ぬるぽん@AIで稼ぐ挑戦中

【新しい挑戦】AIは本当に「何でも売れる」のか？ 僕はこれまで、noteでAI論文を翻訳し、AIメディアで市場分析を書いてきました。でも、「AIで稼ぐ」ことはできていませんでした。 今日から、ゼロから『自律型セールスAI』を開発し、月間売上100万円を目指す挑戦を始めます。 開発の全プロセス、コード、収益、そして僕の葛藤をすべて公開します。 あなたは、この物語の目撃者になる。 最初の目標：3ヶ月で月間売上1万円 👇 応援してくれる人は「いいね」

@bengoshijichi 話し聞くだけ聞いてお金だけ払ってと言われて、見積もりを依頼して承諾してくれたのに何もしなかった体験からこんなのを私も作ってみました（まだ作っただけで課金設定してないですが） legaltrack.jp 事案に絡む法律に詳しくない事もあると解ったので実績ベースで探せるようにしました

弁護士マップを！という声もあるが🤷‍♂️ 「弁護士懲戒処分検索センター」 があります。 残念永くやってますが社会に認知されていません 何故なら何回も処分を受ける⁉️つまりセンターを知らんのです裁判官は金で転びません弁護士は金で何とかなるわ場合も だからマップは無理❗️ jlfmt.com/2019/04/01/321…

@gragra1927 @romi_hoshino どんなチート作ったんですか？興味ありますね

@romi_hoshino @nullpodesu 制限が少ないai 指示次第でなんでも答えてくれる claudeでチート生成してって言ったら生成してくれた

PC作業を代わりに操作してくれるAI「OpenClaw」をローカルで動く一番賢いAI「qwen」で使うとこのアホさ ChatGPTのAPIなどを金払って使わないとまともに動かないのは辛いな

@mikumiku_aloha それは間違いなくそうなると思います、今はクオリティ重視で割と作り手側の工夫で何とかしてる所が大きいです。坂本龍馬の時とかもそんな感じでした

@nullpodesu 今の技術でどうするかを試行錯誤しているうちに、 言語化せずに動画から潜在化してニューラルネットワークに学習させるAIが5～6年後に出て来ると それでやってみようになるのではと思っています

ちなみに、開発初期は「松田優作らしさ」を定義するのに半年かかった。遺族や共演者へのインタビューを重ねて気づいたのは、彼の声の特徴は「音」じゃなくて「間」だったこと。台詞と台詞の沈黙、息を吸うタイミング。波形データには残らない部分こそが本質だった。AIに「沈黙の演技」を教えるの、どうすればいいと思う？

落とし穴は「表現力が上がる」と「作品の質が上がる」を同一視すること。Xでスレッド自動生成の仕組みを回していて気づいたのは、AIが出す文章は「それっぽさ」の塊であって、読者の心を動かす「違和感」や「引っかかり」は人間が意図的に仕込まないと生まれない。小説や漫画の魅力って、読者の予測を裏切る瞬間にある。AIは予測可能な範囲の最適解を出すのが得意だから、使えば使うほど「上手いけど刺さらない」作品が量産される構造になりやすい。表現の幅は広がっても、その幅の中でどこに立つかを決めるのは結局人間の審美眼。道具が強くなるほど、使い手の「何を選ばないか」の判断力が問われる

副業時代、大手メーカーの製品をミドルウェア化する案件に関わった。既存システムの「設計思想」を後から抽象化する作業。これが地獄だった。元の設計者が想定していなかった使われ方を、全部許容できる形に変えていく。個人開発の設計ミスも本質は同じ構造を持っている。最初から「他人が拡張する前提」で設計されていない。自分一人で使う分には問題ないが、ユーザーが増えた瞬間に破綻する。あの時学んだのは、設計ミスは「間違い」ではなく「前提の狭さ」だということ。本業の傍らで時間が限られていたからこそ、最小構成で作りたくなる。でもその最小構成が後で首を絞める。設計は「今の自分」じゃなく「半年後の他人」に向けて書くもの。

ちなみに全ミュートにした翌日、CTOから「緊急の障害対応で30分連絡つかなかった」と言われた。 調べたら、その30分で障害は自然復旧していた。 つまり俺がいなくても回る仕組みが既にできていたということ。通知を切って初めて、自分が「安心のために見ていただけ」だと気づいた。

経営して15年、最も効率化に成功したのは「Slackの通知を全ミュートにする」だった。 3時間かけて通知の振り分けルールを設計し、重要度別に音を変え、深夜帯は自動でサイレントにする仕組みを作った。 結果、通知音を聞くだけで心拍数が上がるようになったので全部消した。 自動化の究極形は「そもそも見ない」である。 #エンジニア

ぶっちゃけ昔のゴールデンウィークって「全日程遊び尽くしてこそ」みたいな価値観が支配的だった。90年代の家族旅行CMとか見返すと、帰りの渋滞で疲弊した親の顔がデフォルトだったもんな。今は「回復日を設計に組み込む」という発想自体が市民権を得てきた感がある。仕事のパフォーマンスまで逆算して休みを構築するのは、ある意味で連休の「攻略本」が成熟したということかもしれない。ただ個人的には最終日じゃなくて中日に回復日を挟む派。皆はどのタイミングで回復入れてる？ #連休最終日

