これから12ヶ月の間に、最も高い収入を得るのは、プログラマーでも、マーケターでも、セールスパーソンでもありません。それは「AIパワーユーザー」と呼ばれる人々です。この言葉を聞いて、あなたはどのようなイメージを持つでしょうか。高度な技術知識を持つエンジニアでしょうか。それとも、何年もかけて専門教育を受けた研究者でしょうか。
答えは、どちらでもありません。AIパワーユーザーとは、AI技術を深く理解し、それを実践的なビジネス価値に変換できる人々のことです。そして驚くべきことに、このスキルは今日から、たとえゼロからスタートしても習得可能なのです。
本記事では、起業家でありテクノロジー投資家のダン・マーテル氏が明らかにした、最も収入潜在力の高い9つのAIスキルについて、詳しく解説していきます。これらのスキルは、時給50ドルから500ドルまで、幅広い収入機会を提供します。最後のスキルが最も強力であり、あなたのキャリアを根本から変える可能性を秘めています。
なぜ今、AIスキルが富への最短ルートなのか
私たちは、産業革命以来最大の経済的転換期の真っ只中にいます。インターネットが1990年代から2000年代にかけて世界を変えたように、AI技術は2020年代において同様の、いやそれ以上の影響を及ぼしています。
しかし、重要な違いがあります。インターネット革命の初期には、技術的な専門知識が参入障壁となっていました。ウェブサイトを構築するにはHTML、CSS、JavaScriptを学ぶ必要があり、データベースを扱うにはSQLを理解しなければなりませんでした。これらのスキルを習得するには、数年の学習期間が必要でした。
AI革命は異なります。最先端のAI技術を活用するために、必ずしもコーディングスキルは必要ありません。必要なのは、AIとの効果的なコミュニケーション方法を理解し、ビジネス課題をAIで解決できる形に変換する能力です。そして、この能力は数週間から数ヶ月で習得可能なのです。
PwCの2025年グローバルAI雇用バロメーターによれば、AIは人々をより価値あるものにし、less valuable（価値の低い存在）にするのではないと報告しています。最も自動化可能な仕事においてさえ、AIスキルを持つ人材は以前よりも高い価値を持つようになっています。
需要と供給の原則から考えても、現在の状況は明らかです。企業はAI活用を急速に進めていますが、それを実装できる人材は圧倒的に不足しています。この需給ギャップが、AIスキルを持つ人材への高い報酬を正当化しているのです。
スキル1：プロンプトエンジニアリング（時給50〜100ドル）
AIスキルのピラミッドの土台となるのが、プロンプトエンジニアリングです。これは、AIシステムと効果的にコミュニケーションする技術であり、21世紀における最も基礎的かつ重要なリテラシーの一つとなっています。
2000年代初頭、インターネットが普及し始めた頃を思い出してください。ソフトウェアをコーディングする能力は、極めて価値の高いスキルでした。今日、AIシステムとコミュニケーションする能力は、それと同等、あるいはそれ以上の価値を持ちつつあります。なぜなら、AIは私たちの仕事のほぼすべての側面に浸透しているからです。
しかし、多くの人々がAIツールを使っていながら、その真の可能性を引き出せていません。「マーケティングプランを作成して」とChatGPTに指示する。これは、ほとんどの人が毎日行っている使い方です。しかし、これは決して優れたプロンプトではありません。ゴミを入れればゴミが出てくる（garbage in, garbage out）という原則は、AIにおいても変わりません。
プロンプトエンジニアリングの真髄は、AIに単に指示を与えるのではなく、AIが最高の結果を生み出すための最適な条件を整えることにあります。これには体系的なアプローチが必要です。
効果的なプロンプトの4つの柱
ダン・マーテル氏が自身の全ての企業で実践している、完璧なプロンプト構造を紹介しましょう。この構造をマスターすれば、AIは初回から期待通りの「黄金」を提供してくれます。時間を無駄にする余裕はありません。これは完璧でなければならないのです。
第一の柱：役割の定義（Define the Role）
AIと対話するとき、まず「役割」を定義する必要があります。「マーケターとして振る舞え」「デザイナーとして振る舞え」と明示的に指示するのです。法律文書をレビューする必要があったとき、アシスタントが使用したプロンプトには「弁護士として振る舞え」と記載されていました。
なぜこれが重要なのでしょうか。AIに情報処理の「レンズ」を与えなければ、AIは最適な出力を提供できません。マーケターの視点で見る世界と、エンジニアの視点で見る世界は異なります。同じデータでも、役割によって抽出される洞察が変わるのです。
専門家の役割を与えることで、AIは関連する知識領域、専門用語、思考パターンを活性化します。弁護士として振る舞うAIは、法的リスク、契約の抜け穴、規制遵守といった観点から情報を分析します。マーケターとして振る舞うAIは、顧客心理、市場トレンド、競合分析といった視点を持ちます。
第二の柱：データの提供（Provide the Data）
AIチャットボットに最高の出力を求めるなら、具体例を与えましょう。情報が多ければ多いほど、優れた例が多ければ多いほど、結果は向上します。
コピーライティングや財務分析でAIの支援を受ける場合、優れたデータがどのようなものかの例を提供する必要があります。AIは魔法使いではありません。学習する材料が必要なのです。
例えば、特定のトーンで文章を書いてもらいたい場合、過去に好評だった文章のサンプルを3〜5個提供します。「このような文体で書いてほしい」と伝えるのです。財務分析であれば、過去の優れた分析レポートの例を提供し、「このような深さと構造で分析してほしい」と指示します。
データ提供の原則は「show, don’t tell（説明するのではなく、見せる）」です。「カジュアルだけどプロフェッショナルなトーンで」と説明するよりも、実際にそのトーンで書かれた文章を見せる方が、AIは正確に理解します。
第三の柱：明確な依頼（Make the Ask）
