買い手向け

SaaS売却で技術的負債が値引きされるのは、買い手が「今動いているか」ではなく「明日から機能を足せるか」を見ているため。依存ライブラリのEOL、テストの不在、環境構築の属人化が、買い手の負担する将来工数として価格から差し引かれる構造を分解する。

アプリ売却の相場は月商の何ヶ月分では決まらない。同じ月間利益でも、サブスク・消費型IAP・広告のどの比率で成り立つかで買い手が当てる倍率は変わる。利益の額ではなく質を測る4つの軸と、売り手の収益分解、買い手の検証項目を整理する。

個人開発の売却を止めるのは、コードでも売上でもなくアカウント名義である。ストア・クラウド・決済・ドメイン・ASPの名義を「移管できる／アカウントごと渡すしかない／規約上譲渡できない」の3レベルで判定し、売り手の棚卸し手順と買い手の移管可能性DDを整理する。

アプリ売却の査定額は署名鍵の所在で決まる。鍵を失った事業が「時限付き資産」に変わる構造、Play App Signingの有無で分かれるAndroid、証明書が移管されないiOSのApp Transferを、売り手の確認手順と買い手のDD観点から整理する。

コードは薄いのに競合を上回るAIプロダクト。その競争優位はコードにもDBにも載らず、無数の試行錯誤の末にたどり着いた「プロンプト」という暗黙知に宿る。問題はそれが契約書にもコードにも明示されず、一人の頭の中にしか体系的に存在しないこと。プロンプト資産の不可視性、属人化の構造、移管できないことによる価値毀損、文書化・バージョン管理・帰属というDDの実務を整理する。

AIプロダクトのデモは感動的だが、モデルを差し替えた瞬間に品質が静かに崩れ、誰も気づけない。原因は品質を測る仕組み（Eval）の不在だ。評価データセット・指標・回帰テストの三層、Evalなき事業で起きる沈黙の劣化、目視確認の限界、Eval資産の移管可能性という品質DDの観点を整理する。「動く」を超えて「測れる・改善できる」事業がAIの価値を守る。

従来SaaSの粗利率80〜90%という常識は、AI SaaSでは通用しない。顧客が使うたびにGPU・トークンという売上原価が発生し、スケールが赤字を拡大させる逆ユニットエコノミクスが生じるからだ。トークン原価の構造、定額課金×従量原価の罠、多段呼び出しやリトライの隠れコスト、1リクエスト原価とLTV/CACの再計算という観点でAI事業のバリュエーションDDを整理する。

カスタマーサポートをAIに置き換えた事業は、効率化と引き換えに新種の責任を抱える。チャットボットが誤回答（ハルシネーション）で顧客に損害を与えたとき、その賠償責任は事業者に帰属し、買い手は事業ごと承継する。海外の賠償事例の射程、日本の消費者保護・景表法・債務不履行の交差、免責規約の限界、ログ・ガードレール・保険という法務DD項目を整理する（法的助言ではなくDD論点の整理）。

自社専用にファインチューニングしたモデルは、動いていても引き渡せるとは限らない。中核価値が宿る「重み」の所在、学習レシピと環境の再現性、Llama・Gemma等ベースモデルの商用条項、学習データの来歴という4つの盲点を移管DDの観点で整理する。重み・レシピ・データ・環境の四点開示と再学習リハーサルで、モデルを継承可能な資産に変える実務を解説する（法的助言ではなくDD論点の整理）。

CursorやCopilotが生成した事業コードは誰のものか。M&Aの知財表明保証が前提とする権利の明確さがAI介在で揺らぐ。著作権保護の不確実性、学習データ由来の権利侵害リスク、AIツールの規約と権利移転、委託者の権利帰属契約、表明保証・補償・エスクローへの反映を技術と法務の境界で整理する（法的助言ではなくDD論点の整理）。