前編のおさらい

前編では「AI情報屋を信じるな」「稼げるのは専門性+AIかB2B特化」「4つのハードル(競合・コスト・信頼・速度)」を整理しました。

この後編は、そのハードルを踏まえた上でも「比較的現実的に収益を出しやすい」仕事の話です。→ 前編を読む

仕事を検討するための評価軸

番号は筆者の検討順です。受注実績や市場調査に基づく収入ランキングではありません。「解決する課題が明確」だけでなく、「始めやすさ」「競合の少なさ」「継続収益になりやすいか」も加点要素にしています。

評価の4軸

① 提供する価値:どの作業を、どの成果物で改善するか

② 参入しやすさ:スキルゼロからの距離感。低スキルが高評価

③ 競合の少なさ:供給過多になっていないか

④ 継続収益率:一発案件ではなく繰り返し収益になりやすいか

検討する5つの仕事と納品前の確認

5
AI画像生成・商用デザイン補助
Midjourney・Stable Diffusion・Adobe Fireflyを使った素材制作、バナー・SNS画像の量産
見積もり
作業範囲で個別に算出
参入スキル
低め
競合
多い
継続収益
低い

納品物を「バナー3案、指定サイズ2種類、修正1回」のように具体化します。生成画像だけでなく、文字の読みやすさ、指定サイズ、ブランドの色、利用条件を確認する作業が必要です。

練習するなら架空の商品を題材にし、目的・対象読者・掲載場所を決めてから制作します。AIが生成した画像に不自然な文字や形が残っていないか、最終サイズで確認してください。

上記は作業設計の例です。収入・受注・競争状況を実測した調査ではありません。
4
AI補助ライティング(専門特化型)
医療・法律・金融・技術などの専門領域でAIを使い、人間がレビュー・監修するライティング
見積もり
作業範囲で個別に算出
参入スキル
専門知識必須
競合
専門性で差がつく
継続収益
中〜高

AIによる下書きと、事実確認・編集を別の工程として見積もります。納品前に、引用元のURL、参照箇所、確認日を残し、出典にない数値を削除します。

医療・法律・金融などの専門情報では、自分の知識の範囲を超える判断をAIに任せないことが大切です。必要な監修者や依頼者の確認工程を、受注前に決めておきます。

上記は作業設計の例です。収入・受注・競争状況を実測した調査ではありません。
3
AI活用Web制作・LP制作
AIによるコード作成と、人による表示・操作・保守の確認を組み合わせる制作
見積もり
作業範囲で個別に算出
参入スキル
HTML/CSS基礎〜
競合
中程度
継続収益
保守契約あり

ページ数、問い合わせ機能、対応端末、納品後の更新範囲を先に決めます。AIでコードを作ったあとも、スマートフォン表示、リンク切れ、キーボード操作、フォームの送信先を確認する作業は残ります。

このサイトの記事一覧も、クリックイベントだけのカードから通常のリンクへ修正しました。見た目だけでなく、リンクとして認識でき、キーボードで移動できることを確認するのが納品の一部です。公開コードの確認例はこちらにまとめています。

上記は作業設計の例です。収入・受注・競争状況を実測した調査ではありません。
2
AI動画・音声コンテンツ制作(法人向け)
Runway・HeyGen・ElevenLabsを使った企業向け動画制作、研修動画・商品PR・多言語展開
見積もり
作業範囲で個別に算出
参入スキル
動画編集の基礎〜
競合
まだ少ない
継続収益
高い

用途、秒数、台本、字幕、言語、修正回数を合意してから制作します。動画と音声では、素材の利用条件と、顔・声を使う本人の許可の確認が必要です。

完成した動画は、字幕の誤字、音量、固有名詞の読み、無音部分、書き出し形式を確認します。生成時間だけではなく、この検品と修正を含めた時間で見積もってください。

上記は作業設計の例です。収入・受注・競争状況を実測した調査ではありません。
1
業務自動化・AI Bot開発(Python)
企業の繰り返し業務をPython+AIで自動化。データ集計・レポート生成・通知Bot・スクレイピングなど
見積もり
作業範囲で個別に算出
参入スキル
Python必須
競合
少ない(質が問われる)
継続収益
非常に高い

最初は「1枚のCSVを読み、必要な列を整形して別ファイルに保存する」のように、入出力が明確な小さい作業を選びます。元データを上書きせず、件数と合計が一致するか確認できる形にします。

空欄、文字コード、重複、処理途中の失敗を試し、エラー時に何を残すか決めます。顧客の実データを使う前に架空データで動作を確認し、外部AIに渡す情報の範囲を合意します。

上記は作業設計の例です。収入・受注・競争状況を実測した調査ではありません。

最初の見積もりを作る手順

まず納品物を1つに絞り、入力と完成条件を書き出します。たとえばCSV整形なら「元の件数を保ったまま指定列を整形し、別ファイルに保存する」が完成条件です。追加の集計や画面制作は別の作業として扱います。

  1. 準備、制作、検品、修正、説明に分けて時間を見積もる。
  2. 有料ツール、素材、外部サービスの費用を計上する。
  3. 修正の範囲と回数、納期、受け入れ確認の方法を決める。
  4. 架空データで小さい見本を作り、実際にかかった時間を記録する。
  5. 想定より時間がかかった工程を次の見積もりへ反映する。

金額は作業範囲と責任の範囲で変わります。外部プラットフォームに応募する場合も、募集条件、手数料、利用規約を確認してから判断してください。

結論:どれを選ぶべきか

自分が品質を確認できる作業から始める。AIの操作だけでなく、納品物を説明し、修正できることが大切です。

最終的には、どれが「正解」かではなく、自分が既に持っている専門性に最も近いものを選ぶのが正解です。医療知識があるなら4位、動画編集スキルがあるなら2位、コードが書けるなら1位。

そして前編でも書きましたが、筆者自身はまだ週2バイト相当です。この並びは検討のたたき台であり、「筆者の成功事例」ではありません。一緒に試行錯誤しながら、現実を更新していきます。

後編のまとめ
  • 画像:サイズ、文字、素材の利用条件を確認する
  • 文章:下書きと事実確認・編集を分ける
  • Web:見た目だけでなく、リンクと操作を確認する
  • 動画:台本、字幕、音声、権利を確認する
  • 自動化:正常な入力だけでなく、空欄や失敗を試す
  • 収入予測より、納品条件・費用・実際の作業時間を記録する

2026年10月7日更新:根拠を十分に示せなかった月収帯と統計を削除し、仕事ごとの納品物と確認項目に変更しました。番号と適性の評価は筆者の整理で、収入や受注を実測したランキングではありません。

実装を確認する具体例:公開ゲームコードの確認手順。見積もりの計算例:売上と利益を分ける。