生成AIの登場で
「自分で稼げる力必要なの？」
「新しい事に挑戦したい」と感じてるけど、
「何すればいいのかわからん」って人もいると思います。
今回私が収益化する事に成功した事、うまくいかないことなどを紹介していこうと思います。
まず最初に私自身の現状を正直にお伝えします。
私は現在、生成AIに特化したWebサービスを個人でいくつか開発し、運営しています。
ですが、まだ大きな成功を掴み取ったわけではありません。
具体的には、これまでの総売り上げが数百円～数千円程度というのがリアルな現状です（Stripe決済による収益が300円程度、Googleアドセンス報酬も月額数十円～数百円規模）。
こう聞いてガッカリされるかもしれませんが、もう少しだけお付き合いください。
私は「成功談」を武勇伝のように語れる立場ではありません。
しかし、「失敗談」や「失敗を回避する方法」、そして「少額ながらも売上が発生した方法や考え方」については、リアルで具体的に語ることができます。
個人開発では、華々しい成功の裏側で、多くの方が人に語らない「失敗」や「試行錯誤」を経験しているものです。
特に生成AIの領域ではこの1～2年で環境が急速に変化しており、“成功の方法”について誰もが100％正しい答えを持ち合わせているわけではありません。
私は3年近く、この急変する生成AI分野で何度も試行錯誤を重ねました。
その中で、わずかながら売上が上がったサービスもあれば、全くマネタイズできなかったサービスもあります。
このノートでは、そんな体験を元に、
「何が具体的に売上につながったか」
「なぜ売れなかったのか」
「数百円というわずかな売上から、将来的な可能性を感じ取ったヒントは何か」
という、生々しくリアルな話を提供します。
ここで得られるメリットとして、今後生成AIに取り組むあなたが私と同じ道を踏まないための「失敗回避と改善ポイント」です。
マネタイズを狙うために逃してはいけないチャンス、この市場でどうポジショニングすべきかなどの「具体的な経験談」を話していこうと思います。
アイディアを持っていなかった私が、どのようにして複数の生成AIサービスを企画・実装・公開・改善し、小さな売上という最初の一歩を進めたのか。そのリアルな実体験やデータ、気付きや反省を共有します。
これらの体験談を通じて、あなたが生成AIの個人開発をしていく中で、無駄な遠回りを避け、自分のサービスを最短距離でマネタイズへと繋げていくために役立てていただければ幸いです。
それでは本編へ進みましょう！
これまで開発してきたサービス
現在、私は複数のAIサービスを個人開発というスタイルで立ち上げて運営しています。
ここでは、どのような構想・狙いでそれぞれのサービスを開発してみたのか、どんな成果や課題が生まれたのかを率直に振り返ってみたいと思います。
- LINE × ChatGPTチャットボットサービス
サービス概要
LINEアカウントを追加するだけでChatGPTが使えるという手軽さを売りにしたサービスです。LINEという認知度抜群のプラットフォーム上でAIを扱えるのが特徴でした。
成果・課題
最初のリリース当時、LINE経由で新規ユーザーが一定数流入しましたが、有名な同種サービスが多数存在。そのため「先行者優位」の壁を超えることが難しく、もともと市場シェアを確保していた同サービスにユーザーが多く、最終的にサービスをストップせざるをえませんでした。
また、LINE公式でも生成AIとやり取りができる様になり、マネタイズが難しくなりました。
現在提供をやめています。 - WordPressプラグイン× ChatGPTライティングサービス
サービス概要
WordPressサイトの記事執筆を効率化するAIプラグイン。ブログやサイト運営者がコンテンツ作成を簡単に自動化できるツールとして提供を開始しました。
成果・課題
開発は完了しましたが、マネタイズやマーケティングの施策がしっかり考えられていなかったため、有料販売や収益化といったフェーズに至れませんでした。
ただ、作り始めた時は自分のために作ったのもあるので、とりあえず公開してみたのが正直なところです。
なのであまり落ち込みはしませんでした。 - AI相談サービス
