핵심 아이디어
- 타깃
- 학생 30~100명 규모의 중·고등 수학/과학 보습학원 원장
- 문제
- **학원은 차별화 없이 가격 경쟁에 빠지고, 학생은 이해 없이 문제만 풀며, 학부모는 아이의 진짜 이해 여부를 확인할 수 없다.** • 원장: '우리 학원만의 학습법'이 없어 옆 동네 학원과 가격 경쟁 • 학생: 수동적으로 문제만 풀다 진짜 이해 없이 넘어감 • 학부모: 아이가 정말 이해했는지 확인할 방법이 없음
- 해결
- **AI가 실시간으로 '그럴듯한 가짜 풀이' 3개를 생성해 진짜 풀이 1개와 섞어 제시하고, 학생이 직접 추리하며 능동 학습한다.** ① AI가 학생 수준에 맞는 가짜 풀이 3개 + 진짜 풀이 1개를 실시간 생성·혼합 ② 학생은 Among Us 임포스터 찾듯 진짜 풀이를 추리하며 능동 학습 ③ 21일 스트릭 챌린지로 학습 습관화, 포인트로 학원 내 보상 교환 ④ 학생 판별 결과가 '개념별 오개념 패턴 DB'에 자동 축적 → AI 품질 지속 개선, 원장에게 월간 오개념 리포트 제공
- 차별화
- **경쟁사는 'AI가 정답을 알려주는 B2C 플랫폼'이지만, SpotIQ는 'AI가 함정을 만들고 학원이 차별화 무기로 쓰는 B2B 플랫폼'이다.** • 기존: 매쓰플랫·클래스팅·콴다·뤼이드 등 모두 학생에게 직접 정답·풀이 제공 • SpotIQ: 학원을 고객으로 삼아 채널이 겹치지 않음 **3중 방어벽으로 이탈을 막는다.** ① 오개념 DB 플라이휠: 학생이 판별할수록 DB 품질 상승 → 네트워크 효과 ② 학원별 브랜딩 자산 잠금: 원장 마케팅용 '판별 정확도 리포트'는 SpotIQ 이탈 시 소멸 → 전환비용 발생 ③ 학생 데이터 귀속: 21일 스트릭·오개념 이력이 학원에 귀속되어 플랫폼 교체 = 학생 데이터 리셋
핵심 기능
- 01
AI 맞춤 오답 생성 엔진 — 학생별 취약 유형 반영, 흔한 실수 패턴 기반 난이도 자동 조절
- 02
추리형 판별 UI — 4개 풀이 중 진짜 찾기 + 오답인 이유 설명 작성으로 이중 학습
- 03
21일 습관 스트릭 + 포인트 보상 — 간식·좌석선택·문제스킵권 등 학원 내 보상과 교환(현금 X)
- 04
원장 대시보드 — 학생별 '속는 유형' 히트맵, 단원별 취약점 분석, 참여율 추이
- 05
학부모 주간 리포트 — 판별 정확도 기반 '진짜 이해도' 점수, 습관 스트릭 현황
- 06
주간 임포스터 챌린지 — AI풀이 vs 학생풀이 블라인드 구별 대회, 학원 내 랭킹
시장과 비즈니스
수익 구조
| 핵심 모델 | **학원당 월 15만원 SaaS 구독료로, ROI 6배 논리로 원장을 설득한다.** |
|---|---|
| 근거 01 | • 1년 차(침투율 3%, 180개): 180 × 150,000 = 2,700만원/월 |
| 근거 02 | • 2년 차(침투율 10%, 600개): 600 × 150,000 = 9,000만원/월 |
| 근거 03 | • 장기 SAM 20% 침투(3,000개): 4.5억원/월 |
| 근거 04 | *근거: 전국 수학·과학 보습학원 약 35,000개(교육부 2023), 중형(30~100명) 약 15,000개 중 수도권 SOM 약 6,000개. |
| 근거 05 | 학생 이탈 방지 가치 90만원/월 대비 월 15만원 → ROI 6배. |
| 근거 06 | '우리 학원 차별점 만드는 데 월 커피값 50잔.'* |
- 개발 기간
- 약 12주
- 시장 규모
- 전체 시장 한국 K-12 EdTech 시장 약 2조원유효 시장 중·고등 보습학원(수학·과학) 약 3만개소 × 연 180만원 = 약 540억원초기 목표 시장 초기 2년 수도권 수학학원 300개소 × 연 180만원 = 연 5.4억원
- 시장 흐름
- rising
발견 근거
- 시장 신호
- 거미(네트워크) × 어몽어스(임포스터/추리) × 습관형성(21일) 3중 충돌. 감옥 출소 천재 프로그래머 관점: 진짜와 가짜를 구별하는 생존 본능을 교육에 적용
- 분석 방식
- TRIZ 역전 원리('AI가 판별' → '학생이 판별') + 어몽어스 임포스터 메카닉의 교육적 전용 + 피크엔드 법칙(추리 성공 순간의 쾌감이 학습 경험 전체를 지배)
- 포착 일자
- 2026.04.02