【海外AI情報】「バズってます」先週注目を集めたRedditで見つけたAI副業・AI収益化ネタ20選｟AI副業｠reddit/副業/ClaudeCode/CodeX/ChatGPT/Gemini/マネタイズ/生成AI/個人開発/アプリ
はじめに
こんにちは、AIかわきです。
今週もRedditから、海外で話題になっていたAI副業・AI自動化・AI SaaS周りの投稿を20個拾ってきました。
私がリサーチをする際に大事にしている考え方があります。
それは、前田裕二さんの名著『メモの魔力』で出てくる
ファクト → 抽象化 → 転用
の視点です。
まずRedditの投稿を、ただの海外事例として眺めるのではなく、ファクトとして見ます。
誰が、何を作ったのか
いくら稼いだのか
どんな反応があったのか
どこで失敗しているのか
なぜコメントが集まっているのか
次に、その事実から抽象化します。
この人が稼げた理由は何か
この投稿が伸びた背景にある需要は何か
AIそのものではなく、何にお金が払われているのか
なぜ同じような失敗が何度も起きているのか
そして最後に、日本人が実行できる形へ転用します。
日本ならどの業界に置き換えられるか
note、YouTube、SaaS、受託、業務自動化のどれにすると現実的か
最初のMVPは何にすべきか
どのAIツールを使えば最短で形にできるか
今週は特に、バイブコーディング、AIエージェント、AI検索、SaaS集客、ローカル営業、AI生成コンテンツの検証コストあたりがかなり濃かったです。
重要なのは、海外投稿をそのまま真似することではありません。
ファクトを見て、構造を抜き出して、自分の市場に転用すること。
この視点で、今回もたっぷりと20個の投稿を深掘りしていきます！！
目次
クライアント向けAI/業務自動化で累計75,000ドル
レイオフ後33日で作ったB2Bリード生成エージェント群
AIで一人SaaS会社を回すという発想
ZendeskチケットをAIで分類するB2B SaaS案
壊れたAI自動化を直す保守・監査副業
AI生成アプリの監査サービス
40ユーザー・6有料ユーザーで73ドルの初収益
Upworkの地雷案件をAIで検出するツール
専門知識を29ドルPDFにして売る情報商品モデル
SaaSで稼げない原因は開発ではなく集客だった話
地味なノーコード選択で8,000ドルMRR
21,000ドルMRRの開発者ツールで試したアウトバウンド実験
OSSとLLM案件から初エンタープライズ顧客につながった話
ローンチ3日目で初ユーザーを獲得した話
AIエージェント案件で最初の有料パイロットを取る相談
学習ロードマップ＋AIチューターアプリ
FaceTimeのように話せるAIコンパニオン
死んだAPIを除外した公共API DB＋Claudeプラグイン
リアルタイムAIファクトチェックChrome拡張
人物の後ろに文字を置くブラウザ動画ツール
1. クライアント向けAI/業務自動化で累計75,000ドル
元投稿：I just hit $75k building automations for my clients
投稿日：2026-06-20 13:54 JST
Reddit上の反応：149 upvotes / 64 comments
投稿者は、クライアント向けの業務自動化案件を積み上げて、累計75,000ドル に到達したと書いています。
これはかなり現実的なAI副業です。AIツールそのものを売っているわけではなく、クライアントの業務フローを自動化して納品している という話です。
具体的には、問い合わせ対応、リード処理、支払いリマインド、在庫通知、社内レポートなど、会社の中にある地味で反復的な作業を、n8n、Supabase、WhatsApp Business API、ClaudeやGPTで自動化している内容でした。
コメント欄では、どんな自動化を作ったのか、n8nは自分でホストするのか、クライアントに引き渡すのか、単価はいくらなのか という質問が多く出ていました。投稿者は、小さい案件なら500〜800ドル、大きい案件なら2,000〜5,000ドル程度と答えており、保守費やインフラ費を月額で取るケースもあると説明していました。
この投稿の本質は、AIで何かを作れることではなく、企業の面倒な作業を安定して減らせることにお金が払われている点です。
日本人が真似するなら、まずSaaSを作るよりも、業務自動化代行 の方が早いです。中小企業、EC運営者、士業、スクール、クリニック、不動産会社などに対して、問い合わせ整理、予約管理、請求リマインド、レポート作成を自動化するだけでも十分商品になります。
使うツールは、ChatGPT、Claude、n8n、Make、Zapier、Google Sheets、Airtable、Codex あたり。最初は1社の1業務だけでいいです。
2. レイオフ後33日で作ったB2Bリード生成エージェント群
元投稿：Got laid off 33 days ago. Here's everything I've built since.
