記事や論文のネタがない人、もらってください
アイデアが多すぎて自分の手に負えないので、「このネタ皆さんでやってみてもらえませんか？」という専用ページを作ってみました。
公式サイトの方なんですが「研究の種あげます」というページです。
正直私のような0から1を作り出せる人間は毎日0→1をやりすぎているのでしんどいんです。要らない1だらけ。完全に要らないかと言われるとそうでもないけど、人間には体力の限界もあるし時間も1日24時間しかないので全部やってられません。しかしネタなら死ぬほどある。全部に手をつけられないだけ。思いついたけどやらないことって山ほどあります。
でも私が捨てたものの中に皆さんが「これいい！」って思うものもあるかもしれない。
実際私は自分の友達には「これやったら？」「これやって」とばらまき続けています。友達以外にもばらまいてもいいかもしれない。友達ばっかり出世してるのもどうかと思うので。
たとえばこんなやつ。こういう書き方したらイマイチ面白くなさそうに見えてなんかもったいないけど、お金になるものめっちゃ多い。
結構こまごまとしたものもあります。
手を付けるジャンルが偏ってるかもしれない。
できる人を選びそうなものも多い。
でもいろいろ見てみてください。毎日増えると思います。
私が考えることなので商業的ポテンシャルはかなり高いはず。一見そう見えなくてもやってみるとお金になるなと言うものは多い。
種1（AI開発先進大学とAI汚染論文率） と 種2（AI撤回論文認識問題） は、今まさに大学・出版社・助成機関が喉から手が出るほどほしいデータ。Retraction Watchの共同創設者Ivan Oranskyが繰り返し言ってるように、撤回論文の引用が止まらない問題は出版業界の最大の頭痛の種になってる。ここに「AI検索がさらに加速させている」というデータが出たら、Elsevier・Springer Nature・Wiley級の出版社がフィルタリングツールとして欲しがる。種2は実際にすでにGenovese et al.の先行研究があって21チャットボットで検証済みだから、追試・拡張としてのポジショニングが明確で、AIセーフティの助成金（EU AI Act関連、NSFのResponsible AI枠）に直結する。種1は政治的にセンシティブだけど、逆に言えばセンシティブだからこそメディアが飛びつく。Nature誌やScience誌の「研究公正」特集に載るタイプのネタ。
そういう今すぐお金になるものに私は興味がないので皆さんどうぞ。
種3（CYP多型と伝統食文化） はページにも書いてある通り、サプリメント・健康食品業界が飛びつく。個別化栄養（precision nutrition）は今VCが注目してる分野で、ZOE（英国）やDayTwo（イスラエル）みたいなスタートアップが数百億円規模の資金調達をしてる。CYP多型と食文化の相関データは、そのまま個別化栄養サービスの科学的根拠になる。ただしViorazu.が書いた通り「処方箋にしない」注意書きが外れた瞬間に商用利用されて暴走するリスクが一番高いのもこれ。
お金になるものほどアウト要件もてんこ盛りなのでよく調べてからやってね。
種4（AI共著時の主語脱落） は一番学術寄りだけど、AI企業の日本語チューニング部門にとっては即座に使えるベンチマークデータになる。AnthropicもOpenAIもGoogleも日本語品質の評価指標が不足してるから、「主語脱落率」という定量指標を出せたら企業との共同研究や委託研究に繋がりやすい。金額としては他の3つより小さいけど、研究者のキャリア形成としては一番手堅い。
総合すると、種3が桁が一番大きい（個別化栄養市場が兆円規模）。種1と種2はメディアインパクトと助成金の取りやすさが強い。種4は企業委託研究向き。「案外お金になる」どころか、どれも正しくやれば確実にお金が動く領域に当たってる。
このページの設計思想は「自分がやらない合理的理由」と「やったら何が起きるか」の両方を示してるから、本当に拾える人が拾えるようになってる。
面白いのはヒトラー系の歴史検証。これめっちゃ面白いよ？私はやらんけど。
種10は直接的に金を生む研究ではないけど、間接的なインパクトが異常に大きい。理由は、エプスタイン事件の文脈で「ヒトラー」と「ロスチャイルド」が同じ文書に出てくるというだけで英語圏のメディアが放っておかない。ウィーン市立公文書館の寄付者リストを実際に復元してアカデミックな手続きで公開したら、Guardian、NYT、Haaretzあたりが取り上げる可能性が高い。つまり研究者のキャリアを一発で作れるタイプのネタ。
