사내 프로덕트 공모전 백만원 상금을 노리며 - 아이디어를 찾는 여정¶
공모전 소식을 듣다 - 백만원의 무게¶
평범한 화요일 오전이었다. 커피를 내리다 말고 슬랙 알림을 확인했는데, 전사 채널에 공지가 하나 올라와 있었다.
“신규 프로덕트 아이디어 공모전을 개최합니다. 채택 시 상금 100만원.”
백만원. 솔직히 말하면, 인생을 바꿀 금액은 아니다. 하지만 한 달 치 외식비라고 생각하니 갑자기 진지해졌다. 아이디어만 잘 내면 백만원이라니. 아, 물론 “채택 시”라는 조건이 붙어있긴 하다.
공모전 상세를 읽어봤다. 사내 도구든, 고객 대상 서비스든 형식은 자유. 다만 “수익형 고객 서비스”가 높은 평가를 받는다는 암묵적인 뉘앙스가 느껴졌다. 회사 입장에서야 당연하다. 돈이 되는 아이디어를 원하는 거니까.
그날 오후부터 머릿속이 복잡해졌다. 점심시간에 동료에게 슬쩍 물어봤다.
“너 공모전 낼 거야?”
“글쎄, 뭘 내야 할지 모르겠는데.”
나도 마찬가지였다. 그런데 이상하게, 그냥 넘기기엔 찝찝했다. 이걸 계기로 진짜 괜찮은 걸 한번 만들어보면 어떨까. 사이드 프로젝트를 시작하고 싶다는 생각은 늘 있었는데, 항상 “언젠가”만 반복하고 있었으니까.
그래서 결심했다. 이번엔 진짜로 해보자.
아무거나 만들면 되는 거 아닌가? - 현실 점검¶
처음 며칠은 솔직히 좀 안일했다. “대충 뭐 하나 만들면 되겠지”라는 생각으로 아이디어를 끄적였다. 사내 출퇴근 기록 앱? 회의실 예약 도구? 점심 메뉴 추천 봇?
그런데 조건을 다시 읽어보니 마음이 달라졌다. 수익형 서비스가 유리하다. 그 말은, 진짜로 시장에서 돈을 내고 쓸 사람이 있는 서비스를 만들어야 한다는 뜻이다.
잠깐. 그러면 이건 그냥 공모전이 아니라, 사실상 창업 아이디어를 내는 거 아닌가?
좀 더 조사를 해봤다. 마이크로 SaaS 시장은 연간 약 30% 성장률을 기록하고 있고, 2030년에는 약 600억 달러 규모까지 커질 전망이다. 1인 창업자가 투자 없이 월 수백만원의 수익을 올리는 사례도 놀랄 만큼 많았다. Nomad List는 1인 운영으로 연 매출 20억 원, Carrd도 비슷한 수준이다.
혼자서도 되는 세상이 온 거다. 특히 2026년 지금은 AI 도구와 노코드 플랫폼 덕분에, 예전 같으면 팀이 필요했던 서비스를 혼자서도 만들 수 있게 됐다.
그런데 “돈이 되는 서비스”를 고르려면 감으로 하면 안 된다는 걸 곧 깨달았다. 뭔가 체계가 필요했다. 심사위원들도 바보가 아니니까, “왜 이걸 골랐는지”를 명확하게 설명할 수 있어야 한다.
나만의 아이디어 발굴 프레임워크 - 감이 아니라 구조로¶
아이디어를 무작정 브레인스토밍하는 건 비효율적이다. 내가 세운 건 4가지 필터였다. 각 필터를 5점 만점으로 채점해서, 총점으로 비교하기로 했다.
필터 1: 시장성¶
TAM(전체 시장 규모) 같은 거창한 게 아니다. 핵심은 단 하나. “실제로 지갑을 열 만큼 아픈 문제를 해결하는가?” B2B SaaS가 B2C보다 소규모 팀에 유리하다는 건 데이터로도 명확하다. B2B는 고객당 수익이 높고(월 50~500달러), 이탈률은 낮다(연 5~7%). 반면 B2C는 고객당 수익이 낮고(월 5~30달러), 이탈률이 높다(월 5~10%). 소규모 팀이라면 B2B를 노리는 게 현명하다.
