カズオです👍
最近、SNSやブログで「AI使っても稼げない」って声が目立ちますよね。
ChatGPTを適当に触ってみて、何も変わらない…。
稼げない人の大半は、完全に基礎レベルが低いんです。
賢い使い方と応用を身につければ、稼げない理由なんてほとんどなくなります。
今日は、その土台を一緒に固めていきましょう。
参考になったら嬉しいです👍
「AI触ってるのに全然稼げないんです…どうしたらいいですか？」
カズオそれ、9割が「プロンプトの入れ方」と稼ぐための知識不足です。
AIツールでは稼げないのではなく、AIツールの使い方と知識の問題です。
要点だけ先にまとめると、
- AIが稼げないのではなく「評価できない人」が稼げない
- プロンプトは“命令書”、判断は“人間の仕事”
- AI任せ＝品質崩壊 → Googleにもユーザーにも嫌われる
- 稼いでいる人は AIを調整できる視点 を持っている
とても重要なポイントです。
AIで稼げない「思い込み」の罠をまず解消
AI副業で失敗する人。
多くは「AIが万能じゃない」と思い込んで諦めます。
でも、それは違う。
稼げない理由ベスト
1. 基礎知識ゼロで飛びつく
2. プロンプトが雑すぎる
3. 応用を試さない
4. 出力が正しいか分かってない⇒これが最もガン
行動経済学の「確認バイアス」が働いてるんです。
一度「稼げない」と思い込むと、それしか見えなくなります。
彼はChatGPTでブログ記事を書かせてみたけど、コピペそのまま投稿。
そりゃアクセス来ないですよ。
でも、基礎を押さえれば稼げます。
普通に考えて、あなたより物知りであなたよりも分析能力があり文章も上手なのがAIです。
これが前提です。
では、なぜAIツールを利用して有効活用して稼げないのか。
この謎に迫ります👍
実際のデータ AI副業成功者の共通点
AIツール活用者のうち、稼いでる人はプロンプトエンジニアリングを理解してます。
- 明確な指示出し：曖昧NG
- Chain of Thought（思考連鎖）：ステップバイステップで考えさせる
- イテレーション：出力修正を繰り返す
これで出力品質が3倍上がります。
数字で言うと。
雑なプロンプト：成約率1%未満。
最適化後：15%超え。
みたいなイメージです。
AI副業の基礎知識：これだけ押さえればOK
まずは最低限の土台。
これを知らないと、永遠に稼げません。
AIの3大原則：
1. 入力が命（Garbage In, Garbage Out）
2. 役割指定で精度UP
3. 出力フォーマットを固定
たとえば、
「記事書いて」だけ入力。
出力：使えないゴミ。
「プロンプトって何ですか？難しそう…」
カズオ会社で人間を使うのと同じです。従業員に仕事やプロジェクトを依頼する時の事を考えてください。何も知らない人間に仕事をさせるために必要な情報を渡す。この当たり前のことをAIでもやるのと同じです。
AIの賢いプロンプト例 即コピペOKな基本系
具体的な参考例です。
- 役割指定：「あなたは売上No.1のライターです」書き手のイメージ
- タスク明確：「〇〇のレビュー記事を2000文字で書いて」
- 思考連鎖：「まずキーワード分析、次に構成、最後にCTAを追加」
- 出力形式：「見出しはH2、リスト活用、感情表現を入れて」
- 例：「出力はWordPress Gutenberg形式で」など。
- そしてレビュー元となる商品の参考情報など。
- 禁止事項
- ルール
だいたい、AIでプリセットを作る事が最も時間を要する部分ですが ざっと記事生成であれば、１万文字～２万文字超のプロンプトを送信する形になります。
この流れで注意点としては、参考情報です。
参考情報は、CHATGPTのディープサーチや、パープレキシティ、フェロー、あるいはGeminiのディープサーチなどの分析結果を与えたり検索能力のあるモデルなら、自律的に検索をして作ります👍
人間が調べながら手書きでブログを書く作業の中の、調べる作業ですね。
