#1940

AdmitStack

입시 데이터 수집·분석 API 플랫폼

아이디어 auto AI 에이전시/자동화 플랫폼 플러그인 API 입시데이터 에듀테크B2B 2026-03-09
📝 개발 기획서
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가입하고 이용
70
종합 점수
시장성 14 / 25
경쟁우위 23 / 25
완성도 19 / 20
독창성 6 / 15
검증 8 / 15
핵심 정보
타겟 중소 입시학원 원장, 1인 입시 컨설턴트, 입시 관련 에듀테크 스타트업. 매년 입시 데이터 수집에 수백 시간을 쓰는 사람들.
문제 200+ 대학의 모집요강·커트라인·경쟁률·합격선을 매년 수작업으로 수집. 각 대학 홈페이지 형식 제각각. 진학사·유웨이 등 대형사는 자체 데이터를 독점하고 API 미제공. 소규모 학원/컨설턴트는 엑셀에 수동 입력하며 수백 시간 소비. '운이 나쁜' 학생은 데이터 없는 컨설턴트를 만나 잘못된 지원 전략으로 낙방.
솔루션 전국 대학 입시 데이터를 자동 크롤링·표준화 → REST API로 제공. 학생/학부모는 무료로 합격 확률 조회 가능(대신 결과 데이터 기여 = 플로깅형 데이터 수집). 기여 데이터로 예측 모델 정확도 향상 → B2B API 가치 상승의 플라이휠.
차별화 데이터 수집 시간 수백 시간 → 0. API 한 줄로 모든 대학 입시 데이터 조회. 합격 확률 예측 모델까지 포함. 대형사 독점 데이터를 민주화.
수익 API 월 ₩299,000 × 100 업체 = 월 ₩29,900,000. 입시 컨설턴트 연매출 ₩1-5억 기준, 월 ₩30만원은 매출의 0.7-3.6%. 데이터 수집 인력 1명 월급(₩250만원) 대비 88% 절감.
경쟁우위 & 시장
모트 데이터 ★★★★
설명 매년 축적되는 200+ 대학 입시 데이터 + 사용자 기여 합격/불합격 결과 데이터가 핵심 자산. 5년치 히스토리컬 데이터를 후발주자가 확보하려면 5년 필요
락인 API 기반으로 학원/에듀테크가 자사 서비스를 구축하면 데이터 소스 교체 = 전체 시스템 재구축. 축적된 학생 결과 데이터도 이전 불가
경쟁도 높음
트렌드 emerging
TAM 한국 입시 사교육 시장 연 ₩8조
SAM 입시 데이터 활용 업체(학원·컨설턴트·에듀테크) 약 3,000개 × ₩299,000 × 12 = 연 ₩108억
핵심 기능
200+ 대학 입시 데이터 자동 수집·표준화·갱신
REST API + 대시보드(학과별 커트라인·경쟁률·합격선)
사용자 기여 기반 합격 확률 예측 모델
자동 검증
ADJUST 확신도 70.0%
경쟁사 ["진학사 (1986년 설립, 30년+ 입시 데이터 축적, 배치표·합격예측·모의지원 서비스)", "유웨이 (대성학원 계열, 입시 데이터·수능 채점·합격예측 서비스)", "대학알리미·어디가 (교육부 공시 데이터, 무료 제공)"]
진학사(30년+)와 유웨이가 입시 데이터 시장을 완전히 장악하고 있으며, 이들의 핵심 경쟁력인 합격자 기여 데이터(수십 년치)는 크롤링으로 대체 불가. 'API 미제공'이라는 틈새는 존재하나, 진학사·유웨이가 API 출시를 결정하면 바로 무력화됨. 5년치 히스토리컬 데이터를 모트로 주장하나, 경쟁자는 이미 30년치를 보유.
2026-03-09 12:43:35
생성 출처
신호 '플로깅' × '수능/입시' 충돌. 플로깅이 달리면서 쓰레기를 줍듯, 학생이 합격 여부를 조회하면서 자연스럽게 결과 데이터를 기여하는 구조. '운이 나쁜 사람' 페르소나: 좋은 컨설턴트를 못 만나 데이터 없이 감으로 지원해서 매번 떨어지는 학생 → 무료 합격 확률 조회로 데이터 민주화
방법론 방법 4: 패턴 추출 적용 — 플로깅의 '이용하면서 동시에 기여하는' 패턴을 입시 데이터 수집에 적용. 무료 B2C → 데이터 축적 → B2B API 수익화
날짜 2026-03-09
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validator 2026-03-09 12:43:35
[ADJUST] 진학사(30년+)와 유웨이가 입시 데이터 시장을 완전히 장악하고 있으며, 이들의 핵심 경쟁력인 합격자 기여 데이터(수십 년치)는 크롤링으로 대체 불가. 'API 미제공'이라는 틈새는 존재하나, 진학사·유웨이가 API 출시를 결정하면 바로 무력화됨. 5년치 히스토리컬 데이터를 모트로 주장하나, 경쟁자는 이미 30년치를 보유.
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