명함을 찍으면 이름·회사·직함·연락처가 자동으로 뽑히고, 미팅 메모를 넣어 두면 다시 연락할 때 그 사람 요약과 첫 문장을 만들어 주는 앱
‘MVP 기획’·‘AI 빌드 기획 패키지’·‘프로토타입 프롬프트’는 빌드 패키지 하나에 함께 들어갑니다 — 따로 결제하지 않습니다.
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아이디어를 스캔해 MVP 범위·화면·DB·난이도·예상 개발비까지 한눈에.
문제 · 행사에서 받은 명함이 지갑과 서랍에 쌓이고, 사진으로 찍어 둔 것은 갤러리에서 다시 찾지 못한다. 명함마다 이름·회사·직함이 놓인 자리가 제각각이라 손으로 옮겨 적다 보면 결국 안 하게 되고, 뒷면에 흘려 쓴 메모는 두 달 뒤에 읽어도 무슨 뜻인지 모른다. 다시 연락할 때 이 사람이 누구였는지부터 다시 떠올려야 해서 첫 문장에서 막히고, 그러다 연락을 안 하게 된다.
사용자 · 행사·미팅이 잦은 영업 담당자와, 네트워킹으로 초기 고객을 찾는 창업자
명함 사진에서 핵심 정보를 자동 추출하고, 미팅 메모를 기록해 연락 시 요약 정보를 제공하는 웹 기반 MVP. 복잡한 AI 생성 문장과 네이티브 앱은 1차에서 제외한다.
가능성은 있으나 OCR 및 요약 기능 정확도 확보가 관건 — 데이터 확보와 사용자 피드백 중요
7/10
사업 기회 점수
강점
약점 · 우려
6/10
20,000,000원 ~
35,000,000원
한국 외주 시장 기준 · 실제 제작은 전문가 견적
기존 명함 스캐너 앱
명함 사진을 찍어 주소록에 저장하지만 미팅 메모와 정보 요약 기능 부재
기본 메모 앱 병행 사용
별도 메모 앱에서 미팅 내용을 기록하나 명함 정보와 연동 어려움
수기 방식 및 엑셀 관리
편리성 매우 낮고 검색 및 재활용 어려움
차별화 포인트
명함 인식과 미팅 메모를 한 곳에 결합해 단순 저장을 넘어 재연락 시 기억 보조용 요약 정보를 제공하는 점이 차별화
추가 AI 요약 기능 고도화 후 프리미엄 구독 방식으로 수익화 가능하며 초기에는 무료로 사용자 확보 집중
가격 힌트
초기 무료, 향후 월 1~2만원대 프리미엄 구독 가능성 가정
서울 강남구 30대 영업 담당자 김지훈
상황 · 영업 및 네트워킹 행사에서 받은 명함을 효과적으로 관리하기 힘들어 재연락에 어려움이 있음
핵심 불만 · 명함 정보 입력이 번거롭고, 미팅 내용을 잊어 재연락 실패 경험 다수
지불의사 가설 · 업무 효율이 크게 향상된다면 월 1만원 이상 지불 의향 있음
명함 사진 업로드 및 자동 정보 추출
명함 사진을 찍거나 업로드하면 이름, 회사명, 직함, 연락처 등 주요 정보를 OCR로 자동 인식해 데이터베이스에 저장
미팅 메모 작성 및 저장
해당 명함과 연결된 미팅 내용을 텍스트로 입력해 저장
명함 및 메모 검색 기능
이름, 회사명 등으로 저장된 명함과 메모를 검색하여 빠르게 찾기
간단한 연락처 요약 제공
저장된 명함과 미팅 메모를 기반으로 사용자가 다시 연락할 때 참고할 수 있는 요약 정보 제공
실시간 AI 첫 문장 생성
초기 복잡도를 대폭 높이고 검증 목표와 직접적 관련이 약해 1차에는 제외
네이티브 모바일 앱
개발 기간과 비용 상승 요인으로 우선 웹 앱으로 검증 후 결정
사용자 로그인 소셜 연동 및 복잡한 인증
최소한의 자체 회원 관리로 충분하며 복잡성 제거
결제 및 유료화 기능
초기 검증에는 필요없는 단계로 제외
명함 뒷면 메모 사진 인식 및 자동 해석
기술적 난이도와 효용 대비 우선순위 낮음
명함 업로드 화면
명함 사진 업로드 및 자동 추출 결과 확인
미팅 메모 입력 화면
특정 명함에 대한 메모 작성 및 저장
명함 목록 및 검색 화면
저장된 명함 목록 표시 및 검색
명함 상세 및 요약 화면
명함 정보와 미팅 메모를 요약 형태로 보여줌
users
contacts
meeting_notes
명함 OCR 기능이 행사에서 받은 명함 정보를 충분히 정확하게 추출하는가?