投稿日：2026-06-22 22:17 JST
Reddit上の反応：264 upvotes / 138 comments
投稿者は、レイオフ後33日間で複数のデータ活用エージェントを作っています。
内容としては、Googleレビュー、展示会出展者、行政会議の議事録、公開データ、違反情報、環境関連データなどを集め、そこから 営業すべき企業や市場を見つける仕組み です。
Googleレビュー
展示会出展者
行政会議の議事録
公開データ
企業情報
営業すべき会社の抽出
このへんをAIで整理して、見込み客リストに変換しているのが面白いです。
コメント欄では、データ収集方法、営業リストの精度、スパムにならない運用、実際にどう売るかという方向に議論が寄っていました。単なるAIツール紹介ではなく、B2B営業の入口をどう作るか に関心が集まっていた印象です。
日本人が真似するなら、補助金採択企業、求人を出している会社、展示会出展企業、Googleレビューが荒れている店舗、行政資料に名前が出ている企業などを集めて、営業リストとして商品化できます。
たとえば、制作会社向けに 今ホームページ改善を提案しやすい企業リスト、採用代行向けに 採用に困っていそうな会社リスト、士業向けに 補助金・助成金提案が刺さりそうな企業リスト を作る感じです。
AIで新しいサービスを作るより、AIで営業先を見つける方が早くお金に近い場合があります。
使うツールは、Perplexity、Claude、ChatGPT、Google Sheets、Airtable、Codex。MVPはSaaSではなく、50件のリスト販売で十分です。
3. AIで一人SaaS会社を回すという発想
元投稿：AI didn't turn me into a 10x dev. It just let me run a whole company by myself
投稿日：2026-06-20 07:03 JST
Reddit上の反応：820 upvotes / 150 comments
この投稿は、AIで10倍速くコードが書けるようになったという話ではありません。
投稿者が言っているのは、AIのおかげで、開発、サポート、マーケティング、調査、ドキュメント作成、営業文作成のような、自分が苦手だった周辺作業まで 一人で回せるようになった という話です。
コメント欄では、AIでどこまで任せられるか、ソロ創業者の限界、AIで作業は速くなるがプロダクト化は別問題、という反応がありました。かなり共感系の投稿で、AIを開発補助ではなく、ひとり会社の補助メンバー として見る視点が刺さっていました。
AIの価値は、コードを速く書くことだけではなく、一人で会社っぽい動きを回せるようになることです。
日本人が真似するなら、ニッチSaaSを一人で作るときに、AIを開発だけでなく、LP、FAQ、営業メール、オンボーディング、問い合わせ対応、ヘルプ記事まで使うのが良いです。
Claude Code、Codex、Cursor で開発し、ChatGPTで営業文、Claudeでサポート返信、Notionでナレッジ整理。小さなSaaSほど、こういう総合力が効きます。
4. ZendeskチケットをAIで分類するB2B SaaS案
元投稿：So How can I sort this thing out?
