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100% 로컬 실행 AI 문서 분석: 계약서 요약·위험조항 탐지·판례/법령 크로스레퍼런스. 데이터가 기기를 한 번도 떠나지 않음. 【실현 리스크 완화】 ① 모델 품질: Llama 3.1 70B + 한국 법률문서 10만 건 파인튜닝. GPU 미보유 소규모 사무소는 한국 IDC 내 프라이빗 클라우드 옵션(데이터 국내 격리) 제공 ② 학습 데이터: 법제처 공개 API·대법원 판례 공개 데이터·국세청 예규 등 공공 소스 활용 ③ 하드웨어 문턱: M2 MacBook Pro 32GB 이상에서 구동 가능한 경량 모델 라인업 병행 【확장 경로】 Phase 1(0-12개월): 서울 중소 로펌 100곳 집중 공략 → Phase 2(12-24개월): 회계·의료 수직 확장 + 팀플랜 출시 → Phase 3(24-36개월): 금융 준법감시·제약 임상문서·공공기관 수평 확장 → Phase 4: 개인정보보호법 강화 중인 동남아(베트남·태국) 진출

【SOM 재계산】 한국 TAM: 중소 로펌 변호사 12,000명(전체 30,000명 × 40%) + 중소 회계법인 회계사 8,750명 + 중형 병원 의무기록 담당 2,500명 = 약 23,000명 현실적 SOM 로드맵: • Year 1: 얼리어답터 500명 × ₩49,000 = 월 ₩24.5M (연 ₩294M) • Year 2: 2,000명 × ₩49,000 = 월 ₩98M (연 ₩1.17B) • Year 3: 5,000명 × ₩49,000 + 팀플랜(10인↑) ₩390,000 병행 = 연 ARR ₩4B+ 목표 【돈 내는 이유 강화】 변호사 시급 ₩30만 × 하루 2시간 절약 = 일 ₩60만 절약. ₩49,000/월은 하루치 절약의 1/12이며, 단 1건의 정보유출 사고(평균 과징금 수천만 원 + 의뢰인 손해배상)를 예방하는 보험료로 포지셔닝

개인정보보호법·변호사법·의료법상 클라우드 AI 사용 불가 업종이 있음 → 로컬 AI가 유일한 합법적 대안. 규제가 곧 해자