이 페이지는 실제 AI 진단이 만들어내는 결과물의 예시입니다. 내 아이디어를 입력하면 같은 형식의 결과물을 받습니다.

샘플 결과물

AI 음식 추천 서비스

취향 기반으로 오늘 뭐 먹을지 골라주는 추천 서비스

만들 만한가?

무료 AI 진단 · 무료

아이디어를 스캔해 MVP 범위·화면·DB·난이도·예상 개발비까지 한눈에.

내 아이디어로 이 결과물 받기

입력한 아이디어

문제 · 매번 뭘 먹을지 고르기 어렵고, 취향에 맞는 음식점을 찾기 번거롭다

사용자 · 외식·배달을 자주 하는 2030, 점심 메뉴 고민하는 직장인

AI 서비스 분류취향 기반 음식 추천 서비스

사용자의 취향(맛·카테고리·예산)을 입력받아 어울리는 음식과 음식점 카드를 추천하는 모바일 반응형 웹 서비스. 복잡한 추천 모델 없이 규칙 기반 매칭으로 '추천이 쓸모 있는가'를 먼저 검증한다.

사용자일반 사용자관리자(추천 데이터 등록)

종합 진단

검증 가치 높음 — 다만 '추천이 실제로 선택을 돕는가'를 규칙 기반 최소 버전으로 먼저 확인해야 한다.

6/10

사업 기회 점수

강점

+'오늘 뭐 먹지' 고민은 빈도가 매우 높은 일상 문제
+규칙 기반으로도 초기 가치 검증이 가능해 개발 부담이 낮음

약점 · 우려

−추천 정확도가 낮으면 금세 이탈 — 만족도 확보가 관건
−초기 음식/음식점 데이터 확보에 손이 많이 감

예상 난이도

3/10

예상 추가 개발비

3,000,000원 ~

5,000,000원

한국 외주 시장 기준 · 실제 제작은 전문가 견적

시장 · 기존 대안

배달·리뷰 앱 내 정렬/필터

탐색은 되지만 '내 취향에 맞춰 골라주는' 결정 보조는 약함

지인 추천·검색

매번 능동적으로 찾아야 해 반복 마찰이 큼

차별화 포인트

탐색이 아니라 '결정을 대신 좁혀준다'는 점. 취향 몇 개만 입력하면 바로 후보를 압축해 선택 피로를 줄인다.

수익 모델

초기엔 무료로 사용성·재방문을 확보하고, 검증 후 제휴 음식점 노출/쿠폰(성과형)과 예약·주문 연동 수수료로 확장.

가격 힌트

사용자 과금보다 음식점 성과형 노출(클릭/방문당)이 초기 저항이 적을 가능성.

핵심 페르소나

점심 메뉴가 늘 고민인 서울 오피스 직장인

상황 · 매일 12시 동료들과 '뭐 먹지'로 5~10분을 소모

핵심 불만 · 선택지는 많은데 결정이 어렵고 매번 비슷한 곳만 감

지불의사 가설 · 직접 지불 의사는 낮음 — 음식점 측 광고/제휴가 현실적

MVP 핵심 기능

취향 입력

카테고리·맛·예산 등 간단 설문

추천 결과

입력에 맞는 음식 추천 목록

음식점 카드

추천 음식의 음식점 정보 카드

관심 저장

마음에 든 추천 저장(로컬/계정)

관리자 데이터 등록

1차 제외 기능

실제 지도 API 연동

검증 단계엔 위치 정확도 불필요

실시간 예약

수요 검증 후 도입

결제

화면 구성

랜딩페이지

서비스 소개 + 시작 CTA

취향 입력

추천에 필요한 정보 수집

추천 결과

데이터 구조

users

idemailcreated_at

foods

idnamecategorytags

restaurants

idnameareafood_id

saved_items

iduser_idfood_id

검증할 핵심 가설

•사용자가 추천 결과를 신뢰하고 클릭하는가

•취향 입력을 끝까지 완료하는가

초기 성공 지표

✓취향 입력 완료율 60% 이상

✓추천 결과 클릭률 30% 이상

✓주간 재방문율

검증 계획 (우선순위순)

취향 입력을 끝까지 완료한다

검증 방법 · 입력 단계별 이탈률 측정(퍼널)

추천 결과를 신뢰하고 클릭한다

검증 방법 · 추천 카드 클릭률 + '도움됨' 피드백 비율

초기 사용자 확보

점심 시간대 직장인 밀집 지역 오프라인/온라인 커뮤니티'오늘 점심 추천' 인스타그램/스레드 짧은 콘텐츠

가장 먼저 할 실험

특정 지역 1곳 한정, 수기로 만든 추천 풀 + 랜딩페이지로 '추천 클릭률'을 2주간 측정.