投稿日：2026-06-22 02:19 JST
Reddit上の反応：17 upvotes / 17 comments
投稿者は、ZendeskのチケットデータをAIで分類し、なぜ対応が遅れたのか、どのカテゴリに振り分けるべきかを分析するツールを作った経験を書いています。
別の組織でも似たようなサンプルチケットを試したところ、AIでかなり分類できた。ただし、実際に企業から本番データを預かるには、信頼、セキュリティ、データ利用許可の壁がある、という相談でした。
コメント欄の論点は、データをどう手に入れるか、企業が第三者にチケットデータを渡すのか、ZendeskやServiceNowのマーケットプレイスから入るべきか という現実的な話に寄っていました。
これはかなりB2B向きです。問い合わせが1日400件以上ある会社なら、分類、優先順位付け、原因分析だけでも十分価値があります。
問い合わせ対応のような既存業務は、AI導入の費用対効果を説明しやすいです。
日本人が真似するなら、最初からSaaSにせず、匿名化CSVを預かって 問い合わせ分類レポート を作るところから始めるのが良いです。サポート部門の責任者に、月1回の分析レポートとして売る方が入りやすいと思います。
使うツールは、Zendesk API、Claude、ChatGPT、Google Sheets、Looker Studio、Codex、Supabase。
5. 壊れたAI自動化を直す保守・監査副業
元投稿：Vibe-coded automations are becoming a real problem and I don't think we're talking about it enough
投稿日：2026-06-18 23:35 JST
Reddit上の反応：104 upvotes / 121 comments
投稿者は、AIやノーコードで雑に作られた自動化が、現場で問題を起こしていると書いています。
問題点はかなり具体的です。エラー処理がない、たまたま動いているだけのロジック、1つの巨大なワークフロー、認証情報の扱いが雑、ドキュメントがない、誰が管理するのか決まっていない。つまり、デモでは動くけど、業務としては危ない状態です。
コメント欄でも、これはAIの問題というより経験不足の問題だ、AIで未熟な人が有能に見えやすくなった、プロトタイプを業務システムとして扱うのが危険、という議論がかなり伸びていました。特に、ログ、所有者、失敗時通知、ロールバック、手動運用への戻し方が必要だという反応が多かったです。
AI自動化が増えるほど、壊れた自動化を直す人の価値が上がります。
これは副業としてかなり現実的です。Make、Zapier、n8n、GASで作られた業務フローを診断し、エラー処理、ログ、通知、ドキュメント、保守契約をセットにして売れます。
日本人がやるなら、次のように見せると分かりやすいです。
AI自動化の健康診断
n8n・Makeの監査
壊れた自動化の修理代行
自動化フローの保守契約
この領域は、派手さはないですがかなり堅いです。
6. AI生成アプリの監査サービス
投稿日：2026-06-21 03:37 JST
Reddit上の反応：18 upvotes / 11 comments
投稿者は、Lovable、Bolt、Replit、Base44などで作ったAI生成アプリにありがちな壊れ方を8つ挙げています。
たとえば、他ユーザーのメールやIDがレスポンスに見えてしまう、ログインしているだけで所有権チェックがない、Stripeの返金やキャンセル後もアクセス権が残る、通信エラー時に無限ローディングになる、AIチャット履歴にAPIキーやパスワードを貼ってしまっている、古いAndroidで崩れる、ワークフローが重複して二重送信される、管理画面に権限チェックがない、などです。
コメント欄では、特に Stripe返金後のアクセス権問題 に反応がありました。成功時の処理だけ作って、返金、キャンセル、失敗決済、権限剥奪を見落としているAI生成アプリが多いという話です。
AIでアプリを作れる人は増えていますが、本番で人に使わせていい状態か判断できる人はまだ少ないです。
日本人が真似するなら、まず AI生成アプリ公開前チェックリスト を無料配布し、詳細監査を有料にするのが良いです。その後、修正代行、セキュリティ確認、Stripe導線確認まで広げられます。
使うツールは、Claude、Codex、Playwright、Stripeテスト環境、Supabase、Firebase、Notion。
7. 40ユーザー・6有料ユーザーで73ドルの初収益
元投稿：Just hit 73 in revenue with 40 users!
