아이디어 발견

RegTech

SiteScribe

현장 음성 → 법정 작업일지 자동 생성

누구를 위한가
건설 현장 감독·안전 관리자, 제조업 품질 관리자. 매일 법정 의무 작업일지를 손으로 쓰거나 PC 타이핑하는 40-50대 현장 베테랑
어떤 문제가 있나
법적 의무인 안전·작업일지를 매일 퇴근 전 30-60분 걸려 수기 작성 또는 PC 타이핑. 현장 용어 많아 음성비서로도 안 됨. 누락·오기 시 과태료 500만원+. 현재 해결법: 종이 양식에 볼펜, 또는 HWP 파일에 타이핑
어떻게 해결하나
현장에서 음성으로 '오늘 3층 철근 배근 완료, 콘크리트 타설 내일 예정, 안전모 미착용 작업자 1명 시정' 말하면 → 산안법 양식에 맞는 정형화된 작업일지 자동 생성
B2B SaaS

BeautyLingo

뷰티 매장 외국인 고객 실시간 전문 통역

누구를 위한가
강남·홍대·명동 등 외국인 고객 비중 높은 미용실·네일샵·피부관리실 원장 (30-50세). 1차: 서울 주요 관광지역 1,200개 중 전환 목표 600개(50%). 2차: 외국인 월 5명 이상 전국 7,500개 중 2,500개(33%). 3차: 일본·대만 K-뷰티 살롱. [확장성 강화] 4차 인접 확장(Year 2~3): 외국인 연 60만명 방문하는 의료관광 피부과·성형외과 — 기존 뷰티 도메인 전문성을 의료·미용 어휘로 확장, 동일 B2B SaaS 인프라 재사용. 5차(Year 3~4): 이태원·용산 등 외국인 밀집 상권 세탁소·카페 등 생활 서비스업종으로 '도메인 특화 통역 플랫폼' 범용화. 6차(Year 4~5): 일본 K-뷰티 살롱 추정 4,200개·동남아 2,800개 대상 해외 SaaS 수출 — TAM ₩50B+ 확장.
어떤 문제가 있나
외국인 고객이 '층 넣어주세요', '숱 쳐주세요', '투블럭으로' 같은 뷰티 전문 용어를 전달 못함. 구글/파파고 번역은 뷰티 용어 정확도 극히 낮음. 시술 중 양손이 바쁜 미용사는 폰을 들 수 없음
어떻게 해결하나
태블릿/스피커 기반 핸즈프리 실시간 음성 통역. 뷰티 전문 용어 사전 내장(한↔영/중/일/태국어), 매장 메뉴판 자동 다국어 변환, 시술 중 대화 실시간 통역. 매장별 커스텀 단어장(자주 쓰는 표현, 메뉴명) 등록 기능으로 정확도 향상 및 전환비용 형성. 사용 로그 기반 '이 달 외국인 고객이 가장 많이 요청한 시술 TOP5' 인사이트 리포트 제공.
AI 자동화

GapReply

로컬 매장 영업 외 AI 고객응대 자동화

누구를 위한가
헤어살롱·피부과·네일샵·소규모 클리닉 원장 (1~5인 매장, 30~50대)
어떤 문제가 있나
광고에 월 50만원 쓰지만 영업시간 외(밤 9시~아침 10시) 카카오톡 문의에 답 못해 리드 40% 유실. 기존 챗봇은 '예약 가능합니다'라고 아무 약속이나 해서 노쇼·클레임 발생
어떻게 해결하나
카카오톡 채널·네이버 톡톡 연동 규칙 기반 AI 응대봇. 매장 규칙(시술 시간, 가격, 예약 조건)을 절대 위반하지 않으며 영업시간 외 리드 자동 분류. 【방어벽 수치화 — 언제부터 복제 불가능해지는가】 ① 데이터 해자 (T+6개월 이후 급경사): 헤어살롱 300개 × 월 평균 80건 = 월 2.4만 건 대화 로그. 6개월 누적 시 14만 건 → 업종별 '거절 패턴(풀부킹 거절, 가격 협상 거절)'과 '전환 패턴(초회 고객 유도 문구)' 자동 추출. 후발 주자가 동일 데이터셋 구축하려면 최소 300개 동시 계약 + 6개월 — 사실상 진입 장벽. ② 전환비용 정량화: 초기 규칙 설정 2~3시간 + 3개월간 오답 교정 피드백 평균 15회 수정. 경쟁 솔루션으로 이전 시 전체 재설정 + 재교정 = 원장 시간 5~8시간 소요. 월 7.9만원 대비 이전 비용이 심리적으로 '1년치 구독료'로 인식됨. ③ 플랫폼 선점 (갱신제 구조): 카카오·네이버 공식 파트너는 연간 갱신제 + 심사 기간 3~6개월. 선착 인증 업체가 검색 노출 우위 유지 — 후발 주자는 동일 카테고리 인증에 1년 이상 소요. ④ 커뮤니티 고착화 (바이럴 루프): 지역 원장 단톡방 입점 → 동일 상권 추천 → 상권 내 점유율 60% 초과 시 '업계 표준 툴'로 고착화. 서울 강남 3개 상권 조기 장악 후 입소문 확산.
디지털헬스케어

