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BizLenz

年 2025 ステータス リリース済み リンク https://github.com/BizLenz ↗

プロジェクト概要

BizLenz는 과학기술정보통신부 대학디지털교육역량강화사업의 지원을 통해 수행한 한이음 드림업 프로젝트 결과물입니다.

BizLenzは、韓国・科学技術情報通信部の大学デジタル教育能力強化事業の支援を受けて実施された、Hanium Dream-Up Projectの成果物です。

このプロジェクトは、AIを活用して事業計画書の改善点を特定するプラットフォームです。

  • NLPベースの事業計画評価モデル: 事業計画を評価する方法論を確立し、定量・定性の両面を解析できるAI評価モデルを設計。
  • AIベースの事業計画診断システム: 事業計画の内容を解析し、論理展開と妥当性を評価するAIシステムを構築。

さらに、以下の機能を計画しています。

  • Business Model Canvas自動生成: 事業計画の内容からBMCを自動生成。
  • API提供: システムをAPIとして提供し、外部サービスと連携可能に。
  • チーム機能: 特定ワークスペースにチームメンバーを招待。

技術スタック

  • Typescript: 大規模なJSONの入出力を扱うための型定義を提供。
  • Next.js: サーバーサイドレンダリングと最適化された性能、AI駆動コンテンツの効率的な統合を実現。
  • FastAPI: AIシステムとのシームレスな統合を支援。
  • PostgreSQL: JSONサポートが強力で、AIサービス特有の大きなJSONを扱いやすい。
  • AWS: コンテナからユーザー認証までを一元管理。

主要機能

計画中の機能

  • 可視化（Business Model Canvas生成）
  • 外部サービス連携のためのAPI
  • チームベース機能

解決する課題

起業家は政府支援プログラムへの応募、コンテスト参加、資金調達など様々な理由で事業計画書を作成しますが、効果的に作ることが難しいという課題があります。

「規模が小さく財政条件の悪い大学は、コンサルティングを検討することすらできない。コンサルタントの派遣人数や作業時間によっては、月あたりの費用が容易に1億KRWを超える。」

한국대학신문（韓国大学新聞）, 2015

スタートアップメンターやアクセラレーター、VC審査員によるメンタリング/コンサルティングは存在しますが、費用と時間の制約により利用できる起業家はごく一部に限られています。

分類既存手法の課題差別化要素
事業計画の評価専門家の主観評価による結果のばらつきNLPベースのAI分析: 自然言語処理で論理整合性やビジネスモデルの妥当性を評価し、一貫した評価を提供
定量・定性分析の統合評価者の経験に依存した定性判断、客観基準の欠如AIスコアリングアルゴリズム: キーワード/文脈分析で要素を定量化し、TF-IDFやBERTの文書埋め込みで指標を構築
リアルタイムフィードバックコンサルのフィードバック待ちが必要で反復的な改善が難しい適応的フィードバックシステム: フィードバックをリアルタイムに反映し最適なガイダンスを提供
カスタマイズ分析単純な診断結果のみで改善方向が不明自動BMC生成と可視化: 事業計画を解析してBMCを自動生成し、直感的なダッシュボードで可視化
文書最適化・自動改善フィードバック反映に手作業と反復作業が必要AIによる文書強化: GPT系のリライト/要約で文書を自動最適化
データ学習と適用評価者の経験や能力に依存した学習ユーザーフィードバック学習AI: ユーザーフィードバックで継続的にモデル改善し、起業家タイプ別の分析モデルへ進化

BizLenzは次のように課題を解決します。

  • 客観性と信頼性の高い事業計画評価を提供
  • 主観的な解釈ではなく、AIによるデータ駆動型分析で一貫した評価基準を実現
  • NLPベースのテキスト分析による定量的評価指標で信頼性を向上
  • 迅速な改善フィードバックにより、起業家が即時に内容を改善可能
  • 反復的なAIフィードバックで事業計画の完成度を高める
  • 中核的ビジネス要素をBMCとして自動抽出・可視化し、戦略理解を支援
  • いつでも自己完結で評価・修正でき、時間とコストを大幅に削減
  • 技術的差別化、ドメイン特化NLPモデル、AI評価システムによる新たな市場機会を創出
  • AIによる自動評価・フィードバック生成技術として特許化の可能性

ハイライト

数か月にわたり3名のチームをリードし、プロダクト設計からデプロイまで担当しました。

GeminiベースのAIモデルとプロンプトエンジニアリング手法を統合し、一貫性が高く説明可能な事業計画評価を実現。 分析を基準ごとのセクションに分割することで、出力のばらつきを抑え、透明性の高いスコアリングロジックを確保しました。

参考文献

  • 한국대학신문. (2015). 프라임 사업에 사설 컨설팅 업체 ‘활개.’.
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