AI副業ラボ

本記事には広告・アフィリエイトリンクが含まれています（景品表示法に基づくPR表記） AI副業で月1万円は現実的なのか？ こんにちは、ぷーたです。「AI副業で月100万円！」みたいな話をSNSで見かけますが、正直あれは再現性が低いと思っています。 僕が実際にやってみて分かったのは、月1万円なら地道にやれば到達できるということです。この記事では、僕が実践している3つの収入源と、それぞれの具体的な数字を正直に書きます。 収入源1：noteの有料記事 やっていること AIツールの使い方や自動化の手順をnoteで有料記事として公開しています。記事の構成案やコード例の下書きにClaude Codeを使い、自分の体験と検証結果を加えて仕上げます。 実際の数字 記事単価：300〜500円 月の販売数：10〜20件程度 月の収入：約3,000〜8,000円 正直に言うと、月によってかなりバラつきがあります。SNSで告知した直後は売れますが、何もしないと数日ゼロのこともあります。 コツ 「AIで〇〇を自動化する手順書」のように、読者がすぐに再現できるノウハウが一番売れます。抽象的な話や感想文は売れません。 収入源2：ブログアフィリエイト やっていること このブログ「AI副業ラボ」で記事を書き、Amazon等のアフィリエイトリンクを掲載しています。AIツールのレビューや比較記事がメインです。 実際の数字 月間PV：まだ数百〜千PV程度 月の収入：約500〜2,000円 ブログは立ち上げから半年以上かかるのが普通で、最初の3ヶ月はほぼゼロでした。SEOで上位表示されるまで地道に記事を積み上げる必要があります。 コツ ロングテールキーワード（「Claude Code 使い方」「Mac mini 自動化」など）を狙うのが鉄則です。ビッグキーワードでは個人ブログは勝てません。 収入源3：YouTube Shorts やっていること AIツールのTips動画をYouTube Shortsで投稿しています。スクリプト作成にClaude、音声合成にVOICEVOX、動画編集にFFmpegを使い、パイプラインを半自動化しています。 実際の数字 投稿頻度：週3〜5本 1本あたりの再生数：数百〜数千回 月の収入：0〜2,000円程度 YouTube Shortsの収益化は条件（チャンネル登録者1,000人以上等）を満たす必要があり、僕はまだ収益化の途中段階です。将来的な種まきとしてコツコツ続けています。 合計すると月1万円前後 3つの収入源を合計すると、調子が良い月で約1万円前後です。正直、時給換算すると低いです。でも、一度作った記事や動画は資産として残り続けるので、積み上げるほど効率が良くなる実感はあります。 月1万円に到達するまでの期間 僕の場合、本格的に取り組み始めてから約4ヶ月で月1万円に到達しました。最初の2ヶ月はほぼ収入ゼロだったので、ここを乗り越えられるかが分かれ目です。 「すぐ稼げる」と思って始めると挫折します。3ヶ月は種まき期間と割り切るのが大事です。 やめたほうがいいAI副業 逆に、以下のようなことは僕の経験上おすすめしません。 AIで量産した低品質記事のアフィリエイト：Googleに評価されず、時間の無駄になる AIイラスト販売のみ：レッドオーシャン化が激しく、差別化が難しい 情報商材の転売：信頼を失うリスクが大きすぎる まとめ：月1万円は「地味だけど確実」 AI副業で月1万円は、派手さはないけれど現実的な目標です。大事なのはAIに丸投げしないことと、自分の体験を必ず入れること。AIは道具であって、価値を作るのは自分自身です。 まずは1つの収入源に集中して、月3,000円を目指すところから始めてみてください。 よくある質問（FAQ） Q1. AIの知識がなくても始められますか？ ChatGPTやClaudeを使ったことがあれば十分始められます。高度なプログラミングスキルは不要で、AIチャットに質問しながら記事を書くところからスタートできます。 Q2. 初期費用はどのくらいかかりますか？ noteの投稿は無料です。ブログはドメイン代が年間約1,500円程度で、Hugo + Cloudflare Pagesなら無料でホスティングできます。AIのAPI利用料は月に数百円〜数千円程度です。合計で月1,000〜3,000円あれば始められます。 Q3. 本業に支障が出ませんか？ 僕は平日の夜1〜2時間と休日の数時間を充てています。自動化の仕組みを作ってしまえば、運用は最小限の時間で済みます。ただし、最初の仕組み作りには集中して時間を確保する必要があります。 関連書籍 AI副業についてもっと学びたい方はこちらもどうぞ。 Amazon - AI 副業 関連書籍を探す

