규제테크ClearLabel
식품 알레르기·비건 표시사항 규제 자동화
- 누구를 위한가
- 식품제조업체 품질관리팀, 프랜차이즈 본사 메뉴개발팀, 위탁급식업체 영양사
- 어떤 문제가 있나
- 식품 표시사항(알레르기 22종, 비건 인증, 영양성분 등)을 종이 바인더·엑셀로 관리. 원재료 변경 시 라벨 수정 누락 → 리콜·과태료. 비건 클레임 하나 잘못 쓰면 소송. 영양사가 매번 수작업으로 성분표 계산.
- 어떻게 해결하나
- 원재료 입고 시 '포스트잇 태깅'처럼 알레르기·비건·할랄 태그를 붙이면, 메뉴·제품 라벨이 현행 법규 기준으로 자동 생성되는 B2B SaaS. 시설(건물)별로 독립 운영되며 본사가 전체를 관제.
B2B SaaSSkillSight
AR+음성 현장 직무 역량 검증 B2B SaaS
- 누구를 위한가
- 50인+ 제조업 공장장·안전관리자, 건설사 현장소장, 병원 간호부장 (법정 안전교육 의무 담당자)
- 어떤 문제가 있나
- 법정 안전교육은 '동영상 틀어놓고 퀴즈 5문제' 형식 → 실제로 아는지 전혀 검증 불가. 현장 사고 발생 시 '교육 이수' 서류만 있고 실제 역량은 미지수. 현재 해결: 선임자가 1:1 구두 테스트(시간 낭비) or 체크리스트 수기 확인(형식적).
- 어떻게 해결하나
- 직원이 현장 장비 앞에서 태블릿 AR 앱을 켜면 검증 시나리오 시작. 장비가 AR로 인식되고, 작업 절차를 마이크로 단계별 설명해야 통과. AI가 빠진 단계·잘못된 순서·안전 장비 누락을 실시간 판별. 관리자 대시보드에서 직원별·라인별 역량 현황 히트맵.
B2B SaaSTeachBack
학생이 AI를 가르치며 이해도를 검증하는 역전 학습 도구
- 누구를 위한가
- 수학·과학 과외 선생(개인+학원), 자기주도학습을 원하는 중고등학생 학부모
- 어떤 문제가 있나
- 과외 선생은 학생이 '이해했어요'라고 말하면 넘어가지만, 실제 이해 여부는 시험 2주 후에야 확인. 오개념을 조기에 못 잡아 학습 효율 50% 이하.
- 어떻게 해결하나
- 학생이 AI '멍청한 학생'에게 배운 개념을 설명 → AI가 날카로운 질문으로 이해도 검증. 설명 못 하는 부분 = 진짜 모르는 부분. 이해도 히트맵을 선생에게 전달.
AI 에이전시/자동화FireLens
건물 열화상 AI 분석으로 안전점검 자동화
- 누구를 위한가
- 건축물 안전점검 업체, 소방시설 관리 대행사, 대형 건물 시설관리팀
- 어떤 문제가 있나
- 건물 열화상 점검 시 수백 장의 FLIR 이미지를 사람이 육안으로 분석하고 수동으로 보고서 작성. 이상 부위 누락 빈번. 건물주가 위험요소를 은폐하는 '금기' 관행 만연.
- 어떻게 해결하나
- 열화상 이미지를 업로드하면 AI가 전기과열·단열불량·누수 등 이상 부위를 자동 탐지하고 법정 양식에 맞는 점검 리포트를 즉시 생성. 건물별 시계열 비교로 악화 추이를 추적.
레그테크CheckSnap
건물 안전설비 주간 마이크로 점검 SaaS
- 누구를 위한가
- 아파트 관리사무소 소장, 상업 빌딩 시설관리 담당자, 건물 관리 위탁 업체
- 어떤 문제가 있나
- 소방 설비 점검은 연 1-2회 외부 업체 방문으로 끝. 사이 11개월은 완전 사각지대. 소화기 유효기간 만료·비상구 적치물·스프링클러 헤드 파손을 아무도 모름. 기록은 종이 대장. 사고 시 법적 면책 증빙 불가능.
