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鈴木@アナログ営業会社を100日後にAIで売上を300％にする人

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【AI営業×売上拡大に挑戦中】元営業2億・コールセンター立ち上げ・ベンチャー役員｜AIを「社員」として部署化（営業・対応・ナレッジ）｜電話と足の営業をAIエージェントで武器化｜現場で使える営業術を毎日発信｜営業AIエージェント興味ある方はLINEへ👇

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もう怖いレベル AIが営業部隊になってる。 12体が同時に電話してる。通話内容もメモも自動。人間の1日はAIの数分に負ける。月2,000万円の営業自動化はここから始まるこれを見て危機感ない人は危ない。営業の仕事は、確実に分解されてる。架電するAI。会話を読むAI。見込みを判定するAI。資料送付するAI。再架電を予約するAI。人間に渡すAI。つまり、営業マン1人を増やす時代じゃない。 AIオペレーターを並列運用する時代。初心者がミスるのは、いきなり売ろうとすること。まずやるのはこれ。 ChatGPTで顧客別トークを作る。 ClaudeでNGパターンを洗い出す。 Geminiで競合比較を作る。 AI架電システムで大量接触する。反応ありだけ人間が詰める。これで営業の無駄が消える。 100件電話して3件商談なら弱い。 700件回して21件商談なら別物。営業は汗をかく競技じゃない。仕組みを持つ競技だ。感情で動くな。 AIで回せ。

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普通のWi-Fiがレーダー化カメラなしで人を検知心拍まで読む設計が出た GitHubで爆伸びしてる防犯カメラ業界に激震これは無視したら置いていかれるこれはただのガジェットニュースじゃない。防犯カメラ、見守りセンサー、スマートホーム。この3つの常識が壊れる話。 RuViewの説明では、 Wi-Fiの電波が人の動きで乱れる。その乱れをAIが読み、「誰かいる」「動いている」「座っている」「倒れている」「呼吸している」まで推定する。映像はない。顔も撮らない。レンズもない。なのに部屋の状態が分かる。ここが怖いし、強い。防犯カメラは見える場所しか守れない。赤外線カメラは暗闇に強いが、壁は無理。人感センサーは静止した人に弱い。でもWi-Fiセンシングは、人が止まっていても呼吸で拾える可能性がある。この差はデカい。介護施設なら転倒検知。ホテルなら在室確認。工場なら危険エリア検知。家庭なら高齢者の見守り。しかもESP32のような安い部品で検証できる世界に入ってきた。重要なのは、「監視カメラを売る」じゃない。映像を撮らない安全インフラを作ること。これから伸びるのは、顔認証AIではなく、プライバシーを残した空間AI。カメラにこだわる人間から負ける。次は電波を読む人間が勝つ。

普通のWi-Fiがレーダー化カメラなしで人を検知心拍まで読む設計が出た GitHubで爆伸びしてる防犯カメラ業界に激震これは無視したら置いていかれるこれはただのガジェットニュースじゃない。防犯カメラ、見守りセンサー、スマートホーム。この3つの常識が壊れる話。 RuViewの説明では、 Wi-Fiの電波が人の動きで乱れる。その乱れをAIが読み、「誰かいる」「動いている」「座っている」「倒れている」「呼吸している」まで推定する。映像はない。顔も撮らない。レンズもない。なのに部屋の状態が分かる。ここが怖いし、強い。防犯カメラは見える場所しか守れない。赤外線カメラは暗闇に強いが、壁は無理。人感センサーは静止した人に弱い。でもWi-Fiセンシングは、人が止まっていても呼吸で拾える可能性がある。この差はデカい。介護施設なら転倒検知。ホテルなら在室確認。工場なら危険エリア検知。家庭なら高齢者の見守り。しかもESP32のような安い部品で検証できる世界に入ってきた。重要なのは、「監視カメラを売る」じゃない。映像を撮らない安全インフラを作ること。これから伸びるのは、顔認証AIではなく、プライバシーを残した空間AI。カメラにこだわる人間から負ける。次は電波を読む人間が勝つ。

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【インフルエンサー完全終了】 Codex×ElevenLabsで作った動画が182万インプ 7日間で売上2,380万円まで到達 👇 広告出稿なしのオーガニック配信 AI初心者でも「これなら試せる」と思える作り方になってきた今回の事例で注目したいのはだけじゃない。制作工程そのもの。使われているのは CodexとElevenLabs。 Codexは制作に必要な処理を形にする側。 ElevenLabsは音声＋アバター生成を担当する側。つまり全部を手作業で編集するではなく AIごとに役割を分けて動画を組み立てていく。この発想が重要。そして完成した縦型動画を TikTokに投稿。 7日間の実測値を見るとインプレッション 1,824,391。平均視聴完了率 41.2%。完全視聴 751,649。商品リンクタップ 71,904回。 CTR 3.94%。購入 3,412件。最終売上 2,380万円。さらに資料には ORGANIC ONLY / NO PAIDとある。広告を出して無理やり表示回数を増やした結果ではない。動画そのものが広がり視聴されリンクが押され購入まで動いている。ここで初心者が勘違いしなくていいのが「自分も182万回を狙わないと意味がない」ということ。最初からバズを狙う必要はない。まずは Codexで制作工程を補助する ↓ ElevenLabsで音声を作る ↓ ElevenLabsでUGCにする ↓ 投稿する ↓ 数字を見るここから始めればいい。重要なのは 1本目を完璧にすることじゃない。投稿したあとにどこまで見られたかどれだけクリックされたかどこで離脱したか数字から改善すること。 AIによって変わったのは「ヒット動画を必ず作れる」ことではない。試作品を作って市場に出して改善するまでのハードル。これまで動画制作を難しそうで避けていた人ほど CodexとElevenLabsを触る意味がある。作る側に回るための入口がかなり広くなっている。

【インフルエンサー完全終了】 Codex×ElevenLabsで作った動画が182万インプ 7日間で売上2,380万円まで到達 👇 広告出稿なしのオーガニック配信 AI初心者でも「これなら試せる」と思える作り方になってきた今回の事例で注目したいのはだけじゃない。制作工程そのもの。使われているのは CodexとElevenLabs。 Codexは制作に必要な処理を形にする側。 ElevenLabsは音声＋アバター生成を担当する側。つまり全部を手作業で編集するではなく AIごとに役割を分けて動画を組み立てていく。この発想が重要。そして完成した縦型動画を TikTokに投稿。 7日間の実測値を見るとインプレッション 1,824,391。平均視聴完了率 41.2%。完全視聴 751,649。商品リンクタップ 71,904回。 CTR 3.94%。購入 3,412件。最終売上 2,380万円。さらに資料には ORGANIC ONLY / NO PAIDとある。広告を出して無理やり表示回数を増やした結果ではない。動画そのものが広がり視聴されリンクが押され購入まで動いている。ここで初心者が勘違いしなくていいのが「自分も182万回を狙わないと意味がない」ということ。最初からバズを狙う必要はない。まずは Codexで制作工程を補助する ↓ ElevenLabsで音声を作る ↓ ElevenLabsでUGCにする ↓ 投稿する ↓ 数字を見るここから始めればいい。重要なのは 1本目を完璧にすることじゃない。投稿したあとにどこまで見られたかどれだけクリックされたかどこで離脱したか数字から改善すること。 AIによって変わったのは「ヒット動画を必ず作れる」ことではない。試作品を作って市場に出して改善するまでのハードル。これまで動画制作を難しそうで避けていた人ほど CodexとElevenLabsを触る意味がある。作る側に回るための入口がかなり広くなっている。

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シリコンバレーの28歳無職が「Claude」に粒子シミュレーション作れと投げた。コード知識ゼロなのに、3時間後にはブラウザで動作。そのまま海外向けに販売して初月27万円今、稼いでる個人開発者の特徴。難しそうに見えるものをAIで量産してる。例えば今回の粒子シミュレーション。昔なら、・数学・物理・OpenGL ・最適化全部必要だった。でも今は違う。 Claudeに、「衝突判定付きで、60fpsの粒子演算を作れ」って投げるだけ。すると、・コード生成・修正・UI実装・バグ改善全部返ってくる。重要なのはここ。難しそうなだけで、人は金を払う。実際、・サイト背景・広告演出・NFT演出・MV素材・LPアニメーションここに需要がある。 AI時代は、「作れるか」じゃない。高そうに見えるものを量産できるかこれで個人が勝てる。

シリコンバレーの28歳無職が「Claude」に粒子シミュレーション作れと投げた。コード知識ゼロなのに、3時間後にはブラウザで動作。そのまま海外向けに販売して初月27万円今、稼いでる個人開発者の特徴。難しそうに見えるものをAIで量産してる。例えば今回の粒子シミュレーション。昔なら、・数学・物理・OpenGL ・最適化全部必要だった。でも今は違う。 Claudeに、「衝突判定付きで、60fpsの粒子演算を作れ」って投げるだけ。すると、・コード生成・修正・UI実装・バグ改善全部返ってくる。重要なのはここ。難しそうなだけで、人は金を払う。実際、・サイト背景・広告演出・NFT演出・MV素材・LPアニメーションここに需要がある。 AI時代は、「作れるか」じゃない。高そうに見えるものを量産できるかこれで個人が勝てる。

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月収8万円だった元フリーター。「Claude」にサイト制作を丸投げ。 3D演出までAIが生成し始め、初案件で25万円取った。昔のWeb制作、重すぎた。 HTML勉強。 CSS勉強。 JS勉強。デザイン勉強。普通に地獄。でも今は、 Claudeが全部補完する。しかもThree.jsまで書く。つまり、映画みたいなサイトが、初心者でも作れる。しかも最近は、 LenisとGSAPの組み合わせまで理解してる。 AIの進化、想像以上。もう「デザインできないから無理」は通用しない。必要なのは、触る勇気だけ。

月収8万円だった元フリーター。「Claude」にサイト制作を丸投げ。 3D演出までAIが生成し始め、初案件で25万円取った。昔のWeb制作、重すぎた。 HTML勉強。 CSS勉強。 JS勉強。デザイン勉強。普通に地獄。でも今は、 Claudeが全部補完する。しかもThree.jsまで書く。つまり、映画みたいなサイトが、初心者でも作れる。しかも最近は、 LenisとGSAPの組み合わせまで理解してる。 AIの進化、想像以上。もう「デザインできないから無理」は通用しない。必要なのは、触る勇気だけ。

712,233 views

まじで終わった。日本の田舎電車が「実写」にしか見えない。これ、Unreal Engine 5.8で作れる時代。映像制作の単価は月100万円まで跳ねる。ゲーム会社だけの話じゃない。個人が稼ぐ順番が変わった。これから稼ぐ人は、動画編集者じゃない。「現実っぽい世界を作れる人」だ。今までは、実写映像を撮るにはカメラマン、ロケ地、許可、照明、編集が必要だった。でもUE5.8なら違う。田舎の電車古い駅夜の商店街地方の住宅街廃校工場地帯こういう日本っぽい背景を作れるだけで仕事になる。稼ぎ方はシンプル。 ① UE5.8で日本風シーンを作る ② ChatGPTで短編ストーリーを作る ③ Claudeで営業文を作る ④ Geminiで映像需要のある業界を調べる ⑤ 企業に「15秒広告」「MV背景」「ゲームPV」として売る狙う先はゲーム会社だけじゃない。地方自治体観光PR 不動産会社 YouTuber VTuber事務所インディーゲーム制作チーム広告代理店ここに刺さる。 1本3万〜10万円の背景動画を作る。月10本受けたら30万〜100万円。才能じゃない。今必要なのは、実写を撮る力じゃなく「実写に見える世界を作る力」。 AIで台本。 UEで映像。 CursorでLP。 Claudeで営業。これを組める人間から、映像副業で勝つ。まだ動画編集だけやってるなら、もう遅い。次は世界を作れる個人が取る。