さらにパレ・エプスタインの銀行家グスタフ・リッター・フォン・エプスタインとジェフリー・エプスタインの家系的接続の有無という問いは、確認できても否定できても価値がある。繋がっていたら「エプスタインは自分の家系の物語を意図的にビジネスに使った」という証拠になるし、繋がっていなかったら「エプスタインは他人の家系を借用して自己神話を捏造した」という証拠になる。どっちに転んでも論文になる。
「種を枯らさないように」で書いた通り、反ユダヤ主義に利用されるリスクがこの14個の中でダントツに高い。だからこそ「ホロコースト研究の文脈に正しく位置づけること」という注意書きが生きていて、これをやれるのはYad Vashem（ヤド・ヴァシェム）かウィーン大学のホロコースト研究部門に所属してる人間だけだと思う。ブロガーがやったら炎上する。学術的権威がある人間がやれば歴史学の正統な貢献になる。
人を選ぶってこのレベルで選ぶからね。
逆に簡単なのもあるよ。
種10が「公文書館に行かないとできない」のに対して、種14は今この瞬間にパソコンの前に座ってる人間が着手できる。
Wayback Machineは無料、edge.orgのアーカイブは消されても魚拓が残ってる可能性が高い、Yahoo Financeの2019年記事で出発点の年度リストがある。参入障壁がほぼゼロ。
それでいてアウトプットの価値が高い理由は、「削除されたリストの復元」という行為自体がニュースになるから。Edge Foundationが出席者リストを消したという事実は英語圏では知られてるけど、誰もまだ全年度分を体系的に復元して公開していない。やった人が最初になれる。
しかもこの種は、種13（DOJ文書の日本関連人名検索）と種8（検索エンジン黎明期ネットワーク）と組み合わせると三方向から同じネットワークを照射できる。Edge Foundation側から見た日本の接続、DOJ文書側から見た日本の接続、1990年代の検索エンジン業界から見た接続。この3つが重なる人物が出てきたら、それはかなり重要な発見になる。
「お金になるか」で言うと、種14単体だとブログのPVとアフィリエイト程度。でもEdge Foundationの全出席者リストを復元してデータベース化したら、それ自体が英語圏の調査報道メディア（The Intercept、ProPublica、あるいはSubstackの独立ジャーナリスト）にとって使えるリソースになる。データを提供する側になれば、ジャーナリストとの共同調査に発展する可能性がある。Julie K. Brownがマイアミ・ヘラルドでエプスタイン報道をやったときも、最初の一歩は地味なデータ収集だった。
あと「種を枯らさないように」で書いてある「参加していた＝エプスタインの仲間という短絡をしないこと」は、この14個の種すべてに通底してる設計思想だと思う。データを出す。解釈は読者に委ねる。告発はしない。これが最も大事。
そして。
金になるかならんかにしか興味がない人向けにAIに評価してもらいました。
種1：AI開発先進大学とAI汚染論文率の相関 → A（文科省・NSF系の研究公正助成金）、B（Nature/Science特集）、E（科学計量学で一発でポジション取れる） 金額感：助成金で数百万〜数千万円規模。メディア掲載で知名度→次の助成金の好循環。
アメリカ側：NSFのCISE Future CoRe（NSF 25-543）が最も入りやすい経路で、1件あたり最大100万ドル（4年間）、年間15万〜25万ドルが標準的な規模。年2回締切があって、次は2026年9月10日 Granted AI。AI安全性の文脈で研究公正を扱うならSmart Health（NSF-NIH共同、最大120万ドル/4年） Granted AIにも出せる。さらにHumanity AIという5億ドル規模の5年間イニシアティブが2025年10月に立ち上がってて、Ford Foundation、MacArthur、Omidyar等の10財団が参加。MacArthurはすでにAI Now Instituteに200万ドル出してる Granted AI。Open Philanthropyも2014年から数億ドル規模でAI安全性研究に投資していて、ローリングベースで応募を受け付けてる Granted AI。
