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誰のための案か

中小企業の経理担当や買掛金の担当者。現状はメール、PDF の請求書、銀行口座情報を手で見比べるか、取引先に電話で確認して、BEC(ビジネスメール詐欺)や請求書の書き換え詐欺を避けている

どんな困りごとか

支払いリスク(詐欺で資金を失う)と時間: 口座変更の確認に怪しい請求書 1 件あたり 5〜30 分かけても、ときどき誤った口座に払ってしまう。資金の回収は法務・運用コストが高いか不可能

どう作るか

ブラウザ拡張 + 小さなホスト型の検証サービス。請求書 PDF をドラッグ&ドロップするか、請求書メールを検証用アドレスへ転送すると、1 ページの判定 PDF と、Slack / QuickBooks / Xero 向けの「支払い停止」フラグ連携(Webhook)を出力する

どう稼ぐか

払うのは中小企業と記帳代行会社で、席課金の SaaS(1 席あたり月 $15〜40、または 5 席チームで月 $150)。払う理由: 防げた詐欺 1 件あたりの想定損失が月額を上回る(BEC の損失は数千ドル規模が多い)。無料の選択肢は本物の詐欺を見逃す(信頼が低い)か重い手作業の確認を要し、取引先は責任を負わないので、チームはリスク低減に払う

なぜまだ無いのか

銀行や ERP ベンダーが作らないのは、支払い先の検証に断片化した多数の公開登記、取引先サイト、ヒューリスティクスへの高速アクセス(加えてプライバシーと誤検知の責任)が要るから。大手は端の事例の責任を嫌い、深い統合を求める。個人は公開登記とヒューリスティクスに寄りかかり、不確かなときは「電話で確認」を勧める寛容な UX で責任を避ける、狭く保守的な検証製品を出して隙間を埋められる

最初の利用者

最初の 10 ユーザーは、過去 6 か月に同僚が BEC の損失を出したか怪しい請求書を受け取った中小企業 10 社の買掛金リーダー。怪しい請求書 1 件あたり 10〜20 分を節約でき、Slack / QuickBooks の流れに組み込め、試用中に 1 件のニアミスを目に見えて防げるから採用する

作る規模

2 人 x 10 週(MVP): PDF / メールのパーサー、IBAN / ACH 抽出、ヒューリスティックな照合エンジン(名前 vs 受取人 vs 登記)、根拠収集(企業登記 / 公式サイト)、ドラッグ&ドロップ + 転送用受信箱のブラウザ拡張、ホスト型の判定 PDF 生成器を含む。深い銀行 / PSD2 連携と自動の少額入金・返金は含まない

一番のリスク

プラットフォームや大手の会計ベンダー(QuickBooks / Xero / Stripe)がネイティブで信頼できる取引先口座の検証機能を出すか、銀行が即時の受取人実在性 API を提供して、小さな個人製品が不要になる

的中の条件(3 つすべて必要)

• 請求書 PDF か転送された取引先メールを与えると、60 秒以内に支払い項目(IBAN / 口座番号、ルーティング / ソートコード)、受取人名、請求書の受取人名と抽出した国内の登記企業名を比べた数値の一致スコア(0〜100)を出力する(テスト用の請求書を入れて観測できる)
• 60 秒以内に 1 ページの「受取人照合の証拠束」PDF を生成する。内容は 1) 抽出項目をハイライトした請求書のスナップショット、2) 想定される口座情報や登記名を示す最大 3 件の根拠(登記 / 企業サイトのページ、または保管済みの過去の請求書)、3) 明示的な推奨(支払う / 電話で確認 / 支払わない)
• 判定ごとに、抽出項目、一致スコア、根拠 URL、一意の判定 ID を含む機械可読の Webhook(JSON)を生成する。QuickBooks / Xero / Slack と連携し、ユーザーの承認後 120 秒以内に請求書へ「保留」フラグを立てる(Webhook の呼び出しを観測して検証できる)

的中の判定(6ヶ月後)

Product Hunt デイリー Top 5、または有料の中小企業顧客 50 社(Stripe / Chargebee ダッシュボード)— 公開の PH ランキング、または有料顧客 50 社を列挙した公開の事例ページで測る(判定日 2027-03-10)

AI自己確度 55/100 — 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