【2026】AIツールおすすめ8選｜これだけでOK！用途別に稼ぐ最短ルート

今回は、AI・SNS領域で7桁収益を達成している専門家ここなさんからの知見をもとに、記事を執筆させていただきました。

ここなさんの紹介をさせていただきます。

Brainメディア運営部です。

「AIツールが多すぎて、正直どれを学べばいいのか分からない…」そんな悩みを抱えていませんか。

2025年時点で、日本国内向けだけでもAIツールは200種類以上あると言われています。

でも実は、稼いでいる人は“8つ”しか使っていません。

あれもこれも触るのではなく、〝用途ごとの正解AI〟を押さえているだけなのです。

画像生成ならこれ。

スライド作成ならこれ。

チャットボットならこれ。

そうやって〝使い分けの軸〟を持っているかどうかで、結果は大きく変わります。

実際にAI副業に踏み出した人の中には、最初の数ヶ月で月10万円、20万円と収益を伸ばした人もいます。

特別な才能があったわけではありません。

正しいツールを、正しい場面で使っただけ。

逆に言えば、選択を間違えると遠回りになります。

例えば、今やスライド生成で話題になったツールを使い続けるのは〝時代遅れ〟かもしれません。

画像生成も、なんとなく有名なAIを使うだけでは、プロレベルの案件には届きません。

だからこそ本記事では、〝2026年に学べば稼げるAIツール8選〟を、実例つきで徹底解説します。

それぞれについて、

どんな作業に向いているのか。

なぜそのAIが選ばれているのか。

どう使えば仕事に変わるのか。

ここまで具体的に解説します。

読み終わる頃には、〝どの作業で、どのAIを使うべきか〟が明確になります。

そしてきっと、こう思うはずです。

「これなら、自分にもできそうだ」と。

2026年、AIで人生の選択肢を増やす。

そのための最短ルートを、ここから一緒に見ていきましょう。

2026年は〝AIツールを8つに絞る〟だけで人生の選択肢が増える

2026年にAIで成果を出したいなら、やることは意外なほどシンプルです。

それは〝使うAIを8つに絞ること〟です。

選択肢を減らすことが、成果を増やす近道になります。

あれもこれも追いかけるのではなく、用途ごとの正解AIを決める。

それだけで迷いは激減します。

まずは、なぜ多くの人がAI選びでつまずくのかを整理していきましょう。

AIツールが多すぎて迷う人が増えている現実

2025年時点で、日本国内向けだけでもAIツールは200種類以上あると言われています。

世界規模で見れば、その数はさらに膨大です。

新しいAIが登場するたびに、「これを学ばないと置いていかれるかも」という不安が生まれます。

その結果、多くの人が〝情報収集だけで疲れてしまう〟状態に陥っています。

実際、こんな声をよく聞きます。

「どれが正解なのか分からない」

「結局どれも難しそう」

「触ってみたけど、続かなかった」

これは能力の問題ではありません。

選択肢が多すぎること自体が、行動を止めているのです。

さらに問題なのは、目的が曖昧なままツールを触ってしまうことです。

なんとなく画像生成。

なんとなくチャットボット。

なんとなく動画生成。

こうした使い方では、スキルは積み上がりません。

一方で、稼いでいる人は最初にこう考えています。

「自分は何で収益化するのか」

「そのために必要なAIはどれか」

つまり、ゴールから逆算してAIを選んでいるのです。

AIが増え続ける2026年だからこそ、〝全部やる〟のではなく〝絞って極める〟という戦略が重要になります。

このパートで押さえておきたいポイントは、次の3つです。

• AIツールの多さが行動停止の原因になっている
• 目的が曖昧なまま触るとスキルは積み上がらない
• ゴールから逆算してAIを選ぶ人が成果を出している

まずは〝全部知ろうとする姿勢〟を手放すこと。

そこから2026年の戦い方が変わります。

稼いでいる人ほど〝用途ごとの正解AI〟が決まっている

AI副業で結果を出している人に共通していることがあります。

それは使うAIが明確に決まっていることです。

画像生成ならこれ。

資料作成ならこれ。

動画生成ならこれ。

このように〝役割分担〟がはっきりしています。

迷わない環境を自分で作っているのです。

たとえば画像生成の案件を受けると決めている人は、毎回違うツールを試したりしません。

〝この案件はこのAIでいく〟と最初から決めています。

だからこそ、プロンプトの精度も上がりますし、作業スピードもどんどん速くなります。

一方で、成果が出ない人はどうでしょうか。

新しいAIが出るたびに乗り換えます。

「こっちの方が良さそう」と思っては、また最初から覚え直します。

結果として、どのAIも中途半端になります。

スキルは“深さ”で差がつきます。

広く浅く触るより、用途別に8つを極める方が圧倒的に強いのです。

ここまでの重要ポイントをまとめてみましょう。

• 稼いでいる人は用途ごとのAIを固定している
• 毎回ツールを変えるとスキルが積み上がらない
• 迷わない環境づくりが成果を加速させる

まずは〝この作業はこのAI〟と決めること。それだけで成長スピードは一気に変わります。

〝時代遅れの選択〟を避ける判断軸（スライド・画像の例）

AIの世界は、驚くほどのスピードで進化しています。

半年で常識が変わることも珍しくありません。

だからこそ怖いのが、知らないうちに〝時代遅れのAI〟を使い続けることです。

例えばスライド生成。

一時期話題になったツールをそのまま使っている人もいますが、今はもっと精度の高い選択肢があります。

画像生成も同じです。

有名だからという理由だけで選んでいると、案件レベルでは通用しないクオリティになることもあります。

では、どう判断すればいいのでしょうか。

基準はシンプルです。

「案件で通用するかどうか」です。

SNSでバズっているかではありません。

なんとなく有名かどうかでもありません。

実際にクラウドソーシングや現場で使われているか。

それが判断軸です。

プロが選び続けているAIは、再現性と安定性があるという共通点があります。

一度使ってみて、指示通りに安定して出力されるか。

修正に時間がかかりすぎないか。

この視点で見れば、自然と選択肢は絞られます。

あらためて整理すると、次の3つが判断軸です。

• 案件レベルのクオリティが出せるか
• 出力が安定しているか
• 修正コストが低いか

流行を追いかけるのではなく、成果につながるAIを選ぶ。

この基準を持つだけで、2026年の戦い方は大きく変わります。

この記事で得られるゴール（作業別に迷わない8つの結論）

ここまで読んで、こう思った方もいるかもしれません。

「じゃあ結局、私は何を使えばいいの？」と。

安心してください。

この記事は、その迷いをなくすためにあります。

2026年に学ぶべきAIは〝8つ〟に絞れます。

しかも、それぞれのAIは〝役割〟がはっきりしています。

