会計

AIスタートアップ幻想をぶっ壊せ：AI時代に“食いっぱぐれない”仕事とキャリア設計

みなさん、おはようございます！こんにちは！こんばんは。
Jindyです。

AIスタートアップではなく、あなた自身にAIを掛け算する準備はもうできていますか？

「AIやれば儲かるんでしょ？」

ここ数年、そんな空気をうっすら感じていませんか。
Xを開けば「AIスタートアップで資金調達〇億円」、ニュースを見れば「生成AIで生産性〇％向上」。VCの投資額も桁違いで、2024年にはAI関連スタートアップに10兆円規模の資金が突っ込まれたというデータもあります。

一方で、私たちの心のどこかには、こんな違和感もあるはずです。

  • 正直、AI単体サービスってすぐマネされそう
  • OpenAIやGoogleが本気出したら全部持っていかれるんじゃない？
  • 個人や中小が、ここで勝負して本当に勝ち目あるの？

実際、「AIモデル自体の性能」はどんどんコモディティ化（＝差別化しづらく、安く大量に手に入る状態）しています。
モデルの性能勝負は、ほぼビッグテックと巨大プレイヤーの殴り合いゲームです。そこに正面から殴り込みをかけるのは、サッカーチームを1人で作ってレアル・マドリードに挑むようなものです。ロマンはあるけど、再現性はほぼゼロ。

でも、AIゲームから完全に降りることもできません。
コンサル・SIer・大企業・中小企業、どこにいても「AIをどう使うか」は避けられないテーマになっています。コンサル業界でも、AIを活用した案件が市場成長を支えていて、逆にAIを使えない人の仕事はどんどん自動化されつつあります。

つまり私たちは、

「AI単体では儲けにくい」
でも「AIを使えないとキャリア的にきつい」

という、なんとも窮屈なゲームに放り込まれているわけです。

だからこの記事では、次の3つをハッキリさせます。

  1. AIスタートアップ幻想の正体と、「既存事業×AI」「リアル産業×AI」が本命である理由
  2. AI時代のキャリア戦略：コンサル／大企業／商社／中小・地方企業／起業をどう選ぶか
  3. コンテンツと仕事の行き先：プロセスエコノミーと“バグ人間”としての生き残り方

読み終わるころには、

  • 「あれ、自分はどこで戦うのが一番“勝ち筋”あるんだろう？」
  • 「今の仕事にAIを差し込むとしたら、どこをチート化できるかな？」

と、1つはメモしたくなるアイデアが出ているはずです。
AIの波に“飲まれる側”ではなく、“うまく乗る側”に回る。そのための現実的な設計図を、一緒に描いていきましょう。

目次

AIスタートアップ幻想と「既存事業×AI」のリアル

エモいけど、ビジネスとしては地獄な「AI単体サービス」

まず、なぜ「AI単体ビジネス」がそんなにしんどいのか。
感情ではなく、ビジネスと投資の目線で整理してみます。

AI単体サービスは、ざっくり言うとこういう構造になりがちです。

  • 基盤モデル（OpenAIやGoogleなど）のAPI利用料が原価としてかかる
  • 表側は「ちょっと便利なUI」と「少し特化した機能」で差別化
  • それをサブスク（月額課金）で売る

ここで問題になるのが、「差別化の薄さ」と「寿命の短さ」です。

① ビッグテックと同じ土俵に立たされる

AIモデルの性能自体は、ビッグテックが数千億〜兆円規模の投資で開発しています。モデルの性能が上がるたびに、「そのモデルに少しUIを被せただけ」のスタートアップは、機能の優位性を失っていきます。モデルのコモディティ化が進むほど、「モデルに近い層で稼いでいるビジネス」は利益率が削られやすい構造です。

投資家目線で見ると、こういうビジネスは、

  • 毛細血管のようにプレイヤーが大量発生し
  • あるタイミングで、巨大プレイヤーのアップデートで一掃されるリスクが高い

という、「バブルっぽく盛り上がるが、生き残りは一握り」な世界になりがちです。

② 「ちょっと便利なUI」はアップデートで即死する

例えば、特定の職種向けのチャットボットや、メール自動返信、要約ツール。
今は便利でも、基盤モデル側に同じ機能が標準搭載された瞬間、それ自体の価値は一気に0に近づきます。