本記事には広告・アフィリエイトリンクが含まれています（景品表示法に基づくPR表記） 両方使って分かった「向き不向き」 こんにちは、ぷーたです。僕は副業の作業でClaude CodeとChatGPTの両方を日常的に使っています。 「どっちが優れているか」という議論をよく見かけますが、結論から言うと用途によって使い分けるのが正解です。この記事では、実際に両方使って感じた違いを具体的に書きます。 基本的な違い Claude Code Anthropic社が提供するCLI（ターミナル）ベースのツール ローカルのファイルを直接読み書きできる API従量課金制 コードベース全体を理解した上で提案してくれる ChatGPT OpenAI社が提供するブラウザ/アプリベースのツール 月額課金（Plus/Pro）または無料プラン プラグインやGPTs、画像生成（DALL-E）など多機能 幅広い用途に対応 コード品質の比較 Python・JavaScript どちらもPythonとJavaScriptのコード生成は実用レベルです。体感ではありますが、Claudeのほうが長いコードの一貫性が高い印象です。特にファイル間の依存関係を考慮した修正は、プロジェクト全体を読めるClaude Codeが有利です。 一方、ChatGPTはコードスニペットの生成速度が早く、ちょっとした関数を素早く書きたいときに便利です。 デバッグ エラーメッセージを貼り付けてデバッグしてもらう場面では、Claude Codeは実際のファイルを読んだ上で原因を特定してくれるので精度が高いです。ChatGPTはコンテキストをチャット上で与える必要があるため、大規模なプロジェクトだと限界があります。 コスト比較 ChatGPT 無料プラン：利用可能（制限あり） Plus：月額20ドル（約3,000円） Pro：月額200ドル（約30,000円） ※料金は変動する可能性があるため、OpenAI公式サイトで最新情報を確認してください。 Claude Code API従量課金：使った分だけ支払い 僕の場合、月に数千円〜1万円程度 ライトユーザーならChatGPTの無料プランまたはPlusで十分です。コードを本格的に書く人はClaude Codeのほうがコスパが良くなるケースもあります。 用途別おすすめ Claude Codeが向いている場面 既存プロジェクトの修正・機能追加：ファイルを直接読み書きできるのが圧倒的に便利 複数ファイルにまたがるリファクタリング：プロジェクト構造を理解した上で提案してくれる 自動化スクリプトの作成：ローカル環境に合わせた設定ファイルまで生成してくれる ChatGPTが向いている場面 アイデア出しやブレスト：対話型のインターフェースが直感的 画像生成やマルチモーダル作業：DALL-Eとの連携が便利 一般的な質問や調査：幅広い知識を持ち、回答が分かりやすい モバイルでの利用：アプリが使いやすい 僕の使い分けルール 実際の運用としては、こんな感じで使い分けています。 コーディング作業 → Claude Code 記事の構成案・アイデア出し → ChatGPTまたはClaude（ブラウザ版） デバッグ → Claude Code（プロジェクト内で完結するため） 画像生成 → ChatGPT（DALL-E） 日常の調べもの → ChatGPT 要するに、ターミナルでの開発作業はClaude Code、それ以外はChatGPTというのが僕の結論です。 注意点：AIの出力は必ず検証する どちらのツールを使う場合でも、AIが生成したコードや情報は必ず自分で検証することが重要です。AIは自信満々に間違ったことを言うことがあります。特に最新の情報やニッチなライブラリについては要注意です。 ...