サービス概要
個人的な悩み・キャリア相談・生活のアドバイスなどをChatGPTベースのAIが回答するというサービス。「人に相談しにくいことでも、AIならば気兼ねなく相談出来る」というコンセプトを狙いました。
成果・課題
開発後、Yahoo!知恵袋や他webサービスなど、有名なプラットフォームがAIによる類似の相談サービスを開始。この状況を見て「自分で開発・運営しても差別化と顧客獲得の難易度が非常に高い」と判断しました。そのため、開発完了後リリースはしましたが、現在公開停止中です。 - エクセル生成サービス
サービス概要
手間のかかるエクセルの操作をAIで効率化し、目的に合ったシートを自動生成することで、Office系ソフトの操作に不慣れな方向けの作業サポートを提供するサービスでした。
成果・課題
多少のアクセスや利用はありましたが、MicrosoftのCopilotでもExcel生成できる様になり、ChatGPTでもプロンプト次第で生成できるように。流石にここに勝つのは難しいと感じたので、リリースしたまま放置しています。 - レシピ生成AIサービス
サービス概要
冷蔵庫に残っている食材を入力すると、それをもとに最適な料理レシピをAIが提案してくれるWebサービスになります。
成果・課題
これまでのAIサービスの中で徐々にユーザー数が増えているサービスの一つです。アクセス数自体は爆発的ではありませんが、地道なSEO対策を通じて少しずつユーザーが増えており、公式LINE経由での登録者数が徐々に増えてきました。しかし広告収益モデルのため、規模感の面でマネタイズに大きな課題を抱えています。 - 非サブスク型AIサービス（買い切り型やスポット課金型）
サービス概要
生成AIはサブスクリプションが当たり前ですが、課金を嫌がる初心者ユーザーを狙い、「使った分だけ支払う」というモデルを採用したAIサービスです。ライトユーザーの裾野を広げる狙いがありました。
成果・課題
初期段階では数人のユーザーから課金が発生したものの、初心者層が想定以上に市場規模が小さく、かつAIの高性能なモデルが無料で試される環境が増えてきたことで、なかなか利用者拡大に至りませんでした。
現在も継続して運営していますが、期待していたほど大きな数字には至っていません。
ただし、SNSやYouTubeなどSNSマーケティングを強化しつつあり、少しずつ反応が見えはじめています。
以上が、これまで試行錯誤して開発した主な「生成AIサービス」の現状です。
結果を出せていないプロジェクトも多い一方で、小さくても確かな手ごたえにつながる「レシピ生成AIサービス」のような例もあります。
次章では、こうした複数のサービスを個人で開発・運営する中で直面した課題や壁、そしてそこから得られた気づきを詳しく掘り下げていきます。
ここでは、どのような構想・狙いでそれぞれのサービスを開発してみたのか、どんな成果や課題が生まれたのかを率直に振り返ってみたいと思います。
大きな壁
生成AIに関連する複数のサービス開発を続けて分かったことは、「技術力だけでは収益化できない」という現実でした。
今思えば当たり前のことですが、、、笑
特に個人で開発・運営を行ってきて、常に立ちふさがった「大きな壁」がいくつかありました。この章では、実際の自分の体験を元にその課題を具体的に共有します。
(1) マネタイズの難しさ
まず直面した壁は、AIサービスが必ずしも売上に直結しないという現実でした。
例えば、私が開発した「レシピ生成AIサービス」の場合、アクセス解析から一定のSEO経由やLINE公式アカウントへの流入があるものの、広告収入化はとても苦戦しました。
その理由としては、ユーザーの多くが１回きりの試し利用でリピートがない、あるいは他無料の生成サービスとの比較により、特別な付加価値が感じにくいといったことが挙げられます。
また、「非サブスクAIサービス」など初心者層をメインターゲットに考えたサービスでは、当初はニッチで競合が少ないと踏んでいましたが、逆にユーザーボリュームも相対的に少なく苦戦しました。（現在も）
さらに最近ではGPT-4など高性能な生成AIが無料（制限はある）や低価格で利用可能になってきていることもあり、ユーザーはわざわざ有料化した個人サービスを使う理由を見出せず離脱しがちです。