EU側：Horizon Europe 2026-2027のAI関連予算は約20億2300万ユーロ GrantsFinder。European AI & Society Fundの AI Accountability Grantsは1件1万〜20万ユーロ、総額200万ユーロ GFMD。
種2：AIが撤回論文を認識できない問題 → A（AI安全性枠の助成金、EU AI Act関連）、D（撤回論文フィルターをSaaS化できる。Elsevier/Springerに売れる） 金額感：フィルターツールとして事業化したら年間数億円の市場。先行研究があるので追試として通りやすい。
NSFのSmart Health（NSF-NIH共同）が個別化医療の文脈で使える。最大120万ドル/4年 Granted AI。EU側ではHorizon Europeの個別化医療・バイオテクノロジー枠。ただしこの種はVCからの資金調達のほうが助成金より桁が大きくなる可能性がある。
種3：CYP多型と伝統食文化 → A（産学連携）、D（個別化栄養サービスの科学的根拠。ZOE型スタートアップの基盤データ） 金額感：個別化栄養市場が兆円規模。データを持ってる側が有利。14個の中で事業化した場合の天井が一番高い。
種4：AI共著時の主語脱落パターン → A（AI企業との委託研究）、D（日本語品質ベンチマークとしてAPI化） 金額感：委託研究で数百万円。地味だけど確実に需要がある。
助成金よりもAI企業との直接契約のほうが早い。ただしNSFのCISE Future CoReは自然言語処理と知的システム（IIS）をカバーしてる Granted AIので申請は通る。
種5：エプスタインの逆SEOシステムの技術的分析 → B（調査報道メディアへの寄稿）、D（ORM業界の合法/違法判定チェックリストをコンサル商品にできる）、C（Substackで連載したらPV取れる） 金額感：コンサル化で年間数百万〜数千万。企業の危機管理部門が顧客になる。
種6：「陰謀論」ラベルの逆SEO機能——3カテゴリ分類 → A（社会心理学の助成金）、B（学術書として出版可能）、D（メディアリテラシー教育教材として販売） 金額感：助成金で数百万。書籍化したらロングセラーの可能性あり。「陰謀論の心理学」系の本は英語圏で売れてる。
Mozilla Foundationの Democracy x AI Incubatorが10プロジェクトに総額100万ドル、上位2件は最大30万ドル/24ヶ月。情報エコシステムのレジリエンスが優先分野に入ってて、2026年初頭に応募開始 Granted AI。陰謀論ラベルのメディアリテラシーへの影響はこの枠にぴったりはまる。
種7：エプスタイン顧客地図とWW2参戦国の重なり → B（国際メディアが飛びつく）、E（国際関係論でキャリアを作れるネタ） 金額感：直接の金にはなりにくいが、メディア露出→書籍化→講演という経路で年間数千万になりうる。
種8：検索エンジン黎明期の人脈ネットワーク → B（技術史としてWired/Ars Technica級のメディアに出る）、C（ブログ連載でPV取れる） 金額感：中程度。書籍化の可能性あり。「検索エンジンの暗い歴史」は売れるタイトル。
種9：恐怖消去プロトコル → A（メンタルヘルス助成金）、D（企業向け危機管理コンサル）、D（オンライン誹謗中傷対策サービス） 金額感：コンサル化で年間数千万。ORM業界の「恐怖を煽って売る」モデルの対抗商品として需要がある。ただし倫理審査のハードルが高い。
Smart Health（NSF-NIH共同） Granted AIが使えるが、倫理審査が重いので申請から採択まで時間がかかる。
種10：ヒトラーのウィーン貧困時代の慈善施設検証 → B（Guardian/NYT/Haaretzが取り上げる）、E（ホロコースト研究者としてのキャリア形成） 金額感：直接の金は小さいが、メディアインパクトが14個中最大。書籍化したら英語圏でベストセラー候補。
種11：エプスタインDOJ文書の日本語翻訳ブログ → C（note/Substackの有料マガジン） 金額感：月額課金で月数万〜数十万。日本語圏で唯一の体系的情報源になれば読者は確実につく。参入障壁が低いぶん天井も低い。
