AI가 자율적으로 SaaS를 양산하는 시스템을 만든 이야기

서론

정신을 차려보니 가동 중인 SaaS가 16개가 되어 있었다.

내가 하나하나 직접 작성한 것은 아니다. AI에게 "시장의 과제를 찾아내고, SaaS를 설계하고, 코드를 작성하고, 배포까지 수행하라"라는 파이프라인 (Pipeline)을 구축했더니, 어느샌가 그런 상태가 되어 있었다.

월간 합계 MRR (Monthly Recurring Revenue)은 현재로서는 작지만, 시스템으로서 돌아가고 있다는 체감이 든다. 이 기사에서는 그 시스템의 사고방식과 구현에 대해 이야기하겠다.

과제: 아이디어 도출과 출시 사이에 있는 「수작업의 벽」

마이크로 SaaS (Micro-SaaS)를 개인이 만들 때, 가장 힘든 것은 코드를 작성하는 것이 아니다.

• "정말로 수요가 있는가"를 조사하는 것
• 조사한 결과를 프로덕트 사양으로 구체화하는 것
• 랜딩 페이지 (Landing Page)를 만들고 결제를 연결하여 공개하는 것

이 아이디어 → 검증 → 출시 사이클을 매번 수작업으로 진행하면 시간이 아무리 많아도 부족하다. 특히 일본 시장은 영어권의 SaaS가 대응하지 않은 니치 (Niche) 시장이 많아, 2025년 현재도 "일본어 대응이 되지 않는 업무 자동화 툴"을 중소기업이 어쩔 수 없이 사용하고 있는 케이스가 눈에 띈다. 그곳에 기회가 있다는 것은 알고 있었지만, 탐색 비용이 너무 높았다.

그래서 「탐색 ~ 출시를 AI에게 맡기는 파이프라인」을 만들기로 했다.

해결책: 3단계 자율 파이프라인

내가 만든 시스템은 크게 3가지 스테이지 (Stage)로 나뉘어 있다.

[Stage 1] Pain Discovery

→ Reddit이나 포럼 (Forum) 스크레이핑 (Scraping) + LLM에 의한 과제 추출

[Stage 2] SaaS Design

→ 과제로부터 MVP (Minimum Viable Product) 사양서 · 요금 플랜을 자동 생성

[Stage 3] Build & Deploy

→ 코드 생성 → 테스트 → Vercel/Supabase로 자동 배포

스테이지 간에는 n8n으로 오케스트레이션 (Orchestration)을 하고 있으며, 각 노드 (Node)에서 LLM을 호출한다. 중간의 품질 체크만 인간(나)이 Slack 알림을 받고 승인할지 중단할지를 결정한다.

구현: Pain Discovery의 핵심 부분

가장 중요한 것은 Stage 1의 페인 디스커버리 (Pain Discovery) 로직이다.

Reddit의 r/freelance나 r/webdev 등에서 포스트를 가져와, LLM에게 "미해결된 업무 과제"를 추출하게 한다. 프롬프트 (Prompt)의 핵심 부분은 다음과 같다:

python

SYSTEM_PROMPT = """

당신은 시장 조사 전문가입니다.

다음 포럼 포스트로부터 아래 조건을 모두 만족하는 "과제"를 추출해 주세요.

조건:

• 현시점에서 기존 툴이 해결하지 못하고 있음
• 월간 1,000~5,000엔 규모의 툴로 해결 가능한 입도 (Granularity)
• 반복적으로 발생하는 업무상의 문제임
• 일본어 대응 툴이 존재하지 않거나 적음

출력 형식: JSON

{

"pain_title": "...",

"target_user": "...",

"existing_gap": "...",

"suggested_mrr": 2500

}

"""

이 프롬프트로 추출된 과제가 그대로 Stage 2의 인풋 (Input)이 된다.

실제로 가동 중인 FreelancePainPollBot (¥4,350/월)은, 이 파이프라인이 "프리랜서의 세세한 고민이 가시화되지 않고 있다"라는 과제를 포착한 것에서 탄생했다. 나 자신도 깨닫지 못했던 과제였다.

가동하며 알게 된 현실

솔직히 말하자면, 16개 중 매출이 제로인 것도 복수 존재한다. 파이프라인이 과제를 찾아내어 만들어냈다고 해도, 랜딩 페이지의 카피 (Copy)가 약하거나, 애초에 고객 유치 채널이 부족하여 먹히지 않는 케이스도 발생한다.

현재 잘 돌아가고 있는 것은:

• FreelancePainPollBot: ¥4,350/월 (프리랜서용 과제 수집 봇)
• WorkflowNagBot: ¥2,850/월 (AI 워크플로우 설정 보조)
• FreelancerToolPainTracker: ¥1,800/월 (생산성 페인 추적)

정도의 서비스이며, 공통점은 "사용자가 스스로도 언어화할 수 있었던 과제"에 적중하고 있다는 점이다. LLM이 과제를 잘 포착할 수 있는 것은 이미 누군가가 말로 표현하여 포스트한 문제다. 잠재적 과제의 발굴은 아직 인간의 눈이 필요하다고 느끼고 있다.

또한, AI가 생성한 코드는 동작하지만 보안 리뷰 (Security Review)는 필수였다. Supabase의 정책 설정이 미흡한 채로 올라온 적이 한 번 있어, 직접 리뷰하고 중단시켰다. 승인 단계를 생략하면 위험하다.

요약

「AI가 SaaS를 자율적으로 만든다」는 말은 과장되게 들릴 수도 있지만, 실체는 AI가 잘하는 부분(패턴 인식 · 코드 생성)을 자동화하여, 인간이 판단해야 하는 부분(품질 체크 · 고객 유치 전략)에 집중할 수 있는 메커니즘을 만든 것뿐이다.

2025년 일본 시장은 영어 SaaS의 공백 지대가 아직 많아, 마이크로 SaaS (Micro-SaaS)가 침투하기 쉬운 환경에 있다. 이 파이프라인 (Pipeline) 개념은 개인 개발자가 혼자서 여러 가설을 검증하는 속도를 높이는 데 사용할 수 있다고 생각한다.

다음으로는 고객 유치 부분(SEO 기사 자동 생성 및 Zenn 게시)도 파이프라인에 포함시키려 하고 있다. 잘 진행된다면 다시 글을 쓰겠다.

이 기사에서 소개한 파이프라인의 상세 구현이나, 각 SaaS의 템플릿에 관심이 있는 분은 댓글이나 Twitter로 연락해 달라.

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