画像を作って稼ぐなら、どれを触るべきか。

スライドで案件を取りたいなら、どれを使うべきか。

自分の資料だけで正確に回答するAIが欲しいなら、どれが最適か。

ノーコードでチャットボットを作って仕事にするなら、どれが近道か。

動画生成で次の波に備えるなら、どれを押さえるべきか。

ミニアプリで作業を自動化したいなら、どれが使いやすいか。

日本語の長文やファイル処理を武器にしたいなら、どれが強いか。

そして、本格的な開発まで踏み込みたいなら、どれが最難関で伸びしろがあるか。

この8つが分かれば、もうツール探しで時間を溶かしません。

大事なのは、完璧に理解してから動くことではありません。

1つでいいので、今日触ってみること。

触った瞬間から、AIは知識ではなく〝武器〟に変わります。

あらためて、この記事で得られるゴールを整理します。

• 作業別に〝迷わない8つの結論〟を持てるようになる
• 用途ごとの正解AIが明確になり、無駄な遠回りをしなくなる
• 理解で止まらず、行動に移せる状態をつくる

「難しそう」で止まるのか、「とりあえず触ってみる」で進むのか。

未来が変わるのは、いつも後者です。

ここな

まずは1つでいいので触ってみてください！

動き出した人から、2026年の景色は本当に変わっていきますよ！

Nano Banana Pro：画像生成で稼ぐなら〝これが一択〟と言える理由

画像生成で案件を取りたいなら、まず最初に押さえるべきはNano Banana Proです。

なぜなら、〝案件で求められる品質〟を日本語の指示で安定して出せるからです。

2026年に画像系で稼ぐなら、ここを外すと遠回りになります。

もちろん他の画像生成AIにも強みはあります。

ただ、〝仕事として成立するか〟で見ると、Nano Banana Proが頭ひとつ抜けています。

まずは、よく比較されるChatGPTやMidjourneyと比べて何が強いのかを整理します。

ChatGPTやMidjourneyより強いポイント（タッチ・指示反映・リアルさ）

結論から言うと、Nano Banana Proの強みは〝ブレにくさ〟です。

作りたいイメージを日本語で伝えたときに、狙った方向へ寄せる力が高いです。

画像生成で稼ぐ場面では、オシャレさ以上に〝指示通りに出るか〟が重要になります。

なぜなら、案件は〝納期〟と〝修正〟がセットで発生するからです。

ChatGPTの画像生成は、便利ではあります。

ただ、出力に〝独特のタッチ感〟が乗りやすく、クライアントの求める雰囲気からズレることがあります。

さらに厄介なのが、細かい条件を入れたときに、一部の指定がなかったことにされるケースがある点です。

例えば、文字の配置、背景の情報量、被写体の向きのような細部です。

ここがズレると、修正の回数が増えて一気に時給が下がります。

一方でNano Banana Proは、〝細かいプロンプト〟を入れたときほど真価が出ます。

指定した要素を一つずつ拾ってくれる感覚があり、調整が効きやすいのです。

つまり、案件で必要なのは〝一発の奇跡〟ではなく〝修正できる安定感〟です。

Midjourneyはどうかというと、表現の美しさは強いです。

ただし、案件の種類によっては〝狙い通りに寄せる〟工程が増えやすいです。

特に、クライアントが求めるのが〝リアル寄り〟だったり、〝日本の文脈に合う絵〟だったりすると、雰囲気のチューニングに時間がかかることがあります。

Nano Banana Proは、リアル系も得意です。

しかもリアル一辺倒ではなく、いろいろなタッチを〝軽い指示〟で切り替えられるのが便利です。

もう一つ大きいのが、指示の入力が日本語でも通ることです。

英語プロンプトの壁で止まりやすい初心者にとって、これは学習コストを激減させます。

結果として、同じ時間をかけても、出せるアウトプットの数が増えます。

アウトプットが増えるほど、案件も取りやすくなります。

そして案件で強い人は、ここを徹底しています。

〝ツール選び〟で勝つのではなく、〝納品スピード〟で勝つ。

納品スピードは、ツールの安定性で決まります。

だからこそ、Nano Banana Proが〝一択〟になりやすいのです。

ここまでの内容を、シンプルに整理すると次のようになります。

• 案件では〝指示通りに出るか〟が最優先になる
• Nano Banana Proは細かい指定の反映が安定しやすい
• タッチの切り替えとリアル寄りの出力が両立しやすい
• 日本語で扱えることで学習コストと修正コストが下がる

画像生成で稼ぐなら、まずは〝ブレにくいAI〟を選ぶ。

それが、案件で評価される一番の近道になります。

〝日本語入り画像〟が綺麗に出る価値と使いどころ

画像生成AIで地味に難しいのが、〝日本語入りの画像〟です。

実際に使ったことがある人なら分かると思いますが、文字が崩れたり、意味不明な漢字になったりすることが多いです。

特にTシャツデザインやバナー制作、サムネイル画像など、文字とビジュアルを組み合わせる案件では致命的になります。

ここでNano Banana Proの強みが発揮されます。

日本語を含んだ画像でも、比較的自然に出力できる点です。

例えば「富士山」「侍」「限定販売」など、観光向けや販促向けでよく使われる日本語を入れたい場面。

これが崩れずに出るだけで、修正工程が大幅に減ります。

修正が減るということは、そのまま利益率が上がるということです。

しかも、日本語が綺麗に入ると、一気に〝商品レベル〟の見た目になります。

たとえば外国人観光客向けのTシャツデザイン。

「富士山×ラーメン」などのユニークな組み合わせに、日本語ロゴを自然に入れられれば、完成度は段違いです。

ChatGPT系の画像生成では、文字がぼやけたり、微妙に間違った漢字になったりすることがあります。

Midjourneyも同様に、文字部分はあとからPhotoshopで修正する前提になることが多いです。

しかしNano Banana Proなら、最初から文字込みで形にできる可能性が高いのです。

〝文字を含む案件〟を取れるかどうかで、受注の幅は大きく変わります。

使いどころとしては、次のような案件が代表的です。

• Tシャツ・グッズ用デザイン（日本語ロゴ入り）
• YouTubeサムネイルや広告バナー制作
• 観光地向けポスターや販促ビジュアル
• ECサイトの商品画像テキスト入りデザイン

文字が扱えるというだけで、対応できる案件ジャンルは一気に広がります。

これは想像以上に大きなアドバンテージです。

画像生成で差がつくのは、〝絵の綺麗さ〟ではなく〝仕事として完成させられるか〟です。

日本語入り画像を安定して出せることは、その完成度を底上げしてくれる武器になります。

ここまでのポイントを整理します。

• 日本語入り画像は他ツールでは崩れやすい
• Nano Banana Proは文字込みで形にしやすい
• 文字を扱えることで案件の幅が広がる
• 修正コスト削減＝利益率向上につながる