しかし逆説的にいうと、生成AIを積極的に利用する層は知識も豊富で、特定ニーズを満たすサービスには月額数千円以上の金額を支払う意思があることもわかりました。
(2) 時間のかかる収益モデル
サービス開発の初期段階では、収益化に至るまでの「時間」も想定以上にかかります。
たとえば広告収益を狙うモデルの場合、Googleアドセンス収益やアフィリエイト収益を得るためにはSEO集客が前提となります。
これが想像以上にハードルが高く、公開後にかなりの時間とコンテンツの育成が求められます。
個人開発の場合は、開発と同時に「集客施策」と「コンテンツ制作」を同時並行で行わなければならず、大きな負担へと繋がりました。
また買い切り型（都度課金）モデルの場合、一度購入されると継続的に課金が発生しないため、リピート率が低いサービス設計だと売上が頭打ちになりがちです。
このため、ある程度のスケールを見込めるユーザー獲得に至らないと、まとまった売上形成にまで至らないジレンマにぶつかりました。
(3) 開発者自身の問題点
3つ目の大きな壁は、自分自身のスキルや経験不足でした。
そもそも開発者は「開発技術」や「サービスの実装」に視点が偏りがちで、マーケティング力・営業力がとても弱かったことに気づきました。
開発によってアイデアからサービスを生み出すことは可能である反面、それを潜在ユーザーに届けるためのPRやブランディングの取り組みは苦手分野で、それが結果的にユーザー目線とのズレにつながります。
また最大の失敗としてあったのはユーザーのニーズ理解不足です。
私自身が想定するサービスの価値と、実際にユーザーが求めている価値との間にギャップが発生してしまったのです。
時代の先を行き過ぎていて
「まだ市場はそこまで求めていない」
「現時点での必要性が薄い」
という致命的な問題に直面しました。
このように、市場調査やターゲットの理解が不十分なまま勢いでサービスをリリースすると多くの場合成功に至りません。
(4) 開発プラットフォームの選定の難しさ
最後に悩ましかった問題が「開発プラットフォーム」の選定です。
私は主にWebサイトベースでサービスを提供しました。理由としては維持費用が安く、審査がなく即時公開できるといったメリットがあります。
しかし、その反面Webサイトの場合、一度ユーザーが離脱すると再訪率が極端に低いことが分かりました。
ブログ経由や検索エンジン経由でユーザーを獲得しても、再利用には特に強力な動機づけか、再訪される仕組み（ブックマーク、LINE公式登録、指名検索）が必要です。
一方で「スマホアプリ」として提供する選択肢もあります。
スマホアプリは、アプリストア自体が巨大な商業施設のような場所で、そこのユーザーにリーチできる利点があります。
ダウンロードしたユーザーには継続的にプッシュ通知等で再訪を促しやすい反面、ストアへの登録審査や定期的なアップデート対応、開発・保守コストの増加といった障害も存在します。
iOSの場合は費用も発生します。
個人開発者がどちらを取るかは、ターゲットユーザーへの訴求方法やコスト・収益見通しをもとに慎重に判断する必要があります。
こうした課題を利用実態に照らして自覚した今だからこそ、「技術さえあれば売れる」という甘い考えは捨て、本質的なニーズ把握やマーケティングの施策にも徹底的に注力していかなければならない、と痛感しています。
これらの壁を乗り越えるため、いかに改善して工夫していくべきかを次の章以降で詳しく述べていきます。
ノーアイディア状態”からサービスを生み出すプロセス
私自身、生成AIサービスの開発を始めた当初は、明確なアイデアや方向性を持っていたわけではありませんでした。
世の中に話題の生成AIという技術を使って何か収益化できないかと考えつつも、具体的にどんなサービスを作ればよいか見当もつかない状態からのスタートでした。
実際に私が「ノーアイディア」という完全なゼロの状態から、どのようにサービス開発につなげていったのか、そのプロセスを具体的な体験談を基に紹介していきます。
(1) アイデア着想～コンセプト設計
① なぜ「生成AI」に注目したのか
