最近、「ChatGPTを使ってnote記事を書き、副業につなげる」といった話をよく見かけるようになりました。
ChatGPTにテーマを与えて記事を書いてもらう。
それをnoteに投稿して収益化する。
生成AIのおかげで、文章を書くハードルが大きく下がったのは間違いありません。
でも、ここで一つ疑問があります。
あなたは、生成AIが作った文章を読みたいでしょうか。
私は、「AIが書いたから」という理由だけでは読みたいとは思いません。
では、何を読みたいのか。
私が読みたいのは、
自分がまだ経験していないことを、先に経験した人の話です。
成功した話だけではありません。
やってみたけれど失敗した。
思っていた結果にならなかった。
予想外の問題が起きた。
100回試したら、こんなデータが取れた。
最初はこう考えていたけれど、実際にやってみたら考えが変わった。
そういう話です。
そこには、生成AIに、
「○○についてブログ記事を書いてください」
と頼んだだけでは出てこないものがあります。
その人が実際に経験したという事実です。
生成AIが当たり前になった今、私はこの「経験」の価値が、むしろ高くなっていくのではないかと思っています。
AIなら記事をいくらでも作れる
生成AIを使えば、文章を作ること自体はかなり簡単になりました。
テーマを与えればタイトルを考えてくれます。
構成を作ってくれます。
本文を書いてくれます。
SEOキーワードを入れることもできます。
アイキャッチ画像までAIで作れます。
さらに仕組みを作れば、WordPressへの投稿やSNSへの告知まで自動化することもできます。
極端な話、
「人間がほとんど書かないブログ」
を作ることさえ技術的には可能でしょう。
これはすごいことです。
しかし、同時に一つの疑問が出てきます。
その記事を、誰が読みたいのでしょうか。
誰でも生成できる情報は、誰でも持っている
例えば、
「50代におすすめの副業10選」
という記事を生成AIに書いてもらったとします。
Webライター。
ブログ。
動画編集。
せどり。
オンライン講師。
プログラミング。
AI活用。
きっと、きれいに整理して説明してくれるでしょう。
内容として間違っているとも限りません。
でも私は、その記事を読んでこう思うかもしれません。
「それは分かった。で、実際にやったらどうだったの？」
ここが知りたい。
50代で実際に始めてみた。
最初の1か月はアクセスがほとんどなかった。
100記事書いたら、意外な記事だけが読まれていた。
AIでツールを作ったけれど、思ったほど使えなかった。
逆に、遊び半分で作ったものにアクセスが集まった。
こういう話なら読んでみたい。
なぜなら、
私はその経験をまだしていないからです。
AIには「経験した」という事実がない
生成AIは膨大な情報を整理できます。
さまざまな事例を知っています。
アイデアも出せます。
分析もできます。
しかし、
「昨日、自分でやってみたらこうなった」
という本人としての経験を持っているわけではありません。
実際に商品を売ってみる。
ブログを公開してみる。
アプリを作ってみる。
ゲームを公開してみる。
100記事を書いてみる。
そして結果を見る。
これは人間側で起こることです。
だから私は、
AI時代には「文章を書くこと」より「何を経験したのか」の方が重要になる
のではないかと思っています。
AI副業でも同じことが起きている
最近、「AI副業」という言葉をよく見かけます。
AIにブログを書かせる。
AI画像を販売する。
AI動画を作る。
SNS投稿を自動生成する。
もちろん、それらを否定するつもりはありません。
私自身、記事を書くときにもAIを使っています。
ただ、
AIをコンテンツ生成器として使うだけでは、だんだん差がなくなっていく
とも感じています。
自分がChatGPTで10本の記事を作れるなら、他の人も作れます。
自分が画像生成AIで100枚作れるなら、他の人も作れます。
同じAIを多くの人が使える以上、
「AIで作りました」だけでは価値になりにくくなる。
そこで私は、AIの使い方を少し変えて考えるようになりました。
AIに「作らせる」のではなく、自分の経験を「増幅する」
例えば、私はAIを使いながら、副業に関係するいくつかの仕組みを実際に作っています。
アフィリエイトを支援する仕組み。
中古商品の売買や相場分析を支援する仕組み。
市場データを分析して判断を支援する仕組み。
そこでAIに、
「副業について記事を書いて」
と頼むだけなら、一般的な副業記事が出来上がります。
でも、自分で実際に作ってみれば、
ここは簡単だった。
ここで失敗した。
ここはAIに任せられた。
ここは人間が判断した方がよかった。
想定していなかった問題が出た。
という情報が生まれます。