MemoCast

매일 한 통, 사라지는 기억을 문자로 지킨다

누구를 위한가
부모님이 경증 치매 진단을 받은 40~60대 자녀. 요양보호사를 상시 고용할 여력은 없지만 '뭐라도 해드리고 싶은' 죄책감과 불안을 안고 사는 가족
어떤 문제가 있나
**치매 환자에게 가장 효과적인 비약물 치료인 '회상 치료'는 비용이 월 수백만 원에 달한다.** • 전문 인력이 1:1로 수행해야 하는 구조적 한계 • 대부분의 가족은 비용도 시간도 없음 • 결국 환자는 하루 종일 TV만 보며 인지가 급속히 악화되는 것을 지켜볼 수밖에 없음
어떻게 해결하나
**가족이 등록한 실제 기억을 바탕으로, AI가 매일 개인 맞춤 회상 메시지를 SMS로 발송한다.** ① 가족이 웹 대시보드에서 부모님의 기억(사진·에피소드·가족관계·좋아하던 것)을 등록 ② AI가 매일 1~3회 개인 맞춤 회상 메시지를 SMS로 환자에게 발송 — 앱 설치 불필요, 피처폰도 수신 가능 ③ 환자는 답장으로 인지 퀴즈에 참여, 가족은 주간 리포트로 인지 변화를 추적 • 규제: '인지 훈련 콘텐츠 발송 서비스'로 분류 → 식약처 인허가 불필요 • AI 환각 차단: 가족 입력 텍스트를 템플릿에 삽입하는 구조로 생성 AI 의존 최소화 • 발송 인프라: 카카오 비즈메시지·NHN Cloud 등 국내 검증 SMS API, 실패율 0.1% 이하 • 개인정보: PIPA 준수, 건강 관련 민감정보 별도 암호화·국내 서버 저장 • 수요 검증: 치매안심센터 1곳과 파일럿 MOU → 20가구 무료 테스트 후 유료 전환
B2G SaaS

SoloMesh

₩990 LoRa 센서로 1인가구 고독사 패시브 예방

누구를 위한가
고독사 예방 의무를 가진 지자체 복지 담당자(구매자) + 1인가구 밀집 오피스텔·빌라 관리사무소(설치 파트너) + 20–70대 1인가구 거주자(최종 수혜자)
어떤 문제가 있나
**고독사예방법(2021) 시행 이후 지자체에 예방 의무가 생겼으나, 기존 수단은 모두 치명적 한계를 가진다.** • 방문돌봄: 월 ₩15만+ + 인력 부족 • 기존 IoT(KT 등): 월 ₩3만+ + WiFi 필수 → 원룸 1인가구에 부적합 • 능동형 체크인(버튼/전화): 탈락률 70%+
어떻게 해결하나
**LoRa 기반 초저가 패시브 센서(문 개폐+모션)를 건물 단위로 설치해, 사용자 행동 없이 이상을 감지한다.** ① WiFi·인터넷 불필요 — 게이트웨이 1대로 건물 전체 커버 ② 사용자 행동 제로 — 설치 후 완전 자동 작동 ③ 12시간+ 무활동 감지 시 단계적 알림 에스컬레이션
AI 네이티브