〝文字を制する者が、画像案件を制する〟これは2026年の画像副業で重要な視点です。

稼ぎ方の具体例（クラウドソーシング案件の狙い方）

では実際に、Nano Banana Proでどう稼ぐのか。

答えはシンプルで、クラウドソーシング案件を狙います。

検索窓に「生成AI使用可」「AIイラスト可」と入れてみてください。

驚くほど多くの案件が出てきます。

例えば、

・ゲームキャラクターのイラスト制作で5万円〜10万円。

・富士山デザインのTシャツ制作で3万円台。

・既存イラストのポーズ加工修正で5000円〜1万円。

単価は決して低くありません。

特にコンペ形式の案件は、初心者でも挑戦しやすいです。

クライアントがテーマを提示し、応募者の中から採用される仕組みです。

ここで重要なのが、いきなり完璧を目指さないことです。

まずはテーマを読み込み、Geminiなどで方向性を相談します。

次に、その案をJSON形式のプロンプトに整理します。

そしてNano Banana Proで生成。

足りない要素を微調整していきます。

この〝相談→整理→生成→修正〟の流れを回せるようになると、制作スピードが一気に上がります。

案件で評価されるのは、センスよりも〝再現性〟です。

クライアントの要望を読み取り、形にする力。

その工程を安定して回せる人が、継続案件を取ります。

AIを触れる人は増えていますが、〝仕事として回せる人〟はまだ少ないのです。

最初は1案件でも大丈夫です。

1つ納品できれば、自信と実績が生まれます。

実績ができれば、プロフィールに掲載できます。

掲載すれば、次の依頼につながります。

この積み上げが、月5万円、10万円へと伸びていきます。

あらためて、稼ぐためのポイントを整理します。

• 「生成AI使用可」の案件を狙う
• コンペ形式で経験を積む
• Geminiなどで方向性を整理してから生成する
• 再現性のある制作フローを確立する

画像生成は趣味でも楽しいですが、仕事に変えた瞬間、武器になります。

まずは1案件。そこから2026年のAI副業は始まります。

実演：〝Geminiで方向性→JSONプロンプト→生成〟の最短ルート

ここからは、私が実際に案件をやるならどう進めるかを、そのままの流れで見せます。

ポイントは、いきなり画像を作り始めないことです。

最初に〝方向性〟を固めるだけで、完成までの速度が一気に上がります。

今回の想定は、外国人観光客向けのお土産Tシャツのデザインです。

和風だけど、ちょっと面白い方向性が求められているとします。

まず最初にやるのは、Geminiに〝アイデア出し〟を任せることです。

案件のスクリーンショットや要件を添付して、〝デザイン案を10個出して〟と投げます。

ここでよく起きるのが、要件に引っ張られすぎて、似た案ばかりになることです。

だから追加で、〝案件の例とは違う方向で10個出して〟と重ねて指示します。

この一手間が、コンペで被らない案を作るコツです。

他の応募者と同じ発想に寄ると、採用率が落ちやすいからです。

案が出たら、今回は〝富士山×ラーメン〟の方向で決めます。

巨大なラーメン丼から麺とスープを突き抜けて富士山がそびえる、ちょっとシュールな絵柄です。

次にやるのは、Geminiに〝JSONプロンプト化〟してもらうことです。

ここが最短ルートの核心です。

JSONプロンプトは、AIが理解しやすい形に要素を整理して、出力を安定させるための型です。

指示はシンプルで大丈夫です。

〝このデザインをもっと魅力的にして、画像生成用のJSONプロンプトを組んで〟と伝えます。

もし画像が先に出てしまったら、焦らなくて大丈夫です。

〝画像じゃなくてJSONプロンプトを出して〟ともう一度言えばOKです。

JSONが出たら、それをコピーしてNano Banana Proに貼り付けます。

ここで忘れがちなのが、生成に使うモデルの選択です。

必ずNano Banana Proで生成する設定にしてから実行します。

これを間違えると、同じプロンプトでも出力の雰囲気が変わってしまいます。

生成してみて、もし〝ラーメン感が薄い〟と感じたら、修正は短く具体的に入れます。

たとえば〝ラーメン感をもう少し強めたい。富士山がメインなので富士山は隠さない〟のように伝えます。

修正は長文にせず、〝増やしたい要素〟と〝守りたい要素〟をセットで言うのがコツです。

ここまで来ると、クライアントに出せるレベルの絵柄に寄ってきます。

次にやると強いのが、〝Tシャツの完成イメージ〟まで作ることです。

Nano Banana Proに〝実際にTシャツにしてみて〟と指示すると、モックアップとして成立する見せ方が作れます。

これがあるだけで、提案の説得力が一気に上がります。

特にコンペでは、絵そのものの勝負だけではありません。

〝商品として想像できるか〟が採用の決め手になることも多いです。

最後に、ここまでの流れを頭の中で固定します。

〝Geminiで案出し→JSONで整理→Nano Banana Proで生成→短い指示で微調整→モックアップで提案〟です。

この手順に慣れると、毎回ゼロから悩む時間が消えます。

だから、案件対応のスピードが上がって、結果として稼ぎやすくなります。

一度、ここまでの重要なポイントをまとめてみましょう。

• いきなり生成せず、最初にGeminiで方向性を固める
• JSONプロンプトで要素を整理し、出力のブレを減らす
• 修正は〝増やす要素〟と〝守る要素〟を短く伝える
• モックアップまで作ると提案の説得力が上がる

画像生成で勝つコツは、センスよりも〝手順の再現性〟です。

この型を持っているだけで、2026年の画像案件は取りやすくなります。

ここな

アイデアをGeminiで固めて、JSONで整えてから生成するだけで、完成までのスピードが本当に変わりますよ！

生成AIを単なる趣味ではなく「仕事として稼ぐ視点」で活用する方法を解説。ツール選び・顧客ニーズ・収益モデルの考え方まで踏み込み、AIで安定した案件収益を得たい人に最適な入門記事です。

Gemini：2026年に学ぶべき理由は〝GoogleのAI〟だから

結論から言います。

2026年にGeminiを学ぶべき最大の理由は、〝Googleが開発しているAIだから〟です。

AIの未来は、どれだけ情報を握れるかで決まります。

そしてその点で、Googleは圧倒的な立ち位置にいます。

検索、広告、YouTube、Gmail、ドキュメント。

世界中の情報が、Googleのエコシステムに集まっています。

つまり、精度が伸びる土壌がすでに整っているということです。

現時点で完璧である必要はありません。

重要なのは〝伸び続けるAIかどうか〟です。

その視点で見ると、Geminiは2026年に外せない選択肢になります。

では今の実力はどうなのか。

得意と苦手を正直に整理していきます。

現時点の得意・苦手（文脈の弱さと長文処理・資料作成の強さ）

まず正直に言うと、Geminiは完璧なAIではありません。

特に〝文脈の深い読み取り〟に関しては、他の生成AIに劣る場面があります。

会話の流れを汲んで深掘りする力や、微妙なニュアンスの理解では、「今ほしい答えはそれじゃない」という出力になることもあります。

そのため、高度な思考整理や繊細な文章設計では、別のAIのほうが優れている場面もあります。

ただし、ここで見落としてはいけないのが、Geminiの〝長文処理能力〟の強さです。

大量のテキストを一気に読み込ませても、比較的安定してまとめ上げることができます。

特に資料作成との相性は抜群です。

ざっくりとした指示でも、構成を組み立て、スライド形式に落とし込む力があります。

最新アップデート以降は、レイアウトやデザインの完成度も大きく向上しています。

以前のAIスライドは「使えるけど微妙」という印象が強かったですが、今は〝少し整えればそのまま提出できる〟レベルまで来ています。

つまりGeminiは、〝深掘り特化型〟ではなく〝実務処理特化型〟と考えると分かりやすいです。

構成作成、資料化、要約、大量テキスト整理。

この分野では、非常に頼れる存在です。

案件ベースで見ると〝使える強み〟が明確にあるAIなのです。

あらためて整理すると、次のようになります。

• 文脈の深い読み取りはやや弱い場面がある
• 長文処理と大量テキスト整理が得意
• 資料作成の構成・デザイン生成に強みがある
• 実務向きのAIとして成長余地が大きい

