Due Diligence Engine
その企業が謳う技術は、本物か。コードベースを読んで技術的主張を検証し、見せかけ・AI-washingを見抜く。さらに業界・競合とのベンチマークと自社の弱点まで、確信を持ってスコアリング — すべてお使いのIDEから。
すでにあるAIが、技術の真贋を見抜く
Due Diligence Engine（DDE）は、IDE内のAIエージェント（Claude Code、Cursor、GitHub Copilotなど）を世界水準の技術アナリストに変えるオープンソースのコマンドラインツールです。対象企業（投資先・買収候補・競合、そして自社）のコードベース全体を読み込み、謳われた技術が本当に実装されているかを検証し、市場・競合をリアルタイムに調査。複数の加重ディメンションで強み・弱みをスコアリングし、コンサルティング品質のPDFレポートをダウンロードフォルダに書き出します。すべてはIDEのAIサンドボックス内でローカルに実行され、APIキー・第三者サーバー・テレメトリ・追加費用は一切ありません。
AI時代、主張は実態を追い越す
どのピッチ資料も「AI搭載」を謳う。だが証明できる企業はわずか。技術デューデリジェンスは遅く、高コストで、パイプライン全体にスケールしにくい。
AI-washingは至るところに
マーケティングの言葉は、コードベースが裏付けない機能を誇張、あるいは捏造する。そのギャップの発見にはシニアエンジニアの時間がかかる。
手作業のレビューはスケールしない
案件ごとにコードを読み、アーキテクチャを把握し、競合をベンチマークするのは、めったに確保できない専門家の数日分の作業だ。
ハイプがバリュエーションを歪める
客観的な技術的ベースラインがなければ、価格付けとリスク判断は証拠ではなく創業者のナラティブに依存してしまう。
1回のインストールから24ページのレポートへ
DDEは、ファイルを読みシェルを実行できるAIエージェントなら何でも実行できる構造化プロンプトを生成します。DDE専用のプラグインやログインは不要です。
公開リポジトリから1つのpipコマンドでインストール。純粋なローカルPythonで、アカウントも設定も不要。
対象プロジェクトで、AI対応IDEのターミナルからDDEコマンドを実行。既存のAIサブスクリプションが分析を行い、追加費用はかかりません。
エージェントは数百のファイルを読み、加重ディメンションで評価し、競合・資金調達・セキュリティ脆弱性をWeb上でリアルタイムに調査します。
コンサルティング形式のPDFがダウンロードフォルダに保存されます — 0〜100のスコア、レターグレード、競合ランドスケープ、出典付きの根拠を収録。
DDEが評価するもの
再現可能で、証拠ファーストの技術評価 — すべての案件に同じルーブリックを適用。
主張の検証
ピッチと実際のコードベースを突き合わせ、本当に作られているものと、単に主張されているだけのものを切り分けます。
AI-washingの検出
「AI」が薄いラッパー、ハードコードされたヒューリスティック、あるいは皆無である箇所を指摘 — 本物の機械学習とマーケティングを切り分けます。
確信度付きのスコアリング
均等加重のディメンションにわたって0〜100のスコアとレターグレードを算出し、その根拠も提示します。
コードベース＆アーキテクチャのレビュー
構造・依存関係・設計上の選択をマッピングし、保守性・スケーラビリティ・技術的負債を評価します。
リアルタイムの競合ランドスケープ
実在の競合・資金調達・セキュリティ勧告をWebで調査し、出典付きの市場比較を構築します。
設計段階からローカル＆プライベート
すべてIDEのAIサンドボックス内で実行。第三者サーバーもテレメトリもなし — CodeQL・Dependabot・pip-auditで監査済み。
テクノロジーの実力を見極める、すべての人のために
投資判断のためでも、自社の技術力を客観視するためでも、競合をベンチマークするためでも。コードに基づく証拠を、素早く。
投資家・デューデリジェンス
VC・グロースファンド・M&A。本格的なデューデリの前に、パイプライン全体の技術リスクと主張の真贋をスクリーニング。
自社技術を客観評価したい企業・CTO
自社のコードベースにDDEを走らせ、強み・弱み・技術的負債を第三者目線で可視化。改善の優先順位づけや次の資金調達の備えに。
競合をベンチマークしたいチーム
公開リポジトリや市場情報をもとに、競合の技術スタックと実装の厚みをベンチマーク。自社のポジションを証拠で把握。
よくある質問
Due Diligence Engineは無料ですか？
はい。DDEはApache 2.0ライセンスのオープンソースです。IDEですでにお使いのAIサブスクリプションを利用するため、APIキーも追加費用も不要です。
自分のコードはマシンの外に出ますか？
いいえ。DDEは100%ローカルのPythonで、IDEのAIサンドボックス内で動作します。DDEのサーバーもテレメトリもありません。Web調査は競合や市場に関する公開情報を取得するだけです。
どのAIツールでDDEを実行できますか？
ファイルを読み、シェルコマンドを実行できるエージェントなら何でも。Claude CodeとGitHub Copilot Agent Modeで動作確認済みで、Cursor、Gemini Code Assist、Aider、Windsurfなど同様のエージェント型ターミナルでも動作します。
出力はどのようなものですか？
ダウンロードフォルダに保存されるコンサルティング品質のPDF（約24ページ）で、総合0〜100スコア、レターグレード、競合ランドスケープ、実装マトリクス、出典付きの根拠を収録します。
「AI-washing」とは何で、DDEはどう検出しますか？
AI-washingとは、実体となる技術がわずか、あるいは存在しないのに製品を「AI搭載」として売り込むことです。DDEはピッチでの主張とコードベースの実装を比較し、そのギャップを指摘します。