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2SHIN
낙찰 724,988건 학습한 AI
이번 공고,
무효 없이 제값에

나라장터부터 한전·발전사·수자원·국방조달까지, 여러 공공조달 채널의 낙찰 이력을 학습한 AI가 탈락하는 무효 하한선부터 짚고, 적정 투찰가와 맞힐 공고·추첨성 공고를 정직하게 가려줍니다.

무효표부터 막습니다 기초금액이 공개된 공고는 이 밑으로 쓰면 탈락하는 하한선을 정확히 계산합니다.
맞힐 공고를 정직하게 가립니다 규칙으로 정해지는 공고는 자신 있게, 추첨성 공고는 있는 그대로 알려줍니다.
과장하지 않습니다 ‘무조건 이기는 투찰가’ 같은 약속은 하지 않습니다. 낙찰가를 정확히 맞힌 완전일치 107건 — 맞은 것도 틀린 것도 전 건 공개합니다.
가입 없이 10초 — 예상 낙찰가 바로 보기
87.9%
예측 적중률 (±5%)
143,709건 채점
예측가-실제 낙찰가 오차범위 기준 · 낙찰 확률이 아닙니다
실패 사례까지 전부 공개 ›
낙찰가를 원 단위까지 맞춘 사례
2026학년도 용산철도고등학교 실험실습생·교사 특수건강진단 및 1학년 건강검진
서울특별시교육청 용산철도고등학교 · 26.09.11
3,944만
제9기 지역보건의료계획(2027~2030) 수립 용역
전북특별자치도 김제시 · 26.09.08
2,816만
도야 자연재해위험개선지구 정비사업 소규모환경영향평가 용역
경상남도 창녕군 · 26.09.03
6,943만
완전일치 사례 더보기 ›
다른 나라장터 AI 서비스와 있는 그대로 비교해보기
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오늘 올라온 공고

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업종별 적중률

정보통신공사
97.2%
공사일반
97%
전기공사
96.9%
기타용역
86.5%
IT·SW용역
79%

학습에 쓰지 않은 구간으로 채점한 결과입니다(시점분할). 표본 300건 이상 업종만 표시합니다.

매일 학습합니다

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수집한 공고
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학습한 낙찰 데이터
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업종 모델

나라장터·한전·발전사·수자원·국방조달 등 전국 공공조달을 5분마다 수집해 새 공고와 개찰결과를 가져오고, 데이터가 쌓이면 모델이 자동으로 다시 학습합니다.

이렇게 씁니다

요금

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예측은 참고자료이며 낙찰을 보장하지 않습니다.