現在、ChatGPTやClaudeを「ちょっと便利な検索エンジン」として使っている人にとって、常識が壊れる内容です。
「AIに聞いてみたけど、結局よくわからなかった」
「プログラミングは自分には無理だと思っている」
「AIで何かできそうな気はするけど、具体的に何をすればいいかわからない」
それでも、AIの回答をコピペし続けるだけで16億円を調達した25歳がいます。
こっそり公開しますが、この話は日本ではまだ誰も紹介していません。
消す前にブックマークを強く推奨します。
※この記事は、米国Anthropic公式ブログ・Y Combinator公式・現地メディア報道をもとに、筆者が独自に取材・分析した実践メモの完全版です。
■ Tanner Jonesは「プログラミングの勉強」を一切しなかった。
彼のプログラミング経験は、高校の授業で「紙にペンでコードを書いた」こと。
それが最後です。
大学はダートマス。専攻は文系。共同創業者のAleksanderも数学畑の研究者で、2人とも「まともにコードが書けない」非エンジニアでした。
- プログラミングスクールに通ったことはない
- GitHubのアカウントすら持っていなかった
- 技術系の職歴はゼロ
あなたの周りにもいませんか？「AIで何か作りたいけど、コードが書けないから無理」と言っている人。
Tannerもまったく同じ状態でした。
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■ 「紙にコードを書いた男」が、4ヶ月で州政府を動かした。
2025年4月、Tannerは会社を作りました。
やったことは、拍子抜けするほどシンプルです。
AIに「こういうものを作りたい」と日本語でいうところの”お願い”をする。AIが返してきた回答をそのままコピペする。動かなかったら「動かないんだけど」とまたお願いする。
ただ、それだけです。
このサイクルを繰り返して、たった1ヶ月でバージニア州知事のオフィスに持っていけるプロトタイプを完成させました。
「言語を理解し、クリティカルシンキングができれば、AIはうまく使える。人文系の人間の方がむしろ有利かもしれない。AIとのコミュニケーションの媒体は”言葉”だから」— Tanner Jones
その結果がこれです。
- 提案書の作成期間: 3ヶ月（従来のコンサル） → 1ヶ月（Tanner）
- チーム規模: エンジニア数十人（老舗コンサル） → AI1つ＋非エンジニア2人
- 調達額: 0円 → 16億円（General Catalyst、Dropbox創業者ら）
- 成果: 新築住宅価格を平均360万円引き下げ → 州民に年間1,500億円以上の節約
老舗コンサルティング企業を蹴散らして、州政府の契約を勝ち取りました。
25歳の文系が、紙にコードを書いた経験しかない男が、です。
Naoki: 「でも、それって特殊なケースですよね？政府向けなんて普通の人には関係ないし」——そう思いましたよね？ それはあなたが「AIで何を作るか」を業界に置き換える発想ができていないからです。僕自身、マーケター出身でコードなんて書けなかったけど、Claude Codeで広告管理SaaS（広告課長）を一人で作りました。エンジニア雇用費ゼロ、開発期間は数週間。「コードが書けない」は、2025年以降、言い訳にすらなりません。
■ 第1章: 「勉強してから始める」人は永遠に始められない
ここで、あなたに1つ質問です。
「AIを使いこなすために、今何をしていますか？」
× やっている人：プログラミングの入門書を買った。Udemyの講座を見始めた。「基礎を固めてから」と思っている。
○ やっている人：今日、AIに「こういうの作って」と雑に投げた。エラーが出たら「直して」とまた投げた。動くものが手元にある。
この差は、才能の差ではありません。
「まず作る」か「まず学ぶ」かの順番の差です。
Tannerは一度もプログラミングを勉強していません。AIの回答をコピペして、動かなかったらまたAIに聞く。ただそれだけを繰り返した。
少し想像してみてください。
もしあなたが、自分の業界で「あったら便利なのに誰も作っていないツール」をAIに作らせていたら、どうなっていたでしょうか？
- 不動産業者なら → 物件情報を自動で比較するツール
- 美容室オーナーなら → 予約管理とリピート促進を自動化するアプリ
- EC運営者なら → 商品説明文を自動生成するツール
- 広告運用者なら → レポートを自動作成するダッシュボード