  • ユーザー：「あ、標準機能でほぼ同じことできるじゃん。もう乗り換えよ」
  • 企業：「APIコスト払って外部ツール使う必要ある？」

となるので、LTV（1人の顧客から長期的に得られる利益）が伸びづらい。
LTVが短いと、広告や営業にかけた顧客獲得コスト（CAC）を回収しにくくなります。

LTV < CAC
になった瞬間、そのビジネスは「売るほど赤字」になります。

AI単体サービスは、この罠にハマりやすい。

③ 「リアル産業×AI」は、キャッシュフロー構造がまるで違う

一方で、最近伸びているのがリアル産業へのAI実装です。

  • 製造業：不良品検知、需要予測、設備保全の最適化でコスト削減・歩留まり改善
  • ロジスティクス：ルート最適化、在庫管理、需要予測で配送コスト削減とリードタイム短縮
  • 製造・物流全体：生成AIも含め、現場の非IT部門での生産性向上が報告されている

ここでのAIは、「コストを削る装置」かつ「売上を底上げする装置」として機能します。

ビジネスモデル的には、

  • すでに売上が立っている事業にAIを組み込み
  • 原価や人件費を下げつつ、品質やスピードを上げる
  • その結果、営業利益率とキャッシュフローがじわじわ改善する

という、かなり堅い構造になります。

投資・会計っぽく言うと、

  • AI単体ビジネス：新規事業としてゼロから売上と顧客を作る必要がある
  • 既存事業×AI：既に回っているビジネスの利益率とキャッシュフローを底上げする投資

後者の方が、再現性も回収確率も高いのは直感的にもわかると思います。

「AIで起業する」より「既存事業をAIでチート化する」

じゃあ、私たち個人やスモールビジネスはどう戦えばいいのか。

答えはシンプルで、

「AIスタートアップをやる」のではなく
「自分の仕事・既存事業をAIでチート化する」

です。

① 自分の“すでにある強み”×AIが一番おいしい

あなたが今やっている仕事には、すでに

  • 顧客との関係性
  • 業界の暗黙知
  • 社内のプロセス知識
  • 同僚との信頼関係

といった「見えない資産」が積み上がっています。
AIは、これらを増幅するブースターとして使うのが一番リターンが出やすい。

例：

  • 経理職 → AIで仕訳・請求書処理を自動化し、月次決算のスピードを2倍にする
  • 不動産営業 → 顧客とのやり取りをAIで要約し、ニーズの抽出と提案資料作成を自動化
  • 製造業の現場リーダー → 日報・障害報告をAIで構造化し、ボトルネック分析を自動化

これらは「世界初のAIサービス」ではありません。
でも、あなたの現場に特化した形でAIをねじ込むことで、収益性が一気に変わる余地があります。

② AIは「利益率のレバレッジ装置」として考える

会計的に見ると、AI導入のリターンは主に二つです。

  1. 売上の増加：単価アップ、成約率アップ、案件数アップ
  2. コスト削減：人件費削減、外注費削減、ミス削減によるムダな損失の減少

これがそのまま、営業利益とキャッシュフローの改善につながります。

AI単体ビジネスは「売上そのものを作る必要がある」のに対して、
既存事業×AIは「すでに流れている売上の利益率を底上げする」ゲームです。

どちらが生き残りやすいか、もう答えは見えていると思います。

③ 「AI事業を作る」より「AIを前提にビジネス再設計」

大事なのは、「AI事業をやる」ではなく、

いま目の前にある事業・仕事を、
“AIがいる世界を前提にして”作り直す

という発想です。

  • プロセスを洗い出す
  • 「人がやらなくていい仕事」をAIに投げる
  • 「人にしかできない仕事」に時間を集中させる設計にする

これを繰り返すだけで、同じ売上でも利益構造はまるで別物になっていきます。
AIスタートアップ幻想から抜け出し、「既存事業×AI」という、より堅いゲームにシフトすること。
ここが、AI時代に生き残るうえでの第一歩です。

