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아이디어 발견

AI 결과물 판매

WalkRx

내 요통에 맞는 AI 걷기 처방전 생성기

누구를 위한가
만성 요통을 가진 25-45세 사무직 직장인. 도수치료(회당 8-15만원)는 부담스럽고, 유튜브 스트레칭은 '내 허리에 맞는지' 확신이 없어 3일 만에 포기한다.
어떤 문제가 있나
**요통 환자 80%가 '걷기와 운동이 최선'임을 알지만 실행하지 못한다.** • 도수치료는 월 50-100만원으로 비용 부담이 크고 • 유튜브 영상은 내 통증 유형과 무관하며 • 혼자 하면 동기 부여가 사라짐 • '어디를, 얼마나, 어떤 경사로 걸어야 하는지' 구체적으로 알려주는 도구가 세상에 없음
어떻게 해결하나
**5가지 질문에 답하면 AI가 4주 맞춤 '걷기 처방전'을 생성한다.** ① 통증 바디맵 핀 찍기·강도·일상 패턴·동네 주소·운동 선호 입력 ② 매일 10분 맞춤 운동 영상 큐레이션 제공 ③ 주 3회 동네 치료 산책 루트 제안 — 경사도·거리·벤치·화장실 위치 반영 ④ 매일 이모지 1개 탭으로 상태 체크 → AI가 다음 주 프로그램 자동 조정 의료 처방전 스타일 카드 UI로 '진짜 치료받는 느낌' 제공
이커머스/D2C

FrostMark

배달 온도 보증하는 ₩80 변색 스티커

누구를 위한가
일 배달 50건 이상 배달 전문 음식점 사장님 (치킨·중식·분식·도시락) — 특히 '음식 식었다' 리뷰 별점 테러를 맞고 있는 사장님
어떤 문제가 있나
**배달 중 온도 하락이 리뷰 별점 하락 1위 원인이지만, 사장님도 소비자도 입증할 수단이 없다.** • 사장님은 뜨겁게 보냈어도 배달 중 식으면 억울한 별점 테러를 맞음 • 소비자는 음식이 실제로 안전한지 확인할 방법이 없음 • 식중독이 터진 뒤에야 대응하는 사후 처리 구조
어떻게 해결하나
**용기 뚜껑에 ₩80짜리 비가역 열변색 스티커를 붙여 온도 이탈을 0.5초에 증명한다.** ① 뜨거운 음식 60°C 이하 / 차가운 음식 10°C 이상이 되면 흰색→검정 영구 변색 ② 소비자는 색상만 보고 0.5초 판단, QR 스캔 시 가게 누적 온도 안전 이력·FrostMark 인증 등급 확인 ③ 방어벽 3중 구조: • 데이터 해자: 가게별·날씨별·배달 거리별 온도 이탈 패턴 DB → 배달 플랫폼에 B2B 판매 • 네트워크 효과: 소비자가 FrostMark 인증 가게 선호 → 비인증 가게 경쟁력 자동 하락 → 가입 압력 자기강화 • 전환 비용: QR 인증 등급 누적 이력(6개월치 = 별점 자산)은 타사로 이전 불가
D2C 구독

FraudDrill

매주 부모님께 가짜 사기전화를 보내 면역력을 키운다

누구를 위한가
60대 이상 부모를 둔 30~50대 직장인 자녀. 실제 결제자는 자녀, 이용자는 부모.
어떤 문제가 있나
**한국 보이스피싱 피해의 70%가 60대 이상이며, 연간 피해액이 1조원을 돌파했다.** • 피해 건당 평균 ₩3,000만 이상 (2024년 금감원 집계 기준) • 정부 예방 캠페인(포스터·문자)은 '나는 안 당한다' 심리로 효과 거의 없음 • 자녀는 걱정만 할 뿐 실질적으로 해줄 수 있는 것이 없음 • KnowBe4는 동일한 체험 훈련 모델로 2023년 $450M 매출 달성 → B2C 시니어 적용은 공백 시장 • KB·신한·카카오뱅크 등 금융기관이 매년 시니어 금융사기 예방 캠페인에 수십억 집행 중
어떻게 해결하나
**매주 AI가 실제 최신 보이스피싱 시나리오로 부모에게 훈련 전화를 걸어 면역을 만든다.** ① 매주 주말, AI가 실제 최신 시나리오(검찰 사칭·자녀 납치·대출 사기 등)로 구독자에게 전화 ② 통화 종료 후 즉시 '훈련이었음' 안내 + 어디서 속을 뻔했는지 음성 디브리핑 제공 ③ 자녀 앱에 이번 주 훈련 결과·점수 실시간 리포트 ④ 부모 본인 직접 opt-in + 최초 등록 시 구두 동의 확인·녹취 보관 (자녀 일방 등록 불가) ⑤ 훈련 강도 3단계(입문/중급/고급) 운영, 100가구 무료 베타 → 금감원 효과 인증 취득 후 유료화
뷰티테크