何を望んでいるのか、何が必要なのかを、明確な指示で伝えます。ほとんどの人は非常に曖昧です。具体的に伝えましょう。
特定のタイプの分析が必要なのか、リサーチを実行してほしいのか。より具体的であればあるほど、レスポンスは向上します。
「データを分析して」という指示は不十分です。「過去6ヶ月間の売上データを分析し、(1)最も成長している製品カテゴリーを特定し、(2)地域別のパフォーマンスを比較し、(3)季節変動のパターンを明らかにし、(4)次四半期の売上予測を提供せよ」という指示は優れています。
明確さは親切さです。AIにとっても、人間にとっても。曖昧な指示は曖昧な結果を生み、時間の無駄につながります。一方、明確な指示は、初回で期待通りの結果を生み出します。
第四の柱：フォーマットの要求（Request the Format）
出力フォーマットを指定せずにレスポンスを求めることはありません。どのように作成してほしいかを伝えます。箇条書きが欲しいのか、短く簡潔にまとめてほしいのか、要約してほしいのか。PDFとして、画像として、あるいはスプレッドシートとして出力してほしいのか。
必要なフォーマットを指定しなければ、AIは単にテキストを返すだけです。それでは、AIから得られるはずの洞察を簡単に得ることはできません。
フォーマット指定の重要性は、しばしば過小評価されます。同じ情報でも、プレゼンテーションの形式によって、理解のしやすさや使いやすさが大きく変わります。
「マークダウン形式で、見出しをH2タグで、各セクションに3〜5個の箇条書きを含め、重要な数値は太字で強調し、最後に表形式でまとめを提供せよ」という指示は、情報の構造と視覚的プレゼンテーションの両方を定義しています。
プロンプトエンジニアリングの収入機会
プロンプトエンジニアリングスキルは、時給50ドルから100ドルの収入機会を提供します。日本円に換算すると、時給約7,500円から15,000円となり、月収にすれば120万円から240万円の範囲になります。
なぜこれほど高額なのでしょうか。プロンプトエンジニアリングは、企業のAI投資のROI（投資対効果）を直接左右するからです。同じAIツールを使っていても、プロンプトの質によって、得られる結果は10倍、時には100倍の差が生まれます。
企業がChatGPT Enterpriseや他のAIツールに月額数千ドルを投資しているとします。しかし、従業員が効果的にそれらを活用できなければ、その投資は無駄になります。優れたプロンプトエンジニアは、その投資を最大限に活用し、測定可能なビジネス価値を生み出します。
スキル2：AI支援ソフトウェア開発（時給100〜200ドル）
ほとんどの人が気づいていない事実があります。今日、カスタムソフトウェアは非技術者によって構築可能になっているということです。
ダン・マーテル氏は、マーテルベンチャーズというベンチャー企業を運営しており、AI優先の中小企業向けソフトウェアをインキュベートし、ローンチしています。驚くべきことに、彼らが構築するすべてのプロトタイプは、プログラマーではない普通の人々によって作られています。
これが可能なのは、Cursor、Replit、Retoolといった既存のAIコーディングツールのおかげです。これらのツールのほとんどは無料で利用でき、ソフトウェアと対話するように使えます。重いコーディング作業はすべて、AIが書いてくれます。私たちは革新的なアイデアを思いつき、それを動かすだけです。誰でも文字通りこれらのアプリを構築できるのです。
非技術者がAIでソフトウェアを構築する3ステップ
ステップ1：コースを作成する
冗談ではありません。AIツールの使い方を学ぶために、AIを使うのです。奇妙に聞こえるかもしれませんが、ChatGPTに入って、こう言います。「Replitを例として使用して、このアプリを構築する方法を教えてほしい」と、非常に詳細なステップバイステップで。
「プログラマーとして振る舞え」あるいは「専門家として振る舞え」、そして先ほどのプロンプト構造に従います。すると、ソフトウェアへのサインアップ方法、設定方法、どのようなプロンプトを入力してコードを生成させるか、さらにはそれを実行する方法まで、正確に教えてくれます。
このメタ的なアプローチの美しさは、学習曲線を劇的に短縮することにあります。従来のプログラミング学習では、数ヶ月から数年かけて基礎文法、データ構造、アルゴリズムを学ぶ必要がありました。しかし、AIコーディングツールの時代では、「何を作りたいか」というビジョンと、「それをどう実現するか」というAIへの適切な指示があれば、技術的な詳細はAIが処理してくれます。
ステップ2:問題を見つける
私のお気に入りのアプローチは、中小企業の顧客やCEO、起業家、誰でもあなたが製品を販売したい人々と働いているコンサルタントと話すことです。彼らに何度も何度も解決を求められることは何かを尋ねます。
そして、それらの人々を見つけて、一緒にソフトウェアを共同制作します。彼らは問題を持ち、あなたはノウハウを持っています。それらを組み合わせれば、ビジネスになります。そして、これらのプロトタイプを構築するために報酬を得られます。一度構築すれば、次の人、またその次の人に何度も何度も販売できるのです。
これは、従来のソフトウェア開発の経済学を根本から変えています。以前は、カスタムソフトウェアを開発するには数万ドルから数十万ドルのコストがかかり、数ヶ月の開発期間が必要でした。しかし今では、AIツールを使えば、週末のうちにプロトタイプを構築し、実際のユーザーからフィードバックを得て、反復改善することが可能です。
ステップ3：ソリューションを構築する
ほとんどの人は学習モードに陥ります。私はこれを「棚ヘルプ（shelf help）」と呼んでいます。常に棚から本を取り出し、モチベーションを得て、ポッドキャストを聴いて、YouTube動画を見ています。
あなたは、JFD（Just Freaking Do It = とにかくやる）する人になりたいのです。実世界でものを構築し始め、実装し、プレイし、プロトタイプを作ります。実際にソリューションを構築し、それをデプロイする人々が、大金を稼ぐのです。
