실험: LLM에게 "지금 한국에서 통할 사업 아이디어 3개"를 물었다
2026년 5월, 동일 프롬프트로 GPT 계열과 Gemini 계열에 사업 아이디어를 요청했습니다. 출력 중 상위 2건을 익명화해 옮기면 다음과 같습니다.
- 아이디어 A: "1인 자영업자를 위한 AI 회계·세무 자동화 SaaS, 월 29,000원"
- 아이디어 B: "시니어 세대 대상 영상통화 기반 말벗 서비스, 월 49,000원"
문장만 보면 둘 다 그럴듯합니다. 시장이 있어 보이고, 가격도 합리적이고, 사회적 의미도 있습니다. 문제는 IdeaVet 심사 프레임에 올리는 순간 드러납니다.
§1 시장성 — "있다"와 "내가 진입 가능하다"는 다르다
아이디어 A의 자영업 회계 SaaS는 시장이 실재합니다. 다만 이미 캐시노트·삼쩜삼·자비스 등 유사 솔루션이 누적 가입자 수백만 명 규모로 깔려 있습니다. LLM은 "시장이 크다"를 말하지만 "그 시장 안에 신규 진입자가 차지할 자리가 있는가"는 답하지 않습니다. 아이디어 B의 시니어 말벗은 더 까다롭습니다. 시장 규모는 통계상 크지만, 실제 지불자(자녀)와 사용자(부모)가 분리돼 있어 마케팅 채널·구매 결정 경로가 일치하지 않습니다.
§2–§4 고객·경쟁·실행 — LLM이 가장 약한 구간
LLM 출력에는 핵심 고객 정의(ICP)가 거의 없습니다. "1인 자영업자"는 ICP가 아니라 인구통계 라벨입니다. 매출 규모·업종·세무사 사용 여부·디지털 친숙도에 따라 지불 의향이 10배 이상 갈리는데, 이 분해가 빠져 있습니다. 경쟁 분석도 마찬가지로 "차별점은 AI 자동화입니다" 수준에서 멈춥니다. 실행 채널 — 누가, 어디서, 어떤 비용으로 첫 100명을 데려오는가 — 는 거의 항상 공란입니다.
§5–§6 가격·리스크 — 숫자는 있지만 근거가 없다
월 29,000원·49,000원이라는 가격은 LLM이 "그 정도면 적당해 보인다"는 통계적 추론으로 뽑은 숫자입니다. 실제 지불 의향(WTP) 조사, 기존 대안의 가격 분포, 해지율을 견딜 단위 경제(unit economics) 검증이 없습니다. 리스크 측면에서도 시니어 말벗 같은 케이스는 정서적 의존·법적 책임 같은 위험이 누락되기 쉽습니다.
결론: AI 생성 아이디어도 같은 판정대에 올려야 한다
LLM은 발상 보조 도구로는 훌륭하지만, 그 자체가 사업 판단을 내려주지는 않습니다. "AI가 추천한 아이디어니까 검증된 것"이라는 착각이 가장 위험합니다. AI가 낸 아이디어든, 새벽에 떠오른 아이디어든, 3년 묵힌 아이디어든 — 같은 프레임에서 진행 / 방향 수정 / 중단 판정을 받아야 합니다. 당신이 들고 있는 아이디어가 어느 단계에 있는지, 샘플 리포트로 먼저 확인해 보세요.