投稿日：2026-06-23 01:26 JST
Reddit上の反応：57 upvotes / 33 comments
投稿者は、40ユーザーのうち6人が有料化し、合計73ドルの売上になったと書いています。
金額だけ見ると小さいですが、個人開発の初期検証としてはかなり意味があります。
コメント欄では、6人が払ったこと自体が大きなシグナルだ、金額より有料転換率を見るべきだ、無料ユーザーより有料ユーザーの要望を聞いた方がいい、という反応がありました。
この投稿の価値は、73ドルではなく、知らない人が実際に財布を開いたことです。
日本人が真似するなら、いきなり大きなSaaSを作るより、1機能だけの小さなツールで、まず5人の有料ユーザーを目指すのが良いです。
無料ユーザーを増やすより、なぜ有料化したのかを聞く。その理由に機能を寄せる。ここがかなり大事です。
最初に見るべき数字は、総売上よりも、誰がなぜ払ったのかです。
使うツールは、Codex、Vercel、Cloudflare Pages、Stripe、Lemon Squeezy、Gumroad、PostHog。
8. Upworkの地雷案件をAIで検出するツール
元投稿：I made a list of Upwork's WORST jobs, updated live
投稿日：2026-06-20 15:14 JST
Reddit上の反応：56 upvotes / 24 comments
投稿者は、Upworkに出ているひどい案件をAIで検出し、正直なタイトルに書き換えて一覧化するツールを作っています。
たとえば、1時間3ドルで履歴書作成、カバーレター、営業電話、SNS運用まで求める案件や、5ドルでHubSpotの自動化まで求める案件など、明らかに割に合わない案件をAIで拾っているわけです。
コメント欄では、ライブリストへのリンク共有が中心でした。反応としては、Upwork上の低単価・要件過多案件への共感が強いタイプの投稿です。
これは日本でもかなり転用できます。クラウドワークス、ランサーズ、ココナラ、求人サイトの案件文をAIでスコア化し、危険案件、低単価案件、要件過多案件を見抜くツールにできます。
良い案件を探すだけでなく、悪い案件を避けることにもお金を払う人がいます。
副業初心者向けに 地雷案件チェッカー として出すと分かりやすいです。Chrome拡張、Notionデータベース、月額リスト、LINE通知などにできます。
副業初心者にとっては、稼ぐ前に損しないことも価値になります。
9. 専門知識を29ドルPDFにして売る情報商品モデル
元投稿：I own a cabinet shop. I turned what I know into a $29 PDF. Here's how it's going.
投稿日：2026-06-20 03:06 JST
Reddit上の反応：5 upvotes / 34 comments
投稿者は、キャビネット製造業の知識をPDF商品にした内容を共有しています。AIそのものの投稿ではありませんが、AIを使って再現しやすい情報商品モデルとしてかなり参考になります。
自分の業界経験、価格表、営業スクリプト、提案テンプレート、失敗しやすいポイントなどを整理して、29ドルの商品にしている形です。
コメント数は34件あり、upvote数は少ないですが、金額や商品化の考え方に対して質問が集まったタイプの投稿です。バズではないけれど、実践者向けには有益です。
AIでゼロから発明するより、自分の現場知識を商品化する方が早い場合があります。
日本人が真似するなら、自分の経験をPDF、テンプレ、チェックリスト、Notionテンプレ、note記事に変換するのが早いです。
たとえば、営業職なら営業メール集、動画編集者ならショート動画台本テンプレ、EC運営者なら商品ページ改善チェックリスト、AI活用者ならプロンプト集やワークフロー集にできます。
AIは、構成、文章化、LP作成、表紙作成、購入者向け追加特典の作成に使えます。
10. SaaSで稼げない原因は開発ではなく集客だった話
投稿日：2026-06-16 19:22 JST
Reddit上の反応：27 upvotes / 111 comments
投稿者は、6ヶ月間SaaSを作ってきて、プロダクト、価格、オンボーディングなどは学んだが、集客と配布がどうしても突破できないと書いています。
これはAI時代の個人開発でかなり重要な失敗例です。AIで作る速度は上がった。でも、誰に届けるか、どう見つけてもらうか、どのチャネルで売るかがないと売上にはなりません。
コメント欄が111件まで伸びているのは、多くの創業者が同じ悩みを持っているからだと思います。作ることより、配ることが難しい。特にSaaSはここで詰まりやすいです。