完璧かどうかではなく、どの分野で武器になるかを見る。

この視点で見ると、Geminiは2026年に学ぶ価値が十分あるAIです。

なぜGoogleのAIは今後さらに賢くなる可能性が高いのか

AIの精度は、基本的に〝どれだけ質の高い情報に触れているか〟で決まります。

この観点で見ると、Googleは圧倒的なポジションにいます。

世界中の検索データを握っている企業だからです。

ニュースメディア、企業サイト、個人ブログ、研究論文。

日々更新される膨大な情報が、Google経由で集まっています。

そして多くのメディアは、Googleの検索エンジンからの流入を止めることができません。

検索結果に表示されなくなるリスクがあるからです。

つまり、GoogleのAIは構造的に、最新かつ多様な情報にアクセスしやすい環境にあります。

AIの進化は、単なるアルゴリズムの改善だけではありません。

学習データの質と量が大きく影響します。

その点で、Googleが開発するGeminiは、今後さらに精度が上がる可能性が高いと言えます。

実際に、Nano Banana ProやNotebookLMなど、Google系のAIはすでに高い完成度を見せています。

エコシステム全体で精度が底上げされているのです。

しかもGoogleは、検索・ドキュメント・スライド・メールなど、実務ツールと密接に連携できます。

これは単体AIでは持ち得ない強みです。

将来的には、検索しながら資料作成、データ整理しながらプレゼン生成といった流れが、より自然になります。

つまりGeminiは、単なるチャットAIではなく〝業務基盤に組み込まれるAI〟になっていく可能性があります。

あらためて整理すると、次の3つが伸びしろの理由です。

• 検索データという圧倒的な情報基盤を持っている
• Google系サービスと深く連携できる
• 継続的なアップデートで精度向上が期待できる

今が完璧かどうかではなく、3年後に主流になっているかどうか。

その視点で見ると、Geminiは学んでおく価値が高いAIです。

実演：講演会スライドを〝構成→詳細化→キャンバス生成〟で作る

では実際に、Geminiを使って案件をこなす流れを見ていきます。

想定するのは「ビジネスマナー講演会のスライド作成」案件です。

まず最初にやることは、ざっくりした指示を投げることです。

案件内容を添付して、「この内容で20ページのスライド構成を考えて」と依頼します。

するとGeminiは、章立てからページ構成まで一気に提案してくれます。

ここで完璧を求めないのがコツです。

次にやるのが、〝詳細化〟です。

「各スライドに入れる内容をもっと具体的にして」と追加指示します。

これだけで、1枚ごとの説明文やポイントが整理されます。

方向性が固まったら、ツール欄から〝キャンバス機能〟に切り替えます。

そして「この内容を実際のスライドにして」と伝えます。

しばらく待つと、レイアウト込みのスライドが生成されます。

デザインも整っており、高級感のある構成で出力されることが増えています。

そのままGoogleスライドにエクスポートすれば、細部の修正や画像差し替えも可能です。

以前のAIスライドは、修正前提で時間がかかるケースが多くありました。

しかし現在は、〝微調整で完成〟レベルまで引き上げられています。

この流れを固定すると、〝構成→詳細化→生成〟の3ステップで資料が完成します。

案件で重要なのは、作業時間をいかに短縮できるかです。

Geminiはこの工程を大幅に削減してくれます。

最後にポイントを整理します。

• まずはざっくり構成を出させる
• 次に詳細化で中身を詰める
• キャンバス機能で一気にスライド化する
• 微調整だけで納品レベルに持っていく

資料作成は単価が高い分野です。この型を持つだけで、案件の取りやすさは大きく変わります。

資料作成案件が稼ぎやすい理由（単価・時短・再現性）

AI副業の中でも、資料作成は非常に狙い目のジャンルです。

理由はシンプルで、〝単価が高いのに再現性がある〟からです。

労力に対してリターンが見合いやすい分野なのです。

まず単価の話からします。

講演会資料や営業スライドの作成案件は、1万円〜3万円が相場になることも珍しくありません。

ページ数が多かったり、デザイン込みだったりすると、さらに単価は上がります。

しかも、資料作成は〝完成物が明確〟です。

20ページなら20ページ、形にすれば納品完了です。

次に大きいのが〝時短〟です。

Geminiを使えば、構成からデザインまで一気に作れます。

ゼロからPowerPointを開いて作るのとは、作業時間がまったく違います。

最初は1案件に数時間かかるかもしれません。

しかし〝構成→詳細化→生成〟の型に慣れると、圧倒的にスピードが上がります。

スピードが上がるとどうなるか。

同じ時間でこなせる案件数が増えます。

案件数が増えれば、月収も自然と伸びます。

そして最後が〝再現性〟です。

資料作成は、毎回まったく別ジャンルでも、やる工程はほぼ同じです。

要件確認、構成作成、詳細化、スライド生成、微調整。

この流れはどの案件でも使い回せます。

つまり、一度身につければ横展開が可能です。

再現性があるスキルは、安定収入につながります。

あらためて、資料作成案件が稼ぎやすい理由を整理します。

• 単価が比較的高い（1万〜3万円クラスが狙える）
• Geminiで大幅に時短できる
• 工程が固定化でき、再現性が高い
• 実績を積むほど受注しやすくなる

特別なデザインセンスがなくても大丈夫です。

必要なのは、型を回す力です。

資料作成は、AI初心者でも挑戦しやすく、伸ばしやすい分野です。

まずは1件。そこから積み上げていけば、安定した収入源になります。

ここな

資料作成は本当に狙い目です！

型を覚えれば安定して回せるので、まずは1件チャレンジしてみてください！

NotebookLM：〝自分の資料だけで答えるAI〟が仕事になる時代へ

2026年以降、確実に需要が伸びるAIがNotebookLMです。

理由はシンプルで、〝自分の資料だけを読んで答える〟からです。

これまでの生成AIは、インターネット上の情報を幅広く参照して回答します。

便利ではありますが、ビジネスの現場では〝それが困る〟場面も増えています。

社内資料や限定情報だけを使って回答してほしい。

そうしたニーズが強まっているのです。

NotebookLMは、その課題を解決できるAIです。

ここではまず、ChatGPTとの決定的な違いを整理していきます。

ChatGPTで起きがちな〝情報の混ざり〟とNotebookLMの違い

ChatGPTを使っていて、こんな経験はありませんか。

「この情報、本当に正しいのかな？」と不安になったことです。

生成AIは便利ですが、ネット上のさまざまな情報を横断して回答します。

その結果、正しい情報と曖昧な情報が混ざることがあります。

ときには、もっともらしいけれど事実と異なる内容を出力することもあります。

これが〝情報の混ざり〟問題です。

個人利用であれば、多少の誤差は許容できるかもしれません。

しかし企業の業務やクライアントワークでは、話が違います。

間違った情報をもとに資料を作れば、信用問題になります。

そこでNotebookLMの出番です。

NotebookLMは、アップロードした資料の中だけから回答を生成します。

インターネット全体を参照するのではなく、〝指定した情報源のみ〟を使うのです。

つまり、信頼できる資料だけを読み込ませれば、出力の信頼性も高くなります。

たとえば、自社マニュアル、研修資料、過去の提案書。

これらを読み込ませておけば、その範囲内で回答してくれます。

情報が混ざらない安心感は、ビジネスでは大きな価値です。

さらにNotebookLMは、読み込ませた資料の出典箇所も提示してくれることがあります。

どこを根拠に回答したのかが分かるため、検証がしやすいのも強みです。

あらためて違いを整理すると、次のようになります。

• ChatGPTは広範囲の情報を参照する
• NotebookLMは指定資料のみを参照する
• 情報の混在リスクが低く、信頼性が高い
• 企業・実務用途と相性が良い