AI時代のキャリア戦略――コンサルか、商社か、中小か、地方SMBか

エンジニア派遣・コンサルは“今”バブルっぽく見える

今の転職市場を見ると、AIコンサル、AIエンジニア派遣はかなりホットです。

  • グローバルのテックコンサル市場は今後数年で4000億ドル規模に拡大予測
  • 大手ファームはAI人材の採用・育成に数千億円規模の投資を宣言
  • EYなどはAI関連サービスの売上が二桁成長している

数字だけ見れば、「AIコンサルに行けば安泰っぽい」ように見えます。
ただ、ここにも罠があります。

① 「数年後に外注費バサッと切られる」リスク

コンサルやエンジニア派遣の売上は、ざっくり言うと

人数 × 単価 × 稼働率

で決まります。
AIが入るとどうなるか。

  • ドキュメント作成、調査、試算などのジュニアの仕事が自動化
  • 「この作業、外注じゃなくて社内のAIチームでよくない？」という発想が出る
  • 結果として、“外注する理由”が減っていく

実際、ビッグ4含め大手ファームは「AIは使うけど、人員は部分的に削減・再配置」という動きを始めています。新卒採用も絞りつつ、AIに強い経験者・テクノロジー人材にシフトしているという報道もあります。

つまり、

今：AI関連案件でバブル
数年後：AIに置き換えやすい業務から外注費を削減

という未来はかなり高い確率で来ます。

② コンサルに行く＝「単価の高いフリーランス」になる覚悟

誤解を恐れずに言えば、コンサルファームに行くというのは、

将来的に「単価の高いフリーランス」として生きていくための修行の場

と捉えたほうが現実的です。

  • 高い単価と引き換えに、「いつでも切れるコスト」として扱われる
  • プロジェクトごとに必要とされるスキルが変わる
  • AIアシスタントを駆使できる人とそうでない人で、生産性が2〜3倍変わる

なので、AI時代にコンサルを選ぶなら、

  • 「会社に守ってもらう」という発想は捨てる
  • 「自分の名前で案件を取れるか？」を常に意識する
  • AIを使って、自分の仕事の生産性を“人間×2〜3人分”に引き上げる

というマインドセットが必要です。

「給料高いからとりあえずコンサル」という選び方は、AI時代にはだいぶ危険になります。

対比：大企業・商社で“AIを導入する側”に回る

じゃあ、大企業はどうか。

① 大企業のメリット：守られやすさ＋「AIを使う側」に回れる

AI導入で一番リターンが出るのは、大量のデータと大きな事業規模を持つ企業です。

  • 顧客データが豊富
  • 工場や物流網が全国・グローバル展開
  • 社内の業務プロセスが膨大

こうした大企業では、AIを導入するだけで数億〜数十億レベルのコスト削減・売上増が見込めます。
そのプロジェクトを中の人として回せるのが、大企業の強みです。

  • 社内の調整コストは高いが、影響範囲も巨大
  • 外部コンサルをうまく使う立場にもなれる
  • 一度AIプロジェクトを成功させれば、社内での信用度が一気に上がる