Tannerは政府向けの規制分析ツールを作りました。でもあなたの業界に置き換えてみてほしい。
400年分の法律文書を読み込んで矛盾を見つけるAI。これと同じことが、あなたの業界の「面倒くさい作業」にも当てはまるはずです。
Naoki: 「でも、AIに作らせたものってクオリティ低いんじゃないですか？」——わかります、僕も最初はそう思ってました。でもそれは「一発で完璧を求めている」からです。Tannerも最初のプロトタイプはボロボロだったはず。大事なのは、ボロボロでも「動くもの」を1週間で作って、実際のユーザーにぶつけること。僕のX自動化ツール（xcreate）も、最初のバージョンは恥ずかしいレベルでした。でも動くものがあるから改善できる。完璧な企画書を3ヶ月かけて作る人は、その3ヶ月で市場が変わっていることに気づけない。
■ 第2章: 「AIの回答をコピペ」の正体
「AIの回答をコピペするだけ」と聞くと、バカにしているように聞こえるかもしれません。
でもこれが、2025年以降のプロダクト開発のリアルです。
Tannerがやったことを、もう少し具体的に説明します。
STEP 1: 「作りたいもの」を言葉で伝える
「バージニア州の規制文書を読み込んで、矛盾や重複を自動で見つけるツールを作りたい」——これをAIに伝えた。コードの知識は一切不要。日本語でいう「お願い」です。
STEP 2: AIが返してきたものをそのまま貼り付ける
AIが「こうすればできます」と返してくる。それをそのままコピーして、ペーストする。
STEP 3: 動かなかったら「動かない」と伝える
エラーが出る。当然です。でも「このエラーが出たんだけど」とAIに見せれば、AIが直してくれる。
このサイクルを何十回、何百回と繰り返す。
× やっている人：AIに1回聞いて、うまくいかなかったら「やっぱりAIはダメだ」と諦める。
○ やっている人：AIに100回聞く。100回コピペする。100回エラーを貼り付ける。101回目に動く。
Tannerは後者です。
そして、この「コピペの繰り返し」で作ったプロトタイプが、何十年もの経験を持つコンサル企業のプレゼンを打ち負かしました。
なぜか？
老舗コンサルは「提案書」を作っていた。Tannerは「動くもの」を作っていた。
提案書3ヶ月 vs 動くプロダクト1ヶ月。
州知事が選んだのは、当然「動くもの」です。
Naoki: 「100回もコピペするのは大変じゃないですか？」——大変ですよ。でも比較対象を間違えないでください。プログラミングを1から学ぶのは「3年」かかります。100回コピペするのは「3日」です。3年 vs 3日。どっちが大変ですか？ 僕が広告課長を作ったときも、Claude Codeとの会話履歴は数百回に及びました。でもその数百回のやり取りは、全部「日本語のお願い」です。コードは1行も自分で書いていない。
■ 第3章: これは「1人の天才の話」ではない。世界中で同時に起きている。
「Tannerが特別だっただけでしょ？」
いいえ。
同じことが、世界中で同時多発的に起きています。
事例1: Samuel Rondot
フランス人の個人開発者。AIを使って3つのWebサービスを一人で構築。月の売上は約500万円。チームメンバーはゼロ。従業員ゼロ → 月収500万円。
事例2: Greg Isenbergの友人
AIでローカルビジネス向けのWebサイトを24時間で作成。翌日にはGoogleで検索2位に表示され、電話が鳴り止まなくなった。制作費ゼロ → 数千ドルの売上が即日発生。
事例3: 楽天
あの楽天グループが、AIを導入した結果。新しいサービスの開発期間が24日 → 5日に短縮。79%の時間削減。コードの修正精度は99.9%。
そしてClaude Code自体の売上。公開からたった6ヶ月で年間売上1,500億円に到達。史上最速です。
これは「一部のギークが遊んでいる」話ではありません。
個人も、大企業も、政府も、全員が同じ方向に動いている。
× やっている人：「AIブームはそのうち落ち着く」と思って静観している。
○ やっている人：「AIブームが落ち着く前に動く」と決めて、今日からコピペを始めている。
あなたの業界でも同じことが起きます。
飲食店のメニュー最適化。美容室の顧客管理。不動産の物件マッチング。ECの在庫予測。広告のレポート自動化。
「あったら便利なのに」をAIに作らせた人が、先に市場を取る。
それだけの話です。
