농업 · 05 of 5

4년 반복 폭락 패턴 학습 — 다음 해 작목 변경 코치

농가가 작목·면적·이력을 입력하면 가락시장 4년 도매가 변동 패턴을 학습해 다음 해 작목 변경·재배면적 조정 시나리오를 카톡으로 제안하는 코치.

페르소나 전환율
2/100
실현가능성
48
종합 점수
25.0
왜 중요한가요?
  • 제주 월동무·양배추 산지에서 출하 시점에 평년 절반 수준 가격을 받는 구조가 4년 연속 반복됐고 2026년 양파도 평년 대비 47.3% 폭락으로 같은 패턴에 진입했다.
  • 농가는 작년 가격이 좋으면 같은 작목을 늘리고 그 결과 다음 해 잉여공급으로 폭락하는 거미줄 사이클에 매년 갇힌다.
  • 한국농촌경제연구원 농업관측 월보가 작목별 재배의향·예상 출하량을 발행하지만 농가는 본인 작목·면적에 맞춘 다음 해 변경 시나리오를 받아볼 도구가 없다.
  • 작년 잘됐던 작목을 그대로 늘리는 관성이 4년 반복 폭락의 행동 메커니즘이다.
왜 기회인가

Next.js와 가락시장 일별 도매가 4년 시계열, 한국농촌경제연구원 농업관측 월보 작목별 재배의향, 카카오 알림톡과 결제 스택으로 5~6주 안에 첫 시범 제품이 가능하다. 핵심 흐름은 농가가 본인 작목·면적·작년 출하 이력을 한 번 입력하면 시스템이 4년 도매가 변동 패턴과 다음 해 농경연 재배의향을 결합해 작목 변경·재배면적 조정 시나리오 3종(보수·중도·공격)을 카톡으로 보내는 것이다. 단순 시세 알림과 달리 다음 해 의사결정을 직접 코치한다는 점이 차별 포인트다.

시장 신호
누가 쓸까요?
2/ 100"써볼래요"

100명 표본 중 노지 채소 농가 직접 핵심 고객은 1명 미만이다. 부모 농가가 노지 채소를 운영하는 30대 후반 IT 자녀가 약 2~3명, 후계농 페르소나(부모 농가에 본인 일부 자본 투입)가 약 1명이다. 핵심 고객 풀은 합쳐 3~4명 수준이다.

CONVERTERS · 2/100

30대 후반 IT 직군 자녀로 부모 농가가 양파·양배추·무 등 노지 채소를 5~10ha 단위로 재배하고 본인은 부모와 함께 다음 해 작목 결정에 일부 관여한다. 본인은 데이터 시각화·시나리오 분석에 익숙하고 부모 카톡에 코치 결과를 전달하는 역할을 자연스럽게 받아들인다.

전환 이유 — 양파·양배추 4년 연속 폭락 패턴을 한 번 시계열로 본 적이 있다. 다음 해 작목 변경이 호당 연간 수백만원 차이를 만든다는 산수를 받아들이고 월 9,900원을 회수 비용으로 합리화한다.

결제 순간 — 양파 1.5만톤 출하정지 뉴스가 나온 그 주말 부모와 다음 해 작목 결정 논의를 시작하는 그 저녁 또는 농경연 관측월보 신간이 발행되는 매월 첫 주가 결제 트리거다.

SKIPPERS · 98/100

노지 채소 농가 운영·후계 경험이 없는 도시 직장인이 다수다. 농가라도 농협·작목반이 다음 해 작목 권고를 이미 제공하거나 본인 자본·노동 자원이 작목 변경을 감당할 여력이 없는 경우.

이탈 이유 — 본인 문제와 무관하거나 코치 결과의 정확도를 신뢰하기 어렵다. 작목 변경은 자본·노동 동시 이동이 필요해 단일 도구 권고만으로는 결제 의사결정으로 전환되지 않는다.

  • 노지 채소 농가 운영 경험 없음 — 본인 문제와 무관
  • 농협·작목반의 다음 해 작목 권고가 이미 무료로 작동
  • 작목 변경은 자본·노동 동시 이동 필요 — 도구 권고만으론 결제 불가
만들 수 있을까요?
48CAN BUILD가능성 4개 · 리스크 4
↑ 가능성 48%↓ 리스크 52%
+제주 월동무·양배추 산지 폐기 4년 연속 반복 — 패턴 명확T1
+가락시장 일별 도매가·농경연 월보 무료 공개 — 데이터 비용 0원T1
+차별화 포인트 명확 — 시세 알림이 아니라 의사결정 시나리오 코치T3
+작목 변경은 호당 연간 수백만원 단위 의사결정 — 결제 의향 잠재력 큼T3
작목 변경 정확도 책임 부담 — 1인 개발자가 단독 책임지기 부담스러움T2
농경연 관측월보 자체가 무료 대체재 — 차별화 어려움T2
농가가 본인 출하 이력을 디지털 폼에 입력할 노력 부담T3
작목 변경은 자본·노동 자원 동시 이동 필요 — 도구 단독 종결 불가T3
전체 분석

가락시장 일별 도매가와 농경연 농업관측 월보는 무료 공개라 데이터 정합은 2주 안에 가능하다. 4년 시계열 패턴 학습은 통계 모델로 단순 처리할 수 있다. 가장 큰 변수는 농가가 도매가 패턴 학습 결과를 본인 작목 변경 결정에 사용할 의지와 정확도 책임 부담이다. 작목 변경은 농가 자본·노동 자원이 동시에 움직여야 하는 큰 의사결정이라 단일 도구가 단독으로 종결하기 어렵다.

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