샘플입니다 · 실제 분석 결과가 아닌 예시이며, 개인정보는 가림(****) 처리되었습니다 · 리포트 분량은 계획서 완성도에 따라 달라져요 (이 예시는 상세히 작성된 계획서 기준)
OpenSeedFeedback Report
2026.08.06. · CONFIDENTIAL
합격·불합격을 가르는 심사가 아니라, 다음 버전을 위한 투명한 피드백이에요.
OpenSeed 가 이해한 사업 · What we read
지원자님의 사업은 제조 현장의 불량 검사를 사람 대신 AI 비전으로 자동화하는 B2B SaaS로 이해했어요. 자동차부품 모기업에 먼저 도입해 협력사로 확산하는 구조군요.
문제
중소 제조사가 숙련 검사 인력에 의존해 비용·편차가 크고, 기존 머신비전은 도입에 수개월·전용 HW가 필요해 초기 진입이 어렵다는 점을 풀려는 것으로 보여요.
솔루션
few-shot 학습으로 11일 만에·전용 HW 없이 도입 가능한 검사 AI를 만들어, 도입 장벽을 낮추고 누적 데이터로 후발 방어벽을 쌓기 위한 솔루션으로 읽혔습니다.
타깃 고객
자동차·전자부품 1차 협력사 등 검사 물량이 많지만 전담 검사 인력·설비 투자가 부담스러운 중소 제조기업.
이 이해가 사실과 다르면, 계획서에서 해당 부분을 더 분명히 적어 다시 분석해 보세요.
핵심 피드백 · Key Feedback가능성 있음
잘 읽힌 것3
  • ARR 8.4억·NRR 134%·로고 리텐션 96% — 14개월 실증 트랙션이 PMF를 강하게 시사
  • ** 박사+ 7년+ ** 2회 CTO — 도메인 전문성과 기술 실행력이 동시에 검증된 팀
  • 모기업 표준 채택→협력사 일괄 확산 구조 — 영업 비용 없이 네트워크 효과로 고객 수 폭발 가능
빠진 근거3
  • SAM 6,900억원은 4.9만개사 전체에 단가를 곱한 값이라 실제 침투 가능한 규모보다 커 보입니다. 타깃 3,200개사 기준 SOM으로 다시 계산하면 신뢰가 올라갑니다.
  • 특허 2건이 아직 출원 단계라 등록 전까지는 기술 해자로 보기 어렵고, 거절될 경우 모방 리스크가 남습니다.
  • 영업 2명 체제로 23개사에서 75개사까지 늘리는 구간의 CS·온보딩 병목 대응이 계획서에 보이지 않습니다.
먼저 할 일
1
BEP(손익분기) 시점·Burn Rate·Runway를 명시한 3년 재무 모델을 추가하세요.
심사위원이 가장 먼저 짚는 지점이 ‘재무 건전성 판단 근거’예요. NRR 134% 트랙션이 이미 있어 보유 데이터로 바로 역산할 수 있어, 영향이 크면서도 가장 쉽게 채울 수 있어요.
2
경쟁사 매트릭스를 추가하세요 — 수아랩·코그넥스 대비 도입기간·비용·정확도 비교표.
자료 조사로 채울 수 있지만 비교 기준 설계에 시간이 들어요.
3
SAM 6,900억을 타깃 3,200개사 기준 SOM으로 재산정하고 확산 시나리오별 ARR 예측을 넣으세요.
보수적 SOM이 오히려 신뢰를 높이지만 시나리오 모델링이 필요해요.
✓ 공식데이터 대조 검증통계청 KOSIS · 법제처 국가법령 · KIPRIS 특허 · DART 공시— 근거 원문은 딥 리포트에서
짚은 지점 · Issues 14
치명 0중요 13보완 1근거·전체는 딥 리포트에서 →
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아바타 에이전트 출력 — 실제 피드백과 차이가 있을 수 있음.
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Next Iteration

해야 할 일 3건 정리 후 재검토.

내 사업계획서는 몇 점일까요?