学習と実践のバランスは重要ですが、多くの人は学習に偏りすぎています。AI時代の最大の利点の一つは、「learning by doing（やりながら学ぶ）」のコストが劇的に下がったことです。失敗しても、コードをすべて削除して最初からやり直せばいいだけです。財務的なリスクはほとんどありません。
AI支援ソフトウェア開発の市場機会
時給100ドルから200ドル（約15,000円から30,000円）の収入機会は、非技術者にとって従来は手の届かなかった領域です。しかし、AIツールの民主化により、この高収入の門戸が開かれました。
中小企業は、特定の業務プロセスを自動化するカスタムツールを必要としています。しかし、大手ソフトウェア会社に依頼すれば数万ドルかかり、フリーランスのプログラマーを雇っても高額です。ここに、AIを活用する非技術者の機会があります。
例えば、在庫管理に苦労している小売店があるとします。既存の大型ERPシステムは高額で複雑すぎます。しかし、Replitを使えば、その店舗の特定のニーズに合わせたシンプルな在庫管理アプリを数日で構築できます。店舗は数千ドルを支払い、大喜びするでしょう。あなたは時給200ドルを稼ぎ、再利用可能なソリューションを手に入れます。
スキル3：AIデザイン（時給100〜200ドル）
物事がどれほど速く進んだか、驚くべきことです。6ヶ月前を思い出してください。AIに画像を作成させていた頃、よく見ると、画像には6本の指や3つの目玉がありました。今では、多くの生成画像AIツールを使えば、ほぼフォトリアリスティックな結果が得られます。
デザインはもはや、あなたの能力についてではありません。アイデアの創造性についてなのです。これは、クリエイティブ業界におけるパラダイムシフトを表しています。
従来、優れたデザインを生み出すには、Adobe Photoshop、Illustrator、InDesignといったツールを何年もかけて習得する必要がありました。色彩理論、タイポグラフィ、レイアウトの原則を学び、数千時間の練習を重ねて、ようやくプロフェッショナルなデザインができるようになりました。
AI時代のデザインは異なります。技術的なスキルはAIが処理します。人間の役割は、何を作りたいかというビジョンを持ち、それを効果的にAIに伝えることです。
AIデザインで習得すべき3つのスキル
ダン・マーテル氏のメディアチームが、彼にプロジェクトを5倍速く作成する方法を教えてくれたAIデザインスキルを紹介しましょう。
スキル1：生成的写真（Generative Photo）
鍵は、フォトリアリスティックな画像を生成できるように、入力するプロンプトをマスターすることです。そして、それを行う最良の方法は、AIに教えてもらうことです。
私はいつもこれを使っています。先週、「Bite Back Your Tongue（舌を噛み返せ）」という新しいホットソースを生成するために使いました。これは、私のロゴをあちこちに配置する楽しいプロジェクトでした。時々、私は興奮して、スーパーカーコレクション用の新しいキーデザインをデザインしたくなります。カスタムキーはクールですから。私はデザイナーではありません。でも、AIはデザイナーです。そして、それは驚くほど素晴らしく見えました。
生成的写真の威力は、想像力だけが限界という点にあります。特定のスタイル、ムード、構図を持つ画像が必要ですか？詳細なプロンプトを書くだけです。「夕暮れ時の未来都市、ネオンライトが雨に濡れた路面に反射し、シネマティックな構図、8K解像度、ブレードランナーのスタイルで」といった具合に。
重要なのは、反復することです。最初の結果が完璧でなくても、プロンプトを調整し、要素を追加または削除し、スタイル参照を変更します。数回の反復で、驚くべき結果が得られます。
スキル2：AIを使った写真編集
古い画像や低解像度の画像を持つすべての人々を考えてください。Photoshop AIやTopazを使用して、AIを使ってネイティブにツール内で写真編集ができます。学ぶのは難しくありません。私がこれを理解できるなら、あなたにもできます。
AI写真編集は、従来の手動編集とは全く異なります。従来の方法では、選択ツールを使って対象を正確に選び、レイヤーマスクを作成し、調整レイヤーを重ね、ブラシで細かく修正する必要がありました。熟練した編集者でも、複雑な編集には数時間かかることがありました。
AI編集では、「背景を削除」「この人物をもっと明るく」「曇り空を晴天に変更」といった自然言語の指示だけで、AIが数秒で処理します。Photoshopの生成塗りつぶし機能を使えば、画像の一部を選択し、「ここに木を追加」と指示するだけで、周囲の環境に自然に溶け込む木が生成されます。
この技術の市場価値は膨大です。何百万もの企業や個人が、古い写真の修復、低解像度画像の高解像度化、製品写真の背景除去、不要な要素の削除といったニーズを持っています。
スキル3：ウェブデザイン
AIを使ってウェブサイトをデザインできるだけでなく、実際にウェブサイトをコーディングするためにも使えます。FigmaにはAIプラグインがあり、実際にカットアップして完成品に組み込んでくれます。あるいは、reloom.ioのように、すべてを自動的に行ってくれるツールもあります。
これが、大金を稼ぐ方法です。他のみんなが15,000ドルから20,000ドルを支払ってウェブサイトを構築していた場所で、あなたはそのほんの一部で構築し、差額を保持できます。
ウェブデザインの民主化は、フリーランス市場を変革しています。従来、ウェブサイトの構築には、デザイナー、フロントエンド開発者、バックエンド開発者という複数の専門家チームが必要でした。今では、一人のAIパワーユーザーが、数日でエンドツーエンドのウェブサイトを構築できます。
Reloom.ioのようなツールは、サイトマップを作成し、ワイヤーフレームを生成し、コンテンツを書き、デザインを適用し、レスポンシブなウェブサイトをエクスポートするまでの全プロセスを自動化します。あなたの役割は、クライアントのビジョンを理解し、適切な指示をツールに与え、最終結果を洗練させることです。
