A
핵심 아이디어
- 타깃
- 월 5건 이상 소송을 처리하는 소형 로펌(1-10인) 변호사 및 개업 3년 이내 변호사. 로앤비/캐스노트에 연 ₩100만원+ 지출하면서도 판례 리서치에 사건당 8시간 이상 소모하는 국내 약 8,000명(SAM).
- 문제
- **변호사는 새 사건마다 수십 시간을 판례 관계 정리에 수작업으로 소모한다.** • 로앤비 키워드 검색 → 하나씩 열람 → 인용/변경 관계를 워드/노트에 수동 정리 → 최적 판례 조합을 감으로 판단 → 상대방 논증도 경험에 의존 • 사건당 평균 8-15시간 소요 • 판례 수만 건인데 관계 구조는 머릿속에만 존재
- 해결
- **대한민국 공개판례 전체를 그래프 DB로 구조화해 최적 논증 경로를 자동 추천한다.** ① 판례=노드, 인용·변경·폐기·확장=엣지로 Neo4j 그래프 구성 ② 쟁점 입력 시 관련 판례 클러스터를 인터랙티브 네트워크 맵으로 시각화 ③ 그래프 최적화 알고리즘으로 '논증 강도를 극대화하는 판례 인용 조합' 추천 ④ MVP는 민사 계약분쟁(전체 판례의 ~30%) 한정, 12주 내 출시 — 이후 형사·행정·가사 순차 확장
- 차별화
- **기존 도구가 '검색'에 머무는 사이, 우리는 판례 간 관계 구조와 논증 경로를 제공한다.** • 기존: 로앤비(키워드 검색), 캐스노트(열람 중심), 빅케이스(AI 요약, 논증 경로 없음), ChatGPT(판례 할루시네이션으로 실무 불신) → 우리: 그래프 기반 논증 경로 추천 • 글로벌 검증: Casetext $650M 인수(Thomson Reuters, 2023), Harvey AI $100M 투자 — 동일 페인포인트, 한국 미진입 • 3중 방어벽: ① 공개판례 200만+ 건 그래프 구조화(복제 6개월+ 소요) ② 변호사 입력·채택 패턴 누적으로 추천 정확도 지속 향상 ③ 사건 파일·커스텀 논증 경로·팀 북마크 축적으로 사용할수록 이탈 마찰 증가
핵심 기능
- 01
판례 관계 그래프 시각화: 인용·변경·폐기·확장 관계를 인터랙티브 네트워크 맵으로 탐색
- 02
논증 경로 최적화: 쟁점 입력 → 그래프 알고리즘이 승소 확률 극대화하는 판례 조합 top-3 추천
- 03
상대 논증 사전 탐지(TRIZ 사전 조치): 상대방이 인용할 가능성 높은 판례를 자동 식별하고 반박 논거 생성
- 04
패소 패턴 경고: 실명 변호사들의 익명화된 승패 데이터 기반, '이 논증 조합은 패소율 72%' 경고(실패 데이터가 쌓일수록 정밀도 상승)
- 05
변론서 뼈대 자동 생성: 선택한 논증 경로 기반으로 변론서 초안 구조 작성
시장과 비즈니스
수익 구조
| 핵심 모델 | **구독 티어 3단계로 Year 1 월 ₩1,900만원, Year 2 월 ₩4,950만원을 목표로 한다.** |
|---|---|
| 근거 01 | Year 1 (200명): 개인 ₩99,000 × 150명 + 팀(5인) ₩390,000 × 8팀 + 프리미엄(20인+) ₩990,000 × 1팀 = 약 ₩1,900만원/월 |
| 근거 02 | 시간당 수임료 ₩20만원 × 사건당 절약 7시간 = ₩140만원 가치 → ₩99,000은 ROI 14배, 기존 로앤비(₩8.3만원/월) 대비 압도적 가치 제안 |
- 개발 기간
- 약 12주
- 시장 규모
- 전체 시장 한국 법률 서비스 시장 약 12조원, 리걸테크 약 3,000억원유효 시장 변호사 35,000명 × 연 법률 DB 비용 평균 ₩120만원 = 약 4,200억원초기 목표 시장 초기: 소형 로펌·개인 변호사 얼리어답터 500명 × 연 ₩119만원 = 약 6억원
- 시장 흐름
- rising
발견 근거
- 시장 신호
- 그래프 이론(네트워크) × 로스쿨생(→법률 전문가) × 최적화 문제 충돌. '법률 논증은 그냥 그래프 최단경로 문제' — 술 취한 일론 머스크 발상에서 출발하여 리걸테크로 착지
- 분석 방식
- TRIZ 사전 조치(상대 논증 사전 탐지) + 실패할수록 가치(패소 데이터 축적 → 예측 정밀도 상승) + 실명제(실명 변호사만 승패 데이터 기여) + 월 50만원 프리미엄(로펌 라이선스)
- 포착 일자
- 2026.03.21