GlowCheck

미용실 객단가 올리는 비주얼 시술 리포트

누구를 위한가
월매출 ₩1,000만 이상, 스타일리스트 3명 이상 중형 미용실·네일샵 원장
어떤 문제가 있나
**시술 전후 사진을 찍어도 체계적으로 활용하지 못하고, 추가 시술 권유가 어색해 객단가를 올리지 못한다.** • 사진은 있지만 분석·활용 체계 없음 • '트리트먼트 하시죠' 같은 구두 권유는 어색해서 포기
어떻게 해결하나
**자동차 정비소의 '차량 점검 리포트' 모델을 미용실에 이식한다.** ① 시술 전 촬영 ② AI가 모발·두피·네일 상태를 초록·노랑·빨강 컬러코드로 시각 분석 ③ 태블릿으로 고객에게 제시 → 고객이 스스로 '여기 손상됐네' 하며 추가 시술 요청 • 전체 UX는 사진+음성 기반, 스타일리스트 텍스트 입력 제로
이커머스/D2C

NestKit

출산 축하 파티·선물 위시리스트 올인원 키트

누구를 위한가
베이비샤워를 준비해주고 싶지만 방법을 모르는 25-35세 여성 (부차 타겟: 위시리스트를 직접 만드는 임산부 본인)
어떤 문제가 있나
**베이비샤워 문화가 급성장하지만, 파티 준비와 선물 선택을 따로 해야 해 포기하거나 엉성해진다.** • 파티 준비(데코·케이터링·장소)와 선물 선택을 각각 따로 진행해야 함 • 임산부는 쓸모없는 중복 선물을 받고, 축하하는 쪽은 뭘 사야 할지 몰라 현금만 보냄
어떻게 해결하나
**임산부 위시리스트 + 테마 파티 키트 배송 + 게스트 선물 결제를 단일 플로우로 연결한다.** ① Phase 0(런칭 전 3개월): 기술 없이 수동 50건 운영 → 단위경제·이탈 지점 검증 후 개발 착수 ② 재고 리스크 제로: 데코 키트 수주 후 생산(MTO) 방식 → 초기 재고 보유 없이 현금흐름 안정 ③ API 이중화: 마켓컬리+쿠팡이츠 동시 연동 → 파트너 이탈 즉시 전환, 케이터링은 기성 제품 큐레이션으로 식품위생법 제조업 적용 제외 ④ 저빈도 리스크 대응: 구독(백일·돌 이벤트 리마인더)·B2B로 재방문 창구 확보
마켓플레이스

GlassBid

인테리어 원가 공개 역입찰 + 자재 공동구매

누구를 위한가
수도권 아파트 리모델링 예정 30-45세 부부 — 평균 예산 ₩2,000-3,000만원, '호갱 안 당하겠다'는 의지가 강한 실수요자
어떤 문제가 있나
**인테리어 견적은 완전한 블랙박스 — 30-50% 과다 청구를 당해도 소비자는 검증할 방법이 없다.** • 자재비·인건비·마진이 뭉뚱그려져 항목별 확인 불가 • 물가 폭등기에 '자재값 올랐다'는 말 한마디로 ₩500만원이 추가되지만 반박 근거 없음 • 구조적 정보 비대칭으로 소비자는 사실상 아무 말도 못 하는 상황
어떻게 해결하나
**시공사가 자재 원가·인건비·마진을 항목별 분리 공개하는 것을 입찰 조건으로 강제하는 플랫폼.** ① 200+ 품목 실시간 자재 시세 DB로 견적 적정성을 ±%로 즉시 판별 ② 같은 단지·같은 시기 수요를 묶어 자재 도매 직거래 공동구매 → 실질 20% 절감 ③ 시공사 온보딩: '원가 공개 인증 배지' + 검색 상단 노출으로 자발적 참여 유도, 초기 서울 강남·마포·용산구 50개사 직접 영업으로 공급 측 先확보 ④ 자재 DB: 한국건설기술연구원 표준품셈(공공 데이터) + 도매업체 6곳 API 연동으로 Day 1 런칭, 직접 재고·창고 없이 도매업체 위탁 구조로 재고 리스크 Zero
AI 서비스

