석
기술 복잡도/ 40핵심 기술 스택의 난이도. low=40, medium=24, high=10
데이터 접근성/ 25필요 데이터의 확보 용이성. user_generated=25 → proprietary=4
MVP 일정/ 20최소 기능 제품 구축 소요 기간. 2주=20, 1개월=12, 3개월=8
API 보너스/ 15공공 API 활용 가능 시 보너스. 매칭 API가 있으면 가산

시장 검증 (78/100)

경쟁 분석
10.0/20
시장 수요
20.0/20
타이밍
18.0/20
수익 참조
10.5/15
곡괭이 적합
12.0/15
1인 구축
7.0/10
검증 분석
경쟁 분석/ 20경쟁사 검색 결과 기반. 적절한 경쟁 존재 = 시장 검증
시장 수요/ 20검색량, 뉴스 언급 등 프록시 지표. 실제 수요의 간접 증거
타이밍/ 20현재 트렌드와의 부합도. 규제/기술 변화 시점 적합성
수익 참조/ 15유사 비즈니스 모델의 수익 사례. 실제 과금 레퍼런스 존재 여부
곡괭이 적합/ 15곡괭이 전략 부합도. 도구/인프라 제공 관점 적합성
1인 구축/ 10혼자서 MVP 구축 가능 여부. 외부 의존성 최소화 정도
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