OpenPitch

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OpenPitch が生まれた理由

PitchBook と CB Insights は年間 2 万ドル以上かかります。また、成長の速い AI スタートアップに関しては、人による検証に時間がかかるため、データが数か月古いことも珍しくありません。年に 3 倍成長する企業なら、6 か月前に検証された数値は何倍もずれている可能性があります。

一方、実際の数値はすでに公開されています。創業者は、どのデータベースよりも数週間早くポッドキャストで ARR を明かし、資金調達は SEC の提出書類に記録され、採用の勢いから成長がわかります。ただし、それらは散在し、構造化されておらず、互いに矛盾しています。まさに AI エージェントが解決するために作られた問題です。

OpenPitch が重視するのは網羅性ではなく、情報の鮮度です。 重要な AI 企業については、新しく、情報源が明確で、信頼度がスコア化された数値のほうが、検証済みでも古い数値より役立ちます。確実だとは主張せず、根拠をお見せします。

利用できること

コーディングエージェントに質問すれば、根拠付きの回答が得られます。

> what's Sierra's valuation, with sources?

  Sierra — AI agents for customer service (sierra.ai)
  Valuation  $15.4B  [consensus · confidence 0.96] · as of 2026-05
  ↳ 10 public sources · Reuters · CNBC · The Information · qz.com
  ↳ $950M round closed May 2026 — led by Tiger Global and GV

(コミット済みデータからの実際の回答です。ライブダッシュボードで照合できます。)

すべての数値に、情報源、信頼度スコア、変化を追跡した履歴が付いています。

機能

• 🎙️ ポッドキャストを調査 — 創業者はデータベースに情報が載る前に、ポッドキャストで指標を明かします。音声を書き起こし、指標を抽出します。
• 🧾 常に情報源を明示 — すべての数値から、その出所（ポッドキャストのタイムスタンプ、提出書類、記事）を確認できます。ブラックボックスの数値はありません。
• 📊 信頼度をスコア化 — 情報源の信頼性、発言者の権威、裏付け、新しさをもとに算出します（データが古くなるにつれて信頼度は低下します）。
• 🔀 矛盾を照合 — 情報源同士が食い違う場合、黙って推測するのではなく、合意範囲と矛盾フラグを提示します。
• 🧠 信頼できる情報源を学習 — 時間の経過とともに正確さが確認された情報源は、より高く評価されます。
• 🕒 バージョンを追跡 — Git の履歴がそのまま監査ログになります。企業の報告 ARR がどのように変化したかを正確に確認できます。
• 📡 組み合わせて利用可能 — 他のエージェントが購読できる型付きイベントを出力します（ニュースレター、プレスアラート、投資家向けアウトバウンド）。
• 🤝 A2A で検出可能 — エージェントエコシステムが見つけて説明できるよう、A2A エージェントカードを同梱しています。
• 🧯 根拠付け — 情報源と信頼度スコアを伴うファクトベースを AI に提供し、AI 企業の数値をでっち上げないようにします。
• ⚡ 60 秒でインストール — キーもサインアップも不要。1 分以内にエージェントで利用できます。
• 💸 本当に無料 — すべて無料プランで動作します。実行にも利用にも費用はかかりません。

クイックスタート — Claude Code / Codex で使う

API キー不要。サインアップ不要。無料です。 データはすでに構築され、コミットされています。MCP サーバーはそれを読み取るだけで、推論はあなたのエージェントが行います。

最速 — インストール不要（クローンせずに公開リポジトリのコミット済みデータを読み取ります）：

uvx openpitch-mcp

または、パッケージをインストールします：

pip install openpitch          # the MCP server (mcp is a core dependency)
openpitch-mcp                  # start the read-only server

または、クローンから実行します（パイプライン用／データの再構築用）：

git clone https://github.com/Avierovich/openpitch && cd openpitch
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -e ".[pipeline]"   # core + pipeline LLM deps
openpitch seed                 # build the data/ database from the committed seed (offline, no key)

次に、ローカルサーバーをエージェントに指定します：

// MCP config (Claude Code / Codex) — zero-install via uvx:
{
  "mcpServers": {
    "openpitch": { "command": "uvx", "args": ["openpitch-mcp"] }
  }
}
// (or "command": "openpitch-mcp" if you pip-installed the package)

エージェントに「Cognition の ARR はいくらですか？出典と信頼度も教えてください」と尋ねてください。get_metric／get_provenance を呼び出し、コミット済みデータに基づいて回答します（公開ソース間の不一致にも注意を促します）。

データをそのまま見ることもできます

• 🌐 ライブダッシュボード — avierovich.github.io/openpitch（出典付きの企業カード。毎日更新） — またはローカルでビルド：openpitch build-dashboard
• 📁 生データ — data/companies/ — 通常の JSON 形式で、差分を確認でき、自由に利用できます
• 🤝 A2A エージェントカード — dashboard/dist/.well-known/agent.json に生成されます

データの状態： ライブデータで、CI により毎日更新されます。数値は確率的な公開ソース情報です。すべての数値に出典、信頼度スコア、日付が付いており、未解決の品質項目は公開トラッカーで確認できます。方法論と訂正ワークフローをご覧ください。

ドキュメント

• 信頼モデル — 方法論 · データポリシー · 訂正
• インターフェース — MCP 仕様 · イベント仕様
• アーキテクチャ — 設計ドキュメント全文 · docs/ にその他のプロダクトドキュメントがあります