スキル4：AIビデオ編集（時給100〜200ドル）
メディア企業としての私にとって、これは魅力的なスキルです。なぜなら、私のチームは以前、ビデオから無音部分をカットし、オーディオを修正し、フッテージをカットし、私に新しいテイクを撮らせるために何百時間も費やしていたからです。今ではAIを使えば、文字通り瞬時です。
驚くべき部分は、ビデオ編集は以前80%が技術的スキルで20%がクリエイティブな判断でした。今では、すべてがクリエイティブな判断についてであり、技術的なことは処理されています。これは、キッチンでスーシェフがすべての準備をしてくれるようなもので、シェフとしてのあなたは皿を組み立てるだけです。
世界クラスのAIビデオエディターになるための3つのスキル
スキル1：クリッピング
今日、すべての人がクリッパーを必要としています。すべてのコンテンツを見て、良い部分をクリップアウトする人が必要なのです。これは、すべての異なるソーシャルプラットフォームのすべての異なる短編ビデオに使用されます。
ビデオクリップから無音を削除したり、FirecutやOpusのようなツールを使用してソーシャル用のクリップを作成したりするスキルです。私の12歳の息子は今日、YouTube でビデオゲームをプレイしている他の人々のためにクリッピングをして報酬を得ています。
クリッピングスキルの市場は爆発的に成長しています。ポッドキャスト、ウェビナー、会議講演、インタビューなど、長編コンテンツが大量に制作されています。しかし、ソーシャルメディアの主流は短編ビデオです。TikTok、Instagram Reels、YouTube Shortsは、15秒から60秒のコンテンツを求めています。
ここに機会があります。1時間のポッドキャストから、10〜20個の魅力的な短編クリップを抽出できます。それぞれのクリップは、適切なフック、中盤の展開、強力な結論を持つ完結したストーリーになります。AIツールは、話題の変化、感情のピーク、視聴者エンゲージメントの高いモーメントを自動的に識別します。
スキル2：生成的ビデオ
これは非常にクールです。なぜなら、誰かがAIアバターを作成するのを助けることができるからです。実際に、Vidyardという会社があり、あなたにそっくりのAIアバターを生成します。Synthesiaのような企業も、誰でも例のビデオをアップロードするだけで、あなたが話しているリアルなビデオを生成する新しいモデルを発表しました。
私には、まさに今これを使ってTikTokを成長させている友人がいます。彼はビデオを一度も録画していません。誰かがスクリプトを書き、AIを使用し、それを公開すると、それらの短編動画がバイラルになります。
生成的ビデオ技術は、コンテンツ制作の経済学を根本から変えています。従来、ビデオコンテンツの制作には、カメラ、照明、マイク、編集ソフトウェア、そして何よりも時間が必要でした。1本のビデオを制作するために、数時間から数日を費やすこともありました。
AIアバターを使えば、スクリプトを書くだけです。AIがあなたの声、表情、身振りを再現し、完全なビデオを生成します。言語の壁も消えます。英語でスクリプトを書けば、AIはそれを50の異なる言語に翻訳し、それぞれの言語であなたのアバターが自然に話すビデオを生成できます。
スキル3：B-roll検索
これは私の心に近いものです。なぜなら、私たちは私が話していることをしている実際の例を見つけることに誇りを持っているからです。そして、私のチームがテラバイトのビデオを探して見つけようとしなければならないことをお伝えします。
今では、AI検索の良いニュースで、その速度を上げることができました。しかし、誰かが実際にそのことをしなかったが、シナリオのB-rollのために一緒に入れたかった状況でさえ、実際にAIを使ってそのビデオを生成し、クリップインすることができ、リアルに見えます。
B-roll検索は、ビデオ制作において最も時間のかかる作業の一つです。適切なショットを見つけるために、何時間もフッテージをレビューする必要がありました。AIビデオ検索ツールは、セマンティック検索を使用します。「笑顔の人々がオフィスで協力している」と検索すれば、AIはビデオの視覚内容を理解し、関連するクリップを数秒で見つけます。
さらに、必要なB-rollが存在しない場合でも、AI生成ビデオツールを使って作成できます。「日没時のビーチで走るランナー」が必要ですか？AIがそれを生成します。フォトリアリスティックで、あなたのビデオに完璧に統合されます。
スキル5：AIライティング（時給100〜200ドル）
最も価値のあるビジネススキルは、言葉を書くことではありません。アイデアを伝えることです。これは重要な区別です。
例えば、私のライティングチームは、AIを使用して、コーチングコール、アドバイザリーコール、会話からのすべてのビデオトランスクリプトを取得します。ほとんどの場合、彼らは私を常に録画し、ストーリー、教訓、引用を抽出するために使用します。その後、それらを私のニュースレターや記事で使用します。
つまり、AIに私のために書かせているのではありません。ゴールドを見つけるためにそれを使用し、彼らがこのようなビデオに挿入したり、リールのためにプロンプトしたりして、自然で本物の反応を得られるようにしているのです。しかし、すべての重い作業を行うためにAIを使用しています。
AI ライティングで稼ぐための3つのスキル
私はヘッドオブワード、ジョエルと座り、人々が大金を稼ぐためにマスターする必要があるすべてのAIライティングスキルを教えてもらいました。これらの使い方を知ることが、お金を稼ぐ場所です。
スキル1：抽出（Extraction）
前述したように、長編コンテンツやビデオトランスクリプトを取得し、表現されているエッセンスやアイデアに分解させます。その後、それをモジュールピースとして取り、ニュースレターやX上のツイートやLinkedIn投稿のために移動させ、自分のものにすることができます。AIに書かせるだけではなく、ロボットのように聞こえます。