そもそものきっかけは、この数年で注目度が増している「生成AI」でした。
私自身AIに特別な関心があったというより、むしろ世間一般において話題性があり、潜在的な関心・検索需要が高い分野だったことが大きな理由でした。
実績の少ない開発者が勝つには、注目されている分野の方がより確実です。
これが先行者優位というものです。
新しく何かのジャンルで勝負をするなら、「伸びる可能性が高いマーケット」であることは必要です。
その意味で言えば、生成AIの伸び率は間違いなくトップクラスの市場で、失敗覚悟のトライアルでも最低限のアクセスは確保できるのでは、と考え参入しました。
② ヒントを得るためにやったこと
とはいえ、最初の課題は具体的にどんな「生成AIサービス」を作ればよいか、アイデアがないことでした。
そこで最初に取り組んだのは、シンプルに生成AI関連の情報発信や検証結果をブログで発信し始めたことでした。
生成AIのトピックについて記事を書き、SEO対策を施しながらアクセスの多い検索キーワードを見つけていく。
主にGoogle Search Console（サーチコンソール）やTwitter検索、また海外の動向を調査し、市場やユーザーの潜在ニーズを探りました。
さらに「アフィリエイトサイトに登録して、報酬が高いジャンルがどこなのか」を調べても、方向性は大きく逸れないと思います。
このとき気付いたことは、「アイデアが思いつかないのは、自分自身だけで考えているから」でした。
ブログやSNSで発信していくと、ユーザーの興味や問題がコメントやアクセス分析を通じて明確化され、次第に“世の中が求めている課題”が見えてきたのです。
特にWebサイトやYouTubeなどを運営していると、どの検索キーワードで流入したかがわかります。
そのキーワードというのがユーザーの「要望」や「悩み」です。
この方法で開発を行うと、全く需要のない方面には行きづらいと思います。
(2) 実装方法の考え方〜技術や言語にこだわらない姿勢
私が心がけたのは、「実装方法にこだわりすぎず、リスクや初期投資を最小限に留めること」でした。
一般ユーザーは、プログラミング言語や、バックエンドの仕組みについて一切気にしていません。
ユーザーからすれば、シンプルに「アプリ」か「Webサービス」かくらいの認識です。
サービスを完璧に作ろうと、技術選定や細かい仕様に悩んで時間を使いすぎるのは、個人開発にとってリスクしかありません。
その作業は開発した後に行います。
そのため、私はまず既に自分が知っている言語や最短で実現できるフレームワークを活用して、早期に最小限動作する「プロトタイプ」を完成させることを優先しました。
動くプロトタイプができると、外部に公開してすぐにテストを開始できます。
重要なのは機能の完成度よりも、できるだけ早期に市場に投入できることです。
(3) リリース後の改善〜仮説検証の繰り返し
一旦サービスが完成したらすぐに公開しましょう。
家族・知人にも見せてみるのはもちろんですが、Webサービスやクラウドソーシングサイトなどで意見募集をすると、貴重な第三者目線の意見が得られます。
その中には傷つくような厳しい言葉もあります。（ちょっと落ち込みました笑）
しかし、それをどう取り入れて改善サイクルに結びつけるかが、一番大切な作業になります。
最初はアクセス数が少ないので「ランサーズ」や「クラウドワークス」でタスク作業で「使ってみた感想をお願いします。」
と依頼するだけで千円で数十件のフィードバックがもらえます。
ただ難しいのは、「すべての意見を鵜呑みにしないこと」です。
ユーザーの声は多様なため、すべてを反映するとプロダクトは発散し、強みが薄れます。
共通して課題視されるポイントや、コアなユーザーの貴重な意見のみをピックアップして、厳選的・選択的に改善に落とし込んでいきます。
特に個人開発は圧倒的にリソースが限られるため、改善のフォーカスを明確にし、一度に多くの改善を加え過ぎず「小さく・早く」回すことが何より重要です。
(4) ゼロから一へ、一から十へと着実に歩むことの大切さ
個人開発は、最初から「完璧で大規模な成功」を目指すと普通に落ち込みます。