「守られながら、巨大なレバレッジの効くAIプロジェクトに関われる」というのは、AI時代の大企業の大きな魅力です。

② 商社：1人社長の基礎体力を身につける場所

商社は昔から「なんでも屋」と言われますが、AI時代にはその性質がむしろ武器になります。

  • 企画：どんなビジネスをやるか構想
  • 物流：モノを動かす
  • 資金：資金調達や投資、与信管理
  • 調整：関係者をまとめる

これらを一気通貫で回す経験は、そのまま「1人社長」の基礎体力になります。

AIが入ると、

  • 需要予測、与信モデル、契約書レビューなどはAIがサポート
  • 企画・交渉・リレーション構築など「人間にしかできない部分」の比重が上がる

商社での経験は、のちのち「リアル産業×AIの事業家」になるうえでかなり効いてきます。

社長の近くにいられる100人規模・地方中核企業という選択

① 「上流〜下流まで全部見える」価値

もう一つ、AI時代に意外と強くなるのが、

100人前後の会社や、地方の中核企業で「社長のすぐそば」にいるポジション

です。

  • 営業からバックオフィス、現場まで、全体の流れが見える
  • 意思決定のスピードが速い
  • 「AIをどこに差し込むか」を、経営と一緒に考えられる

ここでAIを使って業務を再設計できれば、

  • 売上は変わらなくても、利益率だけ2〜3％改善
  • 現場の残業時間を30％削減
  • ミス・クレームを大きく減らす

など、「会社全体に対するレバレッジ」が異常に高いポジションになれます。

② 未来の働き方：「AIエージェントを束ねる部長」たち

少し先の未来、私はこんな働き方をする人が増えると見ています。

  • 1人の人が、複数社で「AI導入部長」や「業務改善責任者」として関わる
  • 現場の業務は、AIエージェントと数人のオペレーターが回す
  • その人は、「どこにAIを差し込せばレバレッジが最大か」を設計する役割に特化

つまり、

「AIエージェントを束ねて複数社の部長をやる人」

が出てくる世界です。

そのときに効いてくるのは、

  • ある業界の業務プロセス全体が見えていること
  • P/L（損益計算書）とキャッシュフローの感覚を持っていること
  • 「現場の言葉」と「経営の言葉」の両方がわかること

であり、これはまさに、中小・地方企業で社長の近くにいる人が鍛えられるスキルです。

じゃあ、あなたはどこで経験を積むべきか？

ここまでを雑にまとめると、

  • コンサル・エンジニア派遣
    • 〇：短期的な単価は高い、AIスキルは伸びる
    • ✕：外注コストとして切られやすい、「守られる」感覚は薄い
  • 大企業
    • 〇：守られやすい、巨大なAIプロジェクトを「中の人」として回せる
    • ✕：調整コストが高く、意思決定が遅いことも多い
  • 商社
    • 〇：企画・物流・お金の流れを一気通貫で学べる＝将来の事業家の素地
    • ✕：激務になりがち、配属ガチャの影響も大きい
  • 中小・地方中核企業
    • 〇：会社全体を俯瞰し、社長の近くでAI導入を設計できる
    • ✕：給与水準やブランドは見劣りすることも

正解は人によって違います。
でも、「どこが一番給料高いか」だけで選ぶと、AI時代にはだいぶ危険です。

「どこにいれば、AIをレバレッジして“会社全体を変える”経験が積めるか？」

この問いでキャリアを見直してみると、
今の選択や転職の軸が、少し違って見えてくるはずです。

コンテンツと仕事の行き先――プロセスエコノミーと“バグ人間”のすすめ

AIとコンテンツ量産の正面衝突

コンテンツの世界でも、「AIやれば儲かるでしょ？」幻想は広がっています。

  • AIでバズる動画を量産
  • AIでブログ記事を大量生産
  • AIでイラスト・漫画・音楽…

でも冷静に考えると、AIが大量生産できるものを、AIと同じ土俵で勝負するのはほぼ無理ゲーです。

  • テキスト：ニュース要約や一般的な解説は、すでにAIが高精度で生成可能
  • 画像：プロンプト＋微調整で、一定レベルのクオリティは誰でも出せる
  • 動画：短尺の説明・広告動画は、AI編集ツールがどんどん進化中

つまり、「画面の中だけで完結する“完成品”コンテンツ」は、
AIの量産コンテンツと真正面からぶつかる運命にあります。

じゃあ、どこに活路があるのか。

プロセスエコノミー：結果から「作る過程」と「共有体験」へ

そこで出てくるのが、プロセスエコノミーという考え方です。

プロセスエコノミーとは、

完成品そのものだけでなく、
「作る過程」や「挑戦のプロセス」を共有し、そのプロセス自体を価値にする

というビジネスモデルです。

イメージしやすい例を挙げると：

  • ライブドローイング：完成したイラストよりも、「描いている様子」を配信する
  • クラウドファンディング：商品発売前から開発の裏側を共有し、共犯者になってもらう
  • キャンプ・フェス：音楽そのものだけでなく、「同じ空間で過ごす体験」を売る
  • 開発実況：アプリやゲームが完成する前から、仕様検討やバグ潰しの様子を配信する