まじで終わった。日本の田舎電車が「実写」にしか見えない。これ、Unreal Engine 5.8で作れる時代。映像制作の単価は月100万円まで跳ねる。ゲーム会社だけの話じゃない。個人が稼ぐ順番が変わった。これから稼ぐ人は、動画編集者じゃない。「現実っぽい世界を作れる人」だ。今までは、実写映像を撮るにはカメラマン、ロケ地、許可、照明、編集が必要だった。でもUE5.8なら違う。田舎の電車古い駅夜の商店街地方の住宅街廃校工場地帯こういう日本っぽい背景を作れるだけで仕事になる。稼ぎ方はシンプル。 ① UE5.8で日本風シーンを作る ② ChatGPTで短編ストーリーを作る ③ Claudeで営業文を作る ④ Geminiで映像需要のある業界を調べる ⑤ 企業に「15秒広告」「MV背景」「ゲームPV」として売る狙う先はゲーム会社だけじゃない。地方自治体観光PR 不動産会社 YouTuber VTuber事務所インディーゲーム制作チーム広告代理店ここに刺さる。 1本3万〜10万円の背景動画を作る。月10本受けたら30万〜100万円。才能じゃない。今必要なのは、実写を撮る力じゃなく「実写に見える世界を作る力」。 AIで台本。 UEで映像。 CursorでLP。 Claudeで営業。これを組める人間から、映像副業で勝つ。まだ動画編集だけやってるなら、もう遅い。次は世界を作れる個人が取る。

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【衝撃】 Codexが別物になった。デスクトップアプリで「KIMI K3」が動く。 APIキーを毎回貼る作業は不要。 OAuth認証してモデルを切り替えるだけ。コード修正もレビューも同じ画面で完結。導入方法は👇 結論、CodexデスクトップアプリのチャットにこのGitHubをそのまま投げろ。続けて、こう指示する。「このGitHubリポジトリを確認し、AGENTS.mdの手順に従ってCodex Routerをインストールしてください。既存のCodex設定、GPTモデル、ChatGPTログインは残したまま、Kimi K3のOAuth接続を有効化してください。インストール後にdoctorを実行し、問題があれば修正してください。最後のCodex再起動は自分で行います。トークンやAPIキーはチャット上に表示しないでください。」これだけ。 Codexがリポジトリを読み込み、・必要なファイルの取得・Codex Routerのインストール・既存設定のバックアップ・Kimi OAuthの接続・モデル一覧の更新・doctorによる動作確認まで進めてくれる。途中でKimiの認証を求められたら、ブラウザを開いてKimiアカウントでログイン。作業が終わったら、 Codexをウィンドウだけでなく完全終了する。もう一度起動して、新しいチャットを作成。画面下のモデル選択を開き、「Kimi K3（OAuth）」を選べば完了。表示されない場合は、Codexに「Codex Routerのdoctorを実行して、モデルカタログを更新してください」と指示してから、再度アプリを完全終了して開き直せ。なお、この方法はCodex Routerという第三者制作のコミュニティーツールを使う。公式READMEでは、既存のGPTモデルやChatGPTログインを残したまま、Kimi K3を通常のモデル選択欄へ追加する設計と説明されている。利用前にリポジトリのコードと権限は必ず確認しろ。Node.js 22.19以上、Git、uvまたはPython 3.10以上も必要。設定を眺めて満足するな。 GitHubをCodexに投げて、インストールまでやらせろ。 AI格差はモデルの差じゃない。「使える状態まで持っていく速さ」の差。

【衝撃】 Codexが別物になった。デスクトップアプリで「KIMI K3」が動く。 APIキーを毎回貼る作業は不要。 OAuth認証してモデルを切り替えるだけ。コード修正もレビューも同じ画面で完結。導入方法は👇 結論、CodexデスクトップアプリのチャットにこのGitHubをそのまま投げろ。続けて、こう指示する。「このGitHubリポジトリを確認し、AGENTS.mdの手順に従ってCodex Routerをインストールしてください。既存のCodex設定、GPTモデル、ChatGPTログインは残したまま、Kimi K3のOAuth接続を有効化してください。インストール後にdoctorを実行し、問題があれば修正してください。最後のCodex再起動は自分で行います。トークンやAPIキーはチャット上に表示しないでください。」これだけ。 Codexがリポジトリを読み込み、・必要なファイルの取得・Codex Routerのインストール・既存設定のバックアップ・Kimi OAuthの接続・モデル一覧の更新・doctorによる動作確認まで進めてくれる。途中でKimiの認証を求められたら、ブラウザを開いてKimiアカウントでログイン。作業が終わったら、 Codexをウィンドウだけでなく完全終了する。もう一度起動して、新しいチャットを作成。画面下のモデル選択を開き、「Kimi K3（OAuth）」を選べば完了。表示されない場合は、Codexに「Codex Routerのdoctorを実行して、モデルカタログを更新してください」と指示してから、再度アプリを完全終了して開き直せ。なお、この方法はCodex Routerという第三者制作のコミュニティーツールを使う。公式READMEでは、既存のGPTモデルやChatGPTログインを残したまま、Kimi K3を通常のモデル選択欄へ追加する設計と説明されている。利用前にリポジトリのコードと権限は必ず確認しろ。Node.js 22.19以上、Git、uvまたはPython 3.10以上も必要。設定を眺めて満足するな。 GitHubをCodexに投げて、インストールまでやらせろ。 AI格差はモデルの差じゃない。「使える状態まで持っていく速さ」の差。

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借金を抱えた元営業マンが「Claude Opus 4.8」をPMにして開発開始 300体のAIエージェントを並列で動かした 300万円が売り上がる仕組みを作った AIをチャットとして使う時代は終わり。これから勝つのは「AIを社員化した人」。 Claude Opus 4.8に要件整理をさせる。 GPTに仕様書を書かせる。 Cursorに実装させる。 AIエージェントにリサーチ開発デザインテスト営業資料作成を同時実行させる。人間1人が頑張る構造は遅い。今は 1人 × 300エージェントの時代。多くの人はまだ ChatGPTに質問して満足している。だから差がつく。稼げない理由は才能じゃない。 AIを社員として配置する設計を知らないだけ。

借金を抱えた元営業マンが「Claude Opus 4.8」をPMにして開発開始 300体のAIエージェントを並列で動かした 300万円が売り上がる仕組みを作った AIをチャットとして使う時代は終わり。これから勝つのは「AIを社員化した人」。 Claude Opus 4.8に要件整理をさせる。 GPTに仕様書を書かせる。 Cursorに実装させる。 AIエージェントにリサーチ開発デザインテスト営業資料作成を同時実行させる。人間1人が頑張る構造は遅い。今は 1人 × 300エージェントの時代。多くの人はまだ ChatGPTに質問して満足している。だから差がつく。稼げない理由は才能じゃない。 AIを社員として配置する設計を知らないだけ。

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今日から使える Fable5でBlenderを動かしたらヤバい BlenderをAIが操作して 1時間で3D映像を作る時代使う側は月100万円を狙える 2026年、動画の仕事は完全に分かれる。編集だけする人。 AIで事業を作る人。この差はデカい。 Fable5で映像を作る。 GPTで投稿文を作る。 Claudeで営業文を作る。 CursorでLPを作る。 OpenClawで投稿と営業を自動化する。ここまで組めば、ただの動画制作者じゃない。小さなAI動画事業になる。初心者はまず、 1ジャンルに絞れ。不動産なら内覧動画。飲食なら新メニュー動画。採用なら会社紹介動画。美容なら施術ビフォー動画。 1ジャンルだけでいい。 30本作れ。その中で反応が取れた型を売れ。月額10万円の運用代行を30社。これで月300万円。簡単ではない。でも手順は見えてる。 Fable5を知らない人は遅れる。知ってるだけの人も遅れる。今日から使う人間だけが勝つ。

今日から使える Fable5でBlenderを動かしたらヤバい BlenderをAIが操作して 1時間で3D映像を作る時代使う側は月100万円を狙える 2026年、動画の仕事は完全に分かれる。編集だけする人。 AIで事業を作る人。この差はデカい。 Fable5で映像を作る。 GPTで投稿文を作る。 Claudeで営業文を作る。 CursorでLPを作る。 OpenClawで投稿と営業を自動化する。ここまで組めば、ただの動画制作者じゃない。小さなAI動画事業になる。初心者はまず、 1ジャンルに絞れ。不動産なら内覧動画。飲食なら新メニュー動画。採用なら会社紹介動画。美容なら施術ビフォー動画。 1ジャンルだけでいい。 30本作れ。その中で反応が取れた型を売れ。月額10万円の運用代行を30社。これで月300万円。簡単ではない。でも手順は見えてる。 Fable5を知らない人は遅れる。知ってるだけの人も遅れる。今日から使う人間だけが勝つ。

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これはヤバい AI動画の作り方が完全に変わった GPT-6でプロンプトを作るそれをMiniMax H3に投げるだけ 15秒のファッションMVまで一気に作れる動画を見ると完成度の意味がわかる再現方法は👇 まずGPT-6に作りたい映像を伝える今回はファッション系のMV 人物を中心に置いて衣装が次々と切り替わる構成にする重要なのは動画を直接作らせないこと先にGPT-6でプロンプトを設計する映像の構図人物の動き衣装の変化カメラワーク背景テンポ全体の世界観これらを文章にまとめてもらうそのプロンプトをMiniMax H3に投入するとH3側が映像として生成する今回の動画では同じ人物を軸にしながら衣装だけが自然に切り替わっていく単なる画像の切り替えではない人物の動きと衣装変化がつながっているだからファッションMVとして見せられる 16:9の横動画で約15秒のルックブックまで作れるこれを人間が作るなら企画を考えてモデルを用意して衣装を何着も準備して撮影してカットをつないでトランジションを作る必要があるでもAIなら「プロンプト設計→生成」まで一気に短縮できる一番重要なのはここ動画AIだけ触るより GPT-6を“演出家”として先に使う方が強い何を映すかをGPT-6で詰めてどう動かすかをH3に任せるこの役割分担で完成度が一段上がる商品PV アパレル広告 SNS用MV ブランドのルックブックにも使えるこれからは動画編集スキルだけじゃない AIに映像を設計させる力で差がつく

これはヤバい AI動画の作り方が完全に変わった GPT-6でプロンプトを作るそれをMiniMax H3に投げるだけ 15秒のファッションMVまで一気に作れる動画を見ると完成度の意味がわかる再現方法は👇 まずGPT-6に作りたい映像を伝える今回はファッション系のMV 人物を中心に置いて衣装が次々と切り替わる構成にする重要なのは動画を直接作らせないこと先にGPT-6でプロンプトを設計する映像の構図人物の動き衣装の変化カメラワーク背景テンポ全体の世界観これらを文章にまとめてもらうそのプロンプトをMiniMax H3に投入するとH3側が映像として生成する今回の動画では同じ人物を軸にしながら衣装だけが自然に切り替わっていく単なる画像の切り替えではない人物の動きと衣装変化がつながっているだからファッションMVとして見せられる 16:9の横動画で約15秒のルックブックまで作れるこれを人間が作るなら企画を考えてモデルを用意して衣装を何着も準備して撮影してカットをつないでトランジションを作る必要があるでもAIなら「プロンプト設計→生成」まで一気に短縮できる一番重要なのはここ動画AIだけ触るより GPT-6を“演出家”として先に使う方が強い何を映すかをGPT-6で詰めてどう動かすかをH3に任せるこの役割分担で完成度が一段上がる商品PV アパレル広告 SNS用MV ブランドのルックブックにも使えるこれからは動画編集スキルだけじゃない AIに映像を設計させる力で差がつく

