샘플입니다 · 실제 분석 결과가 아닌 예시이며, 개인정보는 가림(****) 처리되었습니다 · 사업계획서 분석 결제 후 한눈에 보기부터 상세 근거·예상 심사위원 질의까지 같은 리포트에서 이어집니다

사업계획서 AI 검토·피드백 샘플 리포트

OpenSeedFeedback Report
2026.09.20. · CONFIDENTIAL
FULL REPORT · SAMPLE PREVIEW
전체 분석 리포트
실제 결제 분석은 이 순서로 이어져요. 샘플에서는 핵심 흐름과 공개 범위만 미리 보여드립니다.
샘플 미리보기 · 같은 결제에 포함
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.
01 · 한눈에 보기

판단을 먼저 보고, 근거를 따라가세요.

가장 중요한 요약부터 시작해 외부 근거·상세 검토·준비할 질문 순서로 이어집니다.

종합 평가

방향성과 실행력은 인정됩니다.
그러나 그 가능성을 증명할 근거가 아직 부족합니다.

AI 작성 추정
낮음
직접 작성한 흔적이 많음
현재
낮음
본인 작성
보통
AI 보조 · 일반적
높음
확인 권장

1인칭 서사·구체 경험·고유 디테일이 많아 직접 쓴 흔적이 뚜렷합니다. 참고로 요즘 계획서 대부분은 AI 보조 구간이며, 그 자체는 문제가 아닙니다.

‘높음’일 때만 확인 · 거의 전부 AI가 생성하고 본인 디테일이 희박할 때입니다. 이 경우 창업자가 사업 방향·근거를 본인 언어로 설명하지 못할 가능성이 커지고 대면 질의에서 드러납니다. AI 사용 자체가 문제가 아니라 근거가 비었는지가 핵심 — 이 추정값은 근거 충실도와 함께 보세요.
※ 문체·구조·1인칭 비중 휴리스틱 기반 OpenSeed 추정 — 점수·판정엔 미반영, 확정 탐지 아님. 밴드 컷(40/75%)은 실제 결과 데이터로 추후 보정.
이 리포트를 만든 AIClaude· 멘토링 엔진GPT · Gemini · Grok· 교차 검증GPT, Gemini, Grok이 교차 검증에 참여했어요.
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.
AI Cross-Panel
다른 AI들도 같은 지점을 짚었을까요?

이 리포트를 쓴 멘토링 엔진과 별개로, 여러 AI 모델이 위의 핵심 이슈를 각자 다시 보고 동의·이견을 남겼어요. 검증이 아니라 서로 다른 시각이에요 (점수엔 영향 없음).

※ 검증이 아니라 서로 다른 AI 모델의 독립적 시각입니다.
1BEP(손익분기) 시점·Burn Rate·Runway를 명시한 3년 재무 모델을 추가하세요.4개 모델 중 4개 동의
2경쟁사 매트릭스를 추가하세요 — 수아랩·코그넥스 대비 도입기간·비용·정확도 비교표.4개 모델 중 1개 동의
3SAM 6,900억을 타깃 3,200개사 기준 SOM으로 재산정하고 확산 시나리오별 ARR 예측을 넣으세요.4개 모델 중 2개 동의
패널이 추가로 짚은 것
GPTGPTNRR 134%가 소수 대형 고객 업셀에 쏠려 있을 위험 — 상위 3개사 매출 비중(고객 집중도)이 빠져 있어요.
GeminiGemini모기업 확산 구조는 강점이자 단일 채널 의존 리스크예요 — 모기업 의사결정 지연 시나리오를 더 무겁게 다뤄야 해요.
GrokGrokfew-shot 학습 11일이라는 숫자는 라인 1개 기준인지 여러 라인 평균인지 조건이 빠져 있어요.
✓ 동의 · △ 부분 동의 · ✗ 이견 — 점수에는 영향이 없어요
✓ 공식데이터 대조 검증통계청 KOSIS · 법제처 국가법령 · KIPRIS 특허 · DART 공시— 상세 근거는 아래 분석에서
짚은 지점 · Issues 14
치명 0중요 13보완 1상세 근거와 전체 의견은 아래에서 →
에이전트별 피드백 · AGENT REVIEWS
AI 멘토 5명 · 관점 순 — 각 행을 눌러 코멘트를 펼쳐 보세요.
아바타 멘토 · INVESTOR AVATARS
전문 영역·투자 단계별 매칭 아바타 1명 — 각 행을 눌러 코멘트를 펼쳐 보세요.
아바타 에이전트 출력 — 실제 피드백과 차이가 있을 수 있음.
02 · 근거와 상세 분석

요약을 만든 근거를 확인해보세요.

실제 전체 분석에서는 공식 데이터 대조, 멘토 의견, 리스크와 실행 계획이 이 위치부터 이어집니다.

상세 분석 · 같은 결제에 포함

외부 근거부터 밸류에이션·실행 계획까지, 제출한 사업계획서에 맞춰 전체 분석이 펼쳐집니다.

03 · 예상 심사위원 질의

판단 뒤에 따라올 질문까지 준비하세요.

예상 심사위원 질의도 별도 상품이 아니라 같은 유료 전체 분석 안에서 이어집니다.

예상 심사위원 질의 · 같은 결제에 포함

계획서 인용, 질문을 받는 이유, 답변 준비 포인트까지 한 화면에서 확인할 수 있습니다.

Next Iteration

해야 할 일 3건 정리 후 재검토.

내 사업계획서는 어떻게 읽힐까요?