今回のケーススタディは、サービスリリース後たった5ヶ月で約90万円(6,000ドル)の売上を作ったAIのSaaS事業です。

AIと言えば、巷をにぎわせているStable Diffusion(文章で画像を生成するAI)が有名ですね。だからというわけではないですが、私たちは、AIがクリエイティビティを持ち始めた時代にどのように生きていくべきか？を考える必要があるのです。

今回のnoteは、身の振り方の一つである「AIに稼いでもらう」という親AI派として生きる道を学ぶのにちょうどいいケーススタディになっています。

日本のAI活用はまぁまぁ遅い。

言語の壁があるという理由もありますが、海外と比較して日本のAI活用は遅れている傾向にあります。

例えば、OpenAIが公開した言語モデルGPT-3の時もそうでした。

スモールビジネス大全で公開した「AI×スモールビジネスのお手本~独学プログラマ開発期間1ヶ月で月間10万ドルの利益」というケーススタディでは2020年12月にサービスをリリースしています。

日本ではGPT-3を用いたサービスとして「Catchy」が有名ですが、リリースされたのは2022年7月のことです。進歩の速い業界において1年7か月のビハインドがどれだけ大きいか分かるでしょうか？

GPT-3がGithubに公開されたのは2020年5月28日の事です。GPT-3の公開から約2年半経過しましたが、2022年中にはGPT-3を更に進化させたGPT-4が公開されるのでは？と噂されています。

2年半でモデルが進化する中で"1年7か月遅れてサービスリリース"という速度感がどのようなモノか、多少分かっていただけたと思います。

遅いからこそチャンスタイムが長い。活かせ。

「日本って遅れてるよねぇ。」とディスりたいわけではありません。

「日本は世界が激しく揺れ動いていても穏やかに変化していくからチャンスである！」と主張したいだけです。そもそも起業家の数も投資家の数も桁違いな世界と比較しても意味ないですからね。

先ほど紹介したライティングアシスタントAIサービス「Catchy」はリリース(2022年7月)から3ヶ月で売上250万円、単月黒字の運営ができています。素晴らしい結果です。

スモールビジネス大全で「GPT-3×スモールビジネス」のケーススタディ記事を公開したのは2022年1月15日のこと。Catchyより約半年ほど早いタイミングです。

つまり、スモールビジネス大全のケーススタディを見てから「GPT-3×スモールビジネスのサービスを作ろう」と思い立ったとしても決して遅くなかったということなのです。

日本のボーナスタイムは長いので、「今からだともう遅いかも……。」と、行動しない言い訳をする前に貪欲にチャンスをつかみに行く方が持たざる者としては正しい動きなのかなと思います。

「いや、でも技術とかよくわかんないし……。」

スモールビジネス大全を読んでいるあなたはもしかしたら技術に疎い人かもしれません。「いきなりAI×スモールビジネスとか無理…。」と思う気持ちも理解できます。

しかし、よく考えてみてください。

あなたは何についてならよく分かるんですか？

責めているわけではありません。分からないことがあるのは当たり前なんです。私だってわからないことだらけです。いつもいつも「…意味がわからん！」と叫んでいます。

でも、分からないからと逃げていてはいつまでたっても行動できないことにあるとき気付いたのです。

例えば、ゆで卵を作ることぐらい誰でも出来ますよね？だけど、自分好みのゆで加減、殻をむきやすくする方法などを知っている人はそれほど多くないはずです。実際私も知りませんでした。でもそんなこと調べたら分かるんですよ。

「自分の好きなゆで加減が分からないし、殻をむきやすくする方法も知らないからゆで卵を作るのやめよう……。」なんて人居ます？いたらヤバイですよね？

AIや技術も一緒です。ゆで卵と"ほんの少し"難易度が違うだけで調べたらいいだけなんです。学べばいつか分かります。

あなたがこれから起業して分からないことが出てきたら「ゆで卵と一緒」と思ってください。「分からないから行動を避けるんじゃなく、学んでしまえばオールオッケー。」の考えを身に付けましょう。

今回のケーススタディはAIを活かしたスモールビジネスですが、技術的な話が出てくるわけではありません。敬遠せずに、少しでも多くの学びを得てくださいね。

余談：他人よりも多く学ぶ方法

私は、興味がない分野、馴染みがない分野であっても、「馴染みがない分だけ学びがあるかも。」とできるだけポジティブな気持ちで取り組むことを意識しています。

全ての事から学びを得ようとする姿勢さえ持っていれば他者の10倍以上学ぶことが可能です。

使い古された自己啓発本のフレーズみたいですが、ガチです。YouTubeを見る時のことを考えてみてください。

ただ、ぼーっと視聴するだけの人と

• どんな効果音の使い方をしているか？

• テロップのフォントは？

• 一回のテロップで使ってる文字数は？

• 演者がこちらに向かって問いかけた回数は？

• 視聴者へ共感するポイントは何回あった？

• 身振りのパターンは何種類あった？

• 台本の展開を抽象化してみるとどうなる？

• 使っているBGMを切り替えるタイミングはいつ？

• 映像を飽きさせないために被写体を何秒ごとに切り替えている？

• このテーマを自分のコンテンツに入れるならどうする？

など疑問を持ちながら見る人では学びの量が違うことは明らかですよね。学ぶ姿勢っていうのはこういうことです。残酷ですが学びが当たり前になっていない人、消費者マインドの人はこれらの姿勢を身に付けることはできません。

生産者になるためにも「あらゆる物事から学ぶ姿勢」は早く身に付けておいた方が良いですよ。

今回のケーススタディで学べること

• 実用最小限のプロダクト(MVP)を作ることによるメリット

• 顧客インタビューをしなければ起きていた事故について

• 営業メールの商談率を16%にした方法

• B2B領域において社内ツールを解放した事業が成功しやすい理由

• AIツールを活用する方向性について

などが学べます。初月無料で二か月目以降も月額980円なので1つのケーススタディを買うよりも定期購読の方がお得です。当月に追加された記事を読めるので月内であればいつ購読しても大丈夫です。好きなときに購読してください。

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