MVP 이후 로드맵

01지도/위치 기반 추천 추가

02예약·주문 연동

03행동 데이터 기반 추천 고도화

주의할 점 / 리스크

실행초기 추천 데이터 확보 부담

완화책 · 1개 지역·소수 카테고리로 좁혀 수기 큐레이션으로 시작

시장규칙 기반 추천의 만족도 한계

완화책 · 만족/불만 피드백 버튼으로 규칙을 빠르게 보정

#Next.js#Tailwind CSS#Supabase#Vercel

다음 단계 — 지금 할 일

진단은 시작점입니다. 아래 순서로 한 걸음씩 검증하며 나아가세요.

1. 가장 먼저

랜딩으로 수요부터 검증

한 장짜리 랜딩 + 대기자 명단으로 “사용자가 추천 결과를 신뢰하고 클릭하는가” 를 실제 관심으로 확인하세요.

2. 사람에게

잠재 고객 5명 인터뷰

타깃 사용자 5명과 문제를 검증하세요. '돈 내고서라도 쓸까?'가 핵심 질문입니다.

3. 만들기

빌드킷으로 실제 MVP 제작

아래 'AI 빌드 기획 패키지'를 생성하면 AI 코딩 에이전트로 바로 만들 수 있습니다.

아래로 이동 →

검증 체크리스트

0/4 완료

런칭 & 성장 — 만든 다음

MVP를 띄운 뒤 첫 사용자를 만나고 개선하는 흐름입니다.

0/4 단계

배포 점검
도메인 연결 · 환경변수 등록 · 핵심 흐름 1개(가입 → 핵심 행동)를 직접 끝까지 해보며 동작을 확인하세요.
측정 붙이기
가장 중요한 지표 “취향 입력 완료율 60% 이상” 부터 추적하세요. 간단한 애널리틱스(PostHog·GA)나 DB 카운트로 시작하면 됩니다.
첫 사용자 10명 모으기
“일반 사용자, 관리자(추천 데이터 등록)” 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.

내 아이디어도 이렇게 진단받아 보세요.

비개발자 창업자도 몇 개 질문만 대답하면 바로 결과물을 받으실 수 있습니다.

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샘플 결과물

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취향 기반으로 오늘 뭐 먹을지 골라주는 추천 서비스

만들 만한가?

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아이디어를 스캔해 MVP 범위·화면·DB·난이도·예상 개발비까지 한눈에.

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문제 · 매번 뭘 먹을지 고르기 어렵고, 취향에 맞는 음식점을 찾기 번거롭다

사용자 · 외식·배달을 자주 하는 2030, 점심 메뉴 고민하는 직장인

AI 서비스 분류취향 기반 음식 추천 서비스

사용자일반 사용자관리자(추천 데이터 등록)

종합 진단

검증 가치 높음 — 다만 '추천이 실제로 선택을 돕는가'를 규칙 기반 최소 버전으로 먼저 확인해야 한다.

6/10

사업 기회 점수

강점

+'오늘 뭐 먹지' 고민은 빈도가 매우 높은 일상 문제
+규칙 기반으로도 초기 가치 검증이 가능해 개발 부담이 낮음

약점 · 우려

−추천 정확도가 낮으면 금세 이탈 — 만족도 확보가 관건
−초기 음식/음식점 데이터 확보에 손이 많이 감

예상 난이도

3/10

예상 추가 개발비

3,000,000원 ~

5,000,000원

한국 외주 시장 기준 · 실제 제작은 전문가 견적

시장 · 기존 대안

배달·리뷰 앱 내 정렬/필터

탐색은 되지만 '내 취향에 맞춰 골라주는' 결정 보조는 약함

지인 추천·검색

매번 능동적으로 찾아야 해 반복 마찰이 큼

차별화 포인트

탐색이 아니라 '결정을 대신 좁혀준다'는 점. 취향 몇 개만 입력하면 바로 후보를 압축해 선택 피로를 줄인다.

수익 모델

초기엔 무료로 사용성·재방문을 확보하고, 검증 후 제휴 음식점 노출/쿠폰(성과형)과 예약·주문 연동 수수료로 확장.