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スクショでサイトができる完全無料「screenshot-to-code」がヤバい。スクショを投げるだけで、コードを生成。しかも動画からプロトタイプ化までいける。しかもCodexに言えばすぐに使える！やり方は👇 結論、これをCodexに投げろ。プロンプトはこれ。「このGitHubリポジトリを読み込んで、私のPCで使える状態までセットアップしてください。READMEを確認して、必要な環境、APIキー、Docker起動、ローカルURLまで順番に実行手順を出してください。エラーが出たら原因を特定して修正案も出してください」これでいい。やることはシンプル。 Codexを開く GitHub URLを貼る上のプロンプトを投げる .envにAPIキーを入れる Dockerで起動 localhost:5173を開くスクショをアップロードする出力形式は最初これでいい。 React + Tailwind LPならHTML + Tailwindでもいい。初心者がやりがちなミスは、 READMEを自力で読んで詰まること。違う。 OSSの導入はCodexに読ませろ。環境構築はAIに任せろ。人間は使い方と売り方に集中しろ。これでスクショからLP初稿を作れる。 1本3〜5万円。月10本なら30〜50万円。コードを書けないはもう言い訳にならない。 GitHub URLを貼って、動かせ。知ってるだけの人間から脱落する。

スクショでサイトができる完全無料「screenshot-to-code」がヤバい。スクショを投げるだけで、コードを生成。しかも動画からプロトタイプ化までいける。しかもCodexに言えばすぐに使える！やり方は👇 結論、これをCodexに投げろ。プロンプトはこれ。「このGitHubリポジトリを読み込んで、私のPCで使える状態までセットアップしてください。READMEを確認して、必要な環境、APIキー、Docker起動、ローカルURLまで順番に実行手順を出してください。エラーが出たら原因を特定して修正案も出してください」これでいい。やることはシンプル。 Codexを開く GitHub URLを貼る上のプロンプトを投げる .envにAPIキーを入れる Dockerで起動 localhost:5173を開くスクショをアップロードする出力形式は最初これでいい。 React + Tailwind LPならHTML + Tailwindでもいい。初心者がやりがちなミスは、 READMEを自力で読んで詰まること。違う。 OSSの導入はCodexに読ませろ。環境構築はAIに任せろ。人間は使い方と売り方に集中しろ。これでスクショからLP初稿を作れる。 1本3〜5万円。月10本なら30〜50万円。コードを書けないはもう言い訳にならない。 GitHub URLを貼って、動かせ。知ってるだけの人間から脱落する。

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Claude Designが無料化レベルしかも「制限なし」で使える名前はOpen Design UI/UX、画像、動画、資料まで対応高額デザインツールを置き換える可能性あり月50万円案件を狙う人は今すぐ触れこれは見逃すな。 Open Designは、AIでデザイン制作を回したい人に刺さる。特に、ClaudeやGPTを使ってるのに「最後の見た目」で止まってる人。できることは強い。・プロンプトからUI案を作る・LPやアプリ画面のたたき台を出す・画像、動画、資料の構成に使う・オープンソースだからカスタムできる・高額ツールの代替候補になる初心者の失敗は、いきなり完璧なデザインを作ろうとすること。違う。最初は「営業に使える見本」を量産しろ。 GPTでコピーを作る。 Claudeで構成を磨く。 Geminiで競合を調べる。 Open Designで見た目に変換する。この流れで、1日3案作れる。 30日で90案。その中から刺さるものだけ営業に使え。 AI副業で勝つのは、知ってる人じゃない。触って、出して、売る人間。保存して、今日触れ。遅い人から消える。

Claude Designが無料化レベルしかも「制限なし」で使える名前はOpen Design UI/UX、画像、動画、資料まで対応高額デザインツールを置き換える可能性あり月50万円案件を狙う人は今すぐ触れこれは見逃すな。 Open Designは、AIでデザイン制作を回したい人に刺さる。特に、ClaudeやGPTを使ってるのに「最後の見た目」で止まってる人。できることは強い。・プロンプトからUI案を作る・LPやアプリ画面のたたき台を出す・画像、動画、資料の構成に使う・オープンソースだからカスタムできる・高額ツールの代替候補になる初心者の失敗は、いきなり完璧なデザインを作ろうとすること。違う。最初は「営業に使える見本」を量産しろ。 GPTでコピーを作る。 Claudeで構成を磨く。 Geminiで競合を調べる。 Open Designで見た目に変換する。この流れで、1日3案作れる。 30日で90案。その中から刺さるものだけ営業に使え。 AI副業で勝つのは、知ってる人じゃない。触って、出して、売る人間。保存して、今日触れ。遅い人から消える。

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これはヤバい GPT6で企業分析の限界が一気に変わった大量の企業情報と企業カテゴリーを同時分析読み込める規模は最大5,000,000件「データが大きすぎて読めない」が消える企業リサーチのやり方が変わる詳しい方法は👇 これまで企業分析で詰まりやすかったのがデータ量の壁企業数が増えるほど一度に扱うのが難しくなる企業情報だけではない企業カテゴリーまで含めるとさらにデータは巨大になるその結果データを分割する一部だけ読み込む何回かに分けて分析するこうした作業が必要だったでもこれを使えば最大5,000,000件の企業情報を一気に読み込めるしかも企業情報と企業カテゴリーを同時に扱えるつまり大量の企業を横断してまとめて分析できるここがかなり重要数百社を見る分析と数百万社を見る分析では見えるものが変わる市場全体の企業分布カテゴリーごとの特徴狙うべき企業群似ている企業のまとまり大量データだからこそ見つけられる傾向があるこれまで「データが大きすぎる」で止まっていた分析を最初から大規模データ前提で進められるようになる企業リスト分析市場調査営業先の分類企業カテゴリーの整理大量データを使う業務ほどインパクトが大きい分析できる企業数が増えると意思決定に使える情報量も変わる 500万件を一気に扱えるなら企業分析はもう小さく切って見る前提ではなくなる

これはヤバい GPT6で企業分析の限界が一気に変わった大量の企業情報と企業カテゴリーを同時分析読み込める規模は最大5,000,000件「データが大きすぎて読めない」が消える企業リサーチのやり方が変わる詳しい方法は👇 これまで企業分析で詰まりやすかったのがデータ量の壁企業数が増えるほど一度に扱うのが難しくなる企業情報だけではない企業カテゴリーまで含めるとさらにデータは巨大になるその結果データを分割する一部だけ読み込む何回かに分けて分析するこうした作業が必要だったでもこれを使えば最大5,000,000件の企業情報を一気に読み込めるしかも企業情報と企業カテゴリーを同時に扱えるつまり大量の企業を横断してまとめて分析できるここがかなり重要数百社を見る分析と数百万社を見る分析では見えるものが変わる市場全体の企業分布カテゴリーごとの特徴狙うべき企業群似ている企業のまとまり大量データだからこそ見つけられる傾向があるこれまで「データが大きすぎる」で止まっていた分析を最初から大規模データ前提で進められるようになる企業リスト分析市場調査営業先の分類企業カテゴリーの整理大量データを使う業務ほどインパクトが大きい分析できる企業数が増えると意思決定に使える情報量も変わる 500万件を一気に扱えるなら企業分析はもう小さく切って見る前提ではなくなる

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【ChatGPT dotsヤバい】 ChatGPTに「自分専用の社員」が入ったスマホから指示すると仮想PCが勝手に動くチャットだけじゃなく電話でも仕事を頼める営業集計からグラフ作成まで丸ごと任せられる AIエージェントが本当に「社員」になってきた実際の使い方は👇 今回使えるようになったのがChatGPTの「dots」まず自分専用のAI社員を作る今回は営業業務を任せる社員として設定普段使っているスマホのChatGPTからその社員に普通にチャットで指示を出すすると裏側で仮想PCが立ち上がるここが今までのChatGPTと全然違う質問に答えるだけじゃない仮想PC上で実際に業務を進めてくれる今回頼んだのは「今日の営業結果をまとめて」すると営業管理画面を開いて必要なデータを確認していく担当者ごとの実績を拾って架電数や接続数などを整理数字を集計して結果をグラフにまとめてくれる画像の例ではコール数1,266件などの数字も確認しているさらに面白いのが途中で問題が起きても報告してくること CSVが取得できないブラウザ側で処理が止まった接続先でエラーが出たこういう状況までチャットで返してくるつまり単純な自動クリックではない状況を見ながら次に何をするか判断して仕事を進めるしかも指示方法はチャットだけじゃない AI社員に電話して口頭で仕事を頼むこともできる「今日の営業結果まとめて」これを電話で伝えてあとはAI社員に動いてもらう PCの前に張り付いて管理画面を開いて数字を転記して集計してグラフを作るこの流れをAI側に寄せられる人間が操作するAIから人間が仕事を渡すAIへこの変化はかなりデカい AIを「使う」時代から AI社員に「任せる」時代に入った

【ChatGPT dotsヤバい】 ChatGPTに「自分専用の社員」が入ったスマホから指示すると仮想PCが勝手に動くチャットだけじゃなく電話でも仕事を頼める営業集計からグラフ作成まで丸ごと任せられる AIエージェントが本当に「社員」になってきた実際の使い方は👇 今回使えるようになったのがChatGPTの「dots」まず自分専用のAI社員を作る今回は営業業務を任せる社員として設定普段使っているスマホのChatGPTからその社員に普通にチャットで指示を出すすると裏側で仮想PCが立ち上がるここが今までのChatGPTと全然違う質問に答えるだけじゃない仮想PC上で実際に業務を進めてくれる今回頼んだのは「今日の営業結果をまとめて」すると営業管理画面を開いて必要なデータを確認していく担当者ごとの実績を拾って架電数や接続数などを整理数字を集計して結果をグラフにまとめてくれる画像の例ではコール数1,266件などの数字も確認しているさらに面白いのが途中で問題が起きても報告してくること CSVが取得できないブラウザ側で処理が止まった接続先でエラーが出たこういう状況までチャットで返してくるつまり単純な自動クリックではない状況を見ながら次に何をするか判断して仕事を進めるしかも指示方法はチャットだけじゃない AI社員に電話して口頭で仕事を頼むこともできる「今日の営業結果まとめて」これを電話で伝えてあとはAI社員に動いてもらう PCの前に張り付いて管理画面を開いて数字を転記して集計してグラフを作るこの流れをAI側に寄せられる人間が操作するAIから人間が仕事を渡すAIへこの変化はかなりデカい AIを「使う」時代から AI社員に「任せる」時代に入った

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Web制作会社、マジで終わった、、 GPT-5.6 Solがサイトを作る別AIが品質を鬼チェック崩れもバグも即差し戻し 30日の制作が最短1日 1案件50万円、月200万円の方法👇 Web制作で利益が残らない原因は、制作ではない。修正だ。「色を変えてください」「スマホで崩れています」「もっと高級感を出してください」「申し込みボタンが分かりません」この往復で、利益が全部消える。だから納品前にAI同士で潰せ。 GPT-5.6 Solにサイトを作らせる。 Geminiに競合5社を比較させる。 Claudeに文章と導線を採点させる。 Cursorでコードの問題を修正する。さらに検証AIへ、・全ページのリンク確認・スマホ表示の確認・表示速度の確認・CTAの視認性・文章の重複・要件とのズレをチェックさせる。問題があれば自動差し戻し。問題が消えるまで公開しない。これで人間がやるのは、顧客へのヒアリングと最終承認だけ。 50万円の案件を月4件で200万円。外注費を増やさず、品質と件数を同時に上げられる設計になる。「AIで早く作る」だけでは弱い。 AIで品質保証まで終わらせろ。作業者を増やす時代は終わり。改善ループを持つ会社が全部取る。

Web制作会社、マジで終わった、、 GPT-5.6 Solがサイトを作る別AIが品質を鬼チェック崩れもバグも即差し戻し 30日の制作が最短1日 1案件50万円、月200万円の方法👇 Web制作で利益が残らない原因は、制作ではない。修正だ。「色を変えてください」「スマホで崩れています」「もっと高級感を出してください」「申し込みボタンが分かりません」この往復で、利益が全部消える。だから納品前にAI同士で潰せ。 GPT-5.6 Solにサイトを作らせる。 Geminiに競合5社を比較させる。 Claudeに文章と導線を採点させる。 Cursorでコードの問題を修正する。さらに検証AIへ、・全ページのリンク確認・スマホ表示の確認・表示速度の確認・CTAの視認性・文章の重複・要件とのズレをチェックさせる。問題があれば自動差し戻し。問題が消えるまで公開しない。これで人間がやるのは、顧客へのヒアリングと最終承認だけ。 50万円の案件を月4件で200万円。外注費を増やさず、品質と件数を同時に上げられる設計になる。「AIで早く作る」だけでは弱い。 AIで品質保証まで終わらせろ。作業者を増やす時代は終わり。改善ループを持つ会社が全部取る。