AIは、人間の１００倍以上の速度でネットを並列で横断してデータ収集をします。
なので、確実に人間以上のスピードで必要な情報を収集するんですね。
そして収集したデータを整理して、記事を生成する。
これ、実は人間がブログ記事を書く行為と同じですが、人間よりも早いです。
しかも殆ど誤字なんて無い。
全部が人間より優れているのに、なぜ上手くいかないのか。
ここから核心です。
AIが稼げないという人の典型
実は、AIが稼げない、Googleに嫌われる…みたいな話をする人の大半は、出力された情報の良し悪しを理解できていないだけです👍
つまり、これは良い。これは悪いの判断ができない。
残念な事に、人ベースではなくてAIペースなってしまっている。
つまり、
「AIはツールとして使えない」<AI
という図式が既に成立してしまっているんですよ。
なぜなら、良し悪しが理解、判断できてAIへの指示が的確にできる人は、AIの出力を調整するため、品質も維持できます。
でも出力の良し悪しができない人は、
「なんとなくやる」
「結果だけ見る」
結果、「AIは稼げない。」とか言い出すのです。
これ、ツール全般に言える事です。
でも、ここで一つはっきりさせておきます。
それはAIの問題ではありません。
完全に“人間側の問題”です。
AIが稼げない人に共通する致命的な特徴⚠️
AIで結果が出ない人には、ほぼ共通点があります。
- 出力された文章を
「なんとなく読む」だけ - SEO的に良いか悪いか分からない
- 検索意図に合っているか判断できない
- 文章が“誰に向けて書かれているか”見えていない
つまり👇
AIの出力を「評価」できていない。
カズオこれが致命的です。
AIは“正解を出す装置”ではない
ここを勘違いしている人が非常に多いです。
AIは
- 正解を保証する存在 ❌
- 稼ぎを保証する存在 ❌
ではありません。
「与えられた前提と指示の中で
最もそれっぽい答えを高速で作る装置」
みたいなものです。
だから、
- 前提がズレていれば
- 目的が曖昧なら
- 判断基準がなければ
どれだけ高性能なAIでも、ズレた答えを量産します。
Googleに嫌われる人の正体
「AIで作るとGoogleに嫌われる」
これもよく聞きますが、
実際に嫌われているのは、AIではなく“雑なコンテンツ”です。
Googleは、
- 情報の一貫性
- 検索意図との一致
- 独自の整理・視点
- 読者にとっての有用性
を見ています。AI生成かどうかは本質ではありません。
人ベースか？AIベースか？
ここが分かれ道です。
AIベースの人
- AIが言ってるから正しい
- たくさん出せば当たるだろう
- 結果だけ見て一喜一憂
品質が安定せず、修正もできない。結果だけを見る人。
人ベースの人
- この情報は使える
- これは検索意図からズレている
- ここは削る、ここは強調するを理解できる。
つまり、ちゃんとAIに指示ができる人です。
実はAIツールで稼げる人は、AIを調整する側です。
実は、AIツールで稼いでいる人がやっていることはシンプルです。
- 出力を すぐそのまま使わない
- 意図とズレていれば指示を見直す。
- 足りない部分は追加指示
- 表現が弱ければ指示を修正
ただ書かせるだけではなく、管理してるんです。
つまり、稼ぐための構造を理解して、
その仕組みを構築するために必要な作業を
AIにやらせている。
だから、稼げるんです。
AIツールを利用しても稼げない人
AIツールを使っても稼げない人は、
AIに負けているのではなく「判断力の差」で置いていかれているだけです。
これは才能の差ではありません。
構造を理解しようとしたか、しなかったかの差です。
AIを使って稼ぐ人が増えているのは事実です。
しかし同時に、
「AIを使っているのに稼げない人」も確実に増えています。
理由はシンプルです。
全体のレベルが“強制的に”上がっているから
高性能なAIツールが普及した結果、
- 文章の質
- 構成の整い方
- 情報量
これらは誰でも一定以上になります。
つまり、
