MirrorClass

핵심 아이디어

타깃

수학·영어 중소 학원 원장 (강사 10-50명, 학생 100-500명 규모)

문제

강사-학생 배정은 원장 감(感)에 의존. 학생이 '내 상황을 모르는 선생님'을 만나면 3개월 내 퇴원. 퇴원 1명 = 월 ₩30-50만원 매출 손실인데 매칭 기준이 없다.

해결

학생의 학교·성적 패턴·약점 과목·학습 스타일을 분석해, 과거 동일 프로필을 가졌다가 성적을 올린 강사를 자동 매칭. '평행 세계의 나'처럼 같은 길을 걸었던 강사가 가르친다. 역구독 모델로 사용 기간이 길수록 월 요금이 내려간다.

차별화

감 기반 배정 대비 10x — 데이터 기반 '과거의 나' 매칭으로 퇴원율 40% 감소 목표. AI 튜터가 아닌 진짜 사람이 가르치되, 매칭만 기술로.

핵심 기능

1. 01

   학생-강사 학습DNA 프로필 자동 생성

2. 02

   과거 동일 경로 강사 자동 매칭 알고리즘

3. 03

   역구독 요금제(1-3개월 ₩99K → 4-6개월 ₩79K → 7개월+ ₩59K)

4. 04

   퇴원 위험도 조기경보 대시보드

시장과 비즈니스

개발 기간

약 12주

시장 규모

전체 시장 한국 학원 약 80,000개 × 연 ₩120만원 = ₩960억유효 시장 10인 이상 강사 보유 중소 학원 15,000개초기 목표 시장 대치동·목동·중계동 학원가 초기 100-150개 학원

시장 흐름

rising

발견 근거

시장 신호

'학원/사교육' × '평행 세계의 나와 채팅할 수 있다면' 충돌 → 학생의 과거 버전인 강사를 연결하는 매칭 시스템

분석 방식

방법 2: 역발상 적용 — AI 튜터 대세에 역행, 사람 강사를 유지하되 매칭만 데이터로. 역구독으로 장기 고착.

포착 일자

2026.03.11