私も、初めから大きな収益を作ることはできませんでした。
しかし、少なくとも小さな収益が発生したり、ユーザー数が少しずつ増えてきたりすると、新たな改善のヒントが必ず得られます。
最初はノーアイディアでも、仮説と検証を繰り返すことによって、次第に市場とユーザーが求める方向が分かってきます。
生成AI市場は今、未開拓のアイデアや課題が山ほどあり、自由に実験し、仮説検証に適したジャンルです。
あなたがもし、同じようにノーアイデアの状況からサービスを開発したいなら、尻込みせずに「とにかく世に出す行動」から始めてください。
ぜひ私の試行錯誤を取り入れ、ゼロから一を作り出すプロセスを実践していただければと思います。
小さな結果から見えた「気づき」と改善策
(1) まだ利益が少ないからこそ得られた学び
実際に生成AIサービスを複数開発・公開しましたが、残念ながらまだ十分な利益には至っていません。
しかし、売上規模が小さい今だからこそ、貴重な学びが得られています。
特に重要だと感じたのは、「売れない原因をしっかり深堀りすること」です。
例えば最初のLINE × ChatGPTサービスは、先行者優位がいました。
自分が作ったサービスの方がUX（ユーザー体験）が優れていると感じていても、すでに認知され始めたサービスからユーザーが乗り換えるほどの「差別化要素」が自分の側で作れていなかったのです。
また、「非サブスクAIサービス」などでは、提供する機能自体は初心者に使いやすく工夫したものの、その初心者層が予想以上に少数であることがわかりました。
生成AIを積極的に使う層の多くは意欲的で、かつある程度専門的知識があり、むしろ高度な使い方を望んでいました。
ターゲット設定やサービスの難易度設定の重要性をあらためて痛感したのです。
初心者向けなどのサービスは市場が成熟した時が狙い目ですが、その時点だと大企業の資金力に負けて、どうしても勝てません。
できるだけ意欲的なユーザーをターゲットにするのをおすすめします。
恋愛系だと企業ブランドもあるので、大企業にはできない領域も存在します。
アフィリエイトだと、「恋愛」や「占い」は、「転職」や「金融」のように大手メディアの参入数が少ない傾向にあります。
話をもどして。
定期的にサービスを見直し、「なぜ売れていないのか？」という問いを常に掘り下げる習慣を持ちました。
その結果として、同じミスを繰り返さないための改善策が見えてきています。
(2) 小さいなりの「成功体験」
売上こそ少ないものの、決してネガティブなことばかりではありませんでした。
むしろ、小さな成功体験がいくつも積み重なっています。
具体的には、以下のようなものです。
・公式LINEの登録者が増加
レシピ生成AIサービスでは、当初アクセスが非常に少なく苦労しました。
しかし、「一度訪れた人を再訪問させる仕組み」としてLINE公式アカウントを導入したところ、徐々に友だちが増え始めました。
時間はかかりますが、着実にサービスを支える基盤が育ち始めています。
・Stripe（クレジット）決済が実際に発生
非サブスクAIサービスは数百円程度ではあるものの、Stripe経由での有料決済を達成しました。
自分が作ったプロダクトに対して、自発的にクレジットカードやApplePayで支払ってくれたこと自体がとても達成感を感じました。
金額以上の価値を実感できる小さな成功体験です。
・新たなニーズの発見
アクセスが集まってきたり、問い合わせが入ったりすると、
「このような使い方はできないか？」、
「こんな機能は追加できないのか？」
など、新しいニーズの発見につながります。
実際にユーザーと対話することで、自分では気づかなかった潜在ニーズや改善点を察知できています。
(3) 改善に向けたアクション例
こうした気づきを得たことで、確かな改善策を具体的な行動に落とし込めています。
特に重要なのが、ユーザー分析とマーケティング視点での取り組みです。
・数が少なくてもコアなユーザーを大切に
大規模サービスを目指してしまうと、「ユーザー数が少ない」というだけで落胆してしまいます。
しかし逆に、特定の課題を強く抱えていたり、このサービスを本当に必要としてくれたりする「コアユーザー」が存在します。