AIは、完成品の質とスピードでは人間を圧倒します。
でも、

  • 「どんな価値観で作るのか」
  • 「どんなドジや失敗をしながら進んだのか」
  • 「その過程を一緒に見ていた仲間同士の一体感」

ここには、まだ人間に大きなアドバンテージがあります。

VTuber→AITuber、その先で価値が上がる人

すでに、VTuberの世界でも「AITuber」的な動きが出てきています。
人格を持ったAIキャラクターが、配信・雑談・ゲーム実況をする。
技術的には、かなり現実味を帯びてきています。

この流れが進むと、

  • かわいいキャラ
  • キレイな声
  • そこそこ面白い雑談

は、AIがかなりの水準まで再現するようになります。

じゃあ人間は何をやるのか。
私が重要だと思っているのは、

「人が集まり、同じものを見て感想を共有する場」を設計できる人

です。

  • オフラインイベントやオンラインコミュニティ
  • 一緒に何かを作るワークショップ
  • AITuberと人間のコラボ配信を設計する人
  • AIキャラ同士の物語世界（メタバース）の「ルール」と「ストーリー」を作る人

AIキャラが前面に出てきても、
「その場に集まる人たちの感情の流れ」をデザインするのは、まだまだ人間の仕事です。

“バグ人間”として生きる：完璧よりも「クセ」と「穴」

AIが賢くなればなるほど、
「完璧さ」よりも「バグっぽさ」「人臭さ」が価値になると私は考えています。

  • 完璧に論理的ではない
  • たまに変なミスをする
  • 言っていることが矛盾しているけど、なぜか魅力的

こういう「バグ人間」的な要素は、
AIにはそう簡単にコピーできません。（コピーされても、“本家”には勝てない）

プロセスエコノミー的に言えば、

  • うまくいった結果だけでなく
  • 迷っている様子、試行錯誤、失敗、やり直し

を包み隠さず出していくことで、
「この人の物語を追いかけたい」というファンが生まれます。

そして、その物語の中に、

  • 仕事のプロセス
  • AIの活用の仕方
  • キャリアの悩みや意思決定

が混ざってくると、それ自体が価値あるコンテンツ兼ビジネスになっていきます。

小さく始めて、10回失敗して当然

最後に、このセクションのポイントを一言でまとめると、

AIゲームからは降りられない。
でも、「完成品でAIに勝つ」のではなく、
「プロセスと場づくり」で勝負しよう

ということです。

  • noteで執筆プロセスを公開する
  • Xで「今日のAI実験」を垂れ流す
  • 小さなコミュニティで、仕事×AIの実験を一緒にやってみる
  • オンライン勉強会を開き、みんなで失敗事例を共有する

どれも、今日から小さく始められることです。
最初の10回くらいは、ほぼ確実に滑ります。
でも、その滑り方も含めて、あなたの物語の一部になっていきます。

大事なのは、「やり抜く」以前に、

とにかくスタートボタンを押すこと。

それだけです。

結論：AI単体から離れ、「レバレッジのかかる場所」で生きる

ここまでかなりいろいろ話してきたので、
最後に要点をコンパクトに振り返ります。

AI単体より「既存事業×AI」が本命

  • AI単体サービスは、ビッグテックのアップデート次第で寿命が決まりがち
  • ちょっとしたUI・機能の差は、すぐに埋められる
  • 一方で、リアル産業や既存事業にAIを組み込むと、利益率とキャッシュフローを底上げできる
  • 個人レベルでは、「AIで起業する」よりも、「今の仕事をAIでチート化する」方が再現性が高い