仕組み

  Sources              Daily pipeline (free GitHub Actions)         Interfaces
  ──────────           ───────────────────────────────────         ──────────
  Podcasts ─┐          1. select top-50 (VC-attention score)        ┌─ MCP server (local, BYO agent)
  News ─────┤    ───▶  2. collect · 3. transcribe · 4. extract ───▶ ├─ static dashboard
  SEC EDGAR ┤          5. reconcile · 6. score sources              ├─ event feed (JSONL)
  Web ──────┘          7. publish → git commit (the database)       └─ "what moved today" digest

git リポジトリがそのままデータベースです。実行するサーバーはありません。設計の全容はFRDをご覧ください。

これを基盤に構築する（コンポーザビリティ）

OpenPitch は、重要な変更があると、型付きで信頼度スコア付きのイベントを出力します。これにより、ほかのエージェントがそれに応じて動作できます：

構築するもの…	購読する対象	OpenPitch の役割…
ニュースレターエージェント	すべての重要イベント	コンテンツパイプラインのデータソース
広報／PR ワークフロー	資金調達／評価額イベント、信頼度 ≥ 0.8	「企業に連絡するタイミング」のトリガー
投資家向けアウトバウンド	対象企業への追加、成長のしきい値	ターゲティングシグナル

イベントは MCP と生の events/feed.jsonl で配信されます。スキーマにはバージョンが付いています。イベント仕様をご覧ください。

他サービスとの比較

OpenPitch は既存サービスに取って代わるのではなく、補完するものです。 対象を絞った領域では強みがありますが、網羅性と検証の面では劣ります。その両方を率直にお伝えします。

	PitchBook / CB Insights	Crunchbase	Harmonic	MAGNiTT / Wamda	OpenPitch
価格	$20k–100k/年	フリーミアム	個別見積もり	$/地域別	無料・オープン
更新頻度	数週間～数か月	さまざま	数日	数週間	毎日
AI エージェント内で利用可能（MCP）	✗	✗	◐	✗	✓
すべての数値に出典と信頼度スコアを付与	◐	◐	◐	◐	✓
矛盾の検出	✗	✗	✗	✗	✓
対象範囲の広さ	✓✓✓	✓✓✓	✓✓	✓（MENA）	狭い（意図的）
検証済み、デューデリジェンス水準	✓	◐	◐	◐	✗（確率的）

率直な提案： 高額な検証済みレポートを入手する前に、無料で鮮度が高く、AI を前提とした最初の調査を。すべての数値に出典付きです。 投資判断には、引き続き既存サービスが必要です。全体比較、機能マトリクス、価格については、docs/COMPETITIVE-ANALYSIS.md · スプレッドシートをご覧ください。

カバレッジ

世界のAIスタートアップ — 12のセクターにわたり、140社以上を掲載しています（中国のAIラボや、西側のトラッカーが見落としている欧州の企業も含みます）。VCの注目度（評価額＋資金調達の動向。数値が循環するのを避けるため、ARRではありません）に基づいて、上位50社を動的にランキングしています。注目度の変化に応じてリストも変わります。上位50社への企業の新規参入・退出そのものを追跡対象のシグナルとしており、自動発見によって対象企業は日々増えています。

MENAのAI・テックセグメント — 地域に特化した企業群です（MAGNiTT/Wamdaに代わる、オープンなAIネイティブの選択肢です）。率直にお伝えすると、MENAの情報公開は米国より少ないため、このセグメントは信頼度とカバレッジが低い状態で開始し、その旨を明示しています。

初期対象企業一覧：config/watchlist.yaml。

率直な免責事項

OpenPitch は確率に基づく情報を透明性をもって提供します。多くの数値は、公開されている自己申告情報や、相互に矛盾する場合もある情報をもとにした推定値です。ご自身で判断できるよう、信頼度と出典情報を正確に示しています。これは投資助言ではなく、数値の正確性は保証されません。 行動に移す前に、必ずご自身で確認してください。

ロードマップ

• 初期対象企業一覧（世界のAI＋MENAセグメント）＋自動発見（ニュース、資金調達ダイジェスト、21セクターのバックフィル、中国フィード）
• コアデータモデル＋照合エンジン（信頼度、コンセンサス、矛盾）— テスト済み
• ソースアダプター：ポッドキャスト、ニュース、EDGAR、企業サイト — テスト済み
• 抽出ステージ：バッチ処理によるLLMの主張抽出＋モデルローテーション — テスト済み。データ品質保証は引き続き必要
• MCP サーバー — ローカルの読み取り専用データツール
• 日次GitHub Actionsパイプライン — LLM、Groqの文字起こし、SECのユーザーエージェント用シークレットに対応
• 静的ダッシュボード＋企業ページ — コミット済みデータから生成
• イベントフィード — JSONLフィードとダイジェストを公開データから生成
• A2Aエージェント発見カード — ダッシュボードとともに生成
• MENAアダプター（地域ニュース、フリーゾーンの登記簿）
• 情報源の拡充（GitHub、採用、アプリランキング）— PMF後のスケーリング
• v2： ARR推定モデル、日中の資金調達情報を迅速に反映する専用経路

貢献

貢献を歓迎します。特に、新しいソースアダプター（各1ファイル）と対象企業一覧の整備を歓迎します。アーキテクチャについてはFRDをご覧ください。

開発者

OpenPitch は、プロダクトマネージャーのMohamed Abdulhadiが、AI エージェント（Claude Code）とともに開発・運用しています。AI エージェントはコードの多くを書き、現在は日次パイプラインと公開データの修正を担っています。これは単なる補足ではありません。エージェントネイティブなデータベースを、エージェントネイティブな方法で構築・保守し、すべてのコミットと修正を公開するという、製品自体による実証です。ご質問、ご意見、協業のご相談は、LinkedInでつながるか、イシューを作成してください。

ライセンス

MIT

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