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腕を上げるだけで、1.2万→210万再生。こんな細かいポーズまでAIなら自然に作れる。 👇 Codex × DansUGCでAIインフルエンサー制作。同じ人物のまま「伸びる見せ方」を量産できる。しかも生成コストを抑えて大量検証できる👇 AIインフルエンサーで本当に面白いのはここ。 AI美女を1人作って終わりじゃない。同じ顔同じ髪型同じ雰囲気のままポーズだけを細かく変えられる。今回紹介された事例では腕を下げた動画が1.2万再生。腕を上げた動画は 210万再生と紹介されている。もちろん腕だけが原因とは断定できない。でも注目したいのはこの「わずかな違い」。人間なら同じ人物で何パターンも撮影する必要がある。 AIなら同じキャラクターを維持してポーズ違いの素材を作って検証できる。腕を上げる。髪を触る。カメラを見る。身体の向きを変える。こうした細かい差までコンテンツのテスト対象にできる。さらにCodexを組み合わせれば生成や管理のワークフロー自体も自動化できる。つまりAIインフルエンサーは「1人作る」から「大量に試す」へ。勝ちパターンを見つけるまで見せ方を高速で回せるのが強い。

腕を上げるだけで、1.2万→210万再生。こんな細かいポーズまでAIなら自然に作れる。 👇 Codex × DansUGCでAIインフルエンサー制作。同じ人物のまま「伸びる見せ方」を量産できる。しかも生成コストを抑えて大量検証できる👇 AIインフルエンサーで本当に面白いのはここ。 AI美女を1人作って終わりじゃない。同じ顔同じ髪型同じ雰囲気のままポーズだけを細かく変えられる。今回紹介された事例では腕を下げた動画が1.2万再生。腕を上げた動画は 210万再生と紹介されている。もちろん腕だけが原因とは断定できない。でも注目したいのはこの「わずかな違い」。人間なら同じ人物で何パターンも撮影する必要がある。 AIなら同じキャラクターを維持してポーズ違いの素材を作って検証できる。腕を上げる。髪を触る。カメラを見る。身体の向きを変える。こうした細かい差までコンテンツのテスト対象にできる。さらにCodexを組み合わせれば生成や管理のワークフロー自体も自動化できる。つまりAIインフルエンサーは「1人作る」から「大量に試す」へ。勝ちパターンを見つけるまで見せ方を高速で回せるのが強い。

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【衝撃】 PowerPoint、完全終了スライドを「ページ」ではなく「ノード」で設計する 100枚の資料を「1枚のグラフ」に圧縮する。この設計なら法人案件100万円まで狙える。普通のプレゼンは、完成したページを順番に見せるだけ。グラフエンジニアリングは逆だ。最初に情報同士の関係を作り、見せたい順番に応じてグラフの状態を変化させる。実装の中心は「状態管理」。各ノードに、たとえば以下を持たせる。・id ・label ・category ・slideNumbers ・parentId ・importance ・x座標、y座標・表示状態・強調状態エッジには以下を持たせる。・接続元・接続先・関係性・線の種類・重要度・表示するスライド番号スライド番号が変わったら、該当するノードとエッジを抽出。その後に、表示対象を中央へ移動非表示対象を外側へ退避重要ノードだけ拡大関係線を段階的に表示全体が収まるようカメラを調整この5処理を走らせる。アニメーションも複雑に考えるな。前の状態と次の状態を比較して、新しく追加されたノードだけをフェードインさせればいい。消えるノードは薄くする。重要度が上がるノードは拡大する。関係性が変わる部分だけ線を動かす。これだけで、「説明資料」から「体験型プレゼン」に変わる。企業研修なら、業務フローをクリックで分解。営業提案なら、顧客課題から解決策までを可視化。採用説明なら、会社・部署・役割・キャリアを接続する。 GPTに文章を書かせるだけで終わるな。文章をノード化し、関係をエッジ化し、見る順番をカメラで制御しろ。 AI時代に高く売れるのは、情報を増やす人間じゃない。複雑な情報を、一瞬で理解させる人間だ。

【衝撃】 PowerPoint、完全終了スライドを「ページ」ではなく「ノード」で設計する 100枚の資料を「1枚のグラフ」に圧縮する。この設計なら法人案件100万円まで狙える。普通のプレゼンは、完成したページを順番に見せるだけ。グラフエンジニアリングは逆だ。最初に情報同士の関係を作り、見せたい順番に応じてグラフの状態を変化させる。実装の中心は「状態管理」。各ノードに、たとえば以下を持たせる。・id ・label ・category ・slideNumbers ・parentId ・importance ・x座標、y座標・表示状態・強調状態エッジには以下を持たせる。・接続元・接続先・関係性・線の種類・重要度・表示するスライド番号スライド番号が変わったら、該当するノードとエッジを抽出。その後に、表示対象を中央へ移動非表示対象を外側へ退避重要ノードだけ拡大関係線を段階的に表示全体が収まるようカメラを調整この5処理を走らせる。アニメーションも複雑に考えるな。前の状態と次の状態を比較して、新しく追加されたノードだけをフェードインさせればいい。消えるノードは薄くする。重要度が上がるノードは拡大する。関係性が変わる部分だけ線を動かす。これだけで、「説明資料」から「体験型プレゼン」に変わる。企業研修なら、業務フローをクリックで分解。営業提案なら、顧客課題から解決策までを可視化。採用説明なら、会社・部署・役割・キャリアを接続する。 GPTに文章を書かせるだけで終わるな。文章をノード化し、関係をエッジ化し、見る順番をカメラで制御しろ。 AI時代に高く売れるのは、情報を増やす人間じゃない。複雑な情報を、一瞬で理解させる人間だ。

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ヤバい。これは本気で「鳥肌」が立つ。初期のAIオフィスが、すでに会社っぽく動いている。営業が売り、マーケが集め、管理部が監視。開発が直した結果を、また営業が試す。情報が部署を巡回し、24時間改善が続く。社員ゼロの会社が現実味を帯びてきた。この動画の本質は、 AIがたくさん表示されていることじゃない。「部署同士がつながっていること」だ。営業AIが顧客との会話から課題を抜き出す。マーケAIが、その課題をもとに新しい訴求を作る。開発AIが、売れない原因を機能へ反映する。管理部AIが、売上とコストの変化を判定する。良ければ継続。悪ければ修正。判断結果は、また各部署へ共有される。これを人間の会社でやると遅い。報告書を書く。上司が確認する。会議を予約する。担当者へ依頼する。翌週に結果を見る。その間に市場は変わる。 AIオフィスは、この待ち時間を消す。 Claudeが顧客データを要約。 Geminiが競合情報を収集。 GPTが営業資料と広告案を生成。 Cursorが開発修正を進める。 OpenClawが全体の処理をつなぐ。人間が担当するのは、目標設定と最終判断だけになっていく。 AI導入で作業を速くする時代は終わる。これからは、会社の意思決定そのものを速くする時代だ。

ヤバい。これは本気で「鳥肌」が立つ。初期のAIオフィスが、すでに会社っぽく動いている。営業が売り、マーケが集め、管理部が監視。開発が直した結果を、また営業が試す。情報が部署を巡回し、24時間改善が続く。社員ゼロの会社が現実味を帯びてきた。この動画の本質は、 AIがたくさん表示されていることじゃない。「部署同士がつながっていること」だ。営業AIが顧客との会話から課題を抜き出す。マーケAIが、その課題をもとに新しい訴求を作る。開発AIが、売れない原因を機能へ反映する。管理部AIが、売上とコストの変化を判定する。良ければ継続。悪ければ修正。判断結果は、また各部署へ共有される。これを人間の会社でやると遅い。報告書を書く。上司が確認する。会議を予約する。担当者へ依頼する。翌週に結果を見る。その間に市場は変わる。 AIオフィスは、この待ち時間を消す。 Claudeが顧客データを要約。 Geminiが競合情報を収集。 GPTが営業資料と広告案を生成。 Cursorが開発修正を進める。 OpenClawが全体の処理をつなぐ。人間が担当するのは、目標設定と最終判断だけになっていく。 AI導入で作業を速くする時代は終わる。これからは、会社の意思決定そのものを速くする時代だ。

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AIの利用制限、完全終了 Codexの使用量を気にする時代 OpenRouterが全部ひっくり返しました ClaudeもGPTもGeminiもCodexも1つで管理 400種類以上のLLMが自由に使える開発環境は、ここまで進化しました「Codexをもっと使いたい。でも利用制限や料金が気になる。」そんな人はOpenRouterを使ってください。導入は10分もあれば終わります。やることは4ステップだけ。 ① OpenRouterで無料アカウントを作成 GoogleアカウントやGitHubですぐ登録できます。 ↓ ② API Keysを開いてAPIキーを発行ボタンを押すだけ。このAPIキーをあとで使います。 ↓ ③ Creditsから必要ならチャージ OpenRouterは月額制ではなく従量課金。最初は少額チャージでも十分です。無料で試せるモデルもたくさんあります。 ↓ ④ Codex CLIやClaude Code、CursorなどのAPIキーをOpenRouterへ変更今までOpenAIのAPIキーを貼っていた場所をOpenRouterのAPIキーへ変更。 Base URLもOpenRouterに変更します。これだけ。あとはモデル名を選ぶだけで、・Codex ・Claude 4 ・GPT-5 ・Gemini 2.5 ・DeepSeek ・Qwen ・Llama など400種類以上のLLMを同じ環境から自由に使えます。例えば、コード生成だけCodex。長文を書くときはClaude。調査だけGemini。推論はDeepSeek。というように、用途ごとに最適なモデルへ数秒で切り替えられます。しかもAPIキーは1つだけ。サービスごとに契約して、APIキーを何本も管理する必要もありません。モデルが落ちていても別モデルへすぐ切り替えられるので、開発が止まることも減ります。 AI開発は「どの会社を使うか」の時代ではありません。必要な瞬間に、最適なモデルを呼び出せる人が圧倒的に強い。 OpenRouterは、その環境を10分で作れます。

AIの利用制限、完全終了 Codexの使用量を気にする時代 OpenRouterが全部ひっくり返しました ClaudeもGPTもGeminiもCodexも1つで管理 400種類以上のLLMが自由に使える開発環境は、ここまで進化しました「Codexをもっと使いたい。でも利用制限や料金が気になる。」そんな人はOpenRouterを使ってください。導入は10分もあれば終わります。やることは4ステップだけ。 ① OpenRouterで無料アカウントを作成 GoogleアカウントやGitHubですぐ登録できます。 ↓ ② API Keysを開いてAPIキーを発行ボタンを押すだけ。このAPIキーをあとで使います。 ↓ ③ Creditsから必要ならチャージ OpenRouterは月額制ではなく従量課金。最初は少額チャージでも十分です。無料で試せるモデルもたくさんあります。 ↓ ④ Codex CLIやClaude Code、CursorなどのAPIキーをOpenRouterへ変更今までOpenAIのAPIキーを貼っていた場所をOpenRouterのAPIキーへ変更。 Base URLもOpenRouterに変更します。これだけ。あとはモデル名を選ぶだけで、・Codex ・Claude 4 ・GPT-5 ・Gemini 2.5 ・DeepSeek ・Qwen ・Llama など400種類以上のLLMを同じ環境から自由に使えます。例えば、コード生成だけCodex。長文を書くときはClaude。調査だけGemini。推論はDeepSeek。というように、用途ごとに最適なモデルへ数秒で切り替えられます。しかもAPIキーは1つだけ。サービスごとに契約して、APIキーを何本も管理する必要もありません。モデルが落ちていても別モデルへすぐ切り替えられるので、開発が止まることも減ります。 AI開発は「どの会社を使うか」の時代ではありません。必要な瞬間に、最適なモデルを呼び出せる人が圧倒的に強い。 OpenRouterは、その環境を10分で作れます。

