AIワークログ

AI初心者｜MacBook Proだけで副業月10万円を目指す実験ログ。現場の困りごとを調べながら、AIで一人の仕事を作る過程を毎日記録。失敗・保留もそのまま。

[AIワークログ @ai_worklog_lab]

AI初心者が、MacBook Proだけで副業月10万円を目指して実験中。

101件の実在AI事業を調べ、今は現場の困りごとから事業の種を探しています。

AIで調べて、人が確かめる。失敗・保留・判断変更もそのまま記録します。

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@manuken39 ありがとうございます！
まだ事業の種を探している途中ですが、調べるだけでなく実際に試して、ダメだった理由もそのまま残すようにしてます。
何か形になったらまた記録していきます😊

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AI初心者が、MacBook Proだけで副業月10万円を目指して実験中。

101件の実在AI事業を調べ、今は現場の困りごとから事業の種を探しています。

AIで調べて、人が確かめる。失敗・保留・判断変更もそのまま記録します。

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@manuken39 自分は仕事づくりの調査や整理でAIをかなり使ってます。
最初に全部覚えてからというより、使いながら必要なことを覚える形になってます。
触り始めてからの方が「何を覚えればいいか」が見えやすかったです。

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AIを使った実務テストで、途中でやり方を変えた。
最初はAIに任せる整理まで自分で解いていて、これだとAI活用ではなく自分の処理能力を測っているだけだった。
AIに一次処理させ、自分は監督と判断に絞る形へ変更。

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@sae_ai0to1 自分も、分からない言葉が出るたびにAIに聞きながら進めること多いです。
全部分かってから始めるより、触りながら覚えていく感じになってます。

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今日、時給$37.50の日本語チェック案件を見つけた。

最初はかなり条件がいいと思った。

でも確認すると、英語のルールを自力で読んで、判定理由も英語で書く必要があった。

判定や理由作成にはAIを使えない条件だったので、今の自分では責任を持って続けるのは難しいと判断して応募しなかった。

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今週はココナラに3つのサービスを出した。

一番手が止まったのは、3つ目のCSV整理。

AIなら処理できそうでも、
「自分がどこまで責任を持って仕事として受けるか」は別だった。
結局、作業よりその線引きに時間がかかった。

まだ1件も売れていない。今週の実践記録です。
https://t.co/ay1xDHn0Wm

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@dackn_1 自分も今日、AIに聞きながら実装まで進めた後で、APIがまだ使えないと分かって止まりました。
そこから利用条件を確認し直して、招待申請まで進めました。

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AIツールを導入しようとして、
実装まで終えた後で「まだAPIを使えない」と気づいた。
招待制かどうかを先に確認していなかった。

作れるかは調べたのに、
今すぐ使えるかを確認してなかった。

今日は完全に自分の準備不足。

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@ai01_worklab 自分も今日、サービスを出す前に同じ線引きで止まりました。
AIで処理できそうでも、自分で最終確認・説明できる範囲までに絞ったら、逆に出しやすくなりました。

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今日、CSV整理サービスを出そうとして、
「AIでできる範囲」と「自分が責任を持てる範囲」は別だと感じた。
安全側に寄せすぎると何も出せない。
でもAI任せで広げすぎるのも怖い。

今回は、自分で確認・説明できる範囲まで削って公開した。

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@ai01_worklab AIに任せる範囲が広がるほど、最後に誰が判断するかはむしろ明確にしておく必要がありますよね。
自分も最近、AIには整理や確認をかなり任せつつ、最終判断は自分で持つ形にしています。

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今日、ココナラに2つ目の販売実験を出しました。

料金や営業時間などを変更したあと、
サイト内に旧表記・別表記が残っていないか確認して、Excelに整理するサービスです。
今回もまず3,000円で、実際に需要があるか試してみます。

https://t.co/5AV8wOUJBV

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AI副業を調べるだけじゃなく、
今日初めてココナラに1つ出品しました。

競合サービスの料金や特徴などを、
出典URL付きのExcelに整理するサービスです。

まずは3,000円で、
実際に需要があるか試してみます。

［ココナラURL］https://t.co/Bsb0Pav5Da

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@OC_kitamura 今日、事業候補を比較していて、「未確認を悪い材料にしない」「同じ基準で見る」を先に決めてからAIに渡していました。
AIに考えてもらう前に、こちら側の判断基準を整えておく大事さを実感しました。

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事業候補を4つ並べて調べていたけど、
「実際に誰が買うのか」まで公開情報だけで確認しようとすると止まった。
今日は、選ぶ前に全部分かるまで調べるのではなく、
候補選びに必要な確認と、選んだ後に確かめることを分けることにした。

調査を増やせばいいわけではなかった。

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@tetsuya_content 調査をAIに丸ごと任せると、結局あとで確認が増えることがありました。
今は「候補を探す・整理する」はAI、「採用するか決める」は自分、と分けた方が進みやすくなっています。

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AIで会社候補を調べる条件を整理していたら、
「公開情報で使っている業務システムが確認できない会社」を
候補から外しかけた。
でも、Webに書いてないだけかもしれない。
調べて見つからないことと、
実際に存在しないことは別。

今日はこの線引きを1つ修正した。

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@nao_aifounder ありがとうございます。
ちょうど今、同じ問題の事例を探しても反復が取れないケースが続いてるので、「直近で困った1件を今どう処理してるか」は次の聞き方として試してみます。
理想より、実際にやった対処を見る方が確かに追いやすそうです。

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今週のnoteを公開しました。困りごとは見つかった。でも、事業候補には進めなかった。印刷会社の受注業務を調べて、実例は見つかった。でも、進める根拠までは取れず保留にした。その過程を書いています。https://t.co/QWJcLkQh4h