- 어떻게 해결하나
- 역발상: '편한 연 1회' 대신 '매주 5분 마이크로 점검'으로 전환. 시설관리자가 설비 QR 스캔→사진 촬영→상태 체크. AI가 사진에서 이상 자동 탐지(소화기 압력 게이지, 비상구 적치물 등). 규제 변경 자동 반영. 보험사 제출용 리포트 자동 생성.
B2B SaaSUniformOS
조직 유니폼 수명주기 관리 B2B SaaS
- 누구를 위한가
- 유니폼을 지급·관리하는 조직의 보급/총무 담당자 (군부대 보급관, 병원 총무팀, 호텔 하우스키핑 매니저, 프랜차이즈 본부)
- 어떤 문제가 있나
- 보급관·총무가 직원 100-500명의 사이즈 측정(줄자), 재고 파악(수기 대장), 발주(전화/팩스), 교체 주기 판단(감)을 전부 수동 처리. 사이즈 미스매치+과다발주로 연간 유니폼 예산 20-30% 낭비.
- 어떻게 해결하나
- 모바일 카메라 신체 측정→개인별 사이징 프로필→재고 실시간 추적(QR/NFC)→AI 마모 예측 기반 자동 발주 제안→교체 주기 알림. 역구독: 사용 기간↑→데이터 정확도↑→월 요금↓.
B2BPartBid
공장 부품 사진 한 장이면 공급사 역경매 시작
- 누구를 위한가
- 중소 제조업체 설비/보전팀 담당자. 하루 1건 이상 긴급 부품 조달이 필요한 300인 이하 공장
- 어떤 문제가 있나
- 기계 고장 시 부품 규격을 모르는 채 전화 5-10통, 팩스로 사진 보내고, 3-5일 기다린다. 라인 다운타임 시간당 ₩50만-500만 손실. 현재 해결법: 단골 유통상 전화, 네이버 카페 질문, 직접 용산/을지로 방문
- 어떻게 해결하나
- 현장에서 고장 부품을 스마트폰 카메라로 촬영 → AI가 규격·호환 부품 자동 식별 → 적합 공급사 5-10곳에 동시 역경매 요청 → 2시간 내 최저가·최단납기 견적 수신 → 원클릭 발주
B2B SaaSRoofStack
건물 옥상 설치 자산 통합 관리 SaaS
- 누구를 위한가
- 여러 건물을 동시에 관리하는 빌딩관리 전문업체, 리츠(REITs) 자산관리사, 대형 건물 시설팀장
- 어떤 문제가 있나
- 건물 옥상에 기지국·태양광·광고판·HVAC 등 여러 임대 자산이 있지만 엑셀로 관리. 계약 만료일을 놓쳐 불리한 조건으로 자동 갱신되고, 자산별 수익성 비교가 불가능하며, 유지보수 누락으로 사고 위험 증가
- 어떻게 해결하나
- 우체국이 전국 거점을 체계적으로 관리하듯, 모든 건물 옥상을 '거점'으로 등록하고 각 거점의 자산·계약·유지보수를 한 대시보드에서 관리. 계약 갱신 알림, 자산별 ROI 비교, 최적 활용 추천
AI 결과물 판매CaseForge
퇴직 전문가 암묵지를 AI가 기업 교육 자산으로 변환
- 누구를 위한가
- 100인 이상 기업의 HR/교육팀. 특히 제조·건설·금융·IT 등 베테랑 퇴직 시 지식 유실이 심각한 산업
- 어떤 문제가 있나
- 핵심 인력 퇴직 시 수십 년 경험이 통째로 유실. 현재 방식: 퇴직 2주 전 후임자와 1~2회 미팅 + 워드 인수인계서 작성. 결과: 암묵지의 90% 이상 유실. 삼성경제연구소 추산 핵심인력 1명 퇴직 시 대체비용 연봉의 150~200%
- 어떻게 해결하나
- 퇴직 예정자가 AI 인터뷰 봇과 1시간 대화 → AI가 ① 의사결정 프레임워크 ② 실패 케이스와 교훈 ③ 비공식 노하우를 과학적으로 구조화 → 매력적인 내러티브 형식의 실전 케이스 스터디로 자동 변환 → 기업 내부 교육 자료로 즉시 활용