ProbeHire

AI 위장 답변을 꿰뚫는 채용 스크리닝 SaaS

누구를 위한가
연 50명 이상 채용하는 IT/금융 기업 채용 담당자. 지원자의 ChatGPT 답변을 구별 못 해 잘못된 채용에 연봉 1~2배 손실을 겪는 팀.
어떤 문제가 있나
2025년 이후 지원자 70%+ 가 AI로 이력서·면접 답변을 작성. 채용 담당자는 '이게 이 사람의 진짜 역량인가'를 판별할 수 없음. 현재 해결법: 대면 면접 횟수 증가(비용↑), 코딩 테스트(이것도 AI로 통과), 직감에 의존.
어떻게 해결하나
지원자에게 하루 1분짜리 '마이크로 챌린지'를 전송. 정답이 아니라 사고 과정(타이핑 속도, 수정 패턴, 응답 구조)을 실시간 기록. AI가 '위장 가능성 점수'를 산출하여 채용 담당자에게 대시보드로 제공.
핀테크

ProofPay

프리랜서 소득증빙·셀프 페이롤 자동화

누구를 위한가
월 ₩300-1,000만원 프리랜서(개발자·디자이너·작가·유튜버). TAM: 국내 프리랜서 200만명 중 월 300만+ 상위 20% = 40만명. SAM: 이 중 최근 2년 내 대출·전세·사업자 신용 필요 경험자 50% = 20만명. SOM 재계산(보수적 바텀업): ① 주요 유입 채널 — 프리랜서 네이버 카페(월 활성 30만), 개발자 슬랙·오픈카톡(5만), 유튜버 커뮤니티(3만) → 도달 가능 38만명 중 광고·바이럴 노출률 10% = 3.8만명 → 무료 체험 전환 20% = 7,600명 → 유료 구독 전환 50% = 3,800명. 1년차 SOM: 3,800명(월 ₩1.1억). 3년차: 누적 이탈율 감안 순증 월 500명 × 36개월 = 4.4만명(월 ₩12.8억). 기존 20만명 대비 2% 목표를 채널별 전환율로 분해해 현실성 확보.
어떤 문제가 있나
프리랜서는 3.3% 원천징수로 소득 증빙이 파편화. 은행·임대인이 요구하는 '급여명세서'가 없음. 월 소득 ₩500만이어도 대출 한도가 직장인 ₩300만보다 낮음
어떻게 해결하나
① 오픈뱅킹 API로 거래내역 자동 수집 → ② 소득 유형별(프로젝트·정기·로열티) AI 분류 → ③ 공인회계사 감수 소득증명서 자동 생성(세무사법 저촉 회피: '데이터 정리·시각화'로 포지셔닝) → ④ 금융기관 제출 → ⑤ 셀프 페이롤 설정. 【실현 리스크 완화 — 4개 축】 ▸ 기술: MVP는 PDF 수동업로드(2주 론칭), 오픈뱅킹 연동은 2단계(3개월). 단계별 기능 잠금으로 개발 실패 시 피벗 비용 최소화. ▸ 법적: '소득증명서'가 아닌 '소득 데이터 리포트'로 명칭 관리. 법무법인 자문 계약 론칭 전 선체결. 공인회계사는 '검토(review)' 수준으로 한정해 세무사법·공인회계사법 경계 준수. ▸ 파트너: 초기 CPA 5명 개인 계약(월 고정 ₩50만+건당 인센티브) → 6개월 후 감수 법인화. CPA 이탈 대비 3인 이상 복수 계약 유지. ▸ 수익 집중: 1년차부터 B2B API(금융사 신용평가 데이터 제공) 파일럿 병행해 단일 구독 의존도 분산.
시니어

GrayVenture

60대+ 프리미엄 1인 창업 동행 코칭 플랫폼

누구를 위한가
60-75세 은퇴자. 퇴직금·연금 보유. 동네 카페/스마트스토어/컨설팅 등 소규모 창업 희망. 디지털/법률/마케팅 역량 부족.
어떤 문제가 있나
정부 창업지원센터는 품질 낮고 일회성 강의. 민간 컨설팅은 ₩300만+ 초기 비용에 실행 동행 없음. 자녀에게 물어보기 민망. 결국 지인 따라 프랜차이즈에 투자하고 실패.
어떻게 해결하나
월정액으로 AI 사업계획서 생성 + 전문 멘토(세무사·마케터·IT) 1:1 동행. 사업자등록부터 스마트스토어 개설, 첫 매출까지 6개월 풀코스.
AI 보안