本記事には広告・アフィリエイトリンクが含まれています（景品表示法に基づくPR表記） Claude Codeを毎日使い倒して3ヶ月が経った こんにちは、ぷーたです。普段はサラリーマンをしながら、副業でAIツールを活用しています。 今回は僕が毎日ターミナルで叩いているClaude Codeの使い方を、実際のワークフローに沿って紹介します。「AIにコード書かせるとか本当に使えるの？」と思っている人にこそ読んでほしい内容です。 Claude Codeとは？ターミナルで動くAIアシスタント Claude CodeはAnthropicが提供するCLI（コマンドラインインターフェース）ツールです。ターミナルから直接Claudeと対話しながら、コードの生成・編集・デバッグができます。 ChatGPTのようにブラウザ上でコードをコピペする必要がなく、自分のプロジェクトフォルダ内でそのまま作業できるのが最大の特徴です。 インストールと起動 npm install -g @anthropic-ai/claude-code cd your-project claude たったこれだけで使い始められます。Node.jsが入っていれば数分でセットアップ完了です。 僕の実際の使い方：3つの活用パターン 1. コーディング：既存コードの修正と機能追加 一番使う場面がこれです。例えばPythonスクリプトにエラーハンドリングを追加したいとき、Claude Codeにプロジェクトを読み込ませた上で「この関数にリトライ処理を追加して」と指示するだけです。 ファイルを読み込んで、差分を提示して、承認すれば書き換えてくれる。この流れが自然すぎて、もうエディタだけで作業する気になれません。 実感した効果：定型的なコード修正にかかる時間が体感で半分以下になりました。特にテストコードの生成は本当に助かっています。 2. 自動化スクリプトの作成 僕はMac miniで複数のPythonスクリプトを自動実行していますが、新しいスクリプトの雛形を作るときにClaude Codeが活躍します。 「launchdで毎朝9時に実行するPythonスクリプトを作って」と頼むと、plistファイルとPythonスクリプトの両方を生成してくれます。ディレクトリ構造を理解した上で適切な場所にファイルを配置する提案までしてくれるのがポイントです。 3. コンテンツ作成の下書き このブログ記事の構成案もClaude Codeで作っています。ターミナル上で「キーワード〇〇で記事の構成案を出して」と打てば、見出し構成が出てきます。 ただし、AIが出した文章をそのまま使うことは絶対にしません。あくまで叩き台として使い、自分の体験や数字を入れて仕上げるのが鉄則です。 使ってみて分かった注意点 コスト管理は必須 Claude CodeはAPI利用料が発生します。Anthropic Consoleでトークン使用量を確認できるので、月初に予算を決めて使うのがおすすめです。僕は月の上限を設定して、超えそうなときはタスクを絞るようにしています。 プロンプトの書き方で品質が変わる 「いい感じにして」ではなく「この関数のエラーハンドリングを追加して、失敗時はログに出力して3回リトライする実装にして」のように具体的に指示すると精度が格段に上がります。 ファイル操作は確認してから Claude Codeはファイルの作成・編集・削除ができます。変更前に差分を確認するステップがあるので、必ず内容を読んでから承認する習慣をつけましょう。 まとめ：Claude Codeは「使える相棒」だった 3ヶ月使ってみて、Claude Codeはターミナルで完結するAIペアプログラマーとして非常に実用的でした。特にコードベースを理解した上で提案してくれる点が、他のAIチャットツールにはない強みです。 プログラミング初心者でも、既存のプロジェクトに対して「これ何やってるか説明して」と聞くだけで理解が深まります。副業でコードを書く人には間違いなくおすすめできるツールです。 よくある質問（FAQ） Q1. Claude Codeは無料で使えますか？ Claude Code自体のインストールは無料ですが、利用にはAnthropicのAPIキーが必要で、API利用料がかかります。従量課金制なので、使った分だけ請求されます。料金はAnthropicの公式サイトで最新情報を確認してください。 Q2. プログラミング未経験でも使えますか？ ターミナルの基本操作（cdコマンドでフォルダ移動する程度）ができれば使い始められます。ただし、AIが生成したコードの内容を理解する努力は必要です。完全に丸投げするのではなく、学習ツールとして使うのがおすすめです。 Q3. ChatGPTと何が違いますか？ 最大の違いは、Claude Codeがローカルのプロジェクトファイルを直接読み書きできる点です。ChatGPTはブラウザ上での対話が中心ですが、Claude Codeはターミナル上でファイル操作まで完結します。詳しい比較は別記事で書いています。 関連書籍・参考リンク ClaudeやAIツールの基礎を学びたい方はこちらも参考にしてください。 Amazon - Claude AI 入門 関連書籍を探す

本記事には広告・アフィリエイトリンクが含まれています（景品表示法に基づくPR表記） Mac miniを自宅サーバーにして半年が経った こんにちは、ぷーたです。副業の自動化を進める中で、「常時稼働するマシンが欲しい」という壁にぶつかりました。VPSも検討しましたが、最終的にMac miniを24時間稼働の自動化サーバーとして使うことにしました。 半年運用してみた実感を、設定方法から電気代まで正直に書きます。 なぜMac miniなのか？VPSとの比較 VPSのメリット・デメリット VPS（さくらVPS、ConoHa等）は月額数百円から借りられて手軽です。ただし、スペックを上げると月額が跳ね上がります。メモリ4GB・2コアで月1,000〜2,000円程度が相場です。 Mac miniを選んだ理由 僕が使っているのはApple Silicon搭載のMac miniです。選んだ理由は3つ。 