AI 신사업 발굴 및 린캔버스 아이디어 검증 AI Business Discovery & Lean Canvas
매일 반복되던 신사업 자료조사부터 린캔버스 검증까지, AI가 담당자의 판단을 준비합니다.
정부지원사업 매칭에서,
신사업 발굴과 검증으로 확장했습니다.
이 프로젝트는 지난번 ‘AI정부지원사업 매칭 시스템’을 구축했던 광명시 제조기업에 추가된 AI 모듈입니다. 지원사업 기회를 찾는 업무를 자동화한 다음, 회사가 추진할 새로운 사업 기회까지 지속적으로 발굴하고 검증할 수 있도록 AI의 역할을 확장했습니다.
기존에는 담당 직원이 매일 시장 동향, 기술 자료, 경쟁사와 정책 정보를 직접 조사하고 다시 정리해야 했습니다. 신사업 검토에 꼭 필요한 일이지만 자료의 양이 많고 출처가 흩어져 있어, 조사와 문서화 자체가 매우 과중한 업무였습니다.
AI 신사업 발굴 및 린캔버스 아이디어 검증 모듈은 반복적인 자료 수집과 정리를 맡고, 수집된 데이터를 재사용 가능한 디지털 자산으로 전환합니다. 담당자는 정리된 근거와 린캔버스를 바탕으로 아이디어의 고객 문제, 가치 제안, 채널, 비용과 수익 구조를 더 빠르게 검토할 수 있습니다.
반복 처리에는 로컬 LLM을, 복합적인 판단과 강력한 추론이 필요한 단계에는 대형 LLM을 선택적으로 적용했습니다. 이를 통해 시간과 AI 운영비를 함께 관리하면서 결과물의 깊이를 높였으며, 현재도 실제 업무 피드백을 반영해 계속 진화하고 있습니다.
조사한 자료가 사라지지 않고,
다음 판단의 근거가 됩니다.
자료 수집과 표준화, 사업 기회 도출, 린캔버스 검증을 하나의 반복 가능한 업무 흐름으로 연결했습니다.
신사업 담당자의 반복 업무를 줄이는
AI 모듈의 주요 기능
AI가 아이디어를 대신 결정하는 것이 아니라, 담당자가 더 빠르고 깊게 판단할 수 있는 조사 결과와 검증 구조를 준비합니다.
시장, 기술, 경쟁사, 정책 등 여러 출처의 자료를 지속적으로 수집하고 검토 가능한 형식으로 정리합니다.
개별 문서와 담당자의 메모로 흩어지던 조사 결과를 축적·검색·재사용할 수 있는 디지털 데이터로 전환합니다.
수집된 근거에서 시장 변화와 회사 역량의 연결점을 찾고, 추가 검토가 필요한 사업 아이디어를 구조화합니다.
고객 문제, 가치 제안, 솔루션, 채널, 핵심 지표, 비용과 수익 구조를 린캔버스 항목에 맞춰 검토합니다.
반복 분류와 정리는 로컬 LLM이 맡고, 복합적인 비교와 강한 추론이 필요한 단계에는 대형 LLM을 선택적으로 사용합니다.
담당 직원의 실제 검토 결과와 업무 피드백을 반영해 조사 범위, 판단 기준, 결과물 형식을 계속 개선합니다.
비용과 추론 품질을 함께 고려한
하이브리드 AI 운영 구조
모든 작업에 같은 모델을 쓰지 않습니다. 업무의 난이도와 보안, 비용을 기준으로 로컬 LLM과 대형 LLM의 역할을 나눴습니다.
같은 제조기업에서 이어진
AI · 업무 혁신 사례
한 번의 구축으로 끝내지 않고, 실제 업무에서 확인한 다음 문제를 AI 모듈로 연결해 가고 있습니다.