・複数のプロトタイプを公開し、市場の反応を見る
生成AIを活用してサービスを開発すると比較的早く完了するので、一つのサービスに固執せずに、複数のサービスを並行して公開するのも効果的です。
早期にリリースしてフィードバックや数値を取得し、反応の良いサービスを中心にブラッシュアップさせる戦略に切り替えました。
この方法によって、よりリソースを効率良く活用できるようになりました。
ここで大切なことは、「失敗」をネガティブなものとして捉えるのではなく、「データ」として蓄積し、次のアクションに活かすことです。
小さな売上やユーザー数からも改善のヒントが山ほど見つかります。
それらに真摯に向き合い、改善を繰り返すことで、いずれ大きな成果に繋げられる可能性が高まります。
まずは「売り上げを作る」ための戦略
サービスを何度かリリースして、さまざまな失敗と小さな成功を繰り返す中で、徐々に「収益化のためには何が必要なのか？」という問いに対する手応えが生まれつつあります。
そもそも、個人開発者が最初に目標とすべき売上とはなんでしょうか？
私自身が苦労して達成した数百円の初めての売上でわかったのは、「売上をつくるための戦略」をきちんと考えておかないと、いくら良いサービスを作っても偶然頼みになってしまうということです。
ここからは、個人開発の初心者だからこそ大切にすべき「売り上げを作る」ための具体的な戦略についてお話しします。
(1) ターゲットの明確化とペルソナ設定
サービスを作ってすぐに感じた壁は、「一体誰がこのサービスのターゲット層なのか？」を定義しきれなかったことでした。
例えば
「初心者フレンドリーなAIサービス」と
「仕事や副業でフル活用したい中級者向けのサービス」では、
そもそものニーズや価値観が異なります。
初心者向けに作った「非サブスクAIサービス」も、実際には意外と多くのユーザーが「もっと高機能なAI」を求めていたこともあり、ミスマッチが起きていました。
ここで得られた教訓は、以下の3つの明確な層分けです：
① AI初心者層（AIに触れてみたい層）
– とにかく直感的でわかりやすいUI・操作を重視
– 初期ユーザーになりやすい一方で、無料の体験範囲内で満足してしまいやすい層でもある
– 売り上げを作るには、広告収益や小額の単発課金（買い切り型）がおすすめ
② AI中級者・活用希望者（個人で副業や業務に活用したい層）
– AIに慣れており、具体的な課題解決や利益創出を目的に実用的なサービスを求める
– 支払い意思があり、使いやすく便利ならサブスク課金につなげられる理想的な層
③ 上級者・開発経験者層（自分でサービスやツールを作れる層）
– 十分な技術力を持っているため、自分でサービスを作成する傾向があるため、課金対象からは外すべき
それぞれの層に応じて明確なターゲットとペルソナの設定を行い、開発するサービスの機能設計やマーケティングの方向性を定めます。
(2) 収益モデルの再検討と選択ポイント
サービス作成段階では、「とにかく良いモノを作れば後から自然に売れるのでは？」という期待がありましたが、それだけでは難しいことが明確になりました。
そこで大切なのは、初期段階で適切な収益モデルを選択（あるいは複数モデルをテスト）してみることです。
AIサービスの代表的な収益モデルとその特徴は次のとおりです：
① 広告収益
– SEOでの安定したアクセス流入が必須条件
– 収益化まで時間がかかるため、短期目標に向いていない
② 買い切り型
– 必要に応じて単発課金、ユーザー側の敷居が低く、初売上を作りやすい
– 継続的な収益化にはつながりにくいといった課題もある
③ サブスクリプション型
– 安定的収益の可能性アリ、毎月定期課金で運営費も見通しがつきやすい
– 継続して価値を提供できる高品質なサービス・アップデートが必須
結論から言うと、理想はサブスクですが、まず初期段階の個人のサービスが最初にスモールな売り上げを作る上では、買い切り型または広告収益モデルで顧客獲得を経験し、評価が高まったタイミングでサブスクへ移行するのが良いでしょう。
(3) ファンや登録者を増やす導線づくり
一度離脱したユーザーが自発的に戻ってくる可能性は残念ながら高くありません。
