OptOutLedger

誰のための案か

OpenAI のワークスペースを使う 10〜200 人規模の SaaS 企業や法律事務所の遵守・IT 責任者。現状は管理設定のスクリーンショット、表計算、Vanta / Drata の手動の証拠タスクでしのいでいる

どんな困りごとか

法務と時間の痛み: プロンプトや顧客データがモデル学習に使われないことを顧客や GDPR の監査人に証明しなければならないが、提供者の既定は変わりうるし、手動のスクリーンショットは古くなる

どう作るか

OpenAI の組織管理者コネクタ、日次の定期確認、Slack / メール警告、ハッシュ連鎖の JSON / PDF 書き出しを備えた自己ホストの Web ダッシュボード

どう稼ぐか

遵守責任者がワークスペースごとに月 $99〜299 を払う。監査人向けの証拠を継続的に作り、商談を止めるリスクを減らすから。無料のスクリーンショットや表計算には改ざん検知可能なハッシュ連鎖も継続的な警告も無い

なぜまだ無いのか

既存の遵守基盤は広い統制と手動の証拠アップロードを好み、モデル提供者は改ざん検知可能な顧客向け監査成果物より製品機能を優先する。個人の隙間は、OpenAI 専用の狭いコネクタと署名付き台帳で、単独の作り手には小さく、監査には価値がある

最初の利用者

最初の 10 人は LinkedIn のフラクショナル CISO、OpenAI が学習設定を再有効化した HN スレッド、AI の証拠が要る SOC2 コンサルタントから。最初のワークスペース監査を無料で提供する

作る規模

エンジニア 1 人 × 8 週。OpenAI の組織設定コネクタ、スケジューラ、ハッシュ連鎖台帳、Slack / メール警告、CSV / PDF 書き出しを含む。SSO / SCIM、雛形以外の複数提供者コネクタ、プロンプト検査や DLP は除外

一番のリスク

OpenAI が学習オプトアウト状態を含む署名付きの管理者監査 API や遵守書き出しを標準で出すか、この設定への第三者アクセスを取り除いて楔が消える

的中の条件(3 つすべて必要)

• 設定した OpenAI ワークスペースについて、定期確認ごとに workspace_id、training_enabled、retention_policy(または未対応)、checked_at、record_hash を含む JSON レコードを 5 分以内に書く
• training_enabled が前回のレコードと異なれば、旧値・新値・レコードハッシュを示す Slack またはメールの警告を 24 時間以内に送る
• 最新 30 レコードの CSV と PDF を書き出し、検証者が CSV から SHA-256 のハッシュ連鎖をオフラインで 5 分以内に再計算できる

的中の判定(6ヶ月後)

README またはデモで OpenAI の学習 / 保持設定の日次署名付き監査を示す公開 GitHub リポジトリが 750 スター以上、または同じ機能での Product Hunt デイリー Top 5(判定日 2027-03-14)

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