Naoki: 「でも海外の事例でしょ？日本では通用しないのでは？」——逆です。日本の方がチャンスがでかい。なぜなら、日本ではまだ「AIでプロダクトを作る」人が圧倒的に少ないから。アメリカでは既にレッドオーシャンになりつつある市場が、日本ではまだブルーオーシャンです。僕がClaude Codeで作った広告課長も、日本の広告運用市場に特化したから刺さった。「海外で起きていることを、日本の特定の業界に持ってくる」——これが今、最もイージーな勝ち筋です。
■ 第4章: 400年分の法律を、AIが1ヶ月で読み切った
ここで、Tannerの話に戻ります。
彼が作ったツールが何をしたか、もう少し具体的に伝えます。
バージニア州には、400年間にわたって蓄積された規制があります。
法律の上に法律が重なり、矛盾する条文が放置され、誰も全体像を把握できない状態。人間が読もうとしたら、何十年かかるかわかりません。
TannerのAIツールは、この400年分の文書を読み込み、矛盾や重複を自動で特定しました。
その結果。
バージニア州知事Glenn Youngkinが行政命令51号に署名。全州機関にAIによる規制レビューを義務化しました。
1人の25歳が作ったツールが、州の法律を変えた。
新築住宅の価格が平均360万円下がった。州民の年間節約額は1,500億円以上。
これを聞いて「すごいな」で終わる人と、「自分の業界でも同じことができるんじゃないか」と考える人。
ここで分かれます。
あなたの業界にも「何十年も蓄積された非効率」がありませんか？
- 不動産なら → 物件情報が複数サイトに散らばって比較できない
- 飲食なら → 仕入れと売上のデータが別々で分析できない
- 美容室なら → 顧客の来店履歴と好みが紙のカルテに埋もれている
- 広告運用なら → 複数媒体のレポートを毎月手作業でまとめている
これらを解決するツールを、AIに「作って」と言うだけで作れる時代です。
Tannerは政府向けに作った。あなたは自分の業界向けに作ればいい。
Naoki: 「自分の業界の非効率なんて、考えたこともない」——それ、チャンスです。考えたことがないということは、まだ誰も解決していないということ。僕は広告運用をやっていたとき、毎月のレポート作成に丸2日かかっていました。「これ、AIにやらせたら？」と思ったのが広告課長の始まりです。あなたの「面倒くさい」は、そのまま「売れるプロダクト」になります。面倒くさいことをリストアップしてください。それがあなたの16億円の種です。
■ でも、99%の人はここで止まる。
ここまで読んで「自分にもできそう」と思ったかもしれません。
残念ながら、99%の人は行動しません。
理由は3つです。
壁① 「何を作ればいいかわからない」
AIに「何か作って」と言っても何も起きません。Tannerには「政府の規制を分析する」という明確な課題があった。あなたには、まだそれがない。
壁② 「AIとの会話が続かない」
最初の1回は試す。でもエラーが出た瞬間に諦める。Tannerのように100回コピペを繰り返す忍耐がない。なぜなら、AIへの「お願いの仕方」を知らないから。
壁③ 「作っても売り方がわからない」
仮に動くものができても、それをどうやってお金に変えるのか。Tannerは州知事のオフィスに持っていった。あなたには、その「持っていく先」が見えていない。
この3つの壁が、「すごいな」で終わる人と「16億円」をつかむ人を分けています。
■ 最後に。
Tannerは特別な人間ではありませんでした。
プログラミングは紙に書いただけ。エンジニアの経験はゼロ。ただ、AIの回答をコピペし続ける根気と、「自分の業界の課題」を言語化する力だけがあった。
この2つは、あなたにもあるはずです。
この記事を感想付きで引用RTしてくれた方に、「Claude Codeで”動くもの”を作る初心者脱却テンプレート」をDMで送ります。
① Claude Codeの始め方（インストールから最初の指示までの全手順）
② 「動かないんだけど」の時に使える聞き方テンプレート10パターン
③ 初心者が最初に作るべき「簡単だけど実用的なもの」3選
ぶっちゃけ、ほとんどの人はClaude Codeで動くものすら作れずに終わります。このテンプレートはそこを突破するためのものです。
Tannerは4ヶ月で16億円を手にしました。
あなたの4ヶ月は、今日から始まります。
※元ネタ：Anthropic公式ブログ「Building companies with Claude Code」、Y Combinator公式、VPM報道をもとに構成。数字はすべて公開情報に基づいています。