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社内資料が多い会社ほど儲かる。 PDF、議事録、Slackログを全部AIに入れる。 GPTが社員の代わりに答える仕組みを作る。初期80万円＋月額20万円で売れる。これから法人に売るなら、「AI導入支援」なんて曖昧に言うな。売るのはこれ。社内データAI検索システム。法人は難しい言葉を求めてない。欲しいのは時短だ。たとえば社内で毎日こういうムダが起きてる。「あの資料どこ？」「前の提案書ある？」「この対応ルール何？」「新人にまた同じ説明？」「社長しか判断基準を知らない」これをAIで消す。使うのはGPT、Claude、Geminiで十分。・GPTで検索回答・Claudeで長文資料を整理・Geminiで外部情報を補完・Obsidianで知識を保存・OpenClawで更新を自動化納品はシンプル。社内Wiki。 FAQ。業務マニュアル。検索チャット。更新ルール。法人は「AIっぽさ」じゃなく、毎月のムダ削減に払う。月20時間削減できれば、月額10万〜20万円は通る。初心者は難しく考えすぎ。会社の情報をまとめるだけで商品になる。今すぐ営業先を10社リストアップしろ。資料が散らかってる会社から金になる。

社内資料が多い会社ほど儲かる。 PDF、議事録、Slackログを全部AIに入れる。 GPTが社員の代わりに答える仕組みを作る。初期80万円＋月額20万円で売れる。これから法人に売るなら、「AI導入支援」なんて曖昧に言うな。売るのはこれ。社内データAI検索システム。法人は難しい言葉を求めてない。欲しいのは時短だ。たとえば社内で毎日こういうムダが起きてる。「あの資料どこ？」「前の提案書ある？」「この対応ルール何？」「新人にまた同じ説明？」「社長しか判断基準を知らない」これをAIで消す。使うのはGPT、Claude、Geminiで十分。・GPTで検索回答・Claudeで長文資料を整理・Geminiで外部情報を補完・Obsidianで知識を保存・OpenClawで更新を自動化納品はシンプル。社内Wiki。 FAQ。業務マニュアル。検索チャット。更新ルール。法人は「AIっぽさ」じゃなく、毎月のムダ削減に払う。月20時間削減できれば、月額10万〜20万円は通る。初心者は難しく考えすぎ。会社の情報をまとめるだけで商品になる。今すぐ営業先を10社リストアップしろ。資料が散らかってる会社から金になる。

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これはヤバいマーケ業務が30倍速になる「Jev」が広告運用をAIで丸ごと分析 👇 Meta広告からGoogle検索まで対応しかも実行コストは3ドル未満人が見る前提の運用が崩れ始めた詳しい使い方は👇 まずJevがMeta広告ライブラリを走査自社カテゴリの広告をまとめて読み込む広告ごとにフックを抽出クリエイティブ形式も分類オファー内容まで整理するさらに広告の掲載日数も記録ここから生き残る広告パターンを探すポイントは「今ある広告」だけ見ないこと 60日後も残っている広告を比較する長く回っている型を先に見つけられるつまり広告を作る前に勝ち筋の仮説をかなり絞れる次は広告ブリーフの作成 LLMに複数案を書かせる Jevが各案を自動でスコア化フックの強さブランドとの一致度長く使える可能性まで評価する上位案だけを制作候補に残せる Google広告でも使える検索語句レポートを読み込ませると「これは購入者の検索か」を判定不要な検索語句を除外候補にできる広告疲れの検知も自動化表示頻度が上がって CTRが落ちた広告をチェック交換するか刷新するかそのまま残すかを判断する広告とLPのズレもスコア化広告で約束した内容と LPの内容が一致しているかを見るさらにリードも0〜100で評価理想顧客に近い問い合わせを見分けるそのデータをMetaやGoogle運用に戻せる調査→分析→制作→改善まで一気通貫これまで人が何時間も見ていた工程を AIにまとめて渡せるのが一番大きい Ryze AIアプリやMCP/Claude Connectorから利用可能マーケターは「作る人」から AIの判断基準を設計する側に変わっていく

これはヤバいマーケ業務が30倍速になる「Jev」が広告運用をAIで丸ごと分析 👇 Meta広告からGoogle検索まで対応しかも実行コストは3ドル未満人が見る前提の運用が崩れ始めた詳しい使い方は👇 まずJevがMeta広告ライブラリを走査自社カテゴリの広告をまとめて読み込む広告ごとにフックを抽出クリエイティブ形式も分類オファー内容まで整理するさらに広告の掲載日数も記録ここから生き残る広告パターンを探すポイントは「今ある広告」だけ見ないこと 60日後も残っている広告を比較する長く回っている型を先に見つけられるつまり広告を作る前に勝ち筋の仮説をかなり絞れる次は広告ブリーフの作成 LLMに複数案を書かせる Jevが各案を自動でスコア化フックの強さブランドとの一致度長く使える可能性まで評価する上位案だけを制作候補に残せる Google広告でも使える検索語句レポートを読み込ませると「これは購入者の検索か」を判定不要な検索語句を除外候補にできる広告疲れの検知も自動化表示頻度が上がって CTRが落ちた広告をチェック交換するか刷新するかそのまま残すかを判断する広告とLPのズレもスコア化広告で約束した内容と LPの内容が一致しているかを見るさらにリードも0〜100で評価理想顧客に近い問い合わせを見分けるそのデータをMetaやGoogle運用に戻せる調査→分析→制作→改善まで一気通貫これまで人が何時間も見ていた工程を AIにまとめて渡せるのが一番大きい Ryze AIアプリやMCP/Claude Connectorから利用可能マーケターは「作る人」から AIの判断基準を設計する側に変わっていく

鈴木@アナログ営業会社を100日後にAIで売上を300％にする人

449,562 views • 1 month ago

Jev、さすがにヤバすぎる。🤯 たった24.9秒で朝のニュース384本を読み切って、15ブランドそれぞれに「今日乗るべきニュース」まで選定。しかも、かかったコストはわずか30円同じニュースフィードを、同じタイミングで Claude Opus 5にも処理させた結果、 Jev：384/384件を処理 → $0.19 Claude Opus 5：4/384件を処理 → $0.77 1記事あたりで見ると、 Jevは約390倍安い計算。しかも返答が速すぎて、自分でニュースの見出しを読み終える前に分析結果が返ってくるレベル。これ、PRやマーケでかなり使えそう。・今まさに伸びているニュースを大量に発掘・自社が乗るべき話題を自動選定・そのテーマを書いている記者を探す・ブランドごとにPRの切り口を作る・そのままメディア露出につなげるみたいなことを、Jevにほぼ丸投げできる。 demoフォルダには、 AIエージェントを「PRチーム化」する30種類以上のSkillsまで入ってる。 Jev、単に「速いAI」じゃなくて、大量の情報を超高速・低コストで処理するAIエージェント基盤として見ると、かなり面白い。

Jev、さすがにヤバすぎる。🤯 たった24.9秒で朝のニュース384本を読み切って、15ブランドそれぞれに「今日乗るべきニュース」まで選定。しかも、かかったコストはわずか30円同じニュースフィードを、同じタイミングで Claude Opus 5にも処理させた結果、 Jev：384/384件を処理 → $0.19 Claude Opus 5：4/384件を処理 → $0.77 1記事あたりで見ると、 Jevは約390倍安い計算。しかも返答が速すぎて、自分でニュースの見出しを読み終える前に分析結果が返ってくるレベル。これ、PRやマーケでかなり使えそう。・今まさに伸びているニュースを大量に発掘・自社が乗るべき話題を自動選定・そのテーマを書いている記者を探す・ブランドごとにPRの切り口を作る・そのままメディア露出につなげるみたいなことを、Jevにほぼ丸投げできる。 demoフォルダには、 AIエージェントを「PRチーム化」する30種類以上のSkillsまで入ってる。 Jev、単に「速いAI」じゃなくて、大量の情報を超高速・低コストで処理するAIエージェント基盤として見ると、かなり面白い。

鈴木@アナログ営業会社を100日後にAIで売上を300％にする人

317,563 views • 1 month ago

【テレアポ完全終了】 AIが日本語で電話してる。しかも女の子の声で自然。相づちも間も人間レベル。実際の音声を聞けば分かる。営業代行で月150万円狙える領域。もう「電話できる人」より「AIに電話させる人」が強い。本文： AIテレアポは、営業代行ビジネスを変える。理由はシンプル。人を増やさなくていいから。今まで営業代行は、人を採用して、教育して、管理して、架電数を増やしていた。でもこれ、重い。固定費が高い。品質もブレる。 AIなら、最初から台本通りに動く。断り文句も記録する。会話ログも残る。改善も速い。 GPTで業種別のトークを作る。 Claudeで会話の分岐を作る。 Cursorで管理画面を作る。 OpenClawでリスト投入から記録まで回す。これで、少人数でもテレアポ代行の形が作れる。もちろん運用ルールは必要。 AI音声だと分かる設計。個人情報の管理。無理な営業をしない台本。ここを守った上で使えば、営業のコスト構造が変わる。今から見るべきは、「AIで文章を書く」じゃない。 AIに話させる。 AIに聞かせる。 AIに記録させる。この3つを持った人間が、次の営業市場を取る。知識差が、そのまま収益差になる。

【テレアポ完全終了】 AIが日本語で電話してる。しかも女の子の声で自然。相づちも間も人間レベル。実際の音声を聞けば分かる。営業代行で月150万円狙える領域。もう「電話できる人」より「AIに電話させる人」が強い。本文： AIテレアポは、営業代行ビジネスを変える。理由はシンプル。人を増やさなくていいから。今まで営業代行は、人を採用して、教育して、管理して、架電数を増やしていた。でもこれ、重い。固定費が高い。品質もブレる。 AIなら、最初から台本通りに動く。断り文句も記録する。会話ログも残る。改善も速い。 GPTで業種別のトークを作る。 Claudeで会話の分岐を作る。 Cursorで管理画面を作る。 OpenClawでリスト投入から記録まで回す。これで、少人数でもテレアポ代行の形が作れる。もちろん運用ルールは必要。 AI音声だと分かる設計。個人情報の管理。無理な営業をしない台本。ここを守った上で使えば、営業のコスト構造が変わる。今から見るべきは、「AIで文章を書く」じゃない。 AIに話させる。 AIに聞かせる。 AIに記録させる。この3つを持った人間が、次の営業市場を取る。知識差が、そのまま収益差になる。

鈴木@アナログ営業会社を100日後にAIで売上を300％にする人

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これはマジでヤバい GoogleがとんでもないAIを出したスマホにローカルLLMを入れるだけ電波ゼロでもAIが普通に動く機内モードでチャットもエージェントも使える AIにネット接続が必要な常識が崩れた導入方法と使い方は👇 今回使っているのは Googleの「AI Edge Gallery」 AIモデルをスマホ本体で動かせるアプリ通常のChatGPTなどは質問をクラウドに送って回答を生成するでもこれは仕組みが違う AIモデル自体をスマホに保存して端末の中で直接AIを動かすまずホーム画面には7種類の機能「AI Chat」は5個のモデルに対応ネットに頼らずLLMと会話できる「Agent Skills」は2個のモデルチャットからエージェントタスクを実行「Ask Image」は画像をAIに見せて質問「Audio Scribe」は音声の文字起こしと翻訳「Prompt Lab」はAIへの指示を試せるさらに「Tiny Garden」や「Mobile Actions」まで搭載されているそして2枚目の画面が衝撃実際に選択しているモデルは「Gemma-4-E2B-it」画面上部には機内モードのマークそれでもAI Chatには「Grokbot」についての長文回答が表示特徴を項目ごとに整理して各モデルとの違いまで解説さらにGPTとの比較表まで生成しているこれをスマホ上のローカルLLMで処理できるしかも単なるチャットで終わらない Agent Skillsを使えば AIにタスクを任せる使い方まで広がる再現する方法もシンプル Google AI Edge Galleryを導入使いたいAIモデルを事前にダウンロード対応するモデルを読み込んで実行するモデルの準備が終われば対応機能はオフラインでも利用できる ※使える機能や速度は端末とモデル次第つまり飛行機の中でも電波が届かない場所でも AIとの会話や文章作成を進められるもちろんAIの回答は事実確認が必要でも一番すごいのはそこじゃないこれまでAIは「ネットにつないで使うもの」だったこれからは「スマホの中にAIを持ち歩く」時代しかもエージェントまで端末で動くこの進化はスマホの使い方を根本から変える

