핵심 아이디어
- 타깃
- 프랜차이즈 본사 QC 담당자 및 3개 이상 운영하는 다점포 식당 오너
- 문제
- **조리사마다 손맛이 달라 같은 메뉴도 중량 편차가 15-25%에 달한다.** • 많이 주면 식재료비(30-35%) 상승으로 원가 폭발 • 적게 주면 고객 리뷰 테러 • 프랜차이즈 본사는 미스터리 쇼퍼에 월 수백만 원을 쓰고도 전수검사가 불가능
- 해결
- **주방 패스에 iPad + BLE 정밀저울을 세팅해 접시가 나가기 직전 2초 안에 포션을 전수검사한다.** • 접시를 올리면 2초 내 무게+비주얼 신호등으로 즉시 피드백 • 온디바이스 100% 로컬 작동으로 인터넷 의존 없음 • 조리사 개인별 포션 정확도 추적 ① 론칭 전: 파트너 3개 매장에서 6주·5만 접시 데이터 수집 → Core ML 정확도 95%+ 검증 후 판매 개시 ② 하드웨어: OHAUS·CAS OEM 계약으로 BLE 연동 안정성 사전 검증, IP54 방수·방유 케이스 번들 + 90일 무상 교체 보증 ③ 조리사 저항 방지: 개인 낙인 대신 '팀 평균 정확도 뱃지' + 익명 모드 옵션 제공
- 차별화
- **기존 솔루션이 POS·재고·주문에 집중하는 반면, '접시가 나가기 직전 2초' 전수검사 제품은 한국 시장에 전무하다.** • 미스터리 쇼퍼 월 300만 원 대비 1/40 비용으로 100% 검수율 달성 ① 데이터 해자: 메뉴×조리사×시간대별 포션 패턴 DB 2년 누적 시 수백만 건 → 신규 진입자가 동등 정확도 확보까지 최소 18개월 소요 ② 프랜차이즈 락인: 본사 대시보드 연동 후 전 가맹점 QC 이력 데이터가 PlateSpec에 귀속 → 해지 시 6개월치 감사 리포트 손실로 계약 해지 비용 급증 ③ 하드웨어 락인: 번들 저울의 독점 캘리브레이션 프로토콜 설계 → 소프트웨어만 경쟁사로 교체 불가 구조
핵심 기능
- 01
접시 2초 검수: 무게+비주얼 동시 판정 (Core ML 온디바이스)
- 02
메뉴별 레퍼런스 등록: 기준사진 + 목표중량 + 허용오차 ±% 설정
- 03
조리사별 포션 정확도 일간·주간 리포트 (실명 기반)
- 04
초록/노랑/빨강 신호등 UI + 부저 알림 (빨강 시 재플레이팅 유도)
- 05
본사 대시보드: Wi-Fi 연결 시 전 매장 동기화, 오프라인 시 로컬 저장 후 일괄 업로드
시장과 비즈니스
수익 구조
| 핵심 모델 | **월 ₩79,000/매장 구독 + BLE 정밀저울 번들 ₩149,000(마진 45%) 별도 판매.** |
|---|---|
| 근거 01 | 월 ₩79,000 × 135매장 = 월 ₩10,665,000 |
| 근거 02 | 3년 내 침투율 5% = 9,000매장 기준 → 월 ₩7.1억, 연간 SOM ₩85억 / 저울 하드웨어 9,000대 × ₩149,000 = ₩13.4억 추가 |
| 근거 03 | 식당 ROI 11배 → '공짜나 마찬가지' 인식 |
- 개발 기간
- 약 12주
- 시장 규모
- 전체 시장 한국 외식업소 72만 × 연 ₩948,000 = ₩6,826억유효 시장 프랜차이즈+다점포 레스토랑 5.2만 개소 = ₩493억초기 목표 시장 1년차 프랜차이즈 본사 5곳 × 평균 27매장 = 135개소 = 연 ₩12.8억
- 시장 흐름
- rising
발견 근거
- 시장 신호
- 카메라(비전AI) × 체중관리(→포션 중량관리) × 라이브커머스(→플레이팅 콘텐츠 자동생성 가능성). '테슬라 공장 QC 라인을 주방 패스에 설치하자'는 술취한 일론 머스크 발상에서 출발
- 분석 방식
- TRIZ 분할(식당 운영 전체 → '접시 나가기 직전 2초'만 제품화) + 역발상(배민=고객단 최적화 ↔ PlateSpec=주방 아웃풋 최적화) + 미친 페르소나(테슬라 공장식 전수검사)
- 포착 일자
- 2026.04.02