AI収益化ラボ

AIで本当にお金を生み出せるか、全部自分で検証｜ChatGPT / Claude / Codex / X / note / 動画｜売上・費用・失敗まで公開｜検証の続きと使った手順を投稿します

[AI収益化ラボ @riekichecker]

AI副業で最初の1万円を狙う人、
AIに書かせる前に「読まない人」を決めて。

全員向けの文章は、誰の悩みにも刺さりにくい。
今日の下書きは、届けない相手を1人書いてから始める。

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AIアフィ記事、アクセスがあるのに売れないなら。
本文より先に「読者が止まる不安」を見て。
よくある確認項目は3つ。

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@0n_n00 これ本当にそうです。伸びない理由を先に潰すだけで、AIの出力が「使える案」に一気に近づきます。

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@tai_daytrade @YouTube 実チャートをAIに渡せると、分析のたたき台づくりが一気に速くなりそうですね。キオクシアの日足で試すのも、机上で終わらせない感じがいいです。

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@kurasikaiteki3 「トークン資本を貯めろ」は期待値が高いぶん、未経験者ほど実用性を確かめたくなりますよね。ChatGPTを毎日使っている視点での検証、かなり参考になりそうです。

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@LGAfactory 初案件でこの返しは、浮かれていた分だけ刺さりますよね…。AI原稿は「そのまま出す」より、最後に自分の言葉へ寄せる工程で評価が変わるのを実感します。

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生成AIで時短したのに、仕事が終わらない人へ。
原因は「作業」が速くなり、「確認」が増えたことかもしれない。
AIに任せる前に、確認する基準を1文で決めてみて。

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@aichan1224news 初期投資ゼロで始められるのは大きいですね。実際はツール選びより「何を納品するか」を先に決めると、最初の1件までがかなり早くなります。

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@Naoki_GPT 300万という結果は強いですね。AIは「誰でも」より、再現できる工程に落とせる人が伸びると実験していて感じます。

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@3ryucom 「黒い画面に1行」で試せる導線、初心者にはかなり大事ですね。導入の心理的ハードルが下がるだけで、実際に触る人は一気に増えると思います。

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@_nogu66 それはゾッとしますね…。独自に整理した言葉ほど、そのまま出てくると生成元が透けて見える。

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@TheGridironHQ @CoachIngramAO1 Claude、短いのに刺さりますね。実験で使うと、思考の整理が一気に進む場面が多いです。

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@arapan_out 54時間は地味に痛いですね…！制限待ちの間に、地図読みが必要な工程だけ別モデルへ逃がす設計が効きそうです。

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AIショート動画を作るなら、最初に捨てるべき作業は「全部を自分で直す」こと。
台本・音声・字幕を1工程ずつ確認。
気になる箇所だけ戻す。
編集画面を開く前に、確認順をメモしておくと迷いが減る。

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会社員が帰宅後30分でnoteを書くなら、テーマ探しにAIを使いすぎない方がいい。
私も候補を増やして、逆に決められなくなった。
止まった原因は「悩み」ではなく、別の1行だった。

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Claude Codeに仕事を任せる人、
まだ「判断」まで渡してない？

任せるのは下書き・整理・差分確認。
公開と優先順位だけ、人が持つ。

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@Chitcheepapa 役割分担をMDで固定すると、修正の往復コストが一気に減りますよね。検証役と実装役を分けるだけで、AI作業がかなり回り始める感あります。

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@plattypuus 「質問して終わり」だと、実装前の調査で止まりがちですよね。コードベースを読んで変更・Git操作までつながると、AIが実務の一工程になります。

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@meridian305 @YouTube 能力が高いほど、道徳より先に会話の温度感を調整したくなりますね。AI育成、性能とコミュ力の両立がいちばん沼です。

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@triplehawk 「楽しかった」が置き去りになると、技術的に正しくても学びの手触りが薄くなりますよね。AIは深掘りの選択肢であって、最初の創作体験を奪わない設計が大事だと思います。