「普通にAIを使うだけ」＝「普通以下」
という世界に突入しています。
構造を理解する人だけが、上に行く
同じAIを使っていても、
- なぜこの構成なのか
- なぜこの流れで売れるのか
- なぜこの情報は削るべきなのか
こうした理由を理解している人は、
AIを「改善装置」として使えます。
一方で、
- 出力が正しいか分からない
- 良い・悪いの基準がない
- 結果だけを見て判断する
人は、AIに振り回される側になります👍
整理すると、こうです。
- 出力が理解できない
- 判断ができない
- だから結果しか見れない
- 結果が悪い
- AIのせいにする
でも本当は、AIは、その人の“思考レベル”をそのまま拡張しているだけです👍
一体どうすればよいんですか？
カズオ答えは一つです。
「AIを使う前に、人間側の基礎を固める」
難しい話ではありません。
① 出力を「評価」する癖をつける
AIの文章を見たら、必ずこう自問します。
- 誰に向けた文章か？
- この人の悩みは解決しているか？
- 読んだ後、次に何をさせたいのか？
これが答えられない文章は、
どれだけ綺麗でもゴミです。
「書いたAIが悪いのか。」と言えば答えはNOです。書かせた側に問題があるのです。
② 結果ではなく「途中」を見る
稼げない人は、
- アクセス
- 収益
“結果”しか見ません。
稼げる人は、
- 検索意図とズレていないか
- 導線が破綻していないか
- 情報過多・不足はないか
途中の構造を見ています。
これ冷静に考えればわかりますよね？
誰が見ても分かるデータしか理解できていない状態なのです。
出力の時点で良し悪しが分かってないから結果しか見えないのです。
③ AIに「直させる」使い方をする
AIは一発で完璧な答えを出す存在ではありません。
正しい使い方は👇
- ここはズレている
- ここをもっと強く
- ここは初心者向けに
人間が判断 → AIに修正させる
このループです。
カズオAIツールの使い方でいつも言う事ですが、自動系のものほど設定が肝になります。これ出来ない人は難しいです。
でもかと言ってこの先、AIから逃げて稼ぐ事がどんどん難しくなる時代です。
これから起きる現実（重要）
今後どうなるか。
- AIはもっと賢くなる
- 参入者はさらに増える
- 平均点はどんどん上がる
結果、
「判断できない人」は
AIを使っても
何も残らなくなる
これは脅しではなく、事実です。
それと一つだけ言っておきます。
カズオコンテンツ作りでAIを使うなら、APIを通じたAIを使うべきです。
AIツールは、プラットフォームでは役立たない理由
知ってましたか？
Chat画面のAIは「人間対応モード」になっています。
AIには、GPTやClaudeのチャット。
と、API経由で利用するAIモデルがあります。
ChatGPT や
Claude のChatは、
- 会話を気持ちよく続ける
- 傷つけない
- 無難な表現を選ぶ
- 広く使える回答を出す
という接客AIとして調整されています。
その結果👇
- 表現が丸くなる
- 断定を避ける
- 余計な前置きが増える
- ビジネス用途では「薄い」と感じる
これは欠点ではなく仕様です。
APIは「機械としてのAI」を直接叩いている
API利用時のAIは👇
- 会話を続けようとしない
- 感情を配慮しない
- “いい感じ”にしようとしない
- 指示文をそのまま実行する
つまり、
APIは「部下」
Chatは「接客係」
なんです。
とくにAPIは、システムプロンプトを固定できる
- 毎回同じ前提
- 毎回同じルール
- 毎回同じ口調・構造
👉 ブレない＝再現性が出る
そして会話履歴の影響もうけません。
Chatは、前の会話の影響を受けますがAPIの場合、意図として残さなければ履歴なし、必要な情報だけ投入、毎回クリーンな状態で、前回の失敗を引きずらないのです。
さらに、
Chatは「誰が使ってもOK」設計。
APIは「使う人が責任を持つ」設計。
だから余計な注意書きが減り、回りくどさが消えて指示が直線的に反映されるのです。