キャリアは「給料の高さ」ではなく「経験のレバレッジ」で選ぶ

  • コンサル・エンジニア派遣は、短期的にはおいしいが、外注費削減の波も来る
  • コンサルに行くなら、「単価の高いフリーランスになる覚悟」で
  • 大企業・商社・中小・地方中核企業、それぞれにAIをレバレッジできるポジションがある
  • 重要なのは、「どこにいればAIで会社全体を変える経験が積めるか？」という視点

コンテンツは「結果物」から「プロセスと共有体験」へ

  • 画面の中だけで完結する“完成品”コンテンツは、AIの量産と正面衝突する
  • プロセスエコノミー：作る過程や挑戦の物語を共有し、それ自体を価値にする考え方
  • VTuber→AITuberの流れの中で、「場を設計する人」「バグ人間的な魅力を持つ人」の価値が上がる
  • 完璧さより、「クセ」や「穴」、試行錯誤が武器になる

では、ここからあなたへの質問です。

あなたの今の仕事は、
どこにAIを差し込めば、一気にレバレッジがかかるでしょうか？

  • ルーティン作業の自動化？
  • 社内ナレッジの検索性向上？
  • 顧客対応の一部をAIエージェントに任せる？
  • データ分析やレポート作成の効率化？

まずは、1つだけでいいのでメモしてみてください。
そして、明日からの1週間、そのアイデアを「5％だけ前進させる」行動を取ってみてください。

もう一つ。

5年後、「あのとき小さく始めておいて本当に良かった」と思える
“今日の一歩”は何でしょうか？

  • 転職サイトに登録してみる
  • 社内でAIプロジェクトに手を挙げる
  • 小さな有料コミュニティを作ってみる
  • Xで「仕事×AIの実験ログ」を毎日1投稿する

どれでもかまいません。大きくなくていい。
ただ、ゼロから1への一歩だけは、AIが代わりに踏んでくれません。

AIは、あなたのライバルではなく、レバレッジの源です。
「AIスタートアップやれば儲かるでしょ？」という甘い幻想を手放した先に、

  • 自分の強み
  • 自分の仕事
  • 自分の物語

にAIを掛け算していく、現実的で、でもちょっとワクワクする未来があります。

その未来をつくる最初のコマンドは、
あなたの今日の小さな決断です。

この記事を読み終えた今、
あなたはどんな一歩を選びますか？

深掘り：本紹介

もう少しこの内容を深掘りしたい方向けの本を紹介します。

『AIのド素人ですが、10年後も仕事とお金に困らない方法を教えて下さい！ 最悪の未来でも自分だけが助かる本』木内翔大

どんな本か？
「AIよくわからん」「怖いからちょっと距離を置いてる」という人向けの、“AIリテラシー＆キャリア本”です。タイトルどおり、ド素人からでも10年後に食いっぱぐれないための考え方・使い方が具体的に書かれています。SHIFT AI代表の著者が、コミュニティ運営の知見も踏まえて「AIをどう生活と仕事に溶かし込むか」を噛み砕いて解説。

このブログとの相性ポイント

  • 「AIスタートアップでひと山当てる」ではなく、“自分の仕事にAIを掛け算していく”発想がそのまま補強される
  • 初心者でもつまずきやすい「プロンプトの壁」「60点AIからの脱出」の話が豊富で、明日からの実践ネタが増える

こんな人におすすめ

  • まずは「AIに慣れる」ところからスタートしたい会社員・フリーランス
  • このブログを読んで「とりあえず1個、仕事×AIの実験をしてみたい」と思った人

「AIを避けてきた数年分を、1冊で一気に取り戻したい人」に刺さる本です。


『60分でわかる！ 生成AI ビジネス活用最前線』上田雄登

どんな本か？
タイトルどおり、「1時間で生成AIビジネス活用の全体像を掴む」ことに特化した入門書です。金融・メディアなど、具体的な業界ごとの事例や活用パターンが整理されていて、各業務にどうAIを埋め込むかのイメージがつかみやすい構成になっています。

