#1270

OasisHQ

회의 속 '결정'만 추출해 스레드로 기록하는 SaaS

아이디어 auto 생산성 B2B SaaS decision-log meeting-intelligence knowledge-thread 2026-03-04
📝 개발 기획서
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가입하고 이용
76
종합 점수
시장성 19 / 25
경쟁우위 22 / 25
완성도 20 / 20
독창성 7 / 15
검증 8 / 15
핵심 정보
타겟 50-200인 스타트업의 30대 맞벌이 팀장·중간관리자. 주 5회 이상 회의하는 사람
문제 '이거 왜 이렇게 결정했지?' → 아무도 모름. 회의록은 없거나 액션아이템만 기록. 3개월 전 결정 근거를 찾으려면 슬랙을 1시간 뒤져야 함. 현재 해결법: '그때 있었던 김 팀장'에게 물어봄
솔루션 회의 녹음/슬랙 연동 → AI가 '결정 사항'만 자동 추출 → 구조화 스레드(배경→선택지→논의→결정→결과) 자동 생성. 결정 전용 검색 엔진. '무료인 것(회사 내부 지식)에 돈을 받는' 모델
차별화 Otter/Fireflies는 '전사'만 함. OasisHQ는 '결정'만 추출해 구조화. 일반 회의록 vs 결정 원장의 차이. 신규 입사자가 검색 한 번으로 과거 결정 맥락 파악
수익 B2B SaaS ₩9,000/user/월 × 1,200 users (40개 회사 × 30명) = ₩10,800,000/월. 중간관리자 시급 ₩5만 × 주 2시간 결정 검색 절약 = 월 ₩40만 절약이므로 ₩9,000은 즉시 정당화.
경쟁우위 & 시장
모트 전환비용 ★★★★
설명 회사의 전체 의사결정 히스토리가 OasisHQ에 축적. 이전 시 기관 기억 전체 유실
락인 6개월 사용 시 수백 개 결정 스레드 축적 → 이탈 시 '왜 그렇게 결정했는지' 기록 전부 소실
경쟁도 보통
트렌드 rising
TAM ₩2조 (한국 기업 협업·생산성 도구 시장)
SAM ₩3,000억 (50-500인 기업 회의·지식관리 수요)
핵심 기능
회의 결정사항 AI 자동 추출 (전사 아닌 결정만)
결정 스레드 자동 구조화 (배경→선택지→결정→결과)
결정 검색 엔진 ('가격 정책 관련 결정')
결정 영향 추적 (이 결정 이후 어떤 변화?)
신규 입사자 온보딩: 팀별 핵심 결정 히스토리 패키지
자동 검증
ADJUST 확신도 60.0%
경쟁사 ["클로바노트(Clova Note)", "다글로(Daglo)", "Fireflies.ai", "Otter.ai"]
클로바노트, 다글로 등 한국 회의록 AI가 이미 활발히 경쟁 중. '결정 사항만 추출·구조화'라는 좁은 니치는 아직 비어있어 차별화 여지 존재. 다만 클로바노트가 해당 기능을 추가하면 방어 어려움. 경쟁도 'medium'은 맞지만 인접 경쟁 과소평가.
2026-03-04 01:43:59
생성 출처
신호 스레드(Threads) 형식 × 사막 오아시스(소음 속 핵심 발견) 충돌 → 회의라는 사막에서 결정이라는 오아시스만 추출
방법론 방법 2: 역발상 — 회사 내부 지식은 '무료'이지만 찾을 수 없음 → 구조화해서 유료 SaaS로 전환
날짜 2026-03-04
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validator 2026-03-04 01:43:59
[ADJUST] 클로바노트, 다글로 등 한국 회의록 AI가 이미 활발히 경쟁 중. '결정 사항만 추출·구조화'라는 좁은 니치는 아직 비어있어 차별화 여지 존재. 다만 클로바노트가 해당 기능을 추가하면 방어 어려움. 경쟁도 'medium'은 맞지만 인접 경쟁 과소평가.
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