AI生成コンテンツ検知ダッシュボード

キャッチコピー案

ターゲット像と痛み

35-55歳のメディア企業編集部長またはマーケティング責任者。月50-200本の記事・広告テキストを管理し、SNS偽造品販売や詐欺記事の混入を警戒している。AI時代に信頼性検証の工数が急増し、手動チェックの限界を感じている状況。

• AI生成記事やミスリード情報が混入しても、現在は目視チェック頼みで検知漏れが発生。チェック工数も月100時間超え。
• Amazon・SNS上の偽造品説明文がAI生成か判別できず、不正出品の放置につながり、ブランド信頼度低下のリスク。
• 詐欺メール・フィッシング対策で、社内チェック体制を強化したいが、AI検知ツールの導入コストが高すぎて二の足を踏んでいる。

なぜ今(AI時代)か

AI生成コンテンツの悪用（詐欺、偽造品販売、ミスインフォ）が2026年に急速に進行。同時にCAPTCHA形骸化・年齢確認機能の無効化により、検証側の負担が激増。一方、Claude・GPTなどのAPI化により、AI検知ロジック自体を個人開発者が低コストで実装可能に。企業が「AI検知SaaS」への支払い意欲が高まる今がウィンドウ。

MVPスコープ

• テキスト入力またはURL/RSS取得機能。送信されたテキスト・記事本文をバックエンドで受け取り、AI生成度スコア（0-100）を返すAPI。
• AI生成度スコアの可視化ダッシュボード。スコア分布・時系列トレンド・業界別比較を簡単なグラフで表示。
• 複数テキストの一括スキャン機能。CSV/JSONで20-100件のテキストを送信し、結果をダウンロード可能。

• 検知ロジックの透明性。どの特徴（単語パターン、文法、エントロピー）がAI生成スコアに寄与したか、簡易説明を表示。
• Slack/メール通知機能。スコアが閾値を超えたテキストを自動検知し、編集部に即座にアラート。

• リアルタイムWebクローリング（自動巡回） — スケーリング・法的リスク（robots.txt、利用規約違反）が大きく、MVP段階では利用者による手動入力・RSS登録に限定。後発機能として検討。
• 多言語対応（日本語以外） — 初期段階では日本語テキストのみ対応。英語・中国語対応は利用者ベース拡大後の優先度付け機能。

マネタイズ(3案)

技術スタック(推奨)

FRONTEND

React（TypeScript）+ Recharts（グラフ）。シンプルなダッシュボードUIで、複数テキスト入力フォーム・スコア表示・CSV出力機能を実装。

BACKEND

Python FastAPI + Claude API（テキスト分析）。テキストを受け取り、AI生成度判定ロジックを実行。スコア計算・DBへの保存を担当。

DATABASE

PostgreSQL（AWS RDS 無料枠対応）。ユーザー・API呼び出し履歴・スコア結果を記録。

HOSTING

Vercel（フロント）+ Railway または Render（バック）。月額 $7-15程度で個人開発スケールに対応。

KEY APIS

Anthropic Claude API（テキスト分析の中核） OpenAI API（代替案、複数モデル比較用） Google Cloud Natural Language API（オプション、文法・エンティティ抽出）

MONTHLY

Claude API利用料 $2,000-5,000（月100万リクエスト想定）+ ホスティング $20 + DB $5 = 月額 $2,025-5,025。初期段階では Claude API使用量を制限し、月額 $500-1,000 程度で試験運用可能。

リスクと対策

類似サービス・差別化

初期ユーザー獲得プラン

個人開発向き度

【スコア3の理由】MVP開発は現実的（Next.js + OpenAI API + PostgreSQL で2-3ヶ月）だが、ビジネス面で課題が大きい。（1）顧客営業：企業向けSaaSなので初期100ユーザーまでの営業工数が月40-60時間必要。（2）検出精度：API精度が不十分なら信頼失墜。継続的なモデル改善が必須。（3）規制対応：法的リスク管理が必要。個人開発の『開発スピード』は活かせるが、『営業・品質保証・法務』の負荷が重く、兼業開発では2-3年の中期戦が必須。