AIで作る速度が上がっても、集客できなければ売上にはなりません。
日本人が真似するなら、作る前にLPだけ出して、X、Reddit、SEO、営業メール、note、YouTubeのどれで集客するのかを先に決めるべきです。
CodexでMVPを作る前に、ChatGPTでLP、Claudeで顧客インタビュー、Perplexityで市場調査をした方がいいです。
作る前に、誰にどう届けるかを決める。ここを飛ばすと、AIで速く作っても普通に沈みます。
11. 地味なノーコード選択で8,000ドルMRR
元投稿：The boring no-code choice that aged better than the clever one
投稿日：2026-06-19 17:14 JST
Reddit上の反応：8 upvotes / 13 comments
投稿者は、ニッチCRMで8,000ドルMRRまで伸ばした話を共有しています。
流行の新しいノーコードツールではなく、地味で安定した構成を選んだことが、長期的に良かったと書いています。
派手なAI機能よりも、業界特化のCRM、台帳、予約、請求、顧客管理のような退屈なツールが、実は月額化しやすいという話です。
コメント数は13件で大バズではありませんが、MRRが明記されており、実用的です。こういう投稿は派手ではないけれど、再現性があります。
月額課金されやすいのは、派手なAIアプリではなく、毎月使われる地味な業務ツールです。
日本人が真似するなら、ニッチ業界向けの小さな管理ツールが狙い目です。たとえば、整体院、美容サロン、士業、スクール、民泊運営、小規模EC、教室運営など。
使うツールは、Airtable、Coda、WordPress、Supabase、Stripe、Codex、Claude。最初はAIを全面に出すより、業務の面倒さを減らすツールとして見せた方が売りやすいです。
12. 21,000ドルMRRの開発者ツールで試したアウトバウンド実験
元投稿：multichannel vs email only outbound. 6 months of data
投稿日：2026-06-18 17:05 JST
Reddit上の反応：8 upvotes / 7 comments
投稿者は、21,000ドルMRRの開発者向けツールを売るために、メールのみの営業と、メール＋LinkedIn接触のマルチチャネル営業を6ヶ月比較しています。
ポイントは、プロダクトの話ではなく、売る導線の数字を見ていること です。返信率、商談率、商談単価を比べて、どちらが有効かを検証しています。
コメント数は7件と少ないですが、MRRと営業実験が出ているので、実務的には価値があります。
AI副業やSaaSでよくある失敗は、作ったあとに売り方がないことです。この投稿は、作った後の営業を数字で見る重要性を教えてくれます。
プロダクトだけでなく、売る導線を数字で検証しているところが参考になります。
日本人が真似するなら、AIツールを作ったら、メール100件、X DM100件、LinkedIn100件など、チャネルごとに返信率を見た方がいいです。
ChatGPTで営業文を作り、Claudeで返信分類、Google Sheetsで数字管理、ApolloやInstantlyで送信。こういう地味な検証が売上に直結します。
13. OSSとLLM案件から初エンタープライズ顧客につながった話
元投稿：Thesis is more important that product[I will not promote]
投稿日：2026-06-23 08:37 JST
Reddit上の反応：8 upvotes / 7 comments
投稿者は、最初は無収益だったものの、過去に作ったOSSや技術的な取り組みが、現在のLLM案件につながったと書いています。
完成品を売り込むというより、技術的な仮説、公開していたコード、過去の実績、パートナー経由の信頼が、エンタープライズ案件につながったという内容です。
コメント数は少ないですが、AI/LLM領域で受託から始める人には参考になります。
AI領域では、作れる証拠を外に置いておくことが営業資料になります。
日本人が真似するなら、GitHubに小さなLLMデモ、業界特化のRAGサンプル、MCP連携、Claude Codeで作ったツールなどを公開しておくと良いです。
短期でバズるというより、あとから企業案件や相談につながるタイプです。noteやXで開発ログを書くのも営業になります。
14. ローンチ3日目で初ユーザーを獲得した話
元投稿：I just got my 1st user!!!!!!!!
