ピークMRR $15,000から1年半で$1,000未満へ。AI記事生成SaaSを削った詐欺$50,000と規約変更

本業でMeta に勤めながら一人で開発したSaaSが、ソフトローンチから2ヶ月でMRR $15,000に到達し、その1年半後に閉鎖された。伸びた理由も、消えた理由も、創業者が数字と時系列で公開している。

何が起きたかを時系列で

サービスは、リスティクル記事・レシピ・Pinterest用のピン画像をAIで生成するツールだった。従来なら数時間かかる作業を20秒に短縮する、という設計である。利益率は40%未満と本人が記している。

立ち上がりの速さは、1人の紹介で決まっていた

最初の伸びは自力の集客ではない。YouTuberとの提携によって、その視聴者層にまとめてアクセスできたことが起点になっている。次いでアフィリエイトプログラムが第2の獲得ドライバーになった。初期に価格を引き上げても転換率は落ちなかったと記録されており、需要そのものは確かに存在していた。

問題は、その需要がどこから来ていたかである。主要な流入が特定の1人の発信に乗っていた。この提携が終わると、獲得の主軸がまるごと消える。創業者は単一チャネル依存を失敗として明記している。

$50,000の不正が抜いたもの

2025年3月、不正なクレジットカードを使った大量のサブスクリプション登録が発生し、被害はおよそ$50,000に達した。原因として挙げられているのは、メールアドレスの検証を入れていなかったことである。

この金額は、ピーク時のMRR $15,000の3ヶ月分を超える。決済のチャージバックは手数料と信用の両方を削るため、実損は表示額以上になりやすい。1人で開発とサポートを兼ねる体制では、検知も対処も遅れる。

止めを刺したのは、自分の外にあるルール

2025年8月、大手広告ネットワークのMediavineがAI生成コンテンツ、とくにリスティクルの取り扱いを制限した。このツールの顧客は、生成した記事で広告収益を得ていた層である。顧客の収益源が塞がれれば、ツールに払う理由も消える。

自分たちのプロダクトが劣化したわけではない。顧客が乗っていたプラットフォームの規約が変わっただけで、需要の前提が崩れた。プラットフォームの上に事業を建てることのリスクが、そのまま現れた形である。

同じ構造は、Googleのアップデートで利益が75%減りながら7桁ドルで売り切ったFin vs Finにも見える。違いは、あちらが傷んだ資産を売る判断をしたのに対し、こちらは閉じる判断をしたことだ。

掲載事例と並べたときの高さ

Content Goblinのピーク時MRR $15,000は、その4分の1ほど。

そして最終値は$1,000未満。ピークから15分の1になっている。掲載している撤退事例の多くは、そもそも数字が立たないまま終わるが、この事例は一度上がってから落ちた。上がる過程と落ちる過程の両方が同じ運営者の言葉で残っている記録は少ない。

利益率40%未満が意味していたこと

創業者が記している利益率40%未満という数字は、この事業の耐久力を説明している。

ピーク時のMRR $15,000で、利益は月$6,000弱。ここに$50,000の不正被害が乗ると、8ヶ月分以上の利益が一度に消える計算になる。AI生成SaaSは推論コストが売上に比例して増えるため、粗利が薄くなりやすい。売上が落ちても原価は即座には落ちない。

そのうえで、最終MRR $1,000未満では固定費すら賄えないと本人が判断している。40%を掛ければ月$400。サーバー、AI API、決済手数料、サポートの時間を考えれば、続ける理由がなくなる水準である。

副業でSaaSを持つ、という構造

もうひとつ、この事例の前提として押さえておきたいのは、創業者が本業を持ちながら1人で開発・サポートの両方を担っていたことだ。

伸びている局面では、この体制は強い。固定費がなく、意思決定が速い。実際、ソフトローンチから2ヶ月で月225万円に届いている。壊れるのは、対処すべきことが同時に来たときである。不正被害への対応、解約率の改善、プロダクトの改良、規約変更への対応。本業が多忙な時期にこれらが重なり、開発が止まったと本人が書いている。

同じ副業型でも、本業10時間+通勤3時間の傍らでPython自動化の副業を続け、累計15万円で撤退を判断した事例のように、金額が小さいうちに畳めば損失は限定される。Content Goblinは、金額が大きくなったあとに同じ構造の限界に当たった。

効かなかった打ち手

創業者が明示しているものを並べると、いずれも「よく推奨される施策」である。

ハードペイウォールをやめて無料トライアルを導入した。結果は転換率の大幅な低下だった。無料で試せるようにすれば増える、という前提が働かなかった。

メールリストを作った。ただしオンボーディングのファネルがなく、リストが実際の利用につながらなかった。集めることと使わせることは別の工程だった。

Facebook広告を出した。獲得コストを回収できなかった。

チャーン対策。ピーク後、解約率は最後まで下がらなかった。プロダクトの改善が進まなかった背景として、本業が多忙だったことが挙げられている。

この記録が使える場面と、使えない場面

崩壊の型として記憶しておきたいことは3つある。単一の紹介チャネルに乗った成長は、そのチャネルの寿命が事業の寿命になる。決済まわりの検証を省くと、売上より速く損失が動く。顧客の収益源が他社のルールに依存している場合、そのルールは自社の売上の前提になる。どれも、伸びている最中には見えにくい。

一方で、この事例を「AIコンテンツ生成はもう駄目だ」と読むのは行き過ぎだろう。畳まれた直接の引き金は規約変更と不正被害であり、ツールの需要そのものはピーク時に実証されている。生成AIの事業を横断して見たときに何が成立して何が成立していないかは、この1件だけでは決まらない。

数字の限界も書いておく。公開されているのはMRRの推移・被害額・利益率の水準までで、顧客数、解約率の実数、獲得コストは出ていない。「チャーンが下がらなかった」という記述はあるが、何%だったのかは分からない。ピークから最終値まで15分の1になった過程の内訳は、本人にしか見えていない。