핵심 아이디어
- 타깃
- 판교 테크노밸리 소재 중소 게임 개발사 (10-100명 규모, 자체 QA팀 운영 부담을 느끼는 곳)
- 문제
- QA 팀 10명이 2주간 수동 플레이테스트를 반복하지만 버그 놓침률 30%+. 인건비 월 ₩5,000만원 이상 소모. 빌드마다 회귀 테스트를 처음부터 다시 해야 함.
- 해결
- AI 에이전트가 24시간 자동으로 게임을 플레이하며 크래시, 밸런스 이상, 텍스처 깨짐, 진행 불가 버그를 탐지하고 자동 리포트 생성.
- 차별화
- 수동 QA 대비: 테스트 커버리지 5배, 버그 탐지 시간 90% 단축, QA 비용 60-70% 절감. 사람이 못 찾는 엣지케이스까지 탐색.
핵심 기능
- 01
AI 자동 플레이테스트 (Unity/Unreal 플러그인)
- 02
버그 자동 분류 및 재현 스텝 생성
- 03
밸런스·난이도 곡선 분석
- 04
빌드별 회귀 테스트 자동 실행
시장과 비즈니스
수익 구조
| 핵심 모델 | B2B SaaS ₩990,000/월 × 목표 15개 스튜디오 = ₩14,850,000/월. |
|---|---|
| 근거 01 | 기존 QA 인건비 ₩5,000만/월 대비 1/5 가격이므로 ROI 명확. |
- 개발 기간
- 약 16주
- 시장 규모
- 전체 시장 글로벌 게임 QA/테스팅 시장 약 ₩3조유효 시장 한국 게임사 QA 도구·아웃소싱 시장 약 ₩3,000억초기 목표 시장 판교·성남 중소 게임사 30개 × 연 ₩24M = ₩7.2억/년
- 시장 흐름
- rising
발견 근거
- 시장 신호
- AI 도구 × Game 충돌: AI 자동화 기술을 게임 QA라는 노동집약적 공정에 투입. '한 도시' 제약을 판교 집중 GTM 전략으로 전환.
- 분석 방식
- 방법 1: 강제 충돌 (AI도구 × Game + 도시 제약)
- 포착 일자
- 2026.03.09