2026年は、ものづくりの民主化の年だ。
10年前なら、社会課題を解決するアプリを作るには、エンジニア数人と数百万円の予算と6ヶ月の時間が必要だった。今は違う。LLMのAPIを叩けば、たった一人で、週末で、コーヒー一杯の予算で、誰かの人生を少しだけ良くするサービスが作れる。
CSI（Computational Socratic Inquiry）プロジェクトの1001テーマの中から、個人開発者が一人で実装できるものを10本選んだ。「実装できる」の意味は、平日の夜と週末で、外部の組織に頼らず、無料か数百円のAPIコストで、動くものをShipできる——その範囲だ。
難しい技術はいらない。必要なのは、誰かの困りごとを「あ、これAIで解けるかも」と気づける目だけだ。
あなたが今日 git init すれば、来週には誰かに使ってもらえる。
その日の出来事を話すだけで、AIが「できたこと」「がんばったこと」を抽出してフィードバックしてくれる。LLMにシステムプロンプトを与えるだけ。技術的には最も簡単で、毎日使われる可能性が最も高い。あなたの初めてのSaaSとして完璧な題材。寝る前の3分が、明日の自分を少しだけ強くする。
「ようちえんやだ」「あの子きらい」——語彙力が未熟な子供の訴えを、感情と状況から推察してAIが大人に通訳する。子育て中の親なら毎日使う。LLMの状況推論能力をそのまま使うシンプルな構造。導入後の親子の会話が変わる、という強い情緒的インパクト。
役所の文書、災害情報、契約書——日本語ネイティブでも難解なものを、誰でも読める日本語に変換する。日本に暮らす外国人住民、知的障害のある人、高齢者の情報アクセス権を一気に押し広げる。技術的にはほぼワンショットLLMコール。社会的インパクトは指数的。
剽窃ではなく、自分の考えを深めるためのAI壁打ち。学生がレポートの下書きを貼り付けると、AIが「この論証、ここで飛んでない?」「対立する立場からはどう見える?」と問い返す。回答ではなく問いを投げる。ChatGPTを「答え製造機」から「思考の鏡」に変える、教育現場で本当に必要なツール。
「シフトを断ったらクビ」「最低賃金以下」「残業代未払い」——学生バイトの泣き寝入りを、法的根拠つきの交渉文1枚で武装する。LLMに労働基準法を読ませてテンプレ化するだけ。学生本人が当事者である分、ニーズの解像度が高い。リリースしたら口コミで広がる典型例。
亡くなったペットの性格や思い出を聞き取り、感謝と別れの儀式的な対話を提供する。期限つき（30日など）にすることで「依存」ではなく「弔い」の道具になる。LLMの共感生成能力 + 倫理的な期限設計。シンプルだが心の傷に直接届く。倫理設計が問われる分、卒論にも向く。
倫理的ジレンマを投げると、功利主義者・カント主義者・徳倫理学者・実存主義者など複数の哲学的立場から異なる回答が返ってくる。マルチエージェントの典型例で、技術的にはペルソナ設定だけ。授業で使える、SNSで拡散しやすい、卒論のネタになる——三拍子そろった題材。
育児ノイローゼ予防の対話AI。評価せず、説教せず、ただ共感と労いを返す。深夜2時の授乳中、誰にも頼れない瞬間に、寄り添う相手がいる。技術的にはプロンプトひとつ。だがこれを必要としている人の数は、たぶんあなたの想像より2桁多い。
「市の公園のベンチを増やしてほしい」「学校給食のアレルギー対応を見直してほしい」——市民の漠然とした要望を、議員や行政に届く論理的で説得力のある陳情文に変換する。民主主義の入口の摩擦を取り除く。あなた自身がデモクラシーの設計者になれる、稀有な題材。
知的障害のある人、認知機能が低下した高齢者、子ども——複雑な契約や生活の選択を、本人が主体的に選べる粒度に再構成する。「契約書の選択肢を3つに絞り、各選択肢を絵と一文で説明する」というLLMタスク。福祉現場で「あったら助かる」が「明日からある」に変わる瞬間を作れる。
10本のうちのどれかに、心がふと止まったなら、
たぶんそれが、あなたの最初のサービスだ。
git init から、1週間後の Hello World まで。
あなたのコードが、誰かの今夜を変える。