필터 2: 실현 가능성¶
공모전에는 기한이 있다. 2~4주 안에 최소한 MVP(최소 기능 제품)를 보여줄 수 있어야 한다. 아무리 좋은 아이디어라도, 내 손으로 만들 수 없으면 소용없다.
필터 3: 차별화¶
2026년에 “또 하나의 노트 앱”을 만들 이유는 없다. 이미 레드오션인 시장에서 끼어들 틈이 있는지, 그리고 그 틈이 “한국 시장 특화”나 “특정 직군 특화” 같은 명확한 각도를 가지고 있는지를 봤다.
필터 4: 트렌드 부합¶
2026년 시장이 원하는 방향과 맞는가. AI, 자동화, 버티컬 특화. 이 세 키워드가 올해의 트렌드다. AI 에이전트 시장만 해도 2033년까지 약 1,000억 달러 규모로 성장이 전망되고 있다. 심사위원들도 트렌드에 민감하다.
이 네 가지 필터를 들고, 본격적으로 후보를 모으기 시작했다. 시장 리서치를 뒤지고, 해외 사례를 살피고, 주변 사람들의 불편함을 관찰했다. 그렇게 모인 후보가 6개.
후보 아이디어 6개 - 나열과 냉정한 평가¶
여기서부터가 진짜 재미있었다. 각 아이디어를 4가지 필터로 채점하고, 냉정하게 평가했다. 감정은 빼고. (라고 했지만, 실제로는 감정이 꽤 들어갔다.)
후보 1: AI 미팅 요약 + 액션아이템 추출 서비스¶
회의를 녹음하면 AI가 요약하고 액션아이템을 자동으로 뽑아서 슬랙이나 노션에 연동해주는 서비스.
| 필터 | 점수 | 이유 |
|---|---|---|
| 시장성 | 4/5 | B2B 수요 확실. 팀당 월 1~2만원 지불 의향 검증됨 |
| 실현 가능성 | 3/5 | STT + LLM 파이프라인이 필요한데, 2주는 빠듯 |
| 차별화 | 2/5 | Otter.ai, Fireflies, 네이버 클로바노트… 이미 강자가 너무 많음 |
| 트렌드 | 5/5 | AI 자동화의 정중앙 |
| 총점 | 14/20 |
솔직한 한마디: “좋은 아이디어인데, 이미 다 하고 있다. 지금 뛰어들면 레드오션 한가운데서 허우적거리는 꼴이다.”
후보 2: 프리랜서 특화 계약/정산 관리 도구¶
프리랜서가 계약서 작성부터 작업 로그, 청구서 발행, 입금 확인까지 한 곳에서 관리하는 서비스.
| 필터 | 점수 | 이유 |
|---|---|---|
| 시장성 | 4/5 | 프리랜서 시장 급성장, 정산 관리는 진짜 아픈 문제 |
| 실현 가능성 | 4/5 | CRUD 중심이라 기술적으로는 무난 |
| 차별화 | 3/5 | 해외엔 있지만 한국 특화는 부족한 상태 |
| 트렌드 | 3/5 | 트렌디하진 않지만 꾸준한 수요 |
| 총점 | 14/20 |
솔직한 한마디: “실용적이긴 한데, 공모전 심사위원 앞에서 이걸 발표하면 ‘와!’ 소리가 안 날 것 같다. 심사위원도 사람이다. 눈이 반짝이는 뭔가가 필요하다.”