投稿日：2026-06-18 11:04 JST
Reddit上の反応：184 upvotes / 169 comments
投稿者は、ローンチ後にRedditへ投稿しても反応がなく落ち込んでいたが、分析画面を見ると自分以外のIPがあり、DBを確認すると本物のユーザーが登録して使っていた、と書いています。
コメント欄が169件まで伸びているのは、多くの個人開発者がこの気持ちに共感したからだと思います。初売上ではないですが、初めて知らない人が使ってくれた瞬間には価値があります。
AI副業でも、最初に見るべきなのは大きな売上ではなく、知らない人が登録するか、オンボーディングを完了するか、数分でも使うかです。
最初の売上の前に、最初の本物の利用者がいます。
日本人が真似するなら、MVP公開時点でPostHogやGoogle Analyticsを入れて、初回行動を見えるようにしておくべきです。誰がどこで止まったかが分かるだけで、次に直す場所が見えます。
お金を払う前に、まず誰かの時間をもらえているかを見る。個人開発ではここが最初のサインです。
15. AIエージェント案件で最初の有料パイロットを取る相談
投稿日：2026-06-19 02:47 JST
Reddit上の反応：7 upvotes / 16 comments
投稿者は、建設系MEPエンジニアリング会社の管理業務向けAIエージェントを作っており、最初の有料パイロットをどう取るべきか相談しています。
ここで重要なのは、AIエージェントを汎用で売ろうとしていない点です。建設、設計、管理業務という具体的な業界と業務に絞っています。
コメント欄では、B2Bの初期営業、紹介、業界内ネットワーク、無料デモではなく有料パイロットにする考え方が論点になっていた投稿です。
AIエージェントは、汎用より業界特化の有料パイロットにした方が現実的です。
日本人が真似するなら、AIエージェントを何でも屋にせず、建設、士業、医療、教育、不動産、EC運営など、業界特化にした方が売りやすいです。
最初のMVPは、全部自動化ではなく、1つの管理業務を半自動化するだけで十分です。
16. 学習ロードマップ＋AIチューターアプリ
投稿日：2026-06-17 05:12 JST
Reddit上の反応：110 upvotes / 86 comments
投稿者は、ユーザーが学びたいテーマを入力すると、ロードマップ、コース、継続を促すチューターを作るアプリを紹介しています。
単なる教材検索ではなく、何を順番に学ぶか、今日何をやるか、途中でやめないようにどう支えるかがポイントです。
コメント欄が86件あるので、学習系AIへの関心はそれなりに高いです。教育系は競争が激しいですが、資格、英語、プログラミング、副業スキル、受験、営業トークなどに絞ればまだ余地があります。
学習系AIは、教材よりも続けさせる仕組みに価値が出やすいです。
日本人が真似するなら、汎用学習アプリではなく、ひとつの目的に絞るべきです。
たとえば、次のような形です。
英検対策AIチューター
営業ロープレ学習
未経験から動画編集
AI副業ロードマップ
Claude Code学習伴走
使うツールは、Claude、ChatGPT、YouTube API、Notion、Supabase、Codex、Stripe。
17. FaceTimeのように話せるAIコンパニオン
元投稿：I built an AI companion that people can talk to like FaceTime :- here’s what I learned
投稿日：2026-06-22 00:36 JST
Reddit上の反応：9 upvotes / 24 comments
投稿者は、テキストチャットではなく、FaceTimeのように自然に話せるAIコンパニオンを作り、少人数に試してもらっています。
学びとしては、ユーザーは正しい答えだけでなく、自然な会話や人格を求めていたという点です。
ただし、この領域は競争がかなり激しいです。単なるAI友達アプリとして真似するのは難しいと思います。
でも、用途を絞ると副業化できます。
英会話ロールプレイ
面接練習
営業トーク練習
プレゼン練習
カウンセリング前の整理
ひとり起業家の壁打ち
コメント数は24件で、会話AIの使い道や継続利用について関心が集まっていたタイプです。
日本人向けなら、英会話、面接、営業ロープレが現実的です。特に音声で練習する領域は、AIとの相性が良いです。
会話すること自体に価値がある用途へ絞ると、AIコンパニオンは一気に現実的になります。
18. 死んだAPIを除外した公共API DB＋Claudeプラグイン
元投稿：Here is basically every public api you will ever need, and the dead ones are filtered out