Webサイトの場合、「気に入ったからまた見にこよう」と思ってくれたとしても、サイト名やURLを覚えているユーザーは極少数なのです。
実際、そうした課題に直面した際、「LINEでもレシピが生成できるAI」のLINE公式を無料で導入し、LINE経由でもレシピの検索ができるようにしたところ、登録者が徐々に増えています。
（現在は検索のみ）
また、YouTubeで教育コンテンツを発信したことで、Google検索以外でも新規ユーザーが流れてくるようになり、「非サブスクAIサービス」も再びアクセス数が上向きました。
この経験から得られたポイントは以下の3つです：
– SEOに過剰依存しない（検索だけに頼らない）
– 第三者プラットフォーム（LINE公式・YouTube・SNSなど）を併用してリピーターを掴む
– ユーザーの視点で「また触れてみたい」と感じさせる導線をしっかり準備する
結果として、リピーターを増やす動線構築は個人サービスの場合とても重要です。
まとめ：「売り上げ0円」状態から抜け出すために
自分自身が数か月にわたり試して、はじめて数百円の初売り上げを生むまでに掴んだ戦略は、
①ターゲット・ペルソナ設定の細分化
②収益モデルの慎重な選定（初期は買い切りや広告、次にサブスク）
③リピーター・ファン作りのためのリピート導線強化（YouTube・LINE公式の併用）
ということでした。
皆さんも、ぜひ私の試行錯誤から得られたこの小さな突破口を参考に、少しでも早く自分のサービスの「初めての売り上げ」を生み出してみてください。
「売り上げが入る」という経験は、個人開発の継続的なモチベーションとなり、さらなる改善への第一歩にもなるでしょう。
想像以上に売り上げは嬉しいです！
サービス公開後の数字の変化
実際に生成AIサービスを立ち上げてみた結果、「具体的にどう変化したのか？」について、ここで数字を交えて紹介していきます。
生々しい数字や実情を開示することで、個人開発のリアルな状況を共有できればと思います。
①リリース当初の状況（ビフォー）
サービス立ち上げ初期段階では、当然ながらほぼゼロスタートでした。（2023年1〜4月頃）
【レシピ生成AIサービス】
・1日あたりの訪問者数（SEOなど）：0～5名
・公式LINE登録者数：0名
・収益：0円
【非サブスクAIサービス】
・ユーザー登録者数：5名 未満
・売上累計：0円
・訪問者数：1日0～3名程度
立ち上げたばかりの頃はSEOがほとんど効いておらず、SNSや検索経由でもほとんど流入がない状態でした。
「このサービスは価値がない」と感じていました。
②改善を続けた結果（アフター）
地道な改善や様子を見た結果、少しずつ状況が変わってきました。（2025年10月時点）
【レシピ生成AIサービス】
・1日あたりの訪問者数：10〜30名前後（検索エンジン経由とSNSでのシェア中心に安定訪問）
・公式LINE登録者数：50名（約半年間で0→85名へ増加）
・広告収益：月あたり数百円（アドセンス広告）
【非サブスクAIサービス】
・ユーザー登録者数：約10名
・訪問者数：1日平均10〜20名前後
・売上累計：約500円
「わずかな売上」や「少ない登録者数」と感じるかもしれませんが、これは「0 → 1の突破口」を得られました。
小さいながらも、リアルな需要を見つけ出し、課金まで結びつけられました。
③思わぬ伸び悩みにどう対応したか：データを活用した改善施策
しかし、思ったほど急激な登録者数増や高収益化は実現しませんでした。その背景として、次の課題がありました。
【課題①】Webサイト形式のためユーザー離脱後再訪が難しい
→まずはユーザーが簡単に繰り返し使えるように公式LINE連携を導入した結果、LINE登録者が増加。
【課題②】集客がSEOのみとなっており、なかなか流入が得られない
→YouTubeでも情報を発信するようになり、わずかながらYouTube経由でも利用者が流れてきた。
開発後はさまざまな媒体でマーケティングが必要になる。
④一度は諦めかけたサービスを残したことで得られた気づき
一方で、撤退済みのサービスについて注目すると、
・AI相談サービス
・Excel生成AIサービス