후보 3: 이커머스 셀러용 AI 리뷰 분석기¶
스마트스토어나 쿠팡 셀러의 상품 리뷰를 AI가 분석해서, 제품 개선 포인트, 경쟁사 약점, 마케팅 카피까지 자동 생성해주는 서비스.
| 필터 | 점수 | 이유 |
|---|---|---|
| 시장성 | 5/5 | 국내 스마트스토어 셀러만 50만 이상. 리뷰 분석은 명확한 니즈 |
| 실현 가능성 | 4/5 | 리뷰 크롤링 + LLM 분석 + 대시보드. MVP 2주 가능 |
| 차별화 | 4/5 | 범용 리뷰 분석은 있지만 “이커머스 셀러 특화”는 드물다 |
| 트렌드 | 5/5 | AI + 버티컬 특화 = 2026년 정석 |
| 총점 | 18/20 |
솔직한 한마디: “꽤 강하다. 타겟이 명확하고, 돈을 내는 사람이 확실하고, 만들 수도 있다. 유력 후보.”
후보 4: GEO(생성엔진최적화) 분석 SaaS¶
ChatGPT, Perplexity 같은 AI 검색엔진에서 자사 브랜드가 얼마나 언급되는지 모니터링하고 최적화하는 도구.
| 필터 | 점수 | 이유 |
|---|---|---|
| 시장성 | 5/5 | 2028년까지 2~5조원 규모 카테고리 형성 예상. 초기 시장 |
| 실현 가능성 | 3/5 | AI 검색엔진 크롤링 시스템 구축이 기술적으로 까다로움 |
| 차별화 | 4/5 | 한국어 + B2B 대상 GEO 도구는 거의 전무 |
| 트렌드 | 5/5 | “SEO의 2005년”이라 불릴 만큼 초기이자 핫한 영역 |
| 총점 | 17/20 |
솔직한 한마디: “시장은 확실히 크다. 그런데 2주 안에 의미 있는 MVP를 만들 수 있을까? 기술적 허들이 생각보다 높다. 혼자서 하기엔 좀 벅차 보인다.”
후보 5: AI 콘텐츠 리퍼포징 자동화 도구¶
블로그 글 하나를 인스타 카드뉴스, 유튜브 쇼츠 스크립트, 뉴스레터 등 여러 포맷으로 자동 변환하는 서비스.
| 필터 | 점수 | 이유 |
|---|---|---|
| 시장성 | 4/5 | AI 콘텐츠 생성 시장 2030년 약 3조원 전망. 수요 폭증 중 |
| 실현 가능성 | 4/5 | LLM API + 플랫폼 API 연동. 기술적으로 무난 |
| 차별화 | 3/5 | 글로벌 경쟁자가 많음. 한국 플랫폼 특화가 차별점이 될 수는 있음 |
| 트렌드 | 4/5 | 콘텐츠 마케팅 필수화 시대에 부합 |
| 총점 | 15/20 |
솔직한 한마디: “나쁘지 않은데, 뭔가 2등 느낌이다. Repurpose.io, Opus Clip 같은 선발주자가 이미 시장을 잡아가고 있다. 한국 특화라는 각도만으로 충분할까?”
후보 6: 소상공인 AI 고객 응대 에이전트¶
카페, 음식점, 학원, 병원 같은 소상공인의 카카오톡 채널 문의를 AI가 자동으로 응대하는 서비스. 영업시간, 예약, 메뉴, 가격 등 반복 질문을 알아서 처리한다.
| 필터 | 점수 | 이유 |
|---|---|---|
| 시장성 | 5/5 | AI 챗봇 시장 약 200조원. 한국 소상공인 약 700만 사업체가 대상 |
| 실현 가능성 | 5/5 | LLM API + 카카오톡 채널 API. 기존 인프라 활용. 2~3주 MVP 가능 |
| 차별화 | 4/5 | 기존 챗봇은 대기업용. 소상공인 특화 + 초간편 설정은 명확한 공백 |
| 트렌드 | 5/5 | AI 에이전트 + 소상공인 디지털 전환. 2026년 가장 뜨거운 조합 |
| 총점 | 19/20 |
솔직한 한마디: “이건… 좀 다르다. 점수만 높은 게 아니라, 왠지 모르게 설명할 때 목소리가 커진다.”
최종 선택의 순간 - 그래서 뭘 만들 건데?¶
솔직히 말하면, 후보 3(리뷰 분석기)과 후보 6(소상공인 AI 응대) 사이에서 꽤 오래 고민했다.
