‘작지만 강한 기업이 대한민국의 미래’라는 캐치프레이즈로 ‘강소기업’ 발굴에 앞장서고 있습니다. 지금은 유명하지 않지만 세계인을 사로잡을 우량 강소기업(제품)을 찾아, 초일류 명품브랜드가 될 수 있도록 돕습니다. 나아가 이들 강소기업이 글로벌시장을 이끌 ‘히든챔피언’ 이 될 수 있도록 작은 힘이지만 보태겠습니다. 이를 위해 ‘애플’과 ‘엔비디아’ ‘소니’ 같은 글로벌리딩기업의 성공노하우와 창업자정신도 시리즈로 집중분석 합니다. 신기술과 글로벌 트렌드 등 미래산업에도 큰 관심을 쏟겠습니다. 이들 글로벌 기업의 성공 DNA를 우리나라기업에 제공하고자 합니다. [편집자]

 

 

 

 

 

■ 프로코어는 어떤 회사

프로코어(Procore Technologies)는 크레이그 ‘투이’ 쿠르테망슈(Craig “Tooey” Courtemanche)가 2002년 설립한 미국 건설 소프트웨어 기업이다. 건설 프로젝트의 설계·입찰·시공·현장관리·안전·재무·준공 등 전 과정을 하나의 클라우드 플랫폼으로 연결하는 것이 핵심 사업이다.

프로코어는 캘리포니아 카핀테리아에 본사를 두고 있으며 2021년 5월 뉴욕증권거래소에 상장했다. 공모가는 주당 67달러였고 종목코드는 PCOR다. 현재 150개국 이상에서 300만개가 넘는 프로젝트가 프로코어 플랫폼을 이용하고 있다.

회사의 경쟁력은 단순한 건설관리 소프트웨어가 아니라 ‘건설 데이터의 운영체제’에 가깝다는 데 있다. 발주자와 시공사, 설계사, 현장 인력 등이 같은 프로젝트 데이터를 공유하면서 일정·비용·품질·안전 정보를 연결할 수 있다. 프로코어는 현재 연간 1조달러가 넘는 건설 물량이 플랫폼에 연결돼 있다고 설명한다.

2026년 들어서는 여기에 AI를 본격적으로 결합하고 있다. 프로코어 AI를 통해 프로젝트 데이터를 분석하고 위험 요소를 찾아내는 것을 넘어 AI 에이전트가 실제 업무를 자동으로 처리하는 방향으로 플랫폼을 발전시키고 있다.

 

 

 

 

■ 창업자 스토리

쿠르테망슈 창업자는 원래 소프트웨어 개발자 출신 사업가가 아니었다. 직접 주택을 건설하는 과정에서 건설 프로젝트가 수많은 업체와 문서, 전화, 이메일, 현장 정보로 분절돼 있는 문제를 경험한 것이 창업의 계기가 됐다.

그는 2002년 프로코어를 설립하고 건설업과 소프트웨어를 연결하는 데 집중했다. 당시 건설 현장의 정보는 종이 문서와 엑셀, 이메일 등에 흩어져 있었고 프로젝트 참여자 사이의 정보 공유도 원활하지 않았다. 쿠르망슈는 이를 하나의 온라인 플랫폼으로 통합하는 사업 모델을 만들었다.

프로코어는 이후 건설관리 소프트웨어 시장에서 빠르게 성장했다. 쿠르테망슈는 2025년 11월까지 최고경영자(CEO)를 맡았고 현재는 이사회 의장으로 회사의 장기 전략에 관여하고 있다.

CEO 자리는 2025년 11월 아이제이 고팔(Ajei Gopal)에게 넘어갔다. 고팔은 이전에 엔지니어링 시뮬레이션 소프트웨어 기업 앤시스(Ansys)의 CEO를 맡았던 인물이다. 앤시스에서 기업 규모와 시장가치를 크게 키운 경험을 바탕으로 프로코어의 다음 성장 단계인 수익성 개선과 AI 사업 확대를 맡게 됐다.

 

 

 

 

 

■ 기업 가치

프로코어의 2025년 매출은 13억2251만달러(약 1조7680억원)로 전년 11억5171만달러보다 14.8% 증가했다. 영업손실은 1억2434만달러(약 1662억원)로 전년 1억3642만달러에서 8.9% 줄었다. 순손실은 1억78만달러(약 1348억원)로 전년 1억596만달러보다 4.9% 감소했다.

매출 성장과 함께 손실 규모가 줄어드는 흐름은 프로코어의 사업모델이 규모의 경제 단계로 진입하고 있다는 점을 보여준다. 특히 2025년 영업현금흐름은 3억30만달러(약 4015억원), 잉여현금흐름은 약 2억40만달러(약 3210억원)를 기록해 회계상 순손실과 달리 현금창출력은 상당한 수준으로 올라왔다.

2025년 말 기준 정규직 직원은 4421명이다. 주주자본은 12억6230만달러(약 1조6880억원)였으며 추가납입자본은 26억910만달러(약 3조4880억원)였다.