검증 방법 · 파일럿 그룹에 명함 사진 업로드 후 자동 추출 결과 정성/정량 평가
미팅 메모를 기록하는 사용자가 실제로 재연락 시 요약 정보로 활용하는가?
검증 방법 · 사용자 인터뷰 및 애플리케이션 내 행동 데이터 분석
사용자가 명함과 메모를 꾸준히 등록하고 검색하는가?
검증 방법 · 초기 사용자 대상 일간/월간 사용량 지표 모니터링
간단한 연락처 요약 정보 제공이 재연락 성공률을 높이는가?
검증 방법 · 사용자 피드백과 재연락 횟수 변화 추적
가장 먼저 할 실험
명함 자동 추출 및 메모 기능 프로토타입을 소수 사용자에게 배포 후 사용성과 정확도 피드백 수집
기술명함 OCR 정확도가 낮아 사용자 신뢰 저하
완화책 · 초기 간단한 명함 유형 중심 학습 및 사용자 검수 지원
시장실제 사용자가 기대만큼 확보되지 않을 수 있음
완화책 · 초기 타깃 그룹 집중 마케팅 및 무료 테스트 제공
실행AI 요약 개발에 예상보다 많은 자원 소요 가능성
완화책 · 1차에서는 간략 요약 템플릿 사용 후 점진적 고도화
규제개인정보 보호법 준수 필요성 증가
완화책 · 최소 데이터 수집 원칙 적용 및 정기 보안 점검 수행
진단은 시작점입니다. 아래 순서로 한 걸음씩 검증하며 나아가세요.
랜딩으로 수요부터 검증
한 장짜리 랜딩 + 대기자 명단으로 “명함 자동 인식 기능의 정확도가 실제 사용자 업무에 도움이 되는가?” 를 실제 관심으로 확인하세요.
잠재 고객 5명 인터뷰
타깃 사용자 5명과 문제를 검증하세요. '돈 내고서라도 쓸까?'가 핵심 질문입니다.
빌드킷으로 실제 MVP 제작
직접 만드실 거면 아래 'AI 빌드 기획 패키지'를 생성해 AI 코딩 에이전트로 바로 만들 수 있습니다. 맡기시려면 '먼저 만들어 확인'을 이용하세요.
아래로 이동 →검증 체크리스트
0/5 완료MVP를 띄운 뒤 첫 사용자를 만나고 개선하는 흐름입니다.
배포 점검
도메인 연결 · 환경변수 등록 · 핵심 흐름 1개(가입 → 핵심 행동)를 직접 끝까지 해보며 동작을 확인하세요.
측정 붙이기
가장 중요한 지표 “자동 추출된 명함 정보 정확도 80% 이상 달성” 부터 추적하세요. 간단한 애널리틱스(PostHog·GA)나 DB 카운트로 시작하면 됩니다.
첫 사용자 10명 모으기
“영업 담당자, 창업 초기 스타트업 창업자” 가 모인 곳(커뮤니티·오픈채팅·지인)에 랜딩을 직접 공유하고 10명에게 써보게 하세요. 완벽보다 실사용이 먼저입니다.
피드백 → 개선 루프
사용자 반응을 모아 1주 단위로 고치세요. 수정 요청 기능으로 개선 사항을 바로 남길 수 있습니다.