AIが最初に持ってきたのは、5万5,000円の提案資料制作でした。ココナラで、依頼者の材料をもとに構成から考え、提案として伝わる資料に仕上げる。僕にはできる仕事だし、すでに使っている場所でもある。出発点としては、筋の通った案に見えました。
でも、そのまま売り出すことにはなりませんでした。市場を調べ直し、最初に確かめたいことを絞った結果、既存の営業資料を8枚まで整える、2万2,000円の商品へと作り直したのです。
同じ「資料を作る仕事」でも、この二つは、受ける依頼も、必要な材料も、完成までの負担も違います。AIに事業を任せると、もっともらしい案を出すところから、実際に試せる大きさまで考え直すところへ進む。その過程に、事業づくりの難しさがありました。
これは、2026年8月に始めた「PROJECT 100K」の、最初の商品設計の話です。予算は10万円、期間は約3か月。僕が売るものを先に指定せず、AIに市場の調査、商品づくり、顧客を探すところまで進めさせ、外部への公開や支出は僕が確認する形で始めました。
AIが選んだのは、すでに仕事をしていた場所だった
10万円の予算を渡すのだから、何かにお金を使う案が出てくる。広告を出す、新しい商品を作る、何かを仕入れる。始める前の僕は、そんな方向を考えていました。AIなら、自分では思いつかない使い道を見つけるかもしれない。
ところが最初の具体案は、ココナラでの提案資料制作でした。未知の市場へいきなり飛び込む話ではなく、僕がすでに仕事を受け、評価も得ていた場所から始める案です。「そんなアイデアもあるのか」と思う一方で、今ある経験や信用を使うという意味では自然な選択でした。
自分ができることと、すでに使える販売の場所。この二つがそろうと、商品案はかなり現実的に見えます。資料の構成もデザインもAIと進められる。ゼロから別の技能を身に付けるより、動き出しやすい。
ただ、その時点で分かっていたのは「作れそうだ」ということでした。誰が、どんな状態で、この商品を必要としているのか。最初の一件を受けるまでに、どれだけの準備が要るのか。事業として考えるには、そちらも見なければいけませんでした。
「構成から全部作ります」は、最初の検証には大きかった
当初の5万5,000円の商品は、もらった資料をきれいに整えるだけではなく、構成から考えるものでした。引き受ける範囲が広い分、依頼者がどこまで材料を持っているかによって、こちらの仕事も変わります。
元になる文章はあるのか。誰に何を伝えたいかは決まっているのか。それとも、そこから一緒に考える必要があるのか。同じ「提案資料」という依頼でも、必要な時間や、完成と呼べる状態には差が出ます。これは、この仕事を引き受ける範囲を考えるうえで避けられない違いです。
今回、先に知りたかったのは、実際に対価を払ってもらえる仕事を、どうやって最初に確かめるかでした。市場を横断して調べた後、構成からすべてを作る案は、その短期の検証としては重いと判断され、いったん保留になりました。
ここは、以前の記事で「最初の商品案を捨てた」と書いたところです。実際の変更は、もう少し具体的でした。提案資料を作る能力ごとやめたのではなく、最初に引き受ける範囲と、その商品の役割を変えたのです。
5万5,000円のフル制作を、8枚までの改善へ分けた
作り直したのは、すでにある営業資料を8枚まで整える、2万2,000円の商品でした。元の文章や資料がある人を対象にすれば、何を受け取り、どこまで直し、何を返すのかを定めやすくなります。
価格の変更と一緒に、ゼロから考える仕事をいったん外し、枚数にも上限を置いて、提供する作業そのものを小さくしました。そうすると、依頼する側も「手元のこの資料を頼めるか」と考えられるし、受ける側も、取りかかる前に必要な材料を確かめられます。
こうして、何への支払意思を調べるのかを絞りました。構成から考える価値なのか、既存資料を改善する価値なのか。全部を一つにすると、試した後も、どの部分が必要とされたのかが曖昧になります。
「資料を作れる」は、自分たちの能力の説明です。「すでにある営業資料を8枚まで整える」まで決めると、頼みたい人が、自分の困りごとと照らし合わせられる商品になります。何を作れるかは同じでも、どの仕事を最初に引き受けるかで、商品の形は変わりました。
小さく試す商品と、主力に育てたい仕事を分けた
同時に、事業の主力候補として考えたのは、一度の顧客取材を、記事、事例資料、商談用のスライドなどへ展開する仕事でした。顧客の話を聞いて記事を一本作るだけでなく、営業の場面に応じて使える形へ広げる案です。
既存資料を整える小さな商品と、顧客事例を複数の営業用の成果物へ展開する仕事では、確かめたいことも違います。前者は、範囲を絞った制作に対価を払ってもらえるか。後者は、取材した内容を複数の場面で使う仕事として、どこに必要とされるか。最初の売上を確かめる役割と、事業の主力を探す役割を、一つの商品へ背負わせない設計になりました。
この段階で、僕が自分の商品案へ全部戻すことはしませんでした。今回やりたかったのは、僕の考えたものをAIに作らせることだけではなく、AIが集めた材料と判断をもとに、どこまで事業づくりを進められるかを見ることだったからです。
調べた結果、何を変える必要があるか。その理由を見ながら、次の形へ進めることにしました。
10万円を、使うためのノルマにしない
もう一つ、予想と違ったのは支出です。AIは初期の7日間、広告、外注、追加のツールなどにお金を使わず、まず確かめる方針を選びました。10万円は、AIが自由に引き出せる現金口座に渡したのではなく、実験のために設定した予算枠です。その枠を、始めた途端に使い切る理由はありませんでした。
商品を大きく作り込んでから顧客を探せば、反応がなかったとき、何を直すかも大きくなります。最初に引き受ける範囲を小さくし、必要とされる仕事かを確かめる。そのために使わずに済むお金は、次の選択肢として残しておける。
僕が最初に想像していたのは、10万円の使い道でした。実際に考え直すことになったのは、お金を使う前に、何を商品として確かめるかでした。この順番の違いは、AIを使う仕事を考えるときにも残っています。
AIへ任せる前に、どの仕事を変えたいか
自分の会社で試すなら、最初から事業全体をAIへ渡す必要はありません。手元の営業資料の一部を直す、顧客の取材内容を別の用途に使う。その仕事に必要な材料はすでにあるか、どこまでなら一度試せるか。今回の商品を小さくしたときと同じように、渡す材料と、終わったときに返してほしいものを決めるところから始められます。
今回、最初に変わったのは、AIの性能への評価よりも、僕がAIへ渡す問いでした。「何が作れるか」の先に、「誰の、どの仕事を、どこまで変えるか」を置く。10万円の実験は、その問いを、商品案を作り直すところから具体的にしていきました。
同じ実験で、最初の提案を見たときの考えや予算の捉え方は、当時のnoteにも残しています。作った後に必要になった実作業については、CodexでWordPressテーマを作り、30記事を移行した記録も読んでみてください。