のように既に撤退したサービスが、一時的な検索順位上昇によるアクセス増加がありました。
完全に削除してしまっていたらこのような発見はありませんでした。
このことから学んだのは、「成果が出ないサービスもすぐには削除せず、情報公開と維持管理は最低限続けておくべき」だということです。後に市場が動いたり、他サービスのアイデアに流用可能なヒントを得ることにもつながるからです。「失敗データ」と感じている活動こそ、次の一手につなげる資産になり得るということに気づかされました。
⑤まとめ：小さくても確かな前進を重視する
数字やデータで比較すると、決して華々しいものではありません。しかし、大切なのは一瞬の成功ではなく「データ収集と改善を繰り返し、1歩ずつでも前進する」ことだと実感しています。まだ収益は小さいですが、登録者やユーザー数、LINEの友だち増加など小さな結果から、次の施策やアイデアの源泉が生まれてきました。
このように、ビフォーアフターを数字や事実とともに明確に把握することで、「取り組みの方向性」「本当に課題はどこか？」が浮き彫りになり、小さいながらも成功につながるヒントを得られます。0→1を突破したことで、ようやくスタート地点に立てたと実感しています。
最後に
（1）数百円からの脱却に向けた取り組み・目標
私は今、収益化という課題に直面しながらも、「数百円」のリアルから抜け出すために、マーケティング活動の強化により力を入れています。
具体的には、ブログ記事やYouTube動画による導線づくりです。
YouTubeでは、生成AIツールの使い方やAIを利用したビジネス戦略など、教育的なコンテンツを中心に発信しています。
ブログでも、サービスを直接売り込むのではなく、ユーザーのニーズに応じた役立つ情報を提供することによってSEO流入を増やそうと試みています。
また、ユーザーとの接点を増やす目的で導入した公式LINEについても、今後さらにユーザーのニーズを掘り下げ、気づかなかった収益化の新しい方向性を探っていく予定です。
分析の結果、「作って終わり」ではなく、「作ったあとにどうやって見つけてもらい、使い続けてもらえるか」を意識して施策を打つことが重要だと肌で感じています。
分かってはいるものの、一人の力だけで開発して、全く利用されないとなかなか落ち込みます。
（2）AI市場の拡大を見据えた今後の展望
生成AI市場は、日々進化を続けている成長分野です。
マーケットが急激に伸びているからこそ、いま直面している失敗や課題は、非常に貴重な経験だと前向きに捉えることができます。
私は現在の成果を「先行投資」かつ「試行錯誤の期間」と割り切り、今後ますます市場が広がる中でノウハウや顧客基盤を蓄積していきたいと考えています。
正直、生成AIという領域全体はまだまだ未成熟で、ここぞというタイミングと顧客のニーズを捉えれば、小さくても収益化できるサービスを生み出すチャンスは残されていると感じています。
先行者優位を十分に活かしきれなかった私自身も、市場の変化に柔軟に対応し続ければ、まだこれからチャンスが巡ってくるだろうという自信があります。
（3）読者へのメッセージ
現在もがき続けている私の経験を通じてお伝えしたかったのは、「最初からいきなり成功するケースはごく稀だ」という単純なことです。
特に生成AI領域は成長が速いため、今日成功した方法が明日には通用しなくなることも珍しくありません。
しかし、だからこそ重要になるのは、「失敗や小さな成功体験を積み重ねる」こと、そして「リアルな結果に裏付けられた失敗データを収集する」ことであると強調します。
私自身、Stripeで初めて数百円の売上を見たときの喜びや、わずかでも登録者が増えた時の感動はとても大きなモチベーションとなりました。
成功にはまだまだ道のりが遠いかもしれませんが、一歩ずつ着実に前進している感覚がある限り、継続する意義があります。
そして、このNoteをここまで読んでくださったあなたも、ぜひ同じようにチャレンジし続けてほしいです。
私の迷走してきた数々の経験と、試行錯誤により得られたリアルな教訓が、あなたにとっての「失敗する可能性」を減らし、「成功への道」を見つける小さなきっかけになればこれほど嬉しいことはありません。
コメント