これはマジでヤバい GoogleがとんでもないAIを出したスマホにローカルLLMを入れるだけ電波ゼロでもAIが普通に動く機内モードでチャットもエージェントも使える AIにネット接続が必要な常識が崩れた導入方法と使い方は👇 今回使っているのは Googleの「AI Edge Gallery」 AIモデルをスマホ本体で動かせるアプリ通常のChatGPTなどは質問をクラウドに送って回答を生成するでもこれは仕組みが違う AIモデル自体をスマホに保存して端末の中で直接AIを動かすまずホーム画面には7種類の機能「AI Chat」は5個のモデルに対応ネットに頼らずLLMと会話できる「Agent Skills」は2個のモデルチャットからエージェントタスクを実行「Ask Image」は画像をAIに見せて質問「Audio Scribe」は音声の文字起こしと翻訳「Prompt Lab」はAIへの指示を試せるさらに「Tiny Garden」や「Mobile Actions」まで搭載されているそして2枚目の画面が衝撃実際に選択しているモデルは「Gemma-4-E2B-it」画面上部には機内モードのマークそれでもAI Chatには「Grokbot」についての長文回答が表示特徴を項目ごとに整理して各モデルとの違いまで解説さらにGPTとの比較表まで生成しているこれをスマホ上のローカルLLMで処理できるしかも単なるチャットで終わらない Agent Skillsを使えば AIにタスクを任せる使い方まで広がる再現する方法もシンプル Google AI Edge Galleryを導入使いたいAIモデルを事前にダウンロード対応するモデルを読み込んで実行するモデルの準備が終われば対応機能はオフラインでも利用できる ※使える機能や速度は端末とモデル次第つまり飛行機の中でも電波が届かない場所でも AIとの会話や文章作成を進められるもちろんAIの回答は事実確認が必要でも一番すごいのはそこじゃないこれまでAIは「ネットにつないで使うもの」だったこれからは「スマホの中にAIを持ち歩く」時代しかもエージェントまで端末で動くこの進化はスマホの使い方を根本から変える

鈴木@アナログ営業会社を100日後にAIで売上を300％にする人

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これはヤバい GPT6 Astraのプロンプト集が公開 3D制作のハードルが一気に下がった収録例は153個で毎日更新ゼロから考える時間がほぼ消える 3Dを触る人は今すぐ保存案件実際の使い方は👇 公開されているのは「Astra Prompts」という3D事例集 GPT Astra向けのプロンプトと実際の3D作例がまとめられているスクショ上では 153個の事例を収録しかも毎日更新される構成対象は単純な3Dモデルだけじゃない Blenderのシーン Three.jsのWeb表現ゲーム向けの制作例まである一覧から作例を見て気になる表現を選ぶそのままプロンプトを参考にできるつまり強いのは「何を入力すればいいか」が見えること 3D生成AIで一番詰まりやすいのはツールの操作より指示文頭の中に完成形があってもそれをAIが理解できる形に言語化するのが難しいこのサイトはそこをショートカットする完成例を見るプロンプトを見る自分の用途に合わせて修正するあとはAIに投げるこの流れで試せる紹介されている例には都市の3Dシーンやゲーム表現キャラクター系の制作例も見える一部はGitHubも確認できる構成従来なら検索して参考作品を探しプロンプトを何度も調整して失敗しながら正解を探していたその試行錯誤を大量の実例から逆算できる 153個あるだけでもかなり強いしかも更新が続くならプロンプト辞書として使える 3Dデザイナーだけじゃないゲーム開発者 Web制作者 AIクリエイターにも刺さるこれからは3Dをゼロから作るだけじゃない「良い作例を見つけてAIに再現させる」この制作フローが普通になるプロンプトを知っている人と毎回ゼロから悩む人で速度差が開く

これはヤバい GPT6 Astraのプロンプト集が公開 3D制作のハードルが一気に下がった収録例は153個で毎日更新ゼロから考える時間がほぼ消える 3Dを触る人は今すぐ保存案件実際の使い方は👇 公開されているのは「Astra Prompts」という3D事例集 GPT Astra向けのプロンプトと実際の3D作例がまとめられているスクショ上では 153個の事例を収録しかも毎日更新される構成対象は単純な3Dモデルだけじゃない Blenderのシーン Three.jsのWeb表現ゲーム向けの制作例まである一覧から作例を見て気になる表現を選ぶそのままプロンプトを参考にできるつまり強いのは「何を入力すればいいか」が見えること 3D生成AIで一番詰まりやすいのはツールの操作より指示文頭の中に完成形があってもそれをAIが理解できる形に言語化するのが難しいこのサイトはそこをショートカットする完成例を見るプロンプトを見る自分の用途に合わせて修正するあとはAIに投げるこの流れで試せる紹介されている例には都市の3Dシーンやゲーム表現キャラクター系の制作例も見える一部はGitHubも確認できる構成従来なら検索して参考作品を探しプロンプトを何度も調整して失敗しながら正解を探していたその試行錯誤を大量の実例から逆算できる 153個あるだけでもかなり強いしかも更新が続くならプロンプト辞書として使える 3Dデザイナーだけじゃないゲーム開発者 Web制作者 AIクリエイターにも刺さるこれからは3Dをゼロから作るだけじゃない「良い作例を見つけてAIに再現させる」この制作フローが普通になるプロンプトを知っている人と毎回ゼロから悩む人で速度差が開く

鈴木@アナログ営業会社を100日後にAIで売上を300％にする人

298,787 views • 1 month ago

Codex、まじでヤバい LP制作会社が完全に終わる画像を作ってCodexで10分で終わる。外注費30万円を払う時代は終了。 GPT Image 2→Codexの順で投げるだけ。月50万円を狙う制作フローは下👇 結論、LPは「デザインしてからコーディング」するな。今は、 → GPT Image 2で完成イメージを作る → Codexに画像を読み込ませる → HTML・CSS・JavaScriptへ変換する → 文言とスマホ表示だけ修正するこの順番が最速。具体的な作り方はこれ。 ① LPの目的を決める最初に決めるのはデザインじゃない。・誰に売るのか・何を売るのか・どんな悩みを解決するのか・最後に何を押してほしいのかこの4つをChatGPTへ渡せ。プロンプトはシンプルでいい。「30代女性向けの美容商品のLP構成を作成。悩み、共感、商品説明、実績、FAQ、購入導線まで設計して」これで文章の土台が出る。 ② GPT Image 2でLP画像を作る次に、作った構成をGPT Image 2へ投げる。「この構成を使い、ピンクと白を基調にした美容商品の縦長LPを作成。高級感、清潔感、スマホで読みやすい構成」重要なのは、「縦長LP」「配色」「ターゲット」「商品の雰囲気」を明記すること。 ③ Codexにコーディングさせる生成したLP画像をCodexへ渡して、こう指示する。「この画像を参考に、レスポンシブ対応のLPをHTML、CSS、JavaScriptで再現。セクションごとに整理し、CTAボタンを複数配置して」これでコードの初稿が出る。 ④ 実際の素材に差し替える AI画像をそのまま使う必要はない。・商品画像・ロゴ・お客様の声・価格・CTA文言ここだけ実データへ差し替える。 ⑤ スマホ表示を修正する LP訪問者の大半がスマホなら、PC版よりスマホ版を優先しろ。・文字が小さすぎないか・ボタンが押しやすいか・余白が詰まりすぎていないか・最初の画面で商品が伝わるかここを確認する。この流れなら、ゼロから手作業するより圧倒的に速い。 1本3日かかっていたLPを、初稿なら数時間まで圧縮できる。 AI初心者でも、商品知識と最低限の修正力があれば使える。 LP制作で消耗するな。作る人から、AIへ指示して仕上げる人に回れ。格差はデザイン力より、AIへ渡す手順で決まる。

Codex、まじでヤバい LP制作会社が完全に終わる画像を作ってCodexで10分で終わる。外注費30万円を払う時代は終了。 GPT Image 2→Codexの順で投げるだけ。月50万円を狙う制作フローは下👇 結論、LPは「デザインしてからコーディング」するな。今は、 → GPT Image 2で完成イメージを作る → Codexに画像を読み込ませる → HTML・CSS・JavaScriptへ変換する → 文言とスマホ表示だけ修正するこの順番が最速。具体的な作り方はこれ。 ① LPの目的を決める最初に決めるのはデザインじゃない。・誰に売るのか・何を売るのか・どんな悩みを解決するのか・最後に何を押してほしいのかこの4つをChatGPTへ渡せ。プロンプトはシンプルでいい。「30代女性向けの美容商品のLP構成を作成。悩み、共感、商品説明、実績、FAQ、購入導線まで設計して」これで文章の土台が出る。 ② GPT Image 2でLP画像を作る次に、作った構成をGPT Image 2へ投げる。「この構成を使い、ピンクと白を基調にした美容商品の縦長LPを作成。高級感、清潔感、スマホで読みやすい構成」重要なのは、「縦長LP」「配色」「ターゲット」「商品の雰囲気」を明記すること。 ③ Codexにコーディングさせる生成したLP画像をCodexへ渡して、こう指示する。「この画像を参考に、レスポンシブ対応のLPをHTML、CSS、JavaScriptで再現。セクションごとに整理し、CTAボタンを複数配置して」これでコードの初稿が出る。 ④ 実際の素材に差し替える AI画像をそのまま使う必要はない。・商品画像・ロゴ・お客様の声・価格・CTA文言ここだけ実データへ差し替える。 ⑤ スマホ表示を修正する LP訪問者の大半がスマホなら、PC版よりスマホ版を優先しろ。・文字が小さすぎないか・ボタンが押しやすいか・余白が詰まりすぎていないか・最初の画面で商品が伝わるかここを確認する。この流れなら、ゼロから手作業するより圧倒的に速い。 1本3日かかっていたLPを、初稿なら数時間まで圧縮できる。 AI初心者でも、商品知識と最低限の修正力があれば使える。 LP制作で消耗するな。作る人から、AIへ指示して仕上げる人に回れ。格差はデザイン力より、AIへ渡す手順で決まる。

鈴木@アナログ営業会社を100日後にAIで売上を300％にする人

602,169 views • 3 months ago

【完全終了】 AIは高額スクールで学ぶもの MITがその常識を壊しました。しかも無料。登録すら不要。 AIを学ぶために、年間100万円以上払う人がいる。でもMITは、その核心を無料公開してる。しかも教えてるのは、実際にAIを研究してる側。これかなりヤバい。正直、最初の10分すら超えられない高額講座、多すぎる。しかも今は、 Claudeが先生になる。理解できない数式は、全部AIに聞けばいい。昔みたいに、 1人で挫折する時代じゃない。 AI初心者ほど見た方がいい。ここ理解すると世界変わる。

【完全終了】 AIは高額スクールで学ぶもの MITがその常識を壊しました。しかも無料。登録すら不要。 AIを学ぶために、年間100万円以上払う人がいる。でもMITは、その核心を無料公開してる。しかも教えてるのは、実際にAIを研究してる側。これかなりヤバい。正直、最初の10分すら超えられない高額講座、多すぎる。しかも今は、 Claudeが先生になる。理解できない数式は、全部AIに聞けばいい。昔みたいに、 1人で挫折する時代じゃない。 AI初心者ほど見た方がいい。ここ理解すると世界変わる。