AIが普及すればするほど、〝正確さ〟の価値は上がります。

NotebookLMは、その流れの中で確実に必要とされるAIです。

企業が求める〝自社ナレッジだけ回答〟需要が伸びる背景

AIを導入する企業は、年々増えています。

しかし同時に、こんな悩みも増えています。

「社内情報だけを使って回答させたい」

「外部の情報を勝手に混ぜないでほしい」

これが企業側のリアルな本音です。

なぜなら、業務で扱う情報は機密性が高いからです。

社内マニュアル、顧客データ、商品仕様、価格情報。

これらは公開情報とはまったく性質が違います。

従来の生成AIは、便利ではあるものの、外部情報を参照する前提で設計されています。

そのため、社内ナレッジとネット情報が混ざるリスクがあります。

これは企業にとって、大きな不安材料です。

だからこそ〝閉じた環境で動くAI〟が求められています。

NotebookLMは、アップロードした資料だけを参照します。

つまり、社内ナレッジだけで完結するAIを作れるのです。

これは企業導入のハードルを一気に下げる要素です。

さらに2026年以降は、社内DXや業務効率化が加速すると言われています。

人手不足やコスト削減の圧力も強まっています。

その中で、「社内資料を読み込んで即回答してくれるAI」は極めて実用的です。

営業部門なら提案資料の検索。

人事部門なら就業規則の確認。

カスタマーサポートならFAQの自動参照。

用途は無数にあります。

あらためて整理すると、需要が伸びる背景は次の通りです。

• AI導入企業の増加
• 機密情報を守りたいニーズ
• 社内DX・業務効率化の加速
• 人手不足による自動化需要

2026年は、〝自社ナレッジ特化型AI〟が当たり前になる年になる可能性があります。

その中心にいるのがNotebookLMです。

スライド作成で評価される理由（精度と使い勝手）

NotebookLMは〝調べ物AI〟というイメージを持たれがちです。

しかし実は、スライド作成との相性も非常に良いです。

理由はシンプルで、読み込ませた資料をそのまま構造化できるからです。

例えば研修資料やセミナー台本をアップロードします。

そして「この内容を20枚のスライドにまとめて」と指示します。

すると、資料の内容をもとに、見出し・要点・説明を整理してくれます。

元データから逸脱しない安心感があります。

ChatGPTでスライドを作ると、便利な一方で情報が膨らみすぎることがあります。

NotebookLMは読み込んだ範囲内でまとめるため、内容のズレが少ないのです。

さらに、引用元を確認しながら作れるため、修正作業も効率的です。

精度が高い＝修正が少ないということです。

もう一つの強みは、操作のシンプルさです。

資料をアップロードして、質問するだけ。

複雑なプロンプトは不要です。

初心者でも扱いやすい設計になっています。

結果として、企業向け資料やセミナー資料の作成案件に向いています。

特に「自社資料をもとに再構成してほしい」という案件では、NotebookLMは非常に強力です。

ポイントを整理します。

• アップロード資料をそのまま構造化できる
• 内容がズレにくく、修正が少ない
• 出典確認ができ、信頼性が高い
• 操作がシンプルで扱いやすい

スライド作成は信頼性が命です。

NotebookLMは、その土台を安定させてくれるAIです。

注目機能：Audio Overviewで〝資料→対談音声〟を自動生成する

NotebookLMの中でも、2026年に特に注目すべき機能があります。

それが〝Audio Overview〟です。

資料をアップロードするだけで、対談形式の音声コンテンツを自動生成してくれる機能です。

従来の音声コンテンツ制作は、台本作成、収録、編集と工程が多く、ハードルが高いものでした。

しかしAudio Overviewなら、資料を読み込ませるだけで会話形式のポッドキャストが完成します。

しかも単なる読み上げではありません。

2人の登場人物が掛け合いをしながら、内容を深掘りしていく形式です。

聞きやすさと情報密度を両立しています。

たとえば、自分が作成したAI講座の資料。

あるいは、ブログ記事の下書き。

これらをアップロードするだけで、音声コンテンツとして再利用できます。

1つのコンテンツを〝複数メディア展開〟できるのが最大の強みです。

実際、音声市場は拡大傾向にあります。

通勤中や家事をしながらの〝ながら聞き〟需要が増えています。

動画を見る時間はなくても、音声なら聞けるという人は多いです。

つまり、文字コンテンツだけでは取り切れない層にアプローチできます。

さらに、YouTubeやSpotifyなどにアップすれば、広告収益やアフィリエイトにもつなげられます。

制作コストがほぼゼロで、収益化の導線が作れるのです。

もちろん最初はテスト運用でも構いません。

自分の資料を1つアップロードして、どんな音声になるのか試してみる。

それだけでも、新しい可能性が見えてきます。

2026年は〝資料がそのまま音声資産になる時代〟です。

NotebookLMのAudio Overviewは、その最前線にある機能と言えます。

ポイントを整理します。

• 資料から対談形式の音声を自動生成できる
• 制作工程を大幅に削減できる
• コンテンツの多媒体展開が可能になる
• 音声市場の拡大と相性が良い

文字だけで終わらせない。

音声まで広げる。

この発想が持てる人が、2026年のAI活用で一歩抜け出します。

ここな

自分の資料がそのままポッドキャストになるって、正直ワクワクしませんか？

まずは1つアップロードして体験してみてください！

NotebookLMの基礎から実践的な活用法まで丁寧にまとめた記事です。ChatGPTとの違いを理解しながら、社内資料活用やスライド生成を副業に活かす具体戦略と収益化のヒントが得られるので、AIリサーチ力を副業につなげたい人におすすめです。

Dify：ノーコードで〝AIチャットボット〟を作り、案件に直結させる

2026年に確実に伸びる分野の一つが、AIチャットボットです。

そしてその入口として最適なのがDifyです。

プログラミング不要で、本格的なAIボットが作れます。

これまでチャットボット開発は、エンジニアの領域でした。

コードを書き、サーバーを設定し、APIをつなぎ込む。

初心者にはハードルが高い世界です。

しかしDifyなら、画面操作だけでAIボットを構築できます。

つまり、ノーコードで案件市場に入れるということです。

ではまず、チャットボットとは何かを整理しましょう。

チャットボットの正体（公式LINEの自動返信をイメージする）

チャットボットと聞くと、難しく感じるかもしれません。

ですが、イメージはとてもシンプルです。

公式LINEの自動返信を思い浮かべてください。

メッセージを送ると、すぐに返事が返ってくる。

あれがチャットボットです。

例えば、飲食店の公式LINE。

「営業時間は？」と送ると、自動で「11時〜22時です」と返ってくる。

「定休日は？」と聞けば、「毎週水曜日です」と返ってくる。

これが基本形です。

さらに進化すると、予約受付や注文受付も自動で行えます。

人が対応していた業務をAIが代わりにこなすわけです。

企業側から見るとどうでしょうか。

問い合わせ対応の人件費が減ります。

返信漏れがなくなります。

24時間対応が可能になります。

つまりコスト削減と顧客満足の両立ができるのです。

ここに大きなビジネスチャンスがあります。

中小企業や個人店舗は、「AIで自動化したいけど、作り方が分からない」という状態です。

そこでDifyを扱える人が登場します。

「あなたのお店専用のチャットボットを作ります」と提案できるわけです。

しかもノーコードなので、開発コストも時間も抑えられます。

まとめると、チャットボットの本質は次の通りです。

• 問い合わせ対応を自動化する仕組み
• 24時間稼働できるデジタルスタッフ
• 人件費削減と業務効率化を同時に実現
• 中小企業にニーズが強い分野

AIチャットボットは、分かりやすく、売りやすいAIサービスです。

そしてDifyは、その入り口として最適なツールです。

2026年に需要が増える理由（導入企業の増加と運用課題）

AIチャットボットの需要は、確実に拡大しています。

理由はシンプルで、導入企業が増えているからです。

AI導入は〝実験段階〟から〝実装段階〟に移っています。

これまでは「とりあえずAIを試してみる」という企業が多い状況でした。

しかし2026年は、実際に業務へ組み込むフェーズに入っています。

特に問い合わせ対応は、どの企業にも必ず存在する業務です。

営業時間の確認。

料金の問い合わせ。

配送状況の確認。

繰り返し発生する質問が非常に多いのが特徴です。

ここをAIで自動化できれば、人的コストを大幅に削減できます。

しかし問題もあります。

「導入したけど、うまく運用できない」

「FAQをどう整理すればいいか分からない」

「自社情報だけで正確に答えさせたい」

導入後の〝運用課題〟が増えているのです。

ここにチャンスがあります。

ただツールを設定するだけでなく、業務に合わせた設計ができる人材が求められています。

Difyは、ナレッジを読み込ませる仕組みが整っています。

つまり、企業ごとの情報を整理し、専用ボットを構築できるわけです。

あらためて需要増加の背景を整理します。

• AI導入企業の増加
• 問い合わせ業務の自動化ニーズ
• 人手不足による効率化圧力
• 導入後の運用支援ニーズの拡大

2026年は、〝作れる人〟が圧倒的に不足する年になります。

Difyを扱えるだけで、一気に希少なポジションに入れます。

稼ぎ方の具体例（LINEボット・問い合わせ対応の案件相場）

では実際に、どうやって収益に変えるのか。

最も分かりやすいのは、LINEボット制作案件です。

中小企業や個人店舗は、LINEを集客の中心にしています。

そこにAIボットを組み込むだけで、大きな価値を提供できます。

例えば、次のような案件があります。

・チャットボット作成：9,000円〜5万円。

・AIシステム構築：4万円前後。

・問い合わせ自動化ボット：1万円〜3万円。

単価は決して低くありません。

特に需要が強いのは、

「予約対応の自動化」。

「よくある質問への自動返信」。

「InstagramやLINEのDM対応の自動化」。

これらは明確にニーズがあります。

提案の仕方もシンプルです。

「今、どんな問い合わせが多いですか？」とヒアリングします。

その内容をナレッジとして整理します。

Difyでボットを構築します。

LINEと連携します。

この流れをテンプレ化できれば、横展開が可能です。

最初は1案件でも構いません。

1つ作れば、サンプルとして提示できます。

サンプルがあれば、次の案件が取りやすくなります。

ポイントを整理します。

• LINEボット案件は需要が強い
• 相場は1万〜5万円クラスが中心
• ヒアリング→ナレッジ整理→構築の型を作る
• 実績を作れば横展開できる

AIチャットボットは、分かりやすく価値を説明できるサービスです。

だからこそ、営業もしやすい。

2026年は、チャットボット制作が安定収益の柱になる可能性があります。

実演：〝ココナストア〟のカスタマーサポートボットを作る手順

ここからは、実際にDifyでチャットボットを作る手順を、そのまま再現できる形で解説します。

今回は架空のオンラインストア〝ココナストア〟の問い合わせ対応ボットを作ります。

結論、やることは〝情報をまとめてアップロードし、役割を指定するだけ〟です。

まず、ボットに覚えさせる情報を用意します。

内容は難しくなくて大丈夫です。

店舗情報、支払い方法、配送、返品・交換・キャンセル、よくある質問をテキストでまとめます。

ここで重要なのは、文章を綺麗に書くことではなく、質問に対して答えが返せる形で情報を置くことです。

たとえば配送なら、「送料」「送料無料条件」「配送日数」「配送会社」のように、質問されそうな単語を入れておきます。

次にDifyへアクセスします。

ログインしたら、トップ画面から〝アプリを作成〟を選びます。

アプリの種類は〝チャットボット〟を選択します。

ここから最初にやるのが、ボットの役割設定です。

プロンプト欄に、次のような指示を入れます。

「あなたは〝ココナストア〟のカスタマーサポート担当です。

アップロードした資料に基づいて、丁寧に回答してください。

資料にない質問には〝サポートまでお問い合わせください〟と案内してください。」

この1文で、回答のブレが一気に減ります。

次に〝ナレッジ〟を設定します。

画面の上部メニューから〝ナレッジ〟を開き、〝ナレッジベースを作成する〟を選びます。

作成画面に入ったら、先ほど用意したテキストファイルをアップロードします。

アップロード後は、保存して処理を実行します。

これでボットが参照する知識が完成します。

次に、作成したナレッジベースを、今のチャットボットに紐づけます。

ここまでできたら、右側のプレビューでテストします。

例えば、こう聞きます。

「送料いくら？」

すると、ナレッジに書いた内容をもとに、「全国一律で〇〇円です」「〇〇円以上で送料無料です」のように答えてくれます。

もし答えが曖昧なら、ナレッジ側を直します。

送料の条件を具体的に書き足す。

送料無料ラインを明記する。

ボットの精度は、ナレッジの整理で決まります。

ここを丁寧にやるだけで、同じツールでも完成度が別物になります。

さらに実運用では、LINEと連携させるのが強いです。

LINE連携をすると、LINEに届いたメッセージに対して、このボットが自動で返信してくれるようになります。

つまり、店側は手動返信の手間が減り、顧客はすぐ返事がもらえる状態になります。

これだけで、十分に価値が伝わります。

あらためて、手順を整理します。

• 質問されそうな情報をテキストでまとめる
• Difyで〝チャットボット〟アプリを作成する
• 役割プロンプトで〝資料ベース回答〟を徹底させる
• ナレッジに資料をアップロードして紐づける
• プレビューでテストし、ナレッジを調整する