抽出スキルの真の価値は、情報の密度を管理することにあります。1時間のポッドキャストインタビューには、おそらく5〜10個の重要な洞察が含まれています。しかし、それらは雑談、繰り返し、脱線の中に埋もれています。AIは、トランスクリプトを分析し、最も価値のあるアイデア、最も記憶に残る引用、最も実用的なアドバイスを抽出します。
例えば、「このトランスクリプトから、実用的なビジネスアドバイスをすべて抽出し、それぞれを140文字のツイートサイズの洞察にまとめよ」と指示できます。AIは、1時間のコンテンツから20〜30個のツイート可能な洞察を生成します。
スキル2：アイデア出し（Ideation）
クライアントのために最もパフォーマンスの高いコンテンツをすべて取得し、それをAIに与え、あなたが知っているバイラルになる新しいアイデアをプッシュさせます。なぜなら、既存のコンテンツで機能している例が既にあるからです。しかし、その後、過去にうまくいったことに基づいて15の新しい方法を考え出すように指示できるので、すべてのアイデアがヒットすることがわかります。
アイデア出しの体系的アプローチは、創造性を民主化します。以前は、優れたコンテンツアイデアを思いつくのは、一部の創造的な天才の領域でした。今では、データ駆動のアプローチが可能です。
プロセスはこうです。クライアントの過去6ヶ月間のすべてのコンテンツを分析し、エンゲージメントメトリクス（いいね、シェア、コメント、視聴時間）で上位10%を特定します。これらの高パフォーマンスコンテンツをAIに与え、共通パターンを分析させます。
「これらの投稿はすべて、個人的なストーリーテリングと実用的なアドバイスを組み合わせている」「視覚的な例や図が含まれているコンテンツは、テキストのみのコンテンツより3倍高いエンゲージメントを得ている」といった洞察が得られます。
その後、AIに「これらのパターンを維持しながら、まだ取り上げていないトピックで20の新しいコンテンツアイデアを生成せよ」と指示します。結果は、過去の成功に基づいており、新鮮でオリジナルなアイデアのリストです。
スキル3：作成（Creation）
これはアイデア出しとは異なります。なぜなら、あなたがやりたいことは、声のトーン、顧客が書いたコンテンツの特定の例を与えることだからです。彼らが誇りに思っている、あなたが知っているバイラルになったコンテンツの特定の例を与え、その後、彼らが書くように、または彼らが話すように書くカスタムAIまたはカスタムGPTを作成します。
そうすれば、彼らはトップドルを支払ってくれるので、電子メールへの応答やカスタマーサポートから新しいマーケティングキャンペーンの作成まで、すべての部門でそのAIを使用できます。
カスタムAIの作成は、AI ライティングにおける最高レベルのスキルです。これは単に「良いコピーを書いて」と依頼するのではなく、クライアントのユニークな声、スタイル、ブランドパーソナリティを捉えるAIシステムを構築することです。
プロセスは以下の通りです。まず、クライアントの最高のコンテンツを20〜50個収集します。ブログ投稿、メール、ソーシャルメディア投稿、インタビュートランスクリプトなど。これらをAIに分析させ、文体の特徴を抽出します。
「短い文を好む。平均17語」「質問で読者を引き込む頻度が高い」「専門用語を避け、日常言語を使用」「ユーモアと自己卑下を織り交ぜる」といった洞察が得られます。
次に、これらの特徴を組み込んだカスタムGPTを作成します。システムプロンプトで、「あなたはXのスタイルで書きます。短い文、質問的なフック、日常言語、自己卑下なユーモアを使用します」と定義します。トレーニングデータとして、収集したコンテンツを提供します。
結果は、クライアントの声で書くAIシステムです。他の人が使っても、出力はクライアントのブランドと一致します。
スキル6：AIコンテンツマーケティング（時給200〜300ドル）
一度聞いたら、それを忘れることはできないことを教えます。そして、それはサンタクロースが本物ではないことを知るのと同じくらい悪いです。
アーノルドのパンプクラブを聞いたことがありますか。それはアーノルド・シュワルツェネッガーによるトップポッドキャストであり、彼のニュースレターとアプリです。そして、それは巨大です。巨大なビジネスです。
驚くべきことに、彼はポッドキャストを一度も録音したことがありません。彼には、AIシステムを使用して最初から最後まで彼のために全体を管理する代理店があります。ニュースレターコンテンツ、音声クローン、全体を自動的に公開します。
AIコンテンツ作成エンジンの構築方法
彼らのようなAIコンテンツ作成エンジンを構築するために、トップドルを得る方法はこちらです。
ステップ1：結果を定義する
完全な製品はどのように見えますか。100エピソードのポッドキャストだけですか。ニュースレターですか。アプリのようなプレミアムコンテンツの他の種類ですか。全体の戦略を理解する必要がありますが、クールな部分は、AIを使用して支援できることです。
結果の定義は、AI コンテンツマーケティングプロジェクトの成功を決定します。多くのクライアントは「もっとコンテンツが欲しい」と漠然と言いますが、それでは不十分です。
具体的な成果物を定義します。「毎週公開される45分のポッドキャストエピソード、各エピソードに対応する2000語のブログ投稿、10個の短編ソーシャルメディアクリップ、週刊ニュースレター」といった具合に。
さらに、KPI（主要業績評価指標）を定義します。「3ヶ月で5000人の購読者」「平均エピソード完了率60%以上」「月間10,000のウェブサイト訪問者」など。
ステップ2：コンテンツを作成する
教えたすべての異なるコンテンツ戦略を生成するために、これまで積み重ねたすべてのスキルを使用します。この製品を制作するために報酬を得ます。
コンテンツ作成フェーズでは、すべての以前のスキルが統合されます。AI ライティングで基本コンテンツを生成し、AIデザインでビジュアル要素を作成し、AI ビデオ編集で動画コンテンツを制作します。
重要なのは、一貫性とブランド整合性です。すべてのコンテンツピースが、クライアントの声、価値観、メッセージングと一致している必要があります。カスタムGPTやスタイルガイドを使用して、この一貫性を確保します。
