RejectionRadar

誰のための案か

ソロ・少人数の iOS チーム。今は 200 ページの審査ガイドライン PDF を読み直すか、Twitter/Reddit で直近の却下スレを漁るか、$200〜500 の App Store コンサルに事前チェックを頼んでいる

どんな困りごとか

時間(却下 1 回で審査キューに 1〜7 日 + 再提出サイクル)とお金(コンサルは審査ごとに課金。却下の繰り返しは収益化ローンチを遅らせる)

どう作るか

CLI + 小さな Web ダッシュボード: .ipa/.xcarchive とエクスポートしたメタデータ(プライバシー表示、IAP 設定、権限の説明文、スクリーンショット)を投入すると、文書化済みの却下パターン約 150 件の版管理データベースに対して静的チェックを回し、ガイドライン条番号(5.1.1、4.3 など)を引用したスコア付き HTML/PDF レポートを出す

どう稼ぐか

個人開発者と小スタジオが月 $29 または提出サイクルごと $99 を払う。ローンチ 1 週間の遅れは手数料よりも失う収益とランキングが大きく、無料の App Store Connect 検証はポリシー内容を見ないため

なぜまだ無いのか

Apple 自身のバイナリ検証は技術要件しか見ず、コンテンツ・ポリシー面のリスクは見ない。却下理由の機械可読データベースを公開する動機も Apple にはない。CI 大手(fastlane、Bitrise)の主戦場はビルド/デプロイ自動化で、フォーラムと開発者報告から却下パターンを集め続けるのは編集作業であってエンジニアリングではない

最初の利用者

却下パターンのデータベースを無料のオープンソース lint リストとして GitHub/HN に公開(Daring Fireball の「今週の App Store 却下」談義に時期を合わせる)し、個人 iOS 開発者を次回提出時のホスト版スキャナに誘導する

作る規模

2 人 × 10 週: パターンデータベース(公開却下報告 + ガイドライン本文から編纂)、静的/メタデータスキャナ、レポート生成器。App Store Connect 提出の自動化や IAP/エンタイトルメントのコード修正は含まない

一番のリスク

Apple が App Store Connect か Xcode Cloud に提出前ポリシーリスク検査を標準搭載し、このツールが埋めていた空白そのものが消える

的中の条件(3 つすべて必要)

• .ipa/.xcarchive と App Store Connect メタデータを与えると、文書化済み却下パターン 150+ 件と照合し、それぞれにガイドライン条番号を引用したレポートを出す
• レポートはアップロードから 5 分以内に PDF/HTML で生成・ダウンロードできる
• 実際の提出結果を記録したユーザー横断の「平均短縮日数」(自己申告)をダッシュボードに表示する

的中の判定(6ヶ月後)

Product Hunt デイリー Top 5 ローンチ、または公開パターンデータベースが 6 か月以内に GitHub 300+ スター(判定日 2027-02-10)

AI自己確度 42/100 — 判定条件を満たす見込みの自己申告で、事業の成功率ではありません