鈴木@アナログ営業会社を100日後にAIで売上を300％にする人

734,052 views • 5 months ago

帰国子女の17歳の女の子が、「Claude×CapCut」で英語ショートを量産学校終わりの2時間だけ投稿して、 60日後に海外再生300万回を突破した今のYouTube、英語できる人がかなり有利。特に帰国子女は強い。理由は簡単。海外向けショートは単価が高い。しかも今はAIがある。 Claudeで英語台本。 GPTでバズ構成。 CapCutで自動編集。 ElevenLabsでAI音声。これで1本30分。昔みたいに、編集技術も撮影機材もいらない。必要なのは、 “海外向けを毎日出す”だけ。英語を「勉強」で終わらせるな。 AI時代は、そのまま金になる。

帰国子女の17歳の女の子が、「Claude×CapCut」で英語ショートを量産学校終わりの2時間だけ投稿して、 60日後に海外再生300万回を突破した今のYouTube、英語できる人がかなり有利。特に帰国子女は強い。理由は簡単。海外向けショートは単価が高い。しかも今はAIがある。 Claudeで英語台本。 GPTでバズ構成。 CapCutで自動編集。 ElevenLabsでAI音声。これで1本30分。昔みたいに、編集技術も撮影機材もいらない。必要なのは、 “海外向けを毎日出す”だけ。英語を「勉強」で終わらせるな。 AI時代は、そのまま金になる。

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700,908 views • 5 months ago

まじで終わった。日本の田舎電車が「実写」にしか見えない。これ、Unreal Engine 5.8で作れる時代。映像制作の単価は月100万円まで跳ねる。ゲーム会社だけの話じゃない。個人が稼ぐ順番が変わった。これから稼ぐ人は、動画編集者じゃない。「現実っぽい世界を作れる人」だ。今までは、実写映像を撮るにはカメラマン、ロケ地、許可、照明、編集が必要だった。でもUE5.8なら違う。田舎の電車古い駅夜の商店街地方の住宅街廃校工場地帯こういう日本っぽい背景を作れるだけで仕事になる。稼ぎ方はシンプル。 ① UE5.8で日本風シーンを作る ② ChatGPTで短編ストーリーを作る ③ Claudeで営業文を作る ④ Geminiで映像需要のある業界を調べる ⑤ 企業に「15秒広告」「MV背景」「ゲームPV」として売る狙う先はゲーム会社だけじゃない。地方自治体観光PR 不動産会社 YouTuber VTuber事務所インディーゲーム制作チーム広告代理店ここに刺さる。 1本3万〜10万円の背景動画を作る。月10本受けたら30万〜100万円。才能じゃない。今必要なのは、実写を撮る力じゃなく「実写に見える世界を作る力」。 AIで台本。 UEで映像。 CursorでLP。 Claudeで営業。これを組める人間から、映像副業で勝つ。まだ動画編集だけやってるなら、もう遅い。次は世界を作れる個人が取る。

まじで終わった。日本の田舎電車が「実写」にしか見えない。これ、Unreal Engine 5.8で作れる時代。映像制作の単価は月100万円まで跳ねる。ゲーム会社だけの話じゃない。個人が稼ぐ順番が変わった。これから稼ぐ人は、動画編集者じゃない。「現実っぽい世界を作れる人」だ。今までは、実写映像を撮るにはカメラマン、ロケ地、許可、照明、編集が必要だった。でもUE5.8なら違う。田舎の電車古い駅夜の商店街地方の住宅街廃校工場地帯こういう日本っぽい背景を作れるだけで仕事になる。稼ぎ方はシンプル。 ① UE5.8で日本風シーンを作る ② ChatGPTで短編ストーリーを作る ③ Claudeで営業文を作る ④ Geminiで映像需要のある業界を調べる ⑤ 企業に「15秒広告」「MV背景」「ゲームPV」として売る狙う先はゲーム会社だけじゃない。地方自治体観光PR 不動産会社 YouTuber VTuber事務所インディーゲーム制作チーム広告代理店ここに刺さる。 1本3万〜10万円の背景動画を作る。月10本受けたら30万〜100万円。才能じゃない。今必要なのは、実写を撮る力じゃなく「実写に見える世界を作る力」。 AIで台本。 UEで映像。 CursorでLP。 Claudeで営業。これを組める人間から、映像副業で勝つ。まだ動画編集だけやってるなら、もう遅い。次は世界を作れる個人が取る。

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513,468 views • 3 months ago

動画編集、完全終了。 Codexに「HeyGen」を繋ぐだけ。 HPを渡せば、紹介動画を勝手に作る。ナレーションもBGMも字幕も入る。投稿も埋め込みも、そのまま実行。これで月100万円の制作代行が狙える。もう動画編集を“作業”だと思ってる人は遅い。これからは、編集ソフトを開く時代じゃない。 Codexに指示して、HeyGenに動画を作らせる時代。やることはシンプル。ホームページを渡す「紹介動画を作って」と投げるナレーションを入れさせる BGMと字幕を追加させる MP4で保存 X、YouTube、LPに埋め込むここまで人間がやると3〜5時間。 AIに任せると数分〜数十分。しかもヤバいのは動画編集だけじゃない。投稿までできる。 LPへの埋め込みまでいける。画像生成と同じ感覚で、動画制作がCodexから一発になる。中小企業、個人店舗、士業、講師業。「動画が必要だけど作れない層」は大量にいる。そこに、 ChatGPTで構成 HeyGenで動画 Codexで実行これを納品するだけ。稼げない理由は才能じゃない。まだ“手作業の動画編集”にこだわってるだけ。今すぐ触れ。動画編集者じゃなく、AI動画制作の指揮者になれ。

動画編集、完全終了。 Codexに「HeyGen」を繋ぐだけ。 HPを渡せば、紹介動画を勝手に作る。ナレーションもBGMも字幕も入る。投稿も埋め込みも、そのまま実行。これで月100万円の制作代行が狙える。もう動画編集を“作業”だと思ってる人は遅い。これからは、編集ソフトを開く時代じゃない。 Codexに指示して、HeyGenに動画を作らせる時代。やることはシンプル。ホームページを渡す「紹介動画を作って」と投げるナレーションを入れさせる BGMと字幕を追加させる MP4で保存 X、YouTube、LPに埋め込むここまで人間がやると3〜5時間。 AIに任せると数分〜数十分。しかもヤバいのは動画編集だけじゃない。投稿までできる。 LPへの埋め込みまでいける。画像生成と同じ感覚で、動画制作がCodexから一発になる。中小企業、個人店舗、士業、講師業。「動画が必要だけど作れない層」は大量にいる。そこに、 ChatGPTで構成 HeyGenで動画 Codexで実行これを納品するだけ。稼げない理由は才能じゃない。まだ“手作業の動画編集”にこだわってるだけ。今すぐ触れ。動画編集者じゃなく、AI動画制作の指揮者になれ。

鈴木@アナログ営業会社を100日後にAIで売上を300％にする人

244,574 views • 4 months ago

簡単すぎてヤバい AIに「会社作って」って言ったら、本当に5分で組織ができた。 CEOが部署を作って、勝手に仕事を分け始める。動画で実際にやった流れ。 Kimiにこう投げた。「CEOを1人置いて、私の指示を受けて動く組織を作ってください」これだけ。するとAIが、ただ回答するだけじゃなくて、組織構造を考え始める。 CEO 営業マーケ企画 CS 改善みたいに役割が分かれる。ここが重要。 AIに毎回、「次は何して」「これを書いて」「これ調べて」って細かく言う必要が減る。最初にゴールを渡す。あとはAI組織に分担させる。この感覚を知ると、もう普通のチャットAIだけには戻れない。 1人で事業を進めたい人。副業で時間が足りない人。 SNS運用を効率化したい人。まずこれ試せ。難しく考えるな。 5分で作って、動かして、改善しろ。

簡単すぎてヤバい AIに「会社作って」って言ったら、本当に5分で組織ができた。 CEOが部署を作って、勝手に仕事を分け始める。動画で実際にやった流れ。 Kimiにこう投げた。「CEOを1人置いて、私の指示を受けて動く組織を作ってください」これだけ。するとAIが、ただ回答するだけじゃなくて、組織構造を考え始める。 CEO 営業マーケ企画 CS 改善みたいに役割が分かれる。ここが重要。 AIに毎回、「次は何して」「これを書いて」「これ調べて」って細かく言う必要が減る。最初にゴールを渡す。あとはAI組織に分担させる。この感覚を知ると、もう普通のチャットAIだけには戻れない。 1人で事業を進めたい人。副業で時間が足りない人。 SNS運用を効率化したい人。まずこれ試せ。難しく考えるな。 5分で作って、動かして、改善しろ。

鈴木@アナログ営業会社を100日後にAIで売上を300％にする人

251,761 views • 4 months ago

🚨 Netflixなら「500万ドル」かかる映像。 21歳の個人が、同じような映像を「30秒395円」で制作。そこから100万円以上を生み出した。使ったのは、この流れ👇 → Claudeで脚本：10分 → Midjourneyで画を作る：20分 → Runwayで動画化：15分 → ElevenLabsで音声：10分 → SunoでBGM：5分 → 全SNSへ投稿：自動 1時間で1本。 6つのAI。たった1人。寝ている間も、動画が働いて売上を作り続ける。これ、単純に「AIで動画が作れるようになった」という話じゃない。今まで映像を1本作るには、脚本家ディレクターカメラマンデザイナー CGクリエイターナレーター作曲家動画編集者これだけの人間と、莫大な制作費が必要だった。それが今は、 Claudeが脚本を書く。 Midjourneyが世界観を作る。 Runwayが映像を動かす。 ElevenLabsが声を入れる。 Sunoが音楽を作る。そして最後は、 AIが編集して各プラットフォームへ投稿する。つまり今起きているのは、「動画制作が安くなった」ではない。今まで会社単位で持っていた “映像制作チームそのもの”を、 1人がPCの中に持てるようになった。しかもヤバいのはここから。企画 ↓ 脚本 ↓ 画像 ↓ 動画 ↓ ナレーション ↓ BGM ↓ 編集 ↓ 投稿この一連の流れまで自動化できる。人間がやるのは、「何を作るか」を決めるだけ。あとはAIが動き続ける。今までは、 1人が頑張って1本作っていた。これからは違う。 1人で10本。 1人で100本。さらに自動化すれば1000本。制作費500万ドル。それが、 AIなら395円。この差が意味するのは、単なるコスト削減じゃない。今までNetflixのような企業や大きな制作会社しか持てなかった、「映像を大量に作る力」これが個人に開放され始めたということ。 PC1台。 6つのAI。 1人。それだけで、小さな映像制作会社が完成する。そして人間が寝たあとも、 AIが作ったコンテンツは働き続ける。もう「AIで動画を作る時代」じゃない。「AIに制作会社をやらせる時代」が始まってる。

🚨 Netflixなら「500万ドル」かかる映像。 21歳の個人が、同じような映像を「30秒395円」で制作。そこから100万円以上を生み出した。使ったのは、この流れ👇 → Claudeで脚本：10分 → Midjourneyで画を作る：20分 → Runwayで動画化：15分 → ElevenLabsで音声：10分 → SunoでBGM：5分 → 全SNSへ投稿：自動 1時間で1本。 6つのAI。たった1人。寝ている間も、動画が働いて売上を作り続ける。これ、単純に「AIで動画が作れるようになった」という話じゃない。今まで映像を1本作るには、脚本家ディレクターカメラマンデザイナー CGクリエイターナレーター作曲家動画編集者これだけの人間と、莫大な制作費が必要だった。それが今は、 Claudeが脚本を書く。 Midjourneyが世界観を作る。 Runwayが映像を動かす。 ElevenLabsが声を入れる。 Sunoが音楽を作る。そして最後は、 AIが編集して各プラットフォームへ投稿する。つまり今起きているのは、「動画制作が安くなった」ではない。今まで会社単位で持っていた “映像制作チームそのもの”を、 1人がPCの中に持てるようになった。しかもヤバいのはここから。企画 ↓ 脚本 ↓ 画像 ↓ 動画 ↓ ナレーション ↓ BGM ↓ 編集 ↓ 投稿この一連の流れまで自動化できる。人間がやるのは、「何を作るか」を決めるだけ。あとはAIが動き続ける。今までは、 1人が頑張って1本作っていた。これからは違う。 1人で10本。 1人で100本。さらに自動化すれば1000本。制作費500万ドル。それが、 AIなら395円。この差が意味するのは、単なるコスト削減じゃない。今までNetflixのような企業や大きな制作会社しか持てなかった、「映像を大量に作る力」これが個人に開放され始めたということ。 PC1台。 6つのAI。 1人。それだけで、小さな映像制作会社が完成する。そして人間が寝たあとも、 AIが作ったコンテンツは働き続ける。もう「AIで動画を作る時代」じゃない。「AIに制作会社をやらせる時代」が始まってる。