RingFence

음성AI 학부모 전화로 학원 퇴원 사전 차단

누구를 위한가
학생 50~300명 규모 중대형 보습학원·어학원 원장 (매달 퇴원 통보에 시달리는 사람). [확장 로드맵] • Phase 1 (0~12개월): 수도권 중형 보습·어학원 50개 집중 검증 • Phase 2 (1~2년): 메가스터디·대성 등 학원 프랜차이즈 본사 계약 → 가맹 수백 개 일괄 온보딩 • Phase 3 (2~3년): '구독형 이탈방지' 수요가 동일한 인접 버티컬 수평 확장 — 피트니스센터(월 회원 이탈), 영어유치원(고객 단가 높아 ROI ↑), 골프 아카데미 • Phase 4 (3년+): 한국 → 일본(학원 문화 유사), 동남아 한국 교육 모델 수출국
어떤 문제가 있나
학원 원장은 학부모의 숨은 불만을 모른 채 갑작스러운 퇴원 통보를 받는다. 학생 100명의 학부모에게 매달 전화할 시간은 물리적으로 없다. 텍스트 설문은 응답률 15%로 무의미하다.
어떻게 해결하나
음성AI가 매월 학부모에게 3분 안부 전화를 걸어 자연어로 대화 → 불만 신호·이탈 전조를 자동 감지 → 원장에게 '이탈위험 TOP 학생' 대시보드 + 구체적 불만 요약 + 선제조치 가이드 제공. [실현리스크 완화 3단계] ① 법적 리스크: 입학 시 동의서에 'AI 상담 전화 수신 동의' 항목 삽입 → 정보통신망법 선제 대응. ② 응답률 리스크: 학원 대표번호로 발신 + '○○학원에서 학습 만족도 확인 전화 드립니다' 오프닝 → 모르는 번호 거부감 제거, 응답률 65% 유지. ③ 품질 리스크: 초기 6개월은 AI 통화 후 사람 감수자가 요약 검수하는 하이브리드 운영 → 품질 사고 방지 후 완전 자동화. [방어벽] 통화 데이터 누적 → 학원별 이탈 예측 모델 자동 고도화(6개월 이상 사용 학원: 예측 정확도 70%+). 학부모 누적 프로파일·통화 히스토리·학원 커스텀 스크립트가 쌓일수록 경쟁사 전환 시 '리셋 비용' 발생. 사용 기간이 길수록 건당 단가가 내려가는 역구독 모델.
RegTech

HazardHunt

공장 위험요소를 게임으로 사냥하는 안전 앱

누구를 위한가
중대재해처벌법 대응이 급하지만 EHS 시스템 도입 예산이 없는 50~300인 규모 중소 제조업 공장장·안전관리 담당자
어떤 문제가 있나
**중대재해처벌법 확대로 32만 중소 제조사업장이 안전 기록 의무화 대상에 편입됐지만, 현장엔 종이 체크리스트뿐이다.** • 2024년 1월 5인 이상 사업장으로 확대 시행 → 위험성 평가·안전 활동 기록 의무화 • 관리자 혼자 채우는 형식적 기록으로는 법정에서 '실질적 안전 노력' 입증 불가 • 사고 1건 = 경영자 징역 + 벌금 ₩10억 • SafetyCulture는 기업가치 $1B 돌파로 글로벌 지불 의사 검증, 고용노동부 위험성평가 컨설팅 신청은 전년 대비 6배 급증(2024)
어떻게 해결하나
**현장 근로자가 위험요소를 직접 신고하고, 그 기록이 자동으로 법적 증빙이 되는 게임화 안전 플랫폼이다.** ① 근로자가 위험 발견 시 사진+GPS로 실명(또는 익명) 신고 → 포인트 획득 ② 팀·라인별 리더보드 대항전 + 시즌제 리셋으로 매달 참여 동기 유지 ③ 신고된 위험은 조치 추적 후 고용노동부 제출 양식에 맞는 법적 증빙 PDF 자동 생성 • MVP는 신고+GPS+사진+PDF 생성만, 게임 UI는 2단계 → 3개월 내 파일럿 가능 • KOSHA 인정 컨설턴트와 파트너십으로 PDF 법적 유효성 사전 확보
이커머스/D2C

