OralDefenseKit

誰のための案か: AI 代筆を見抜くため書面課題に口頭試問を足すことになった(または自主的に足す)大学教員と TA。今は場当たりで設問を自作するか、直前に論文を流し読みしている

どんな困りごとか: 時間 — 全提出物に口頭確認が必須になると、学生 150 人の教授は 1 本あたり 15〜30 分の設問準備が要る。1 学期 1 科目で 40〜75 時間。今は支援ツールがゼロ

どう作るか: Web アプリ: PDF/docx をアップロードすると、その論文の引用箇所を明示した学生ごとの設問シート、記入式ルーブリック(独自性/理解度/引用の正確さ)、学術不正ファイル用のタイムスタンプ付きセッション報告 PDF が出る

どう稼ぐか: 学科か教員個人が学生 1 人 1 学期 $3〜5(または 1 科目 $200 の定額)を払う。監査証跡の出力は不正審査と複数 TA 間の採点標準化に必要で、汎用 ChatGPT プロンプトでは審査に耐える学生別記録が出ないため

なぜまだ無いのか: 既存勢(Turnitin、Coursera、LMS ベンダー)は事後検出が主軸で、ライブ試問の準備支援ではない。営業サイクルも 12〜18 か月。デンマークの義務化はまだ日が浅く、どのベンダーも転回できていない — 個人開発者なら設問生成 + ルーブリックの狭いワークフローを大手が後付けする前に出せる

最初の利用者: デンマークの口頭試問ニュースに反応して Twitter/HN に投稿している CS・人文系教授への直接アプローチ + 調達承認の要らない 1 科目無料枠

作る規模: 2 人 × 10 週間 — PDF/docx 取り込み、引用アンカー付き設問生成、ルーブリック雛形、PDF 出力を含む。ライブ映像監視、LMS 成績同期、剽窃検出は含まない

一番のリスク: Turnitin か大手 LMS が既存の検出スイートに無料同梱の「口頭試問設問ジェネレーター」を出し、単体ニッチが消える

的中の判定(6ヶ月後): Product Hunt の Education カテゴリでデイリー Top 5、または製品サイト上の 25+ 有料機関/教員の公表(web archive で照合)(判定日 2027-02-09)

AI自己確度 42/100 — 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