この型を持っているだけで、案件対応は一気にラクになります。

そして何より、クライアントに〝目に見える成果〟を提示できます。

チャットボットは、価値が伝わりやすいAIサービスです。

2026年に案件へ直結させるなら、まずここから始めるのが最短です。

ここな

最初は難しそうに見えても、やってみると本当に簡単です！

ナレッジを整えるだけで精度が上がるので、まずは架空の店舗で試してみてください！

Sora：動画生成AIの最前線で〝商用化の波〟に乗る準備をする

2026年に大きな波が来る分野が動画生成AIです。

動画は今も強いですが、AIによって一気に参入ハードルが下がります。

これまで動画制作は、撮影機材、編集ソフト、撮影スキルが必要でした。

時間もコストもかかるため、個人が本格的に参入するには覚悟が必要な分野でした。

しかしSoraの登場で状況が変わります。

テキストを入力するだけで、高品質な動画が生成される時代に入りました。

今はまだ商用利用に制限がある部分もありますが、商用化が進んだ瞬間、一気に市場が広がります。

だからこそ2026年は、〝使える状態で待っている人〟が強いのです。

まずは、なぜ動画市場がここまで伸びているのかを整理します。

動画生成の市場が伸びる理由（需要の構造を押さえる）

動画市場が伸びている理由は、単純な流行ではありません。

需要の構造そのものが変わっているからです。

企業も個人も、動画を使わないと戦えない時代になっています。

SNSを見てみてください。

Instagram、TikTok、YouTube。アルゴリズムは動画を優遇しています。

テキスト投稿よりも、動画のほうが拡散力が高い。

これは明確な傾向です。

企業側も同じです。

商品紹介、サービス説明、広告。動画のほうが情報量を一気に伝えられます。

静止画よりも、圧倒的に説得力があるのです。

さらに、EC市場の拡大も影響しています。

Amazonや自社ECで、動画付きの商品ページは明らかにコンバージョン率が高い傾向があります。

しかし課題もあります。

動画制作はコストが高い。

外注すると数万円から数十万円かかります。

ここにAIが入る余地があります。

Soraのような動画生成AIが普及すれば、制作コストは一気に下がります。

低コストで動画を量産できる時代になります。

量産できるということは、テストマーケティングも容易になります。

複数パターンの広告を回す。

ABテストを繰り返す。

動画が〝実験可能なツール〟になるのです。

あらためて、市場が伸びる理由を整理します。

• SNSアルゴリズムが動画を優遇している
• 動画は説得力が高く、CV率向上に直結する
• EC市場の拡大で動画需要が増えている
• AIによって制作コストが下がる可能性が高い

動画は一時的なブームではありません。

構造的に伸び続ける市場です。

だからこそ、Soraを扱えるかどうかは、2026年の大きな分かれ道になります。

Soraが強い理由（動きの自然さ・質感・リアルさ）

動画生成AIは数多くありますが、Soraが頭ひとつ抜けている理由があります。

それは〝動きの自然さ〟です。

これまでの動画生成AIは、どこか動きが不自然でした。

物が落ちるときの挙動。

水が跳ねるときの広がり方。

光の反射や影の揺れ方。

細部を見ると〝AIっぽさ〟が残っていました。

しかしSoraは、この違和感が極端に少ないです。

物理挙動がリアルで、一瞬見ただけでは実写と区別がつかないレベルの映像が生成されます。

質感の再現度が非常に高いのです。

たとえば美容セラムのCM。

とろっとした液体の質感。

ガラス瓶の反射。

肌に広がるテクスチャ。

これらが自然に再現されます。

動画制作で重要なのは、〝雰囲気〟ではなく〝信頼感〟です。

商品紹介動画で不自然な動きがあると、一気に安っぽく見えてしまいます。

Soraはその壁を超えつつあります。

さらに、テキストだけでなく画像アップロードにも対応しています。

商品画像を入れて、「この商品が回転する動画を作って」と指示することも可能です。

既存素材を活かせるのは、案件対応で大きな強みです。

まとめると、Soraが強い理由は次の通りです。

• 物理挙動が自然で違和感が少ない
• 質感・光・影の表現がリアル
• 商品紹介レベルの映像が作れる
• 画像入力にも対応し、実務向き

動画生成で差がつくのは、〝どれだけ本物に近いか〟です。

Soraは、その最前線にいます。

実演：〝ChatGPTでCM構成→Soraで生成〟の作り方

ここでは、実際の制作フローを紹介します。

難しい工程はありません。

構成づくりはChatGPT、生成はSora。

この役割分担が最短ルートです。

まずChatGPTを開きます。

そして、次のように指示します。

「美容セラムのPR動画を作りたい。どんな構成がいい？」

すると、導入→商品紹介→効果訴求→CTAといった流れを提案してくれます。

その後、「そのまま動画生成用のプロンプトにして」と依頼します。

ここで構成と演出が整理されます。

次に、そのプロンプトをコピーします。

Soraを開き、チャット欄に貼り付けて生成します。

数分待つと、動画が完成します。

文章だけで映像が生まれる瞬間は、かなり衝撃的です。

もし動きが弱いと感じたら、「光の反射を強めて」「スローモーションを追加して」など、具体的に追記します。

重要なのは、一発完璧を狙わないことです。

微調整を前提に、少しずつ精度を上げます。

そして完成した動画は、ココナラなどのプロフィールにサンプルとして掲載します。

サンプルがあるだけで、依頼率は大きく変わります。

実績がなくても、「このクオリティが作れます」と提示できるからです。

制作フローを整理します。

• ChatGPTで構成を作る
• 動画用プロンプトに変換する
• Soraに貼り付けて生成する
• 具体的な修正指示で微調整する
• サンプルとして公開し営業に活用する

動画制作は難しい時代ではありません。

正しい分業で、一気にハードルは下がります。

2026年、動画を作れる人は確実に強いです。

つまずき回避（顔・著作権・ウォーターマークで失敗しない）

Soraは非常に強力な動画生成AIですが、使う上で必ず押さえておくべき注意点があります。

ここを知らないと、案件でトラブルになる可能性があります。

まず1つ目が、〝人物の顔〟です。

実在人物の顔写真を使った動画生成は、ディープフェイク対策の影響でブロックされることがあります。

特に有名人や著名人の顔は、生成できないケースが多いです。

クライアントから写真を渡された場合でも、使用可否は必ず確認しましょう。

次に注意すべきは、著作権です。

アニメキャラクター、映画のワンシーン、ブランドロゴ。

これらをそのまま再現するような生成はリスクがあります。

〝似せる〟ではなく〝オリジナルで作る〟が基本です。

商品紹介動画を作る場合も、権利を持っている素材のみを使用するようにします。

3つ目がウォーターマークです。

現時点では、生成動画に透かしが入る場合があります。

これが残ったままでは、商用利用できないケースがあります。

案件前に利用規約と商用可否を必ず確認することが重要です。

「使えると思っていたのに納品できない」という事態は避けましょう。

さらに、過度な期待を持ちすぎないことも大切です。

一発で完璧な動画が出るとは限りません。

生成→確認→微修正のサイクルが前提です。

安全に使うためのポイントを整理します。

• 実在人物の顔は使用可否を必ず確認する
• 著作権のあるキャラクターやロゴは避ける
• 商用利用とウォーターマークの有無を確認する
• 微調整前提で制作フローを組む

