【STORY：Before】
マーカスは34歳でコンサル会社をクビになった。
理由は「AIに仕事を奪われる部門だから」。
皮肉だった。市場調査のプロとして8年間、企業の課題を分析してきた男が、AIの台頭を理由にクビを切られた。
貯金は約150万円。妻と2歳の子供。次の仕事を探す余裕は、3ヶ月しかなかった。
普通なら、別のコンサル会社に履歴書を送るところだろう。
でもマーカスは、こう考えた。
「俺をクビにしたAIを、逆に”部下”にしたらどうなる？」
【STORY：After】
6ヶ月後。
マーカスが75万円で作った「自動リサーチマシン」は、40,000件以上のビジネス課題を分析し、300以上の業界、8カ国のデータを網羅していた。
コンサル会社が3人チームで2週間かけて納品する750万円のレポート。
これと同等の調査を、3分・たった75円で吐き出す。
しかもその中から、月額制のサービスとして売れるアイデアを10個も見つけた。
空調業界向けの業務管理ツール：月額1万5000円。
レストラン向けの予約最適化ツール：月額2万2000円。
どれも「その業界の人が毎日困っていること」をAIが見つけてきたものだ。
「AIを使えば誰でもできるんでしょ？」
違う。マーカスには8年間のコンサル経験があった。AIに「何を調べさせるか」を知っていた。包丁は誰でも持てるが、寿司を握れるのは職人だけだ。
重要なのは「AIの性能」じゃない。「何を聞くか」だ。
【METHOD】
第1章：「問いの設計」だけで9割決まる
マーカスが最初にやったのは、コードを書くことじゃない。
「AIに何を調べさせるか」のリストを作ることだった。
コンサル時代に使っていた調査フレームワーク。業界の課題を洗い出す質問リスト。競合分析の切り口。
これを200個以上、手書きでまとめた。
AIは「答えを出す機械」だと思われている。でも本当は「問いを入れる機械」だ。
ゴミみたいな質問を入れれば、ゴミみたいな答えが出る。宝石みたいな質問を入れれば、宝石が出てくる。
マーカスは8年かけて「宝石みたいな質問」を持っていた。これが最大の武器だった。
Naokiコメント： これ、自分でSaaSを運用してるから痛いほど分かる。自分の広告管理ツールを作ったとき、最初に決めたのはコードじゃなくて「誰の、どんな不満を解決するか」だった。AIに丸投げしても、問いがボヤけてたら何も出てこない。逆に問いさえ鋭ければ、AIは恐ろしいほど正確に答えを返してくる。
第2章：「自動調査マシン」の仕組み
マーカスが作った仕組みはこうだ。
①「業界名」と「国」を入れる
②AIが自動でその業界の課題を100個リストアップ
③別のAIがネット上のデータを集めて裏付けを取る
④さらに別のAIが「この課題を解決するサービス」を設計する
⑤最後にレポートとして1枚にまとめる
人間がやるのは「①に業界名を入れる」だけ。あとは全部、AIが勝手にやる。
ポイントは「AIを1体じゃなく、チームとして使っている」こと。
調べるAI、分析するAI、まとめるAI。それぞれに専門の役割を与えた。人間のコンサルチームと同じ構造を、AIで再現した。
費用は月に約12万円。コンサル会社なら人件費だけで月500万円はかかる。
12万円 vs 500万円。同じアウトプット。
Naokiコメント： 「AIを複数組み合わせる」ってところが肝。自分もSaaSの機能改善で、調査用と実装用でAIの役割を分けてる。1つのAIに全部やらせると精度が落ちる。人間と同じで「専門家チーム」にした方がいい結果が出る。
第3章：4万件のデータが教えてくれた「金脈」
40,000件の課題データが溜まったとき、マーカスはあることに気づいた。
「同じ不満が、違う業界で繰り返し出てくる」。
「予約管理がバラバラ」「顧客情報が紙のまま」「請求書を手で作ってる」——。
これらは美容室でも、歯医者でも、空調修理でも、まったく同じ形で存在していた。
つまり、1つの解決策を作れば、業界を変えるだけで何度でも売れる。
マーカスはここから10個のサービスアイデアを抽出した。
空調業界向け：月額1万5000円の業務管理ツール。
レストラン向け：月額2万2000円の予約最適化ツール。
クリーニング業者向け：月額1万2000円の顧客管理ツール。
どれも「その業界の人は困ってるのに、誰も作っていない」ものばかり。
「でも、大企業がすぐ真似するんじゃないの？」
逆だ。大企業は「空調業界の月1万5000円のツール」なんて作らない。市場が小さすぎて、彼らの会議を通らない。だからこそ個人が勝てる。
ニッチは弱さじゃない。鎧だ。
Naokiコメント： これは本当にそう。自分が作ったSaaSも「大企業がやらない小さい市場」を狙ったから生き残れてる。月額数千円〜数万円のツールって、大企業からしたら採算が合わない。でも個人なら十分すぎる収益になる。ニッチこそ個人開発者の最強の武器。
第4章：「コンサルの経験 × AIの速度」が最強だった理由
マーカスの本当の強みは「コードが書けること」じゃなかった。
8年間、企業の課題を聞き続けた「耳」があったことだ。
AIに市場調査をさせるのは、今や誰でもできる。
でも「この業界のこの課題は、本当にお金を払ってでも解決したいものか？」を見抜けるのは、現場を知っている人間だけだ。
マーカスはコンサル時代、何百社もの経営者と話してきた。彼らが本当に困っていること、口では言わないけど予算を組むこと、見栄で言うだけで実際は払わないこと——全部知っていた。
この「目利き力」をAIの速度で増幅した。
だから75万円の投資で、750万円以上の価値を生み出せた。
Naokiコメント： AIはあくまで「増幅装置」。自分もエンジニアとして何年もやってきた経験があるから、AIの出力の良し悪しを判断できる。経験ゼロの人がAIを使っても、出てきた答えが正しいかどうか分からない。まず自分の「目利き力」を磨くことが先だと思う。
【WALL：壁の提示】
ここで正直に言っておく。
マーカスの話を聞いて「自分もやろう」と思った人の99%は、やらない。
理由は簡単だ。「問いの設計」が圧倒的に難しいから。
AIに何を聞けばいいか分からない。どの業界を狙えばいいか分からない。出てきたデータのどれが金脈か見分けられない。
マーカスには8年の経験があった。それを持っていない人には、別のアプローチが必要だ。
でも、1つだけ抜け道がある。
自分が詳しい業界で、自分が感じている不満から始めることだ。
あなたが飲食店で働いているなら、飲食店の課題をAIに調べさせる。あなたが不動産にいるなら、不動産の課題を。
「自分が顧客になれる市場」でAIを使う。これが経験の差を埋める唯一の方法だ。
【CTA】
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引用RTしてくれた方全員に、マーカスが実際に使った「AIリサーチの質問テンプレート50選」（日本語版）をDMでお送りします。
「問い」さえ良ければ、AIは驚くほど正確に答えを返してくる。まずはその「問い」の型を手に入れてください。
出典: Reddit r/SideProject（2025年）の実話をベースに再構成
