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핵심 아이디어
- 타깃
- 마케팅팀 2-10명 규모의 중소·스타트업 (디자이너 1-2명이 모든 채널 자산을 감당하는 회사)
- 문제
- 브랜드 시각 자산(SNS, 광고, 발표자료, 패키지)을 만들 때마다 디자이너 병목. 외주 주면 브랜드 톤이 틀어짐. 현재 해결법: PPT 복붙, 캔바에서 수작업, 브랜드 가이드 PDF를 매번 공유하며 수정 요청.
- 해결
- 브랜드 가이드라인을 한 번 입력하면, AI가 SNS 포스트·배너·프레젠테이션·인쇄물 등 모든 시각 자산을 브랜드 일관성 100% 보장하며 자동 생성. '브랜드 약속'을 기계가 대신 지킴.
- 차별화
- Tailor Brands·Looka 등 이전 AI 브랜딩 스타트업은 로고만 가능했으나, 현재 이미지 생성 기술로 전 채널 자산 커버 가능. 캔바 대비 '브랜드 일관성 강제'가 핵심 차별점.
핵심 기능
- 01
브랜드 DNA 원클릭 학습 (로고·컬러·서체·톤 분석)
- 02
채널별 자산 자동 생성 (SNS, 배너, 발표자료, 인쇄)
- 03
브랜드 일관성 점수 실시간 체크
- 04
팀 협업: 비디자이너도 브랜드 가이드 내에서만 자산 생성 가능
시장과 비즈니스
수익 구조
| 핵심 모델 | B2B 월 ₩490,000 × 목표 25사 = 월 ₩12,250,000. |
|---|---|
| 근거 01 | 디자이너 외주비 월 ₩200-500만원 대체 효과로 ROI 즉시 체감. |
- 개발 기간
- 약 14주
- 시장 규모
- 전체 시장 국내 디자인·브랜딩 서비스 시장 약 ₩3조유효 시장 AI 도입 가능한 기업 브랜드 자산 제작 시장 ₩5,000억초기 목표 시장 1년차 목표 중소기업 25곳, 연 ₩1.5억
- 시장 흐름
- emerging
발견 근거
- 시장 신호
- 약속(브랜드=고객과의 시각적 약속) × AI 이미지 생성(미드저니 수준 품질) 충돌. 역발상: Tailor Brands 등 실패한 AI 브랜딩 스타트업을 현재 생성AI 기술로 재시도
- 분석 방식
- 방법3: 실패 스타트업(AI 브랜딩) + 현재 기술(이미지 생성 혁신)으로 재론칭. 약속=브랜드 프로미스 은유 활용
- 포착 일자
- 2026.03.04