この情報は、実際にやってみなければ手に入りません。
そして私は、その経験を整理したり、別の角度から分析したり、読者に伝わる文章にしたりするためにAIを使う。
つまり、
AIに経験を作ってもらうのではなく、自分の経験をAIで増幅する。
こちらの方が面白いと思っています。
「AIに何を作らせるか」から始めない
副業について考えるときも、
「ChatGPTで何を作れば売れるだろう？」
から始めなくてもいいと思います。
それより、
自分は何を経験してきたのか。
普段、何を判断しているのか。
何を面倒だと思っているのか。
誰のどんな問題なら理解できるのか。
ここから考える。
例えば中古商品を売買している人なら、
商品を探す。
相場を調べる。
過去価格と比較する。
商品の状態を見る。
利益が出るか考える。
仕入れるか判断する。
という経験を持っているかもしれません。
だったら、
「中古商品についての記事をAIに書かせよう」
ではなく、
この判断プロセスをAIで支援できないか？
と考えてみる。
ここまで来ると、AIは単なるコンテンツ生成器ではありません。
自分の経験や判断を仕組みに変えるための道具
になります。
AIに全部任せる必要もない
AI副業というと、
「できるだけ全部自動化する」
という方向へ行きがちです。
でも私は、全部AIにやらせる必要はないと思っています。
情報収集はプログラム。
情報整理はAI。
計算はプログラム。
候補抽出はAI。
最後の判断は人間。
そんな役割分担でもいい。
重要なのは、
AIに人間を置き換えさせることではなく、人間の能力を増幅すること
ではないでしょうか。
自分が1時間かけていた情報整理をAIが5分でやってくれる。
その分、人間は考えることや判断することに時間を使える。
この使い方なら、自分がこれまで積み上げてきた経験も無駄になりません。
むしろ経験がある人ほど、
「AIに何を任せ、何を自分で判断するか」
を設計できます。
AIに100記事書かせるより、100記事の結果をAIに分析させたい
これはブログでも同じです。
生成AIなら、
「このテーマでブログ記事を100本作って」
ということもできるでしょう。
でも私は、それより面白いAIの使い方があると思っています。
実際に100記事公開する。
どの記事が読まれたのかデータを取る。
読まれなかった記事も見る。
タイトルを見る。
テーマを見る。
公開時期を見る。
そして、そのデータをAIに渡して分析する。
なぜこの記事だけ読まれたのか。
どのジャンルが強かったのか。
自分が書きたいテーマと、読者が読みたいテーマにはどんな違いがあったのか。
そして、
101本目をどうするか考える。
私はAIに100本の記事を量産させるより、
100本書いた人間の経験をAIに分析させる
方に可能性を感じています。
AIをコンテンツ生成器ではなく、
経験から次の判断を導くための分析装置
として使うわけです。
AI時代だからこそ「やってみた人」が強くなる
副業についての記事を読む人はたくさんいます。
AIについて調べる人もたくさんいます。
しかし、
実際に副業を始める。
実際にブログを作る。
実際にツールを作る。
実際に公開する。
実際に失敗する。
そこまでやる人は、ずっと少なくなるはずです。
だからこそ、
やってみる価値があります。
最初から成功する必要はありません。
むしろ、
「やってみたけれどダメだった」
という経験にも情報があります。
なぜダメだったのか。
どこで止まったのか。
何を変えればよかったのか。
そこをAIと一緒に分析すれば、次の実験につなげられます。
AI時代に差がつくのは、
AIを知っているかどうかではなく、AIを使って何かを実際にやってみたか。
なのかもしれません。
あなたが読みたいのは、誰かの「まだ知らない経験」ではないですか？
私は生成AIを否定したいわけではありません。
むしろ、これほど面白い道具はなかなかないと思っています。
だからこそ、
文章を作らせるだけではもったいない。
AIに記事を書かせる。
AIに画像を作らせる。
AIに動画を作らせる。
そこで終わるのではなく、
自分でやってみる。
結果を見る。
失敗する。
データを取る。
考える。
そして、その経験をAIと一緒に整理して発信する。
私は、そんな使い方をしていきたいと思っています。
あなたが本当に読みたいのは、
AIがきれいにまとめた「どこかで読んだことのある話」でしょうか。
それとも、
自分がまだ経験していないことを、誰かが先にやってみた話でしょうか。
生成AIがどれだけ進化しても、
「私は実際にやってみた」
という事実は、人間側に残ります。
だから私はこれからも、
AIにコンテンツを作らせることだけを目的にするのではなく、
自分で試し、経験し、その経験をAIで増幅して発信する。
そんなAIの使い方を続けてみようと思います。