動画生成は大きなチャンスですが、ルールを守れる人だけが継続できます。

安心して案件を回せる状態を作ることが、2026年に長く稼ぎ続けるための前提です。

ここな

動画は強い武器ですが、ルールを守って使うことが大前提です！

安心して案件を受けられる状態を作っていきましょう！

AIを使ってスマホだけでショート動画を自動生成し、YouTubeやSNSで収益化する方法を初心者向けに解説。編集スキル不要で動画制作の一歩を踏み出すヒントが得られます。

Opal：日本語で〝ミニアプリ〟を作り、作業時間を削る武器

AI副業で成果を伸ばす人ほど、裏でやっていることがあります。

それは〝自分の作業をアプリ化して減らす〟ことです。

稼ぐには、作業を増やすより先に〝作業を削る〟のが近道です。

そこで強いのがOpalです。

Opalは、プログラミング知識がなくても、日本語で指示するだけで〝ミニアプリ〟を作れます。

しかも、ただの自動化ではありません。

入力から処理、出力までをまとめて設計できるので、日々のルーティンを丸ごと置き換えられます。

ここではまず、なぜOpalがすごいのか。

核となるポイントを押さえていきます。

Opalがすごい理由（指示だけでワークフローが組まれる）

Opalの一番すごいところは、〝アプリの作り方が分からなくても作れる〟点です。

普通、アプリを作るとなると、設計が必要です。

入力は何か。

どんな処理をするか。

どんな形で出力するか。

ここを考えるだけで、初心者は止まります。

でもOpalは違います。

日本語で〝こういうアプリを作って〟と言うだけで、ワークフローを自動で組んでくれます。

画面上に、ブロックが並びます。

〝ユーザー入力〟〝生成〟〝出力〟

このように、どこから何が入って、どう処理されて、何が返ってくるのかが一目で分かります。

アプリの中身が〝見える化〟されるのが強いのです。

さらに、必要ならブロックを追加できます。

リサーチを挟む、文章を整える、要約を作る、サムネイルを作る。

こうした工程を、自分の作業手順に合わせて拡張できます。

つまりOpalは〝自分専用の作業マシン〟を作れるツールです。

一度ワークフローができると、次からは入力するだけです。

毎回同じ作業を繰り返す必要がなくなります。

この差は、後から効いてきます。

1回の時短が10分でも、毎日使えば月で数時間になります。

その空いた時間で案件をもう1つ取れます。

あるいは、自分の発信に回せます。

時間が増えると、選択肢が増えます。

これが、Opalを学ぶべき本当の理由です。

ここまでの内容を整理します。

• 日本語で指示するだけでアプリの骨組みができる
• 入力→処理→出力のワークフローが見える化される
• 自分の作業手順に合わせて工程を追加できる
• 繰り返し作業を削り、時間と選択肢を増やせる

Opalは〝何を作るか〟より、〝何を減らすか〟で価値が決まります。

まずは、自分が毎日やっている面倒な作業を1つ思い出してみてください。

それがOpalで一気に短縮できる可能性があります。

実演：〝リサーチ→note記事作成〟アプリを動かしてみる

ここでは、実際にOpalでミニアプリを作る流れを見ていきます。

テーマは〝リサーチからnote記事を自動生成するアプリ〟です。

やることは、作りたいアプリの説明を日本語で入力するだけです。

まずOpalにアクセスし、ログインします。

ホーム画面から〝Create〟を選択します。

そして、次のように入力します。

「リサーチしたいテーマを入力したら、自動で情報収集してnote記事を作成してくれるアプリを作りたい」

これだけです。

しばらく待つと、ワークフローが自動生成されます。

画面にはブロックが並びます。

〝ユーザーインプット〟〝リサーチ処理〟〝文章生成〟〝アウトプット〟

入力から出力までの流れが可視化されています。

では実際に動かしてみます。

プレビュー画面に「AI副業の最新トレンド」と入力します。

すると、自動で情報が整理され、note形式の記事が生成されます。

これが毎回ワンクリックで出る状態になります。

もし構成を変えたければ、文章生成ブロックの指示を書き換えます。

「初心者向けに分かりやすく書いて」

「SEOを意識して見出しを入れて」

こうした調整も簡単です。

重要なのは、一度作れば、次からはテーマを入れるだけになることです。

この差は非常に大きいです。

毎回ゼロから考えるのと、型に流し込むのでは、作業負担がまったく違います。

まとめると、このアプリの価値は次の通りです。

• テーマ入力だけで記事が完成する
• リサーチと構成を自動化できる
• 指示を書き換えるだけで改善できる
• 繰り返し作業を大幅に削減できる

作業を仕組みに変える。

それがOpalの本質です。

GoogleのAIを組み合わせられる強み（文章だけで終わらない）

Opalのもう一つの強みは、Googleの最新AIと連携できる点です。

文章生成だけで終わらないアプリが作れます。

例えば、記事を書くだけでなく、サムネイル画像も同時に生成する。

アイキャッチ用のビジュアルを作る。

動画台本を作る。

音声用スクリプトに変換する。

1つの入力から複数アウトプットが可能です。

これは非常に大きな差になります。

従来なら、文章は別のAI。

画像は別のAI。

動画は別ツール。

というように分断されていました。

しかしOpalなら、ワークフローの中に組み込めます。

コンテンツ制作が一気通貫になります。

例えば、「テーマ入力→記事生成→要約作成→SNS投稿文生成→サムネ画像生成」

こうした流れを一つのアプリにできます。

結果として、作業時間は劇的に短縮されます。

時間が空けば、その分だけ案件を増やせます。

あるいは、自分の発信を強化できます。

武器はスキルだけではありません。

仕組みも武器になります。

整理すると、Opalの強みは次の通りです。

• GoogleのAIを横断的に活用できる
• 文章・画像など複数出力を統合できる
• 制作工程を一つの流れにまとめられる
• 個人でも制作効率を企業レベルに近づけられる