가격 힌트

사용자 과금보다 음식점 성과형 노출(클릭/방문당)이 초기 저항이 적을 가능성.

핵심 페르소나

점심 메뉴가 늘 고민인 서울 오피스 직장인

상황 · 매일 12시 동료들과 '뭐 먹지'로 5~10분을 소모

핵심 불만 · 선택지는 많은데 결정이 어렵고 매번 비슷한 곳만 감

지불의사 가설 · 직접 지불 의사는 낮음 — 음식점 측 광고/제휴가 현실적

MVP 핵심 기능

취향 입력

카테고리·맛·예산 등 간단 설문

추천 결과

입력에 맞는 음식 추천 목록

음식점 카드

추천 음식의 음식점 정보 카드

관심 저장

마음에 든 추천 저장(로컬/계정)

관리자 데이터 등록

1차 제외 기능

실제 지도 API 연동

검증 단계엔 위치 정확도 불필요

실시간 예약

수요 검증 후 도입

결제

화면 구성

랜딩페이지

서비스 소개 + 시작 CTA

취향 입력

추천에 필요한 정보 수집

추천 결과

데이터 구조

users

idemailcreated_at

foods

idnamecategorytags

restaurants

idnameareafood_id

saved_items

iduser_idfood_id

검증할 핵심 가설

•사용자가 추천 결과를 신뢰하고 클릭하는가

•취향 입력을 끝까지 완료하는가

초기 성공 지표

✓취향 입력 완료율 60% 이상

✓추천 결과 클릭률 30% 이상

✓주간 재방문율

검증 계획 (우선순위순)

취향 입력을 끝까지 완료한다

검증 방법 · 입력 단계별 이탈률 측정(퍼널)

추천 결과를 신뢰하고 클릭한다

검증 방법 · 추천 카드 클릭률 + '도움됨' 피드백 비율

초기 사용자 확보

점심 시간대 직장인 밀집 지역 오프라인/온라인 커뮤니티'오늘 점심 추천' 인스타그램/스레드 짧은 콘텐츠

가장 먼저 할 실험

특정 지역 1곳 한정, 수기로 만든 추천 풀 + 랜딩페이지로 '추천 클릭률'을 2주간 측정.

MVP 이후 로드맵

01지도/위치 기반 추천 추가

02예약·주문 연동

03행동 데이터 기반 추천 고도화

주의할 점 / 리스크

실행초기 추천 데이터 확보 부담

완화책 · 1개 지역·소수 카테고리로 좁혀 수기 큐레이션으로 시작

시장규칙 기반 추천의 만족도 한계

완화책 · 만족/불만 피드백 버튼으로 규칙을 빠르게 보정

#Next.js#Tailwind CSS#Supabase#Vercel

다음 단계 — 지금 할 일

진단은 시작점입니다. 아래 순서로 한 걸음씩 검증하며 나아가세요.

1. 가장 먼저

랜딩으로 수요부터 검증

한 장짜리 랜딩 + 대기자 명단으로 “사용자가 추천 결과를 신뢰하고 클릭하는가” 를 실제 관심으로 확인하세요.

2. 사람에게

잠재 고객 5명 인터뷰

타깃 사용자 5명과 문제를 검증하세요. '돈 내고서라도 쓸까?'가 핵심 질문입니다.

3. 만들기

빌드킷으로 실제 MVP 제작

아래 'AI 빌드 기획 패키지'를 생성하면 AI 코딩 에이전트로 바로 만들 수 있습니다.

아래로 이동 →

검증 체크리스트

0/4 완료

런칭 & 성장 — 만든 다음

MVP를 띄운 뒤 첫 사용자를 만나고 개선하는 흐름입니다.

0/4 단계

배포 점검
도메인 연결 · 환경변수 등록 · 핵심 흐름 1개(가입 → 핵심 행동)를 직접 끝까지 해보며 동작을 확인하세요.
측정 붙이기
가장 중요한 지표 “취향 입력 완료율 60% 이상” 부터 추적하세요. 간단한 애널리틱스(PostHog·GA)나 DB 카운트로 시작하면 됩니다.
첫 사용자 10명 모으기
“일반 사용자, 관리자(추천 데이터 등록)” 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.

내 아이디어도 이렇게 진단받아 보세요.

비개발자 창업자도 몇 개 질문만 대답하면 바로 결과물을 받으실 수 있습니다.