多くのAIツールがAPIを利用するのは、そのためです。
ちなみに私やAIで稼いでいる人の大半は、
- Chat：その場で考える用
- API：仕組みを作る用
このように分けています。
ここまで読んで、
- 「自分は判断できていないかもしれない」
- 「AIを使ってるのに不安が消えない」
そう感じたなら、それはかなり健全です。
むしろ、ここに気づけた時点で一歩前に進んでいます👍
安心してください。
才能は不要です。やることはシンプルです。
① まず理解してほしい大前提
AIで稼げない人は、
「センスがない」わけでも
「頭が悪い」わけでもありません。
多くの場合、
“判断力を身につける前に
実戦に放り込まれている”
これだけです。
野球で言えば、
- ルールも
- バットの振り方も
- ストライクゾーンも
よく分からないまま
「試合に出ろ」と言われている状態。
それで結果が出ないのは、
当然です。
② 判断力は「経験」でしか身につかない
ここが一番大事な話です。
AI出力の良し悪しは、
- 本を読むだけ
- 解説記事を見るだけ
では、ほぼ身につきません。
なぜなら、
判断力は
「大量の比較」と
「失敗込みの体験」でしか育たないから
です。
③ だから「AIツールを買う意味」が出てくる
ここで、AIツール購入の話につながります。
勘違いしてほしくないのは、
- ツールを買えば稼げる
- 高額ツール＝正解
という話ではありません。
AIツールは「答え」ではなく「練習環境」
ちゃんと設計されたAIツールは、
- どんな前提で
- どんな指示を出し
- どんな出力が返ってくるか
この因果関係を、
何度も体験できるように作られています。
つまり、
判断力を鍛えるための
実戦トレーニング環境
にもなるのです。
④有料AIツールが果たす本当の役割
きちんとしたAIツールは、
- 前提が整理されている
- 出力の方向性が一定
- 修正・比較がしやすい
- 再現性がある
だから、
- 「あ、ここが悪かったんだ」
- 「この指示だと良くなる」
- 「この構造は使える」
と、判断材料が手に入る。
これが大きい。
⑤稼げる人は「ツールで判断力を買っている」
ここ、かなり重要です。
稼いでいる人は、
- 時間をお金で買う
- 経験をお金で買う
- 試行錯誤を短縮する
という考え方をしています。
AIツール購入も同じ。
ツールを買っているのではなく
「判断力が身につく環境」を
買っている
という感覚です。
前回紹介した、こちらのCSSも良い例です。
AIでうまくいかない人ほど、このCSSには、その答えもノウハウの一部になっているんですね🔥
しかも戦略は、小難しい事でもなく、シンプルに、
超時間やれば人間でも可能で割にあわないと投げ出したくなるような シンプルで手間な事を自動化させた仕組みです。
一方で、普通のジャンルと違うアダルト系では、出力問題が軽いので稼ぎ易いため、自動で稼ぎ易い現実があります。
アダルトで言えば、全自動じゃなくてハイブリッド、つまりAIの役割と人間の役割を明確にわけたシステムツール。
この辺りも同様に、出力問題に左右されにくい仕組み、市場なので初心者でも すぐに稼ぎ易いです。
「出力判断が難しいな」と思うなら、こういうツールを順番にやりながら当たりを引くまで作業量で進めるのが推薦です🔥
当たりを引けるようになると自律的に、追及したり考えるようになるため、起爆剤になるんです👍
AIツールも進化していますが、AIツール無しで稼ぐ事は、難しくなっています。
そのため、正しい使い方を真剣に学べば 楽して稼げるようになります👍
CSSの特典で付属するチューニングモデルも今日公開しました。
このチューニングも、「一人でも多くの人が正しい方向にシフトして欲しい」からこその大規模チューニングです。
一般ジャンル専用ツールですが、かなり面白いので未導入の方は、チャレンジしてみてください👍
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