2026년 2분기 매출은 3억7521만달러(약 5018억원)로 전년 동기보다 15.8% 증가했다. 특히 2분기에는 GAAP(일반회계기준) 기준 영업이익을 처음 기록했다. 영업이익률은 1%였으며 잉여현금흐름은 6500만달러(약 869억원)로 전년 동기보다 507% 급증했다.

회사는 2026년 연간 매출을 15억1000만~15억1400만달러(약 2조190억~2조241억원)로 전망하고 있다. 비GAAP 영업이익률 목표는 18.5~19.0%, 잉여현금흐름률은 19.5%다.

2026년 10월 초 주가는 약 55달러 수준이며 시가총액은 약 80억달러(약 10조7000억원) 규모다. 월가의 평균 목표주가는 약 74달러로 집계된다. 21명의 애널리스트 가운데 2명은 적극 매수, 15명은 매수, 4명은 보유 의견을 제시해 전체적으로 매수 의견이 우세하다.

개별적으로는 파이퍼 샌들러의 빌리 피츠시몬스(Billy Fitzsimmons)가 9월 28일 투자의견 ‘비중확대(Overweight)’와 목표주가 68달러를 제시했다. 캔터 피츠제럴드의 메이슨 매리언(Mason Marion)은 9월 15일 투자의견 ‘비중확대’로 신규 커버리지를 시작하면서 목표주가 65달러를 제시했다. UBS의 테일러 맥기니스(Taylor McGinnis)는 7월 31일 ‘매수(Buy)’ 의견을 유지하면서 목표주가를 68달러에서 75달러로 올렸다.

 

 

 

 

 

■ 성공 요인

프로코어의 가장 큰 경쟁력은 건설업이라는 특정 산업에 깊숙이 들어갔다는 점이다. 범용적인 업무용 소프트웨어와 달리 설계·시공·안전·예산·현장관리 등 건설 프로젝트의 복잡한 업무 흐름을 하나의 플랫폼에 담았다.

이 과정에서 축적한 데이터가 강력한 진입장벽이 됐다. 하나의 건설 프로젝트에 참여하는 발주자와 시공사, 하청업체, 설계사 등이 같은 플랫폼을 사용하면 다른 소프트웨어로 갈아타는 비용이 커진다. 프로젝트가 늘어날수록 데이터와 사용자 네트워크도 함께 확대되는 구조다.

고객 규모도 커지고 있다. 2026년 2분기 연간 반복매출(ARR)이 10만달러를 넘는 유기적 고객은 2871곳으로 전년보다 14% 증가했다. 매출총이익률은 80%에 달해 전형적인 클라우드 소프트웨어 기업의 높은 수익성을 유지하고 있다.

여기에 AI가 새로운 성장동력으로 추가됐다. 프로코어는 기존 고객이 축적한 프로젝트 데이터를 AI가 분석하도록 만들면서 단순 소프트웨어 구독료를 넘어 데이터와 자동화의 가치를 판매하는 방향으로 사업을 확장하고 있다.

 

 

 

 

 

■ 신규 사업 및 미래 전략

프로코어의 다음 성장축은 AI 에이전트다. 2026년 2분기 회사는 프로코어 AI를 확대하면서 여러 업무를 자동화하는 AI 에이전트를 플랫폼에 직접 탑재했다. 이후 ‘Digital Coworker’라는 개념을 내놓고 건설업 종사자가 직접 처리하던 반복 업무를 AI가 수행하도록 하는 전략을 추진하고 있다.

회사는 20개의 사전 구축 AI 에이전트를 포함한 새로운 패키지를 선보이며 AI 적용 영역을 넓히고 있다. 프로젝트 문서 검색과 분석뿐 아니라 업무 흐름을 파악하고 필요한 작업을 실행하는 ‘에이전트형 AI’를 건설 현장에 적용하는 것이 목표다.

특히 2026년 7월 약 8억4500만달러(약 1조1300억원)에 드론딥(DroneDeploy)을 인수하기로 발표하면서 사업의 방향이 더욱 선명해졌다. 드론딥은 건설 현장의 항공·지상 영상과 로봇 데이터를 수집하고 분석하는 기술을 가진 기업이다. 프로코어는 이를 통해 기존의 디지털 프로젝트 데이터를 실제 현장의 영상·3차원 데이터와 결합할 수 있게 됐다.

프로코어가 노리는 것은 ‘현장을 이해하는 AI’다. 지금까지 건설 소프트웨어가 문서와 프로젝트 데이터를 관리했다면 앞으로는 드론과 모바일 기기, 로봇이 현장의 실제 상황을 수집하고 AI가 이를 분석한 뒤 작업까지 자동화하는 구조를 만들겠다는 것이다.

이 전략이 성공하면 프로코어의 경쟁 영역은 단순 건설관리 소프트웨어를 넘어선다. 설계부터 시공, 현장 모니터링, 안전관리, 자산관리, 준공 이후 운영까지 건설 프로젝트 전 생애주기를 데이터와 AI로 연결하는 플랫폼으로 진화할 수 있다. 2002년 건설 현장의 종이 문서와 단절된 업무 흐름을 해결하기 위해 시작한 회사가 20여 년 만에 ‘AI가 건설 현장을 보고 판단하고 행동하는 플랫폼’으로 변신하고 있는 셈이다.