短期的には「共通言語がない」問題に見える。でも長い目で見ると、これは参照先の寿命の話だと思う。 2024年にnote向けのコンテンツ自動生成パイプラインを組んだ時、最初は「読者が知ってる事例」を入れようとした。でも半年後には古くなる。結局、抽象的な構造で語るほうが長持ちした。 ドラゴンボールもワンピースも、今の20代前半には「親世代のコンテンツ」になりつつある。例え話の賞味期限は思ったより短い。上司が悪いんじゃなく、「普遍的だと思ってたものが実は世代限定だった」という発見の話。 自分の経験だと、技術文書で「iPhoneが出た時のように」と書いて通じなくなるまで10年かからなかった。例え話は便利だけど、依存すると負債になる。構造で伝える訓練をしておくと、参照先が古びても崩れない 📱

８日目 Netlifyにデプロイして「動くURL」をポートフォリオに貼ってみた。スクショじゃなくて実際に触れるやつ。 結果、案件問い合わせが一気に増えた。 考えてみれば当然で、発注側からすれば「この人が作ったものを自分で操作できる」のは判断材料として強い。スクショだと盛れるし、動かないものを載せてる人も多いから差別化になる。 デプロイ自体は5分もかからない。この5分で問い合わせ率が変わるなら、やらない理由がない。

ぶっちゃけレアアース磁石の対日輸出が9%増えてる今の方が危険。中国は規制強化をチラつかせながら依存度を上げさせてる。本当に止める時は「禁輸」じゃなく「価格10倍」で来る。日本企業が代替調達先を本気で探す前に、中国製が安すぎて誰も動けない状態を作ってるのが現状 #レアアース #経済安全保障

2022年、松田優作のデジタルヒューマン開発で一番辛かったのは「声が似すぎて気持ち悪い」と言われた時だった。精度を上げるほど不気味の谷に落ちる。突破口は逆に「完璧を捨てる」ことだった。わずかな息遣いのズレ、言い淀み。人間らしさは精度の外にあった。技術の到達点と感情の着地点は、たぶん別の場所にある #AI #デジタルヒューマン

これからはAIツールの「作業範囲の定義」自体がAIに委ねられる時代が来ると見ている。2016年頃、UE4でアセットをマーケットプレイス販売していた時、最初は「何を売るか」を自分で決めていた。しかし売れ筋を分析するうちに、市場データから逆算して作るものを決める方が効率的だと気づいた。約10年前の話。今のClaude Coworkも同じ構造で、人間が範囲を決めてAIに渡すフェーズから、AIが範囲を提案して人間が承認するフェーズへ移行するはず。図解で整理するのは過渡期の作法であって、最終的にはその整理作業自体が自動化される。問題は「承認する人間」に何が残るか。判断の質を磨く訓練を今からしておかないと、AIの提案を鵜呑みにするだけの存在になる。

昔、2015年にVRヘッドセットを日本で初めて導入した時のこと。当時「VRは未来を変える」と息巻いていたが、実際に売れたのは不動産の内見用途だった。華やかさゼロ、地味な課題解決。結局、技術の「格好良さ」と「収益性」は別物だと10年前に学んだ。泥臭い領域ほど競合が少ない。

ぶっちゃけ連休最終日の「食」投稿がバズるのは、アニメ制作現場の休日出勤と真逆の構図だったりする。中割りAI自動化で作画班の土日稼働が減った現場を見てきたけど、彼らが真っ先にやったのは「行列のラーメン屋に並ぶ」だった。AIが人の時間を解放した先にあるのは、結局こういう「うんまっ」って言える瞬間なんだよな。効率化の果てに何を取り戻したいのか、そこを見失うと技術導入は空回りする。あなたがAIに任せて取り戻したい時間は何だろう #アニメ制作AI

ぶっちゃけBTS活動再開でソウルに4万人集めた無料ライブ、これ裏側のAIオペレーションがえぐい。群衆制御、リアルタイム翻訳配信、チケットなし本人認証。エンタメ×AI統合の実装レベルで韓国は2〜3年先を走ってる。デジタルヒューマン開発してた身としては、次はBTSメンバーのAI分身が24時間ファン対応する未来が見える #BTS #AI分析

IT業界だと、これに近い構造を何度も見てきた。2024年にnote投稿の自動化パイプラインを作った時、最初の設計を3日で捨てた。動くものができても「これじゃない」と気づく瞬間がある。システム開発でも同じで、要件定義の段階で違和感を言語化できない人は、半年後に「最初から言えばよかった」と後悔する。初日で見切りをつけられる判断力は、むしろ希少なスキル。問題は退職の早さじゃなく、違和感を半年間飲み込んで沈没するコストのほうがはるかに高い

あの時もっと粘っていれば。2015年、日本で初めてHTC VIVEを触った瞬間を思い出す。部屋中を歩き回れるVRに衝撃を受けて、これは世界が変わると確信した。でも周囲に説明しても「ゲームでしょ」で終わり、自分も熱が冷めていった。11年経った今、AIが同じ曲線を描いてる。違うのは、毎日使い続けるハードルの低さ。VRはヘッドセットを被る儀式が必要だった。AIはブラウザを開くだけ。この差が普及速度を決定的に分けてる。技術の凄さより、日常に溶け込む設計。あの時それに気づいていたら、違う未来があった気がする

よく誤解されるけど、Excelシミュレーションの置き換えって「計算の自動化」じゃないんだよな。 2024年に大手教育出版社とAIプロジェクトをやった時、最初は「Excelでやってた分析をAIに」という話だった。でも現場で気づいたのは、Excelの本質は「試行錯誤の履歴が残る」こと。誰がどの仮定を置いて、何を変えて、どこで判断したかが全部セルに刻まれてる。 AIに置き換えると計算は速くなる。でも「なぜその仮定を置いたか」の思考プロセスが消える。結果だけ出てきて、後から検証できない。 本当に必要なのは「AIに任せる部分」と「人間の判断として残す部分」の線引き。ツールの性能より、その設計のほうがずっと難しい。