리뷰 분석기는 점수도 높고, 이커머스라는 시장이 명확하다. 만들기도 수월하다. 실제로 주변에 스마트스토어 부업을 하는 친구가 있어서 바로 검증도 할 수 있다.
그런데 소상공인 AI 응대 에이전트를 생각하면 할수록, 이쪽이 더 큰 그림이 그려졌다.
내가 최종적으로 후보 6을 선택한 결정적 이유 5가지:
첫째, 시장의 크기가 압도적이다. 국내 스마트스토어 셀러가 50만이라면, 소상공인은 700만이다. 14배 차이. 게다가 AI 챗봇 시장 자체가 연 23~25% 성장률로 폭발하고 있다. Juniper Research에 따르면 2027년까지 고객 서비스 상호작용의 85%를 AI가 처리하게 된다. 그런데 그 혜택이 대기업에만 집중되어 있다. 소상공인은 아직 사각지대다.
둘째, 페인포인트가 날것 그대로다. 동네 카페 사장님을 생각해보자. 오전에 커피를 내리면서, 동시에 카카오톡으로 “오늘 영업하나요?”, “주차 가능한가요?”, “예약 되나요?” 같은 문의가 쏟아진다. 답을 안 하면 고객이 이탈하고, 답을 하려면 손에서 일을 놔야 한다. 이건 “있으면 좋은” 서비스가 아니라 “없으면 돈을 잃는” 서비스다.
셋째, 기술적으로 가장 만들기 쉽다. LLM API는 이미 성숙했고, 카카오톡 채널 API도 잘 문서화되어 있다. 핵심은 프롬프트 엔지니어링과 사업장 정보 자동 수집인데, 이건 네이버 플레이스 URL 하나면 해결된다. 사업장 URL만 넣으면 AI가 알아서 메뉴, 영업시간, 위치를 학습하는 “5분 온보딩”이 가능하다.
넷째, 공모전 데모가 극적이다. 심사위원 앞에서 실제 카카오톡 채널에 메시지를 보내고, AI가 즉시 응답하는 걸 보여주는 장면을 상상해보라. 숫자를 나열하는 것보다 100배 설득력 있다. 해커톤 심사에서 가장 중요한 건 “기본 요구사항 충족 + 열정과 사려 깊음이 드러나는 프로젝트”라고 한다. 실시간 데모만큼 이걸 잘 보여주는 게 있을까.
다섯째, 수익 모델이 명쾌하다. 기본 플랜 월 3만원, 프로 플랜 월 8만원. 마케팅 대행사(월 50만원 이상)나 직원 고용(월 200만원 이상) 대비 압도적인 가격 경쟁력이다. 소상공인의 지불 의사 범위 내에서 충분히 수익을 낼 수 있다.
종합 비교표를 다시 보면, 결론은 명확했다.
| 아이디어 | 시장성 | 실현 | 차별화 | 트렌드 | 총점 |
|---|---|---|---|---|---|
| AI 미팅 요약 | 4 | 3 | 2 | 5 | 14 |
| 프리랜서 정산 도구 | 4 | 4 | 3 | 3 | 14 |
| 이커머스 리뷰 분석기 | 5 | 4 | 4 | 5 | 18 |
| GEO 분석 SaaS | 5 | 3 | 4 | 5 | 17 |
| 콘텐츠 리퍼포징 | 4 | 4 | 3 | 4 | 15 |
| 소상공인 AI 응대 | 5 | 5 | 4 | 5 | 19 |
숫자가 이렇게 나오면 고민할 이유가 없다.
구체적인 청사진 - 소상공인 AI 응대 에이전트¶
최종 선택을 했으니, 이제 구체적으로 어떤 서비스인지 그려보자.
