Opportunity Board — Glucose Prediction (CGM-Free)

평가 공식

Opportunity = DemandStrength × Reachability × MonetizationSignal × Confidence

각 항목은 0.0 ~ 1.0 범위로 평가.

순위	기회	Demand	Reach	Monetization	Confidence	Score
1	CGM-free 혈당 추론 (웨어러블 데이터 기반)	0.85	0.80	0.75	0.65	0.33
2	간헐적 단식 + 혈당 반응 코칭	0.80	0.85	0.70	0.60	0.29
3	인슐린 감수성 추적 (HRV/수면/활동 종합)	0.75	0.70	0.65	0.55	0.20
4	GLP-1 약물 효과 모니터링 (CGM-free)	0.70	0.50	0.80	0.45	0.13
5	생물학적 나이 추정 (대사 건강 지표)	0.60	0.75	0.55	0.50	0.12

수요 근거: Apple Watch 혈당 2027+ 지연, CGM 비용 장벽($900-1800/년), January AI의 시장 개척(연 $62)

차별점: Tab0는 이미 HRV + HR + 수면 + 영양 + 단식 데이터를 종합하는 Inference 패키지를 보유. January AI가 음식 스캔 중심인 반면, Tab0는 자율신경계 신호(HRV, HR) 기반의 생리학적 접근.

리스크: 정확도(현재 rule-based), FDA 규제(진단 주장 금지), 과학적 회의론

수요 근거: 단식 후 혈당 반응 개선 효과에 대한 관심 높음. 기존 단식 앱(Zero, LIFE)은 혈당 데이터 미통합.

차별점: Tab0 SleepTest가 이미 fastingDuration을 혈당 추론 피처로 사용. "단식이 내 혈당 반응을 어떻게 개선하는지" 보여주는 유일한 앱이 될 수 있음.

리스크: 인과관계 입증의 어려움, 단식 앱 시장 포화

수요 근거: Google Research의 웨어러블 기반 HOMA-IR 예측 연구, 92%의 미국인이 최적 대사 건강이 아님

차별점: Tab0 InsulinInferenceService가 이미 구현. HRV 트렌드 14일 + RHR 7일 + 수면 + 활동 + 단식 종합 점수.

리스크: 정확도 한계, "인슐린 감수성"이 일반 소비자에게 직관적이지 않음

수요 근거: GLP-1 시장 $50B+, January AI가 이 세그먼트 타겟팅 시작

차별점: 약물 복용 전후의 혈당 반응 변화를 CGM 없이 추적할 수 있는 도구

리스크: 의료 기기 규제 근접, 약물 효과 주장 시 법적 리스크

수요 근거: 바이오해커/롱제비티 커뮤니티의 관심. Tab0 BiologicalAgeService가 이미 구현.

차별점: HRV + VO2 Max + 수면 + 활동 + 보행속도 종합 추정

리스크: "생물학적 나이"의 과학적 정의 합의 부족, 소비자 이해도 낮음