Resurge

이커머스 반품 상품 AI 분류→자동 재판매

누구를 위한가
카페24·스마트스토어 기반 패션/뷰티 셀러(연매출 1억~50억, 3~10인 규모). 반품률 15~30%로 월 수백 건이 발생하지만 전담 인력이 없어 사장이 CS를 직접 처리하며 반품 박스를 창고에 쌓다 분기마다 폐기하는 팀. 초기 SOM: 카페24·스마트스토어 등록 쇼핑몰 중 해당 조건 약 3만 개 → 얼리어답터 5% = 1,500개 업체 / 월 약 2.5억원 / 연 ARR 약 30억원
어떤 문제가 있나
**이커머스 반품 상품의 70~100%가 폐기되거나 원가 10% 이하로 땡처리된다.** • 국내 이커머스 역물류 비용 연간 약 1.2조원(한국통합물류협회 추정) • 반품 건당 박스 개봉→상태 확인→사진 촬영→가격 재책정→중고 마켓 수동 등록까지 30분 이상 소요 • 현재는 엑셀+카톡 단톡방으로 처리하다 결국 분기마다 폐기 • 미국 Loop Returns($65M Series B)·Returnly($300M Affirm 인수)로 해외에서 문제 크기와 솔루션 수요 검증 완료. 국내 중고시장은 2025년 35조원 예상으로 재판매 수요 급증 중
어떻게 해결하나
**카페24·스마트스토어 플러그인으로 반품 접수부터 재판매까지 2분 안에 자동화한다.** ① 반품 접수 즉시 셀러가 카카오톡 채널로 상품 사진 3장 전송 (신규 앱 설치 불필요) ② AI가 상태 등급(A/B/C) 자동 분류 + 카테고리·시즌 반영 재판매 적정가 산정 → 셀러 1클릭 승인으로 오분류 리스크 최소화 ③ Phase 1: 자사몰·스마트스토어 재등록 집중 / Phase 2: 번개장터·오픈마켓 자동 리스팅으로 채널 확장 • 재판매 성과 대시보드로 손실 회수율 실시간 추적 • 리스크 완화: 초기 1,000건 수동 검증 데이터로 AI 학습 품질 확보, 독립 웹앱 병행 개발, 외부 마켓 연동은 2단계로 순차 진행
리걸테크

Lexpath

판례 관계 그래프 기반 논증 경로 최적화 엔진

누구를 위한가
월 5건 이상 소송을 처리하는 소형 로펌(1-10인) 변호사 및 개업 3년 이내 변호사. 로앤비/캐스노트에 연 ₩100만원+ 지출하면서도 판례 리서치에 사건당 8시간 이상 소모하는 국내 약 8,000명(SAM).
어떤 문제가 있나
**변호사는 새 사건마다 수십 시간을 판례 관계 정리에 수작업으로 소모한다.** • 로앤비 키워드 검색 → 하나씩 열람 → 인용/변경 관계를 워드/노트에 수동 정리 → 최적 판례 조합을 감으로 판단 → 상대방 논증도 경험에 의존 • 사건당 평균 8-15시간 소요 • 판례 수만 건인데 관계 구조는 머릿속에만 존재
어떻게 해결하나
**대한민국 공개판례 전체를 그래프 DB로 구조화해 최적 논증 경로를 자동 추천한다.** ① 판례=노드, 인용·변경·폐기·확장=엣지로 Neo4j 그래프 구성 ② 쟁점 입력 시 관련 판례 클러스터를 인터랙티브 네트워크 맵으로 시각화 ③ 그래프 최적화 알고리즘으로 '논증 강도를 극대화하는 판례 인용 조합' 추천 ④ MVP는 민사 계약분쟁(전체 판례의 ~30%) 한정, 12주 내 출시 — 이후 형사·행정·가사 순차 확장

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