서비스 이름(가칭): 사장님 AI 응대
핵심 기능:
- 카카오톡 채널로 들어오는 고객 문의에 AI가 자동 응답
- 네이버 플레이스 URL 하나로 사업장 정보 자동 학습 (메뉴, 가격, 영업시간, 위치)
- 업종별 응대 시나리오 프리셋 (카페, 음식점, 학원, 미용실, 병원 등)
- 답변 못 하는 질문은 사장님에게 즉시 알림
- 고객 문의 통계 대시보드 (어떤 질문이 가장 많은지, 피크 시간 등)
수익 모델:
| 플랜 | 월 가격 | 포함 내용 |
|---|---|---|
| 무료 체험 | 0원 (14일) | 풀 기능 역방향 트라이얼 |
| 기본 | 3만원 | 월 500건 자동 응대 |
| 프로 | 8만원 | 무제한 응대 + 예약 연동 + 분석 대시보드 |
| 초과 사용 | 건당 50원 | 500건 초과 시 |
왜 이 가격이 통할까? 현재 소상공인이 고객 응대에 쓰는 비용을 생각해보자. 알바를 시키면 시급 1만원, 마케팅 대행사를 쓰면 월 50만원 이상이다. 월 3만원으로 24시간 무휴 응대가 가능하다면? 계산기를 두드릴 필요도 없다.
2026년 SaaS 시장에서 가장 빠르게 성장하는 수익 모델은 하이브리드(기본 구독 + 사용량 과금)다. 61%의 기업이 사용량 기반 과금을 도입했고, 그중 59%가 매출 성장을 경험했다. 이 모델을 그대로 적용했다.
실행 로드맵:
- 1주차: 소상공인 3~5명 인터뷰. 실제로 어떤 질문이 가장 많이 들어오는지 파악. 카카오톡 채널 API 연동 테스트.
- 2주차: LLM 기반 응답 엔진 개발. 네이버 플레이스 데이터 자동 수집. 기본 관리자 대시보드.
- 3주차: MVP 테스트(실제 소상공인 1~2곳 대상). 피드백 반영. 공모전 제출 자료와 데모 준비.
사실 이 로드맵에서 가장 중요한 건 1주차다. 소상공인을 직접 만나서 이야기를 듣는 것. 머릿속 가설과 현실은 항상 다르니까. 마이크로 SaaS의 성공 공식도 결국 “판매 구조를 먼저 설계하고, 기능은 최소화”하는 거라고 한다.
백만원 너머의 것 - 실행이 전부다¶
글을 쓰다 보니, 어느새 백만원 상금보다 더 큰 게 보이기 시작했다.
공모전이 아니더라도, 이 아이디어는 실제로 굴려볼 가치가 있다. 한국 소상공인 700만 사업체 중 단 0.01%만 잡아도 700곳이다. 월 3만원씩이면 월 2,100만원. 물론 현실은 이런 산술보다 훨씬 지저분하겠지만, 방향 자체는 틀리지 않았다고 생각한다.
Facebook의 Like 버튼이 사내 해커톤에서 “Awesome Button”이라는 이름으로 태어났다는 걸 아는가? 처커버그가 처음에는 거절했지만, 결국 소셜미디어의 역사를 바꿨다. Slack의 기능 중 3분의 1이 해커톤에서 나왔고, 뱅크샐러드는 사내 해커톤 아이디어 10개 중 5개를 실제 서비스로 런칭했다.
물론 나는 처커버그가 아니다. 하지만 백만원 상금 앞에서 진지하게 고민한 이 과정 자체가, 어쩌면 가장 큰 수확일지도 모른다. 아이디어를 감으로 고르지 않고, 프레임워크로 평가하고, 데이터로 검증하는 습관. 이건 공모전이 끝나도 남는 것이다.
“아이디어는 싸다. 실행이 전부다.”
이 뻔한 말이, 지금의 나에겐 전혀 뻔하지 않다. 다음 글에서는 실제로 MVP를 만드는 과정을 기록할 예정이다. 카카오톡 API와 씨름하고, 동네 카페 사장님에게 “이거 한번 써보시겠어요?”라고 말하는 그 떨리는 순간까지.
백만원을 탈 수 있을지는 모르겠다. 하지만 적어도, 더 이상 “언젠가”를 반복하지는 않을 생각이다.
이 글은 사내 프로덕트 공모전 시리즈의 1편입니다.
2편: MVP 개발기 (준비 중) | 3편: 공모전 발표 후기 (준비 중)