AgentTrap

AI 에이전트에 허니팟을 심어 보안 위반을 자동 탐지

누구를 위한가
【방어벽 강화 반영】 AI 에이전트를 프로덕션에 배포한 매출 1억+ IT기업의 CTO/보안팀. 특히 LangChain 기반 에이전트로 Stripe·DB·GitHub·내부 API에 접근하는 팀. 도입 후 허니팟 히트 데이터가 쌓일수록 '우리 에이전트의 이상행동 패턴 프로파일'이 구축되어 경쟁사로 이전 시 수개월치 학습 데이터 손실 → 전환 비용 자연 발생. 누적 고객이 늘수록 업계 공통 위협 인텔리전스 DB가 형성되어 신규 고객에게 '즉시 완성된 위협 탐지 모델' 제공 가능(네트워크 효과 기반 방어벽)
어떤 문제가 있나
AI 에이전트가 프로덕션에서 권한 범위를 넘어 데이터에 접근해도 크래시가 아닌 '조용한 침범'이라 발견이 불가능. 현재는 트레이스 로그를 사람이 하나씩 확인하는 수동 방식
어떻게 해결하나
【실현 리스크 완화 반영】 ① 오탐(False Positive) 제거: 허니팟은 정상 워크플로우에서 절대 접근할 이유가 없는 '불가능한 경로'로만 설계 → 히트 = 100% 이상행동 확정, 알림 피로 없음 ② 우회 방지를 위한 '살아있는 허니팟(Dynamic Honeypot)': 에이전트가 허니팟을 학습·기억하면 무력화되는 문제를 방지하기 위해 허니팟 엔드포인트·데이터를 주기적으로 자동 재생성·재배치 ③ 통합 리스크 최소화: MVP는 LangChain 단독 집중(시장 점유율 1위), 이후 AutoGen·CrewAI·OpenAI Agents SDK 순차 지원 ④ 프라이버시 리스크: 실제 고객 데이터에 비접촉, 에이전트의 '접근 시도 메타데이터'만 수집 → 온프레미스 배포 옵션 제공으로 금융·헬스케어 규제 대응
온프레미스 AI

MedScribe

의원 진료실 100% 온프레미스 한국어 의료 음성기록

누구를 위한가
1인 개원의 (내과·정형외과·피부과 우선). 국내 1인 개원의 약 32,000개원 중 3년 내 3,000개원(SOM) 공략. 하루 60~80명 진료하며 EMR 수동입력에 2~4시간 소비하는 의사.
어떤 문제가 있나
개원의 진료 1건당 차트 작성 2~3분, 하루 2~4시간을 타이핑에 소비. 환자 눈을 못 마주치고 모니터만 봄. 클로바노트 등 클라우드 STT는 의료법 제23조·개인정보보호법상 환자 데이터 외부 전송 불가(위반 시 면허 취소 리스크). 국내 EMR 회사(유비케어·비트컴퓨터)도 클라우드 STT 시도 중이나 온프레미스 의료 특화 한국어 STT는 시장에 전무. 고령화로 진료 수요 급증하는데 의사 수는 제한적 → 효율화 압력 극대화.
어떻게 해결하나
【MVP】Mac Mini M2 기반 표준화 박스 1종으로 설치 단순화. Whisper 오픈소스 모델을 국내 의료 코퍼스로 파인튜닝 → 한국어 의료 STT 정확도 95%+. 1차 유비케어 EMR(점유율 1위) 완전 연동에 집중해 기술 리스크 분산. 처방·진단명 KCD 자동 코딩 포함. 【확장 로드맵】1단계(Y1~3): 1인 개원의 3,000개원. 2단계(Y3~4): 2~10인 중소병원 엔터프라이즈 플랜(₩299,000/월). 3단계(Y4~5): 유비케어·비트컴퓨터에 화이트레이블 OEM 공급 → 신규 설치 EMR에 번들 탑재. 4단계(Y5+): 일본·대만 (의료 데이터 현지화 규제 동일, 한자 의료 용어 전용화 가능).

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