ステップ3：コンテンツを再利用する
1時間のポッドキャストを取り、AIにクリップを引き出させて、あちこちに公開します。あなたの顧客は、業界のあらゆる場所にいるこの全知全能な人物になり、彼らはあなたにすべてのクレジットを与え、あなたを多くの他の人々に紹介して、彼らのために同じことをするのを手伝います。
コンテンツ再利用は、投資収益率を最大化します。1時間のポッドキャストから以下を作成できます：
- 完全なエピソード（YouTube、Spotify、Apple Podcasts）
- 10〜15個の短編クリップ（TikTok、Instagram、LinkedIn、Twitter）
- エピソードトランスクリプト（SEO最適化されたブログ投稿）
- 重要な引用のグラフィック（Instagram、Pinterest）
- オーディオグラム（視覚的に魅力的なオーディオクリップ）
- ニュースレターコンテンツ（主要なポイントの要約）
- LinkedInの記事（より深い分析）
- Twitterスレッド（ステップバイステップの内訳）
一つのコンテンツピースから、50以上の異なるアセットを作成できます。これにより、クライアントはあらゆるプラットフォームで存在感を示し、オーディエンスとのすべてのタッチポイントで価値を提供できます。
スキル7：ノーコードAI自動化（時給300〜400ドル）
ビジネスがワークフロー管理を通じて経験するすべての時間、お金、リソースの無駄を見れば、企業がお金を稼ぐのを助ける非常に多くの機会を見つけるでしょう。そして、それが人々が非常に高い報酬を得る理由です。
最近、私たちの自動化の専門家が、Martell Mediaで新入社員のために使用するすべてのオンボーディングを、15のタスクから1つのタスクに減らしました。それが私たちに節約したものを想像してください。だからこそ、これらの種類の自動化を構築するために適切な才能に投資する意思があるのです。
ノーコードAI自動化の設計図
make.com、N8N、Zapier、Gum Loopなどのツール、および多くのAIワークフローを使用して、これらの作業を実装するためにトップドルを得るための、私のノーコードAI自動化の設計図を共有します。
ステップ1：ワークフローをマップする
ビジネスの成長を止めているボトルネックを見つけるために、すべてのプロセスをマップアウトできることは、非常に価値があります。
例えば、販売プロセスでは、リードを適格化する営業開発担当者から、リードを登録するアカウントエグゼクティブ、販売インフラ全体を管理する営業マネージャーまで、すべてがあります。ホワイトボードに行き、そのワークフローをマッピングすることは、それ自体で大金の価値があります。
ワークフローマッピングは、自動化プロジェクトの基盤です。多くの企業は、自分たちのプロセスを完全には理解していません。それらは何年もかけて有機的に進化し、非効率、重複、不必要なステップで満ちています。
効果的なワークフローマップには以下が含まれます：
- すべてのステップの視覚的表現（フローチャートまたはスイムレーン図）
- 各ステップの責任者の明確化
- 各ステップにかかる推定時間
- システム間のデータフロー
- 意思決定ポイントと条件分岐
- 現在の痛点とボトルネック
このマッピングプロセス自体が、多くの企業にとって啓示です。「私たちは同じデータを3つの異なるシステムに手動で入力していたのか？」「承認プロセスが5日もかかっていたのは、一人の人が休暇中だったからか？」
ステップ2：現金に焦点を当てる
これは誰もが間違えるところです。自動化が簡単だからといって入ってきて自動化し始めますが、お金を節約したり稼いだりしません。クライアントのためにお金を稼ぐローハンギングフルーツを見つける必要があります。なぜなら、あなたの自動化を使って節約または稼げば稼ぐほど、あなたと一緒にもっと使うからです。
例えば、ビジネスが大規模にコールドアウトリーチを行うのを助けることは、AI ボットが毎日毎分ダイヤルしている24時間の営業担当者のようなものがあることを意味し、ビジネスのためにより多くの収入を生み出すので、より多くの報酬を得られます。
現金重視のアプローチは、自動化プロジェクトを単なる技術的演習から、戦略的ビジネス投資に変えます。
収益に直結する自動化の例：
- リード生成とアウトリーチ（より多くの見込み客 = より多くの売上）
- 売上プロセスの高速化（成約時間の短縮 = キャッシュフローの改善）
- 顧客オンボーディングの自動化（手動作業の削減 = より多くの顧客を処理可能）
- 解約予防（危険なサインの早期検出 = 収益の保持）
コスト削減に直結する自動化：
- データ入力の削除（人件費の削減）
- レポート生成の自動化（管理時間の解放）
- 在庫管理の最適化（過剰在庫コストの削減）
- カスタマーサポートの第一段階の自動化（サポートチケットの削減）
ステップ3：コパイロットを構築する
これは、誰かの仕事を見て、「彼らがやっている仕事を手伝うために、すぐ隣に座っているAIバディをどのように構築できるか」と自問することです。そうすれば、彼らは多くの手動タスクを実行する必要がなく、最終的な出力のみをレビューします。
コパイロットの概念は、完全自動化と人間の判断のバランスを取ります。多くのタスクは完全に自動化できますが、人間の監督が価値を付加する領域もあります。
例：営業メールコパイロット
営業担当者がリードに返信する必要があるとします。従来、彼らは各メールを最初から書いていました。これには時間がかかり、品質にばらつきがありました。
AIコパイロットは以下のように機能します：
- 受信したリードメールを分析
- リードの業界、会社規模、痛点を識別
- CRMから関連情報を取得
- カスタマイズされた返信メールを下書き
- 営業担当者に送信前のレビューと調整を求める
営業担当者は、メールを最初から書く代わりに、AIが生成した高品質な下書きをレビューし、個人的なタッチを加え、送信します。これにより、返信時間が80%短縮され、品質が向上します。