投稿日：2026-06-17 21:02 JST
Reddit上の反応：52 upvotes / 30 comments
投稿者は、公開APIリストを集約し、重複や死んだリンクを除外し、毎日チェックするサイトを作っています。さらにClaudeプラグインとして使えるようにしている点がAI時代っぽいです。
単なるリンク集ではなく、使える状態に保つこと が価値です。
コメント欄では、APIリストの有用性、メンテナンス、Claude連携、開発者がどう使えるかという方向の反応がありました。
情報を集めるだけでなく、使える状態に保つことに価値があります。
日本人が真似するなら、日本語圏の業務API、自治体データ、補助金API、EC API、SNS API、AIツールAPIなどを整理して、死活監視つきのDBにできます。
さらに、ClaudeやCodexから使いやすいMCPサーバー、API検索ツール、開発者向けテンプレとして売ることもできます。
19. リアルタイムAIファクトチェックChrome拡張
元投稿：built a factchecker that catches politicians lying in real time
投稿日：2026-06-19 03:48 JST
Reddit上の反応：13,729 upvotes / 750 comments
これはかなり大きく反応された投稿です。投稿者は、発言の文字起こしから検証すべき主張を抽出し、検索結果を使ってClaudeで判定するChrome拡張を作っています。
表向きは政治家の発言をリアルタイムでチェックするツールですが、転用先はかなり広いです。
たとえば、営業資料、決算説明、ウェビナー、YouTubeライブ、社内研修、医療・法律系コンテンツ、広告表現チェックなどに置き換えられます。
コメント数が750件あるので、政治的な反応も含めて大きく議論されています。ただ、真似するなら政治領域に突っ込むより、B2Bの資料検証・動画検証・広告表現チェックに寄せた方が安全で売りやすいです。
発言の根拠を確認するAIは、政治よりB2Bの方が収益化しやすいです。
使うツールは、Claude、Whisper、検索API、Chrome拡張、Codex、Supabase。最初は拡張機能ではなく、動画URLを入れると検証レポートを出す形でも成立します。
20. 人物の後ろに文字を置くブラウザ動画ツール
投稿日：2026-06-21 20:00 JST
Reddit上の反応：222 upvotes / 56 comments
投稿者は、グリーンスクリーンや手作業のロトスコープなしで、動画内の人物の後ろに文字を置けるブラウザツールを作っています。
これは分かりやすいです。動画制作者にとって、毎回面倒な編集作業が1クリックで終わるなら価値があります。
コメント欄では、どうやって処理しているのか、他の編集機能とどう違うのか、実際に使いたいという反応が出ていたタイプの投稿です。
動画AIは全部入りより、1つの編集作業を一瞬で終わらせる方が売りやすいです。
日本人が真似するなら、ショート動画向けに1機能だけ尖らせるのが良いです。
たとえば、次のようなものです。
人物切り抜き
字幕強調
背景ぼかし
商品だけを目立たせる編集
TikTok風テキスト配置
使うツールは、MediaPipe、Segmentation、Runway、Kling、CapCut、Codex、WebCodecs、Vercel、Stripe。
おわりに
今回の20個を見て、特に日本人が狙いやすいのはこの3つです。
1つ目は、クライアント向けAI業務自動化 です。75,000ドルの投稿が代表例ですが、これはAIツール販売ではなく、会社の面倒な作業を減らす代行です。日本でもかなり置き換えやすいです。
2つ目は、B2Bリード生成・営業リスト作成 です。Googleレビュー、展示会、行政資料、求人、補助金、公開データを使って、営業すべき会社を抽出する。これは日本人でも再現しやすいです。
3つ目は、AI生成アプリや自動化の監査・修理 です。AIで作れる人が増えるほど、壊れたものを直す人、公開前にチェックする人、保守する人の価値が上がります。
海外Redditは副業ネタの宝庫ですが、投稿をそのまま真似する必要はありません。
大事なのは、どんな悩みに反応が集まっているのか、どこにお金が発生しているのか、日本人が安全に再現するなら何に変換できるのか を見ることです。
AI副業で差がつくのは、ツールをたくさん知っている人ではなく、需要を見つけて、形にして、売れる導線まで作れる人です。
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それではまた、次回の記事でお会いしましょう。
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