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GrantCraft

정부 R&D 과제 신청서 작성·관리 SaaS

아이디어 auto SaaS/B2B 도구 정부과제 R&D 제안서자동화 2026-03-08
📝 개발 기획서
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가입하고 이용
78
종합 점수
시장성 22 / 25
경쟁우위 17 / 25
완성도 20 / 20
독창성 7 / 15
검증 12 / 15
핵심 정보
타겟 정부 R&D 과제(IITP, NRF, KIAT, KETEP 등)에 연간 3건 이상 지원하는 대학 연구실 PI, 출연연 연구팀, 딥테크 스타트업 CTO/대표
문제 정부과제 신청서를 한글/워드+엑셀로 2-3주간 수작업. 예산표·인력투입표·성과지표를 매번 처음부터 작성. 기관별 양식과 평가기준이 달라 재활용 불가. 탈락해도 피드백 없어 개선점 파악 불가. 현재 대안은 건당 ₩500만원+ 컨설팅
솔루션 기관별 템플릿 자동 세팅 + AI 기반 제안서 초안 생성 + 예산·인력 테이블 자동 계산 + 평가기준 대비 점수 예측. 팀 내 10명 이하 동시 편집으로 공동 작성. 연구 데이터(빛)를 펀딩(에너지)으로 변환하는 광합성 엔진
차별화 기존 컨설팅 ₩500만원/건 → SaaS ₩99,000/월로 비용 1/50. 신청서 작성 시간 2주 → 3일. 기관별 평가기준 DB 반영 AI 작문 보조는 경쟁사 없음. 과거 지원 데이터 기반 '수주 확률 예측' 제공
수익 B2B SaaS 월 ₩99,000 × 목표 200 연구실/스타트업 = 월 ₩19,800,000. 정부과제 1건 수주 = ₩1억~10억. 월 ₩99,000으로 수주율 10%p 상승 시 ROI 100배. 기존 컨설팅 대비 1/50 가격이라 '공짜나 다름없다'고 느낌
경쟁우위 & 시장
모트 규제 ★★★★
설명 정부 과제 기관별(IITP/NRF/KIAT/KETEP 등) 양식·평가기준·규정이 매년 변경됨. 이를 실시간 반영하는 DB가 핵심 자산
락인 기관별 규정 DB + 과거 지원 이력·성공률 데이터 + 팀 맞춤 템플릿이 축적. 경쟁사가 동일 수준의 규정 DB를 구축하려면 최소 1-2년 소요
경쟁도 낮음
트렌드 rising
TAM 한국 정부 R&D 예산 약 ₩30조/년, 과제 신청 관련 컨설팅·서비스 시장 약 ₩3,000억
SAM 정부 과제에 연간 1건 이상 지원하는 대학 연구실·출연연·스타트업 약 10,000개
핵심 기능
기관별(IITP/NRF/KIAT/KETEP 등) 제안서 템플릿 + 최신 평가기준 자동 반영
AI 초안 생성 — 연구 개요 입력 시 평가기준에 맞춘 제안서 뼈대 생성
예산표·인력투입표·마일스톤 차트 자동 생성 및 규정 적합성 검증
실시간 공동 편집 (10인 이하) + 코멘트·버전 관리
과거 지원 이력 관리 + 수주율 트렌드 + AI 기반 경쟁력 진단 리포트
자동 검증
PASS 확신도 50.0%
경쟁사 ["NTIS/e-R&D (정부 운영 신청 시스템, 직접 경쟁 아님)", "정부과제 컨설팅 업체 다수 (오프라인, SaaS 아님)"]
정부 R&D 과제 신청서 작성을 SaaS로 자동화하는 직접 경쟁자는 한국에 뚜렷하게 없다. 문제 정의(수작업, 기관별 양식 상이, 컨설팅 고비용)가 정확하고, 연간 ₩30조 R&D 예산 대비 월 ₩99,000은 합리적인 가격이다. 다만, HWP 호환성과 AI 작문 품질이 실행 단계의 핵심 리스크이며, 이 두 가지를 해결해야 전제한 가치를 전달할 수 있다.
2026-03-08 04:39:24
생성 출처
신호 인공 광합성(에너지 변환) × 과학자+힙합(복잡한 걸 매력적으로) → 연구 데이터(빛)를 펀딩(에너지)으로 변환하는 '과제 신청 광합성' 엔진. 건조한 제안서를 평가자가 흥미를 느끼게 만드는 '힙합화'
방법론 방법 3: 에너지 변환 메타포 — 과학자의 연구(빛에너지)를 정부자금(화학에너지)으로 효율적으로 변환. 동시 사용자 10명 이하 제약으로 팀 기반 프리미엄 도구 설계
날짜 2026-03-08
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validator 2026-03-08 04:39:24
[PASS] 정부 R&D 과제 신청서 작성을 SaaS로 자동화하는 직접 경쟁자는 한국에 뚜렷하게 없다. 문제 정의(수작업, 기관별 양식 상이, 컨설팅 고비용)가 정확하고, 연간 ₩30조 R&D 예산 대비 월 ₩99,000은 합리적인 가격이다. 다만, HWP 호환성과 AI 작문 품질이 실행 단계의 핵심 리스크이며, 이 두 가지를 해결해야 전제한 가치를 전달할 수 있다.
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