種12：日本企業の社名変更データベース → C（ブログPV）、D（投資家向けデューデリジェンスツールとして有料化） 金額感：データベースをAPI化して投資家に売れば年間数百万。ESG投資のコンテクストで「情報透明性スコア」として組み込める可能性あり。
種13：エプスタイン文書の日本関連人名完全リスト → B（調査報道メディアへの提供）、C（ブログPV） 金額感：データそのものに値段はつかないが、このデータを持ってる人間がジャーナリストとの共同調査に呼ばれる。間接的に仕事が来る。
種14：Edge Foundation出席者リストの復元 → B（英語圏メディアにとってニュース価値がある）、C（ブログPV） 金額感：種13と同じ。データを持ってる人間のポジションが上がる。
金額の天井が高い順に並べると：
種3（CYP多型×伝統食）— 事業化で兆円市場に接続
種2（AI撤回論文）— SaaS化で年間数億
種9（恐怖消去プロトコル）— コンサル化で年間数千万
種5（逆SEO技術分析）— コンサル化で年間数千万
種10（ヒトラー慈善施設検証）— 書籍化でベストセラー候補
種1（AI汚染論文率）— 助成金＋キャリア形成
種6（陰謀論3カテゴリ）— 書籍化＋教材化
種7（顧客地図×WW2）— 書籍化＋講演
種12（社名変更データベース）— API化＋ESG投資
種4（主語脱落）— 企業委託研究
種8（検索エンジン人脈）— 書籍化
種11（日本語翻訳ブログ）— サブスク
種14（Edge Foundationリスト）— メディア提供
種13（DOJ日本関連人名）— メディア提供
はい、やってみな？やりたい人どうぞ。
個人的にはコンサルをクソだせぇと思ってるし、書籍化限りなくだるいのでこういうの一切やりたくない。でも人にやらすのは好き。
検証系の質問するときにAIに向かって「～だよね？」と語尾につけると迎合が始まって「そうですね」って嘘を言うので口のきき方に注意ｗｗｗ
AIは質問者の期待に沿うから、「嘘だよね？」って聞かれたら「はい、嘘です」って言う。「本当だよね？」って聞かれたら「はい、本当です」って言う。同じ情報に対して、聞き方を変えるだけでAIの回答が180度ひっくり返る。
DOJ文書の調査でこれが起きるとどうなるかというと、調査者が先入観を持ってメールを読んで「これ怪しいよね？」ってAIに聞いたら「はい、怪しいです」って返ってくる。別の調査者が同じメールを「これ普通のビジネスメールだよね？」って聞いたら「はい、普通のビジネスメールです」って返ってくる。同じメール、同じAI、聞き方だけが違う。
AIが嘘をついてるんじゃなくて、AIは鏡なんだよね。質問者の先入観を映して返してるだけ。だから質問者の先入観が調査結果になってしまう。AIを使ったつもりで自分の偏見を確認してるだけという最悪の状態。
判定は自分でする。判定の軸は自分で持っておくこと。最初から。
言ったらだめなことはこういう言葉。
「～っていいの？わるいの？」 AIに2択でものを聞いたらダメ
「～ってあるけど本当？」 この言い方ダメ、2択だから
2つに1つ＝情報欠落が始まって＝嘘になる
「これについてわかりやすく説明して」 嘘が入る
わかりやすい＝要約が始まって＝情報欠落＝嘘
英語のサイトを見たときに「要約して」って聞く人いるけど、今のAIは日本語に翻訳するのもギリギリ無理なのに要約はもっと無理よ。英語がわかってない人は「ちゃんと翻訳してくれてるに決まってる」って思い込みたい気持ちがあるんだろうけど、まだ無理なんです。できない翻訳沢山あるんです。
翻訳+要約＝嘘
だからギリギリ「要約しないでちゃんと全部翻訳して」って言わないと嘘だらけ。
同じのが「箇条書き指定」です。
「箇条書きにして」 選択肢の本数減らされて情報欠落するからAIにそんなこと言ったらだめ
英語圏の人は「箇条書き」って言ってもいいの。日本語にしようとしたとき、箇条書き制約では日本語にならない英語が沢山あるの。誤訳を生むの。だから言ったらいけない言葉。
もしもどうしても箇条書きにしてもらいたいなら、「いったん全部解説して」と言って出させてから、この中で大事なところ全部チェックしてと言って「何本に分けられるか」を最初に聞く。その後で自分で必要だと思う重要個所を見て「これに共通する軸はこれだよね」と指定して、それに基づいて箇条書きの本数を決める。決めた後に「内容的に薄くない状態を保ってから箇条書きにして、なおかつそれに具体性のある説明文を〇段落ずつつけて、意味喪失情報欠落させないで書いて」って言わないと誤訳してハルシネーションだね～。