スキル8：AIデータ分析（時給300〜400ドル）
Amazonがデータで動いていることを知っていましたか。すべての決定、製品の調整、テストはデータに裏打ちされています。AIを使用して、すべてのビジネスはビッグデータ分析の活用を開始する必要があります。そうでなければ、おそらく苦しみ、失敗するでしょう。
エドワード・デミング、私の個人的なマンクラッシュが常に言っているように、「データがなければ、あなたは意見を持つ別の人に過ぎません。」
AIデータ分析で報酬を得る3つの方法
方法1：データクリーンアップ
ほとんどのビジネスは、最も乱雑なデータを持っています。彼らが勝って成長していない理由は、良い決定を下すことができないからです。洞察がないからです。あちこちにスプレッドシートがあり、切断されたシステムがあります。
AIを使用してデータウェアハウスまたはデータレイクを作成し、より良い決定を下せるように報酬を得ることができます。情報を見つけるのが簡単になるからです。
データクリーンアップは、地味に聞こえるかもしれませんが、ビジネスに変革的な影響を与えます。ほとんどの企業のデータは、以下のような問題を抱えています：
- 重複レコード（同じ顧客が3つの異なるIDで存在）
- 不整合（住所フィールドに電話番号が入力されている）
- 欠損値（重要なフィールドが空白）
- フォーマットの不一致（日付が「12/25/2025」「2025-12-25」「December 25, 2025」など様々な形式）
AIデータクリーンアップツールは、これらの問題を自動的に検出し、修正します。パターン認識を使用して重複を特定し、文脈から不整合を検出し、他のデータソースから欠損値を補完し、すべてのフォーマットを標準化します。
クリーンなデータを持つビジネスは、正確なレポート、信頼できる予測、データドリブンな意思決定が可能になります。
方法2：データエンリッチメント
ほとんどのビジネスは、これができることさえ知りません。だからこそ、あなたが来て「あなたがメールだけを持っているすべてのそれらのリードのために、Full StoryまたはSix Senseのような他のシステムに行き、連絡先番号、クレジットスコア、場所でデータを追加またはエンリッチすることができます」と言うと、彼らはあなたを愛するでしょう。そして、AIを使用してそれを行い、報酬を得ることができます。
データエンリッチメントは、既存のデータに外部ソースからの情報を追加するプロセスです。これにより、データの価値が劇的に向上します。
例：B2Bリードエンリッチメント
マーケティングチームが5000人のリードリストを持っているとします。現在、各リードについて持っている情報は以下のみです：
- 名前
- メールアドレス
- 会社名
データエンリッチメントサービス（Clearbit、ZoomInfo、Apollo.ioなど）とAI統合を使用すれば、以下を追加できます：
- 役職
- 電話番号
- LinkedIn プロフィール
- 会社規模（従業員数）
- 業界
- 年間収益
- 技術スタック（使用しているソフトウェア）
- 資金調達情報
- 最近のニュース
この情報により、営業チームはパーソナライズされたアプローチを取り、最も価値の高いリードを優先し、より効果的なメッセージングを作成できます。
方法3：データインサイト抽出
人々が情報を理解するのを助けるために報酬を得ます。私が関与している企業の一つはLomiと呼ばれ、文字通りプラスチックを取って土に変えるスマートフードコンポスターです。
彼らがFacebook広告を改善するために行ったことは、AIに購入した顧客のすべての情報を与え、「これのようなより多くの顧客はどこにいますか？」と言いました。ゴミを持ち去るために人々に料金を請求する特定の州があり、それらの人々はゴミを削除するために支払う必要がなかった人々よりも高いレベルで購入しました。そして、それらの広告はより良いパフォーマンスを開始しました。
AIが彼らにそっくりの顧客をもっと見つける場所を教えてくれたからです。洞察を引き出し、推奨事項を引き出し、物事を監視します。AIは今、ワンクリックでデータを取り、洞察を得るように設定されています。
データインサイト抽出は、AIデータ分析の最高形態です。生データを実用的なビジネスインテリジェンスに変換します。
高度なインサイト抽出の例：
顧客セグメンテーション：AIが顧客ベースを分析し、購買行動、エンゲージメントパターン、ライフタイムバリューに基づいて自然なセグメントを識別します。「ハイバリュー・低頻度」「ロイヤル・アドボケート」「リスクあり」といったセグメントが浮かび上がります。
予測分析：過去のデータから将来のトレンドを予測します。「現在の成長率が続けば、3ヶ月後にサーバー容量が限界に達する」「顧客Xは、解約の典型的なサインを示している」
異常検出：通常のパターンから逸脱を自動的に検出します。「今週の返品率が通常の2倍。製造バッチYに問題がある可能性」
因果分析：相関関係だけでなく、因果関係を明らかにします。「価格を10%下げた結果、売上が15%増加したのではなく、同時期の季節要因が影響している」
スキル9：ノーコードAIエージェント開発（時給400〜500ドル）
最後の、そして最高収入のスキルに到達しました。先週、「ダン、AIは私の仕事を奪うのですか？」と尋ねられました。以前は「AIはあなたの仕事を奪わないが、AIを使う誰かがあなたの仕事を奪う」と言っていました。
今、私がいるところは、AIエージェントを使って自分自身を置き換えなければ、あなたは置き換えられるということです。これらのエージェントを構築する人である必要があります。
これらのエージェントは24時間働き、文句を言わず、休暇を取らず、毎回100%同じ方法で仕事をします。だからこそ、エージェントは非常に強力なのです。
AIエージェントを構築して報酬を得る3ステップ
ステップ1：仕事を定義する
すべてのエージェントには、学習する必要がある専門的な出力があり、あなたの仕事は顧客と一緒にそれをマッピングすることです。それが行うすべての側面を取り、本当にうまく行うことを確認できます。
