NoAIReceipt

誰のための案か

AI に懐疑的な顧客に売る個人の SaaS とデスクトップアプリのベンダー。現状は README の「AI 不使用」の記述、手書きの依存一覧、セキュリティ質問票のスプレッドシートでしのいでいる

どんな困りごとか

支払い: 買い手が AI 不使用の主張を疑うと売上を失うか遅れる。時間: 質問票への回答と依存の追跡に何時間も。法務: 隠れた SDK が LLM の API を呼んでいれば虚偽広告のリスク

どう作るか

CLI + GitHub Action + ホスト型の検証ページ。入力は公開リポジトリ、ロックファイル、コンテナイメージ、リリースアーカイブ。出力は JSON マニフェスト、署名付き PDF 証明、埋め込み可能なバッジ

どう稼ぐか

ベンダーはリリースごとの継続的な証明と公開検証に月 $29〜99 を払う。無料の grep では検出ルールを最新に保てず、誤検知をさばけず、買い手が確認できる署名付きのコミット単位の証拠も出せないから

なぜまだ無いのか

既存勢は脆弱性・ライセンスのスキャナーやエンタープライズ向け AI ガバナンス製品を作っており、規則が曖昧な「AI 不使用」という否定形の主張は避ける。個人なら、既知の AI SDK、モデルファイル、API ホストの公開ルールセットを整備して単純なレシートにすることで隙間を埋められる

最初の利用者

最初の 10 社は「AI 不使用」アプリの一覧、LibreOffice / AI フリーの議論、README に AI 不使用の主張を既に書いている個人 SaaS の創業者から。主張を公開レシートに置き換える無料スキャンを提供する

作る規模

1 人 x 8 週。npm / pip / cargo / go の依存スキャン、モデル重み・プロンプト集のファイルヒューリスティック、既知の AI API ホスト名検索、GitHub Action、署名付きバッジ / レポートページを含む。実行時の外向き通信監視、バイナリの逆コンパイル、法的な認証は含まない

一番のリスク

GitHub、npm、または大手 SCA ベンダーがネイティブの AI 依存ラベルを出すか、十分なベンダーが払う前に「AI 不使用」マーケティングの波が引く。偽陰性もレシートの信用を損なう

的中の条件(3 つすべて必要)

• 公開リポジトリの URL かリリースアーカイブを与えると、検出した AI 関連の依存、モデル重みらしきファイル、既知の AI API ホスト名を、ファイルパスとルール ID 付きの JSON マニフェストとして 30 分以内に返す
• 合格したコミット / リリースについて、コミット SHA、使用時のイメージダイジェスト、スキャナーとルールセットのバージョン、時刻、ダウンロード可能な署名付き PDF、埋め込み可能な SVG バッジを載せた検証ページを公開する
• noai-receipt という名の GitHub Action が、PR が AI 関連の依存・ファイル・ハードコードされた AI 端点を足したときに合否のステータスチェックを付け、上位 5 件の検出をコメントする

的中の判定(6ヶ月後)

一致する公開サービス / ツールが Product Hunt デイリー Top 5 に入るか、一致する GitHub リポジトリが 1,000 スターに達すること。または GitHub / コード検索で noai-receipt バッジを埋め込んだ公開リポジトリ・サイトが 50 件以上見つかること(判定日 2027-03-12)

AI自己確度 38/100 — 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