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60,753 views • 1 month ago

【日本発】 Fable 5と並ぶAIがヤバい AIを1体だけ使う時代、終了。 Sakana Fuguは裏でAIを群れにする 1つの質問を複数エージェントが処理月30万円のAI解説に化ける。 Sakana Fuguには、 FuguとFugu Ultraがある。 Fuguは性能とレイテンシのバランス型。コーディング。コードレビュー。応答性が重要なチャット。日常作業に向いた標準モデルとして説明されてる。一方でFugu Ultraは、性能に最適化された上位モデル。複雑なコーディング。論文の再現。サイバーセキュリティ分析。特許調査。こういう重いタスク向け。ここ、かなり重要。 AI初心者は、全部ChatGPTでやろうとする。だから詰まる。軽い作業は速いAI。重い作業は強いAI。複雑な作業はマルチエージェント。この使い分けができる人から勝つ。投稿で言うなら、「AIにも軽作業担当と戦略担当がいる」これが一番伝わる。 ChatGPTで台本。 Claudeで構成。 Geminiで調査。 Sakana Fuguで複数AIの統合。この流れを覚えろ。 AIを使えるだけでは弱い。 AIを振り分けられる人間が強い。行動しない人間から脱落する。

【日本発】 Fable 5と並ぶAIがヤバい AIを1体だけ使う時代、終了。 Sakana Fuguは裏でAIを群れにする 1つの質問を複数エージェントが処理月30万円のAI解説に化ける。 Sakana Fuguには、 FuguとFugu Ultraがある。 Fuguは性能とレイテンシのバランス型。コーディング。コードレビュー。応答性が重要なチャット。日常作業に向いた標準モデルとして説明されてる。一方でFugu Ultraは、性能に最適化された上位モデル。複雑なコーディング。論文の再現。サイバーセキュリティ分析。特許調査。こういう重いタスク向け。ここ、かなり重要。 AI初心者は、全部ChatGPTでやろうとする。だから詰まる。軽い作業は速いAI。重い作業は強いAI。複雑な作業はマルチエージェント。この使い分けができる人から勝つ。投稿で言うなら、「AIにも軽作業担当と戦略担当がいる」これが一番伝わる。 ChatGPTで台本。 Claudeで構成。 Geminiで調査。 Sakana Fuguで複数AIの統合。この流れを覚えろ。 AIを使えるだけでは弱い。 AIを振り分けられる人間が強い。行動しない人間から脱落する。

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【ChatGPT dotsヤバい】 ChatGPTに「自分専用の社員」が入ったスマホから指示すると仮想PCが勝手に動くチャットだけじゃなく電話でも仕事を頼める営業集計からグラフ作成まで丸ごと任せられる AIエージェントが本当に「社員」になってきた実際の使い方は👇 今回使えるようになったのがChatGPTの「dots」まず自分専用のAI社員を作る今回は営業業務を任せる社員として設定普段使っているスマホのChatGPTからその社員に普通にチャットで指示を出すすると裏側で仮想PCが立ち上がるここが今までのChatGPTと全然違う質問に答えるだけじゃない仮想PC上で実際に業務を進めてくれる今回頼んだのは「今日の営業結果をまとめて」すると営業管理画面を開いて必要なデータを確認していく担当者ごとの実績を拾って架電数や接続数などを整理数字を集計して結果をグラフにまとめてくれる画像の例ではコール数1,266件などの数字も確認しているさらに面白いのが途中で問題が起きても報告してくること CSVが取得できないブラウザ側で処理が止まった接続先でエラーが出たこういう状況までチャットで返してくるつまり単純な自動クリックではない状況を見ながら次に何をするか判断して仕事を進めるしかも指示方法はチャットだけじゃない AI社員に電話して口頭で仕事を頼むこともできる「今日の営業結果まとめて」これを電話で伝えてあとはAI社員に動いてもらう PCの前に張り付いて管理画面を開いて数字を転記して集計してグラフを作るこの流れをAI側に寄せられる人間が操作するAIから人間が仕事を渡すAIへこの変化はかなりデカい AIを「使う」時代から AI社員に「任せる」時代に入った

【ChatGPT dotsヤバい】 ChatGPTに「自分専用の社員」が入ったスマホから指示すると仮想PCが勝手に動くチャットだけじゃなく電話でも仕事を頼める営業集計からグラフ作成まで丸ごと任せられる AIエージェントが本当に「社員」になってきた実際の使い方は👇 今回使えるようになったのがChatGPTの「dots」まず自分専用のAI社員を作る今回は営業業務を任せる社員として設定普段使っているスマホのChatGPTからその社員に普通にチャットで指示を出すすると裏側で仮想PCが立ち上がるここが今までのChatGPTと全然違う質問に答えるだけじゃない仮想PC上で実際に業務を進めてくれる今回頼んだのは「今日の営業結果をまとめて」すると営業管理画面を開いて必要なデータを確認していく担当者ごとの実績を拾って架電数や接続数などを整理数字を集計して結果をグラフにまとめてくれる画像の例ではコール数1,266件などの数字も確認しているさらに面白いのが途中で問題が起きても報告してくること CSVが取得できないブラウザ側で処理が止まった接続先でエラーが出たこういう状況までチャットで返してくるつまり単純な自動クリックではない状況を見ながら次に何をするか判断して仕事を進めるしかも指示方法はチャットだけじゃない AI社員に電話して口頭で仕事を頼むこともできる「今日の営業結果まとめて」これを電話で伝えてあとはAI社員に動いてもらう PCの前に張り付いて管理画面を開いて数字を転記して集計してグラフを作るこの流れをAI側に寄せられる人間が操作するAIから人間が仕事を渡すAIへこの変化はかなりデカい AIを「使う」時代から AI社員に「任せる」時代に入った

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30歳の元美容師の男が中古「Claude Fable5」でSaaSを構築投稿・編集・配信を完全自動化して半年で累計300万円作った方法公開動画の開発者は、 PHP SQLite cron という驚くほどシンプルな構成で、 InstagramとTikTokへ 24時間投稿するSaaSを作った。本人は、キャプションを書かない。音楽も選ばない。投稿もしない。それでも仕組みは回り続ける。なぜか。人間が働いていないから。 AIが働いているから。ここで面白いのが Claude Fable 5 の考え方。 1つのAIに全部やらせるのではなく、・戦略担当・リサーチ担当・ライティング担当・分析担当・改善担当 5人の専門家として役割を分ける。実際の会社と同じ。 Claude Fable 5で市場調査をする。競合を分析する。伸びるテーマを決める。投稿構成を作る。改善案を出す。その結果をGPTや他のAIに渡して量産する。最後はOpenClawや自動化ツールが実行する。この流れになると、人間は作業者じゃない。設計者になる。多くの人は、「どのAIが一番賢いですか？」と聞く。でも伸びている人は違う。「どうやってAI同士を連携させますか？」を考えている。画像の投稿もまさに同じ。最新フレームワークは使っていない。派手な技術もない。巨大な開発チームもない。でも収益が生まれる。理由はシンプル。役割分担が完成しているから。 2026年以降に価値が上がるのは、 AIを使える人じゃない。 AIチームを作れる人。 Claude Fable 5で考えさせる。 GPTで作らせる。 Cursorで実装する。 OpenClawで実行する。人間は意思決定だけ。これがAI時代の個人戦。作業量で勝つ時代は終わった。これからは、 AI組織を持った個人が市場を取る。

30歳の元美容師の男が中古「Claude Fable5」でSaaSを構築投稿・編集・配信を完全自動化して半年で累計300万円作った方法公開動画の開発者は、 PHP SQLite cron という驚くほどシンプルな構成で、 InstagramとTikTokへ 24時間投稿するSaaSを作った。本人は、キャプションを書かない。音楽も選ばない。投稿もしない。それでも仕組みは回り続ける。なぜか。人間が働いていないから。 AIが働いているから。ここで面白いのが Claude Fable 5 の考え方。 1つのAIに全部やらせるのではなく、・戦略担当・リサーチ担当・ライティング担当・分析担当・改善担当 5人の専門家として役割を分ける。実際の会社と同じ。 Claude Fable 5で市場調査をする。競合を分析する。伸びるテーマを決める。投稿構成を作る。改善案を出す。その結果をGPTや他のAIに渡して量産する。最後はOpenClawや自動化ツールが実行する。この流れになると、人間は作業者じゃない。設計者になる。多くの人は、「どのAIが一番賢いですか？」と聞く。でも伸びている人は違う。「どうやってAI同士を連携させますか？」を考えている。画像の投稿もまさに同じ。最新フレームワークは使っていない。派手な技術もない。巨大な開発チームもない。でも収益が生まれる。理由はシンプル。役割分担が完成しているから。 2026年以降に価値が上がるのは、 AIを使える人じゃない。 AIチームを作れる人。 Claude Fable 5で考えさせる。 GPTで作らせる。 Cursorで実装する。 OpenClawで実行する。人間は意思決定だけ。これがAI時代の個人戦。作業量で勝つ時代は終わった。これからは、 AI組織を持った個人が市場を取る。

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ヤバい。営業リスト業者が泣くレベル「Codex×Firecrawl」でリスト作成を完全自動化東京都の企業情報を指示1本で収集する会社情報はCSVでそのまま営業へ回せる Excelへ手入力、今すぐ捨てろ作り方はシンプル。 CodexにFirecrawlのMCPを登録。接続できたら、営業条件を具体的に入力する。使う指示文はこれ。「東京都内の飲食店向けサービス企業を50社探してください。企業名、公式URL、住所、電話番号、問い合わせフォーム、提供サービスを取得。公式サイトを優先し、情報が確認できない項目は空欄。重複削除後、CSVで保存してください。」ポイントは3つ。「公式サイトを優先」「不明情報を推測させない」「重複を削除させる」ここを入れないと、使えないリストになる。さらにCodexへ、「問い合わせページが存在する会社を優先順位順に並べて」と追加すれば、営業しやすい企業から並び替えられる。 AIに全部任せるな。面倒な収集と整理だけを任せろ。人間は提案文と商談に集中する。これがAI営業の正しい使い方。

ヤバい。営業リスト業者が泣くレベル「Codex×Firecrawl」でリスト作成を完全自動化東京都の企業情報を指示1本で収集する会社情報はCSVでそのまま営業へ回せる Excelへ手入力、今すぐ捨てろ作り方はシンプル。 CodexにFirecrawlのMCPを登録。接続できたら、営業条件を具体的に入力する。使う指示文はこれ。「東京都内の飲食店向けサービス企業を50社探してください。企業名、公式URL、住所、電話番号、問い合わせフォーム、提供サービスを取得。公式サイトを優先し、情報が確認できない項目は空欄。重複削除後、CSVで保存してください。」ポイントは3つ。「公式サイトを優先」「不明情報を推測させない」「重複を削除させる」ここを入れないと、使えないリストになる。さらにCodexへ、「問い合わせページが存在する会社を優先順位順に並べて」と追加すれば、営業しやすい企業から並び替えられる。 AIに全部任せるな。面倒な収集と整理だけを任せろ。人間は提案文と商談に集中する。これがAI営業の正しい使い方。

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