このブログとの相性ポイント

  • 記事で書いた「既存事業×AIで利益率を底上げする」という考え方を、業界別の具体例で肉付けしてくれる
  • 自分のいる業界・職種に近い事例を探して、「真似できそうな1手」を見つけやすい

こんな人におすすめ

  • 「うちの業界でAIって何に使えるの？」とまだピンと来ていない人
  • 経営企画・事業企画・DX担当として、サクッと全体像を押さえたいビジネスパーソン

「既存事業×AIのアイデアメモを量産したい人」の、最初の1冊にちょうどいいです。


『AIナビゲーター2024年版 生成AIの進化がもたらす次世代ビジネス』野村総合研究所

どんな本か？
NRIのAIエキスパートチームが、生成AIの歴史・技術・規制・各業界の活用状況・未来展望を一冊にまとめた“地図帳”的な本です。業界別に「今どこまで進んでいて、どこにホワイトスペースがあるか」が整理されているので、どの産業でキャリアを積むとレバレッジが効きやすいか考えるのに役立ちます。

このブログとの相性ポイント

  • 記事で触れた「リアル産業×AIが堅い」「どの業界で経験を積むかが重要」という話を、データと業界分析で裏打ちしてくれる
  • コンサル・大企業・商社・中小など、どこでどんなプロジェクトが増えていきそうかのヒントが得られる

こんな人におすすめ

  • 転職やキャリアチェンジを検討していて、「どの業界の波に乗るか」を見極めたい人
  • 経営層・事業責任者・企画職で、「自社のAI戦略を考えなきゃ」とプレッシャーを感じている人

「AI時代のビジネス地図を俯瞰で見たい人」にとって、手元に置いておきたい1冊です。


『生成AI時代のプロダクトマネジメント 勝てる事業の原則から戦略、デザイン、成功事例まで』シビー・シーほか

どんな本か？
「生成AIを組み込んだプロダクトをどう設計し、どうグロースさせるか？」に真正面から向き合った、AIプロダクトづくりの教科書です。150以上の実例をもとに、事業コンセプト、UX設計、モデル選定、リスク管理までカバーしており、「AI単体サービスがなぜ死にやすいか」「どうすれば残るビジネスになるか」を具体的に学べます。

このブログとの相性ポイント

  • 記事で触れた「AI単体ビジネスの地獄」「既存事業×AIの方が堅い」を、プロダクトマネジメントの視点から深掘りしてくれる
  • 「AIを前提にビジネスを再設計する」とは、実際にはどういう意思決定と設計になるのかがわかる

こんな人におすすめ

  • 事業開発・プロダクトマネージャー・スタートアップ界隈で動いている人
  • 「AIサービス作りたいけど、GPTラッパーで終わりたくない」エンジニア・起業志望の人

「AIプロダクトでちゃんと勝ちたい人」が、失敗パターンを回避するための“保険”として持っておきたい本です。


『プロセスエコノミー あなたの物語が価値になる』尾原和啓

どんな本か？
「完成品ではなく、“作る過程そのもの”を売る時代が来ている」というコンセプトを打ち出した一冊。なぜ完成品だけでは差別化できなくなったのか、どんな職種・ビジネスでプロセスエコノミーが機能するのか、具体事例を交えながら解説しています。ビジネス書グランプリ2022 イノベーション部門で1位を取ったことからも、コンセプトの強さがわかります。

このブログとの相性ポイント

  • 記事のセクション3で扱った「プロセスエコノミー」「バグ人間として生きる」というテーマの元ネタ的な本
  • コンテンツビジネスだけでなく、フリーランス・クリエイター・起業家の“見せ方”戦略として、そのまま活かせる

こんな人におすすめ

  • SNSや発信を絡めて、「仕事のプロセスを見せながら稼ぎたい」人
  • AITuber／AIキャラ時代に、人間としての物語と存在感で勝負したいクリエイター・ビジネスパーソン

「AI時代のコンテンツで“人間にしか出せない味”をどう出すか？」のヒントが欲しいなら、読んで損なしです。


それでは、またっ！！

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