ローカルにデータを置ける：APIキーや学習データをクラウドに上げなくて済む 十分なスペック：メモリ16GB・高速SSDで複数スクリプトを同時実行できる 消費電力が低い：実測で待機時約5W前後、負荷時でも20〜30W程度 Mac miniの初期費用は決して安くありませんが、1年以上使うなら月額換算でVPSより安くなる計算です。 実際の消費電力と電気代 ワットチェッカーで実測しました。 アイドル時：約5〜7W Pythonスクリプト実行時：約15〜25W 高負荷時（ML学習等）：約30〜40W 1日の平均消費を仮に10Wとすると、月の電力量は約7.2kWhです。電気代の単価を30円/kWhとすると月額約216円。VPSの月額料金と比べるとかなり安いです。 ※電気料金は契約プランや地域によって異なります。上記は目安です。 launchdでスクリプトを自動実行する方法 macOSにはcronの代わりにlaunchdというジョブスケジューラが標準搭載されています。これが非常に便利です。 plistファイルの作成 ~/Library/LaunchAgents/ にplistファイルを置きます。 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!DOCTYPE plist PUBLIC "-//Apple//DTD PLIST 1.0//EN" "http://www.apple.com/DTDs/PropertyList-1.0.dtd"> <plist version="1.0"> <dict> <key>Label</key> <string>com.example.my-script</string> <key>ProgramArguments</key> <array> <string>/usr/bin/python3</string> <string>/Users/you/scripts/my_script.py</string> </array> <key>StartCalendarInterval</key> <dict> <key>Hour</key> <integer>9</integer> <key>Minute</key> <integer>0</integer> </dict> <key>StandardOutPath</key> <string>/tmp/my_script.log</string> <key>StandardErrorPath</key> <string>/tmp/my_script_error.log</string> </dict> </plist> 登録と確認 launchctl load ~/Library/LaunchAgents/com.example.my-script.plist launchctl list | grep my-script これで毎朝9時にPythonスクリプトが自動実行されます。ログも指定したパスに出力されるので、問題があればすぐに確認できます。 ...

本記事には広告・アフィリエイトリンクが含まれています（景品表示法に基づくPR表記） YouTube Shortsの投稿を半自動化してみた こんにちは、ぷーたです。副業でYouTube Shortsに動画を投稿しているのですが、毎回手作業で台本を書いて、録音して、編集して…とやるのは本業のあるサラリーマンには正直キツいです。 そこで台本生成から動画出力までを半自動化するパイプラインを作りました。完全自動ではなく、要所で人間が確認を入れる「半自動」です。この記事では実際に使っているツールと手順を紹介します。 パイプラインの全体像 僕のパイプラインは以下の4ステップです。 台本生成：Claude Codeでスクリプトを作成 音声合成：VOICEVOXでナレーション生成 動画編集：FFmpegで素材を結合 アップロード：YouTube Studio（ここは手動） それぞれ詳しく説明します。 ステップ1：Claude Codeで台本を生成 台本のテンプレートを事前に用意しておき、Claude Codeに「このテーマで台本を書いて」と指示します。 僕が使っているテンプレート構成はこうです。 フック（1.5秒）：視聴者の注意を引く一言 本体（6〜8文）：具体的な情報を伝える エンドカード（2秒）：フォローやチャンネル登録のCTA Claude Codeはプロジェクト内のテンプレートファイルを読み込めるので、「前回の台本と同じトーンで」といった指示も通ります。 注意点：AIが生成した台本はそのまま使わず、必ず自分で読み返して修正します。事実確認が不十分な内容や、誇張表現が含まれていることがあるためです。 ステップ2：VOICEVOXで音声合成 台本が確定したら、VOICEVOXでナレーション音声を生成します。VOICEVOXは無料で使えるテキスト音声合成ソフトで、商用利用も可能です（キャラクターごとの利用規約を要確認）。 僕はVOICEVOXのAPIを叩くPythonスクリプトを作っています。 import requests import json def generate_voice(text, speaker_id=3, output_path="output.wav"): # 音声合成クエリの作成 query_res = requests.post( "http://localhost:50021/audio_query", params={"text": text, "speaker": speaker_id} ) query = query_res.json() # 音声合成の実行 synth_res = requests.post( "http://localhost:50021/synthesis", params={"speaker": speaker_id}, data=json.dumps(query) ) with open(output_path, "wb") as f: f.write(synth_res.content) VOICEVOXをローカルで起動しておけば、このスクリプトで一発で音声ファイルが生成されます。 ...