성공 사례가 아닌 실패 데이터로 학습하는,
소상공인 전 생애주기 AI 생존 관리 시스템
"커피숍 열건데 망할까요?"
이 질문에 데이터로 답하는 시대를 엽니다.
제1회 모두의 아이디어 · 2026년 4월
2024년, 사상 최초로 연간 폐업 100만 명을 돌파했습니다 (국세청). 그런데 아무도 데이터로 답해주지 않습니다
"교육"을 "진료"로 바꿉니다
추천이 아니라
판단 근거 제공
성공 사례가 아닌
실패 데이터 학습
공공데이터 기반
투명한 근거 명시
될 수 있는 것부터
점진적 확대
"망할까요?" → AI가 거꾸로 질문을 던져 준비 상태를 구조적으로 파악합니다
→ 업종 생존율 조회
→ 상권 경쟁 밀도 분석
→ 업종 평균 대비 적정성
→ 최초/재창업 생존율
→ 상권 평균 대비 현실성
→ 브랜드 폐점율 비교
한 번 진단하고 끝이 아닙니다. AI가 지속적으로 위험 신호를 감지하고, 모든 경고에 출처를 명시합니다
반경 내 경쟁 변화
폐업률 추이 추적
부정 키워드 추세
위생/서비스/맛/가격
신규 공고 자동 매칭
마감 리마인더
AI Agent 크롤링
잘되는 가게 운영법
감지: 반경 500m 카페 3개 신규 오픈 (경쟁 밀도 27% 증가)
과거 데이터: 이 밀도 수준 1년 내 폐업률 23%, 평균 매출 -18%
출처: 상가정보 API (2026.03) / 서울시 골목상권 API (2025.4Q)
이미 존재하는 데이터를 통합하여 개인별 진단을 제공합니다
| 데이터 소스 | 제공 항목 | 활용 목적 | 출처 / URL |
|---|---|---|---|
| 상가정보 API | 전국 점포, 업종 247개, 경위도 | 상권 경쟁 밀도 | data.go.kr/15012005 |
| 기업생멸통계 | 업종별 1/3/5년 생존율 | 생존율 진단 | data.go.kr/15086904 |
| 서울시 골목상권 | 폐업률, 개업률, 매출, 유동인구 | 상권 건강 지표 | data.seoul.go.kr |
| 공정위 가맹정보 | 브랜드별 점포수, 폐점수, 매출 | 프랜차이즈 비교 | data.go.kr/15143710 |
| 리뷰 데이터 | 별점, 키워드, 고객 감정 | 리뷰 감정 추세 | 네이버/카카오/배민 |
| 웹/유튜브 | 성공 가게 운영 패턴, 폐업 후기 | 성공 패턴 DB | AI Agent 자동 수집 |
"실패한 사람은 자신의 실패를 공유하지 않습니다. 그러나 데이터는 거짓말을 하지 않습니다."
| 기존 창업교육 | AI 생존 주치의 | |
|---|---|---|
| 교육 기반 | 강사 경험 (표본=1) | 공공데이터 + AI API (표본=전국) |
| 학습 대상 | 성공 사례 (생존자 편향) | 실패 데이터 + 성공 패턴 |
| 교육 방식 | 일회성 강의 | 전 생애주기 AI 진단+모니터링 |
| 개인화 | 없음 (동일 커리큘럼) | 내 업종+위치+조건 맞춤형 |
| 효과 측정 | 미측정 (이수자 수만) | 교육→창업→생존율 전 과정 추적 |
| 신뢰 근거 | 강사 권위 | 모든 경고에 공공데이터 출처 |
1~2단계는 정부 협력 없이 공공 API와 기술만으로 즉시 구현 가능합니다
"망할까요?" →
"위험 요소 5개 중 3개 해당"
창업 후 AI가 지속 경고
+ 출처 명시
정책자금 자동 매칭
66.9% 사각지대 해소
교육 효과를
"생존율"로 측정
교육기관이 실질
효과에 집중
데이터 순환:
쓸수록 정확해짐
폐업률 5%만 감소
→ 연간 5조원 이상 절감
시스템 구축 비용 대비
효과 압도적
자생적 개선 구조
→ 일회성 사업 탈피
"이렇게 하면 성공합니다"가 아니라,
"이 조건에서는 87%가 실패했습니다"
를 알려줍니다.
성공 사례가 아닌 실패 데이터로 학습하는,
소상공인 전 생애주기 AI 생존 주치의.
본 제안은 특정 기술의 도입이 아니라,
소상공인 창업교육의 패러다임을 바꾸는 것입니다.
제1회 모두의 아이디어 · 소상공인 창업교육 표준화 모델 개발 · 2026년 4월