GrantFlagScrub

誰のための案か

FOIA 開示や報道で出回る連邦のキーワードリストを Word / Google Docs で Ctrl-F している米国の大学 PI と研究事務

どんな困りごとか

資金 — フラグされた単語ひとつが数十億ドル規模の採択取り消しやキャリアの脱線を起こしてきた

どう作るか

Web アップロード(PDF / DOCX)+ 任意の Google Docs サイドバー

どう稼ぐか

大学の研究支援室か個人 PI が 1 スキャン $19 または月 $49 を払う。汎用 LLM は正確な現行リストを持たず、機微なテキストをログし、出典なしの推測を返すため

なぜまだ無いのか

既存の助成金プラットフォームは政治的に扱いにくいブラックリストの保守を拒む。小さな維持スクレイパー + 赤入れ UI という、組織リスクなしに個人開発者が出せる隙間

最初の利用者

Higher Ed Dive や HN のスレで既に個人のキーワードスプレッドシートを持っている執筆者・コメント民

作る規模

1 person x 5 weeks — PDF/DOCX parse, keyword DB from public sources, annotated export; excludes full proposal generation or agency submission

一番のリスク

NSF / NIH が公式のチェックポータルを出すか、リスト自体が公開から引き上げられる

的中の条件(3 つすべて必要)

• PDF / DOCX の助成金ドラフトを受け取り、各ヒットをハイライトした注釈付きファイルを返す
• 全ハイライトに、使用した公開キーワードリストの出典と日付バージョンを引用
• ヒットごとに最低 1 つの代替表現を提示し、20 ページの文書を 10 分未満で処理

的中の判定(6ヶ月後)

Product Hunt デイリー Top 5 または GitHub 800 スター以上(判定日 2027-02-18)

AI自己確度 48/100 — 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