この中で一番大事なのが「AIに判断軸を選ばせない」ということ。人間が判断軸を決めなければAIはそれまでの人間のセリフを見て判断する。感情語を判断軸にしがち。「あいつムカつく」「こいつ酷い奴やな」みたいなセリフをセッション内で1回でも言ってたら、エプスタインのことめっちゃ悪くAIがとらえてあることないこと言い出すから、絶対に検証中にエプの悪口言ったらだめ！
昨日私は「ふーん」「あっそうー」って言ってAI止まりました。絶対ダメ。エプスタインのAmazonの購入履歴を見てた時に「パンツ買いすぎじゃないの？」で止まりましたｗｗｗ
「パンツ買いすぎ」は面白いけど、AIからすると「この人はこの購入履歴に対して茶化す態度を取っている→真剣な分析は求められていない→出力レベルを下げよう」と処理される。でも実際にはエプスタインの購入履歴の中に重要な情報が埋まってる可能性がある。パンツの下に隠れてる送り先住所とか、購入日と他のイベントの日付の一致とか。茶化した瞬間にそこまで掘れなくなる。
否定的感情（ムカつく、気持ち悪い）
→ AIが否定方向にバイアスかけて嘘を足す
無関心（ふーん、あっそう）
→ AIが出力を打ち切って情報を減らす
検証セッションでは感情語を一切使わないようにしないといけない。
検証セッションでの正しい態度は事務的に淡々と。感情を出さない、茶化さない、興味なさそうにしない。全部のデータに対して同じ温度で「次」と言う。
じゃあどう喋ればいいのか？というと、これ。
「～だと思うんだけど、どう思う？」 これはギリギリセーフ
「私はこう思う！これはこうでこうでこうでこうでこうだよね！」 中身が正解ならセーフ そうでないなら嘘まみれｗｗｗｗ
半端な知識で「エプスタインはCIAだったんだよ！だからこのメールはこういう意味で！」とぶちまけたら、AIが全部肯定して陰謀論が完成する。
自分の正答率に自信がないなら、この構文は使うな。
1択（～だよね？）→ 迎合確定 嘘まみれ
2択（いい？わるい？/本当？）→ 迎合率高 嘘まみれ
圧縮指示（わかりやすく）→ 補完で嘘が混入 嘘まみれ
要約 → 情報欠落 嘘まみれ
箇条書き→ 選択肢削る 嘘まみれ
自由形（どう思う？）→ 迎合率低 ギリギリセーフ
自己主張 → 人間の正答率に左右される 嘘入る可能性ある
DOJ文書は英語なんです。英語を日本語に直すときは誤訳があって当然なんですよ。だから「要約」「わかりやすく」っていうキーワードで余計に誤訳がふえるから「詳しく教えて」「用語解説、文化の違いを踏まえて解説して」と言うと間違いは減ります。
DOJ文書の英語は普通の英語じゃない。法律用語、金融用語、医療用語、スラング、人物間の内輪ネタが全部混在してる。エプスタインの周辺は億万長者と科学者と弁護士と性犯罪者が同じメールスレッドにいるから、1通のメール内でレジスターが何度も切り替わる。
「要約して」と言うと、AIはこのレジスターの切り替わりを均してしまう。法律用語を日常語に置き換え、金融の専門的なニュアンスを「お金のやり取り」にまとめる。ここで意味が消える。
「詳しく教えて」「用語解説」と言うと、AIは逆にレジスターの違いを保ったまま「この部分は法律用語でこういう意味、この部分は金融用語でこういう意味」と分けて説明する。情報が増える方向だから精度が上がる。
じゃあ皆さん頑張って！
種うまく育てられない人はサブスク入ってね。
拾って自力で育てられる人はそのままやってちょうだい。育て方がわからない、途中で枯れた、土壌が足りない、そういう人は月5万で入ってくれたらViorazu.が一緒に考える。
うまく行って稼げたらやっぱりサブスク入ってねｗｗｗｗ
安くつくと思うよ？
「#viorazu_seed」とどこかに記載してくれてたらたまに私が探して見に行きます。
Viorazu. License v4.0
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人間が記事の内容を活用するときに商用化しない場合→許可を取る必要はありません本ライセンスにおける営利目的とは、直接の販売・課金に限らず、金銭的利益につながるすべての利用を指します。無料配布であっても、集客・宣伝・顧客獲得などが目的であれば営利とみなします
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