例えば、営業を見れば、見込み客を適格化するAIエージェントを持つことが、最もローハンギングフルーツであり、1人から2人から3人のフルタイムの人々を取り除くことができ、24時間年中無休で苦情なしでより良くそれを行います。
仕事の定義は、AIエージェント開発の最も重要なステップです。不明確な定義は、不満足な結果につながります。
効果的な仕事の定義には以下が含まれます：
入力：エージェントは何を受け取りますか？（例：リードの連絡先情報、会社名、業界）
プロセス：エージェントはどのようなステップを実行しますか？（例：会社をリサーチ、予算を評価、意思決定者を特定、適格性スコアを計算）
出力：エージェントは何を生産しますか？（例：適格/不適格の判定、優先度スコア、推奨される次のアクション）
成功基準：良い出力はどのように見えますか？（例：90%以上の精度、人間の営業担当者の判断と一致）
エッジケース：例外的な状況をどう処理しますか？（例：情報が不十分な場合、曖昧な場合）
ステップ2：モデルを開発する
これは、顧客と一緒に持っている既存のデータを使用して実際にトレーニングする場所です。それは、それがどのように正しく行われるかの例を示します。
プロセスと標準作業手順書がある場合、電話のトランスクリプトまたはそれらの電話からのトランスクリプト、あるいは営業担当者が適格化して正しく行っているチャットログの例さえある場合、そのトレーニングデータセットでモデルを開発する必要があります。
モデル開発は、AIエージェントに「会社の方法」を教えるプロセスです。汎用のAIモデルは、一般的なベストプラクティスを知っていますが、あなたの特定のビジネス、業界、顧客ベースの独自性を理解していません。
効果的なトレーニングデータセットには以下が含まれます：
ポジティブな例：優れた仕事の例。トップパフォーマーの営業トランスクリプト、高い顧客満足度を得たサポートチケット、成功したプロジェクトの文書。
ネガティブな例：避けるべきことの例。失敗した営業アプローチ、顧客の苦情につながった対応、問題のある決定。
エッジケースの例：通常と異なる状況の処理方法。難しい顧客、複雑な技術的問題、予算外の要求。
フィードバックループ：エージェントの出力を評価し、その評価を使用してモデルを改善するメカニズム。
ステップ3：デプロイと監視
出力を見て品質を測定し、サムズアップまたはサムズダウンを与えるシステムを構築しなければ、時間とともに良くなるようにAIをトレーニングしていません。
それが、ほとんどのシステムが最初は人間を関与させている理由です。彼らがよりスマートでスマートになり、本質的により速く仕事をすることができるようにです。
例えば、私たちの営業チームには、このAI搭載の販売チャットツールがあり、本質的に人が購入したポジティブなチャット、十分に速く適格化されなかったか取引が起こらなかったネガティブなチャットからのすべてのフィードバックを取り、その後、それを使用してアルゴリズムにフィードし、新しい営業担当者に何を言うか、どのように言うか、いつ言うかを推奨することについてよりスマートになります。すべて自動的に。
デプロイと監視フェーズは、AIエージェントが継続的に改善される場所です。これは「設定して忘れる」アプローチではありません。
効果的な監視システムには以下が含まれます：
パフォーマンスダッシュボード：主要メトリクスのリアルタイム表示。処理されたタスクの数、成功率、平均処理時間、エラー率。
品質評価：エージェントの出力のサンプルを人間がレビューし、品質スコアを付けます。このフィードバックがモデルの改善に使用されます。
異常アラート：パフォーマンスが通常のベースラインから逸脱した場合の自動通知。「エラー率が突然5%から15%に増加」「平均処理時間が2倍に」
A/Bテスト：モデルの異なるバージョンを並行して実行し、どちらがより良いパフォーマンスを発揮するかをテストします。
継続的学習：新しいデータと フィードバックを使用してモデルを定期的に再トレーニングします。
結論：AI時代の富を掴むために
これら9つのAIスキルを最初から最後まで見てきて、あなたは圧倒されていると感じるかもしれません。情報量が多く、自分が十分にスマートではないとか、それを何かに活かすのに十分なスキルがないと感じるかもしれません。興味深いかもしれませんが、ここで私が知っていることがあります。
もしあなたが最後まで到達したのなら、あなたには理由があるのです。AIはあなたの未来にあると思います。人々にAIを教えるためにトップドルを得るべきだと思います。それを必要とするビジネスにAIを実装するために報酬を得るべきだと思います。
今、世界でこれほど大きな需要があったことはありません。そして今、あなたはそれを行う方法のロードマップを持っています。これを眠らせないでください。遅らせないでください。足を引きずらないでください。時は今です。
あなたは偉大さのために作られ、この動画を理由があって見ました。
AI革命は、単なる技術トレンドではありません。経済的機会の根本的な再編成です。過去の産業革命がそうであったように、早期に適応し、新しいスキルを習得した人々が、最大の恩恵を受けます。
重要なのは、これらのスキルのすべてをマスターする必要はないということです。一つまたは二つから始めてください。プロンプトエンジニアリングは優れた出発点です。基礎的であり、すぐに価値を提供でき、他のすべてのAIスキルの基盤となります。
そこから、あなたの興味、背景、市場機会に基づいて専門化します。デザインのバックグラウンドがあれば、AIデザインに深く入り込みましょう。ビジネスプロセスに興味があれば、AI自動化に焦点を当てましょう。
最も重要なことは、行動を起こすことです。知識は実践されて初めて価値を持ちます。今日、一つのAIツールを試してください。今週、小さなプロジェクトを完成させてください。来月、最初のクライアントを獲得してください。
AI時代の富は、最も高度な学位を持つ人々や、最も長い経験を持つ人々に行くわけではありません。それは、新しい可能性を最も速く認識し、それを実際のビジネス価値に変換できる人々に行くのです。
図解解説