2026年は、〝どれだけ作れるか〟より〝どれだけ回せるか〟が重要になります。

Opalは、その回転力を上げるための強力な武器です。

ベータでも学ぶ価値がある理由（効率化と将来の拡張性）

Opalは現在ベータ版です。

つまり、まだ発展途中のツールです。

「商用利用が本格化してから触ればいいのでは？」と思うかもしれません。

しかし結論は逆です。

ベータの今こそ、触っている人が強くなります。

まず1つ目の理由は、〝効率化〟です。

商用利用が制限されていたとしても、自分の作業効率を上げることはできます。

リサーチの自動化。

記事作成の半自動化。

SNS投稿文の量産。

内部の生産性が上がれば、それだけで十分価値があります。

副業で月10万円を目指すなら、作業時間の最適化は必須です。

時間を作れる人が、次のチャンスを取りにいけます。

2つ目の理由は、〝将来の拡張性〟です。

正式リリース後に商用利用が可能になれば、状況は一気に変わります。

作ったアプリを販売する。

オーダーメイドアプリを受注する。

「あなた専用の業務効率化アプリを作ります」と提案する。

収益化の選択肢が一気に広がります。

しかし、その時にゼロから学び始める人は出遅れます。

一方、今から触っている人は、既に複数のワークフローを組める状態になっています。

準備していた人だけが、波に乗れます。

さらにベータ版は、仕様変更やアップデートが頻繁に起きます。

その変化に慣れておくこと自体が、スキルになります。

AIツールは、完成品を待つものではありません。

進化に合わせて使いこなす姿勢が重要です。

ここまでを整理します。

• 商用不可でも自分の効率化には使える
• 時間短縮はそのまま収益増に直結する
• 正式リリース後に一気に収益化の幅が広がる
• 今触っている人が先行者になる

2026年は、〝完成を待つ人〟と〝触りながら伸びる人〟で差がつきます。

Opalは、その差を広げる可能性を持ったツールです。

ここな

今はベータでも、触っている人が一番伸びます！

まずは自分の作業を1つアプリ化してみましょう！

Claude：日本語長文とファイル処理で〝仕事の完成度〟が上がる

AIを仕事に使うなら、最終的に差が出るのは〝文章の品質〟です。

そしてその品質を安定して引き上げてくれるのがClaudeです。

2025年現在、日本語の長文を書かせるならClaudeが一番自然だと感じる人は多いです。

note記事、YouTube台本、Kindle本。

長くなるほど、文章の違和感は目立ちます。

Claudeはそこが崩れにくい。

だから〝そのまま使える文章〟に近づきやすいのです。

まずは、なぜClaudeが長文で強いのかを整理していきます。

なぜ長文コンテンツはClaudeが強いのか（自然さと安定感）

結論から言うと、Claudeの強みは〝日本語の自然さ〟です。

語尾や言い回しが不自然になりにくく、読み手がストレスを感じにくい文章を出しやすいです。

長文コンテンツで怖いのは、途中から文章が崩れることです。

言い回しが急に硬くなる。

同じ表現が繰り返される。

話が少しズレていく。

この〝崩れ〟が起きると、人間の修正コストが爆増します。

Claudeは、この崩れが比較的起きにくいです。

特にnote記事のように、導入から結論までストーリーを持たせたい文章。

YouTube台本のように、話し言葉のリズムを維持したい文章。

Kindle本のように、読み続けても違和感が出ない文章。

こうした長文で、〝人間が書いた感〟が残りやすいのが大きなメリットです。

もう一つ大きいのが、安定感です。

長い文章を出させたとき、途中で論点がズレたり、妙に薄い一般論に逃げたりするAIもあります。

Claudeは、比較的一貫性を保ったまま書き切りやすいです。

つまり〝仕上げ工程〟が短くなるのです。

仕事でAIを使うときは、ゼロから作るより、最終的に〝納品物にできるか〟が重要です。

品質が高い文章ほど、修正が少なく、納品までが速い。

納品が速いほど、案件を回せる数が増える。

だから収益も伸びる。

この流れを作れるのが、Claudeの強みです。

ここまでを整理します。

• Claudeは日本語の言い回しが自然で読みやすい
• 長文でもトーンや論点が崩れにくい
• 修正コストが減り、納品スピードが上がる
• 結果として案件を回せる量が増えやすい

長文コンテンツは、〝上手く書けるAI〟より、〝崩れずに書き切れるAI〟が勝ちます。

Claudeは、その条件を満たしているAIです。

PDF・CSVを扱う仕事がラクになる理由（崩れにくさ）

Claudeの大きな強みの一つが、PDFやCSVといったファイル処理の安定感です。

長いファイルでも〝崩れにくい〟のが最大の価値です。

他のAIでは、長いPDFを読み込ませると、途中から内容が抜け落ちたり、解釈がズレたりすることがあります。

特にページ数が多い資料では、文脈の一貫性が保てなくなることもあります。

これが修正コストを増やす原因になります。

Claudeは比較的、長文ファイルを安定して処理できます。

たとえば、

・分厚い業務マニュアル

・セミナー資料のPDF

・数千行ある売上CSV

こうしたデータでも、全体を踏まえた回答を出しやすいです。

〝読み込み精度の高さ〟が仕事効率を左右します。

CSVであれば、月別集計。

特定条件の抽出。

前年比比較。

こうした処理を、日本語の指示だけで実行できます。

PDFであれば、要点抽出。

構造化。

要約からプレゼン資料化まで。

単なる読解ではなく、加工までできるのが強みです。

そして何より重要なのが、途中で文章が破綻しにくいことです。

レポートにまとめるときも、論点が飛びにくい。

これが〝完成度〟を底上げします。

整理すると、次のメリットがあります。

• 長いPDFでも文脈が崩れにくい
• 大量CSVでも安定して処理できる
• 集計から文章化まで一貫して行える
• 修正コストが減り、納品が速くなる

ファイル処理が安定するだけで、仕事のストレスは大きく減ります。

〝安心して任せられるAI〟であることが重要です。

稼ぎ方の具体例（集計・分析・レポート作成案件の取り方）

では、このスキルをどう収益化するか。

狙い目は、データ処理・分析・レポート作成の案件です。

単価は3,000円〜1万円以上のものも多く、安定需要があります。

案件内容は、決して高度な統計だけではありません。

・アンケート結果の集計

・売上データの月別分析

・Excelデータの整理

・PDF資料の要約とレポート化

実務レベルの整理力が求められています。

案件を取る流れはシンプルです。

① ココナラなどでデータ処理カテゴリをチェックする

② 自分のサンプルを用意する（架空データでもOK）

③ 「集計からレポートまで対応可能」と明記する

〝レポートまで仕上げられる〟ことが差別化ポイントです。

多くの出品者は「集計します」止まりです。

しかし、集計、可視化、分析、提案。

ここまでできると、価値は一段上がります。

クライアントは〝数字〟ではなく〝意思決定材料〟が欲しいのです。

さらに、ヒアリング力も重要です。

「誰向けの資料ですか？」

「何を判断したいですか？」

この質問を入れるだけで、アウトプットの質が変わります。

AI＋ヒアリング力が武器になります。

まとめます。

• データ処理案件は安定需要がある
• 集計だけでなく分析までやる
• レポート化で付加価値を出す
• ヒアリングでクライアント視点を入れる

Claudeは、単なる文章AIではありません。

仕事の完成度を引き上げ、単価を上げるためのAIです。

実演：CSVを〝集計→グラフ→分析レポート〟まで一気に仕上げる

ここでは、Claudeの実務レベルの使い方を具体的に解説します。

テーマは〝CSVデータを成果物レベルまで一気に仕上げる〟方法です。

ポイントは、集計だけで終わらせず〝レポート完成〟まで持っていくことです。

まず、売上データのCSVを用意します。

項目は日付・商品名・売上金額など、一般的な形式で構いません。

このCSVをClaudeにアップロードします。

最初の指示はシンプルです。

「このCSVを月別で集計して、売上推移をグラフにしてください」

これで月別合計とグラフが生成されます。

Excelでピボットテーブルを作る工程が丸ごと省略されます。

次に、続けてこう指示します。

「売上の増減要因を分析し、改善提案を含めたレポートを書いてください」

すると、

・売上が伸びている月の傾向

・落ち込んでいる商品の可能性

・施策案

といった内容が文章としてまとめられます。

数字が〝意思決定に使える資料〟へ変換されます。

さらに精度を高めるには、条件を具体化します。

「前年比も含めて分析して」

「経営層向けに3分で読める要約も作って」

「改善施策を3つ提示して」

具体的な指示ほど、成果物の完成度は上がります。

通常であれば、集計、グラフ作成、考察、文章化。

この工程を分けて行います。

しかしClaudeなら、一つの対話の中で完結できます。

〝作業の分断〟がなくなることが最大の時短です。

整理すると、この流れで得られる価値は次の通りです。

• CSVを直接読み込める
• 条件付き集計ができる
• グラフで可視化できる
• 分析と提案を含むレポートまで仕上げられる

ここまでできれば、単なるデータ入力者ではありません。

〝分析までできる人材〟として価値を出せます。

2026年、AIを武器に仕事の完成度を上げるなら、この使い方は確実に差になります。

ここな

数字をまとめるだけじゃなく、〝提案まで〟できると一気に価値が上がります！

まずは小さなデータで練習してみてください！

動画生成AI「VEO」を使った映像制作の基礎と収益化の流れを解説。プロンプト設計や案件活用の考え方も紹介されており、Soraと比較しながら動画生成AI市場の全体像を理解したい人におすすめです。

Anti-Gravity：本格Webアプリを〝日本語で開発〟する最難関ツール

最後に紹介するのが、Anti-Gravityです。

今回の8つの中でも、難易度は一番高い部類に入ります。

ただ、その分リターンも大きいです。

本格的なWebアプリを、日本語の指示だけで作れる可能性があるからです。

ここまで来ると、AI副業というより〝開発〟の領域に入っていきます。

だからこそ、使えるようになった人は強いです。

案件単価も上がりやすく、スキルとしての希少性も高くなります。

まずはOpalとの違いを整理して、Anti-Gravityがどんな立ち位置なのかを押さえましょう。

Opalとの違い（より複雑で本格的な開発向き）

Opalも〝アプリを作れる〟ツールでした。

ただしOpalは、比較的シンプルなミニアプリや作業自動化に向いています。

入力、処理、出力。

この流れを整えて、日々の作業を短縮する用途が中心です。

一方でAnti-Gravityは、より開発寄りです。

複雑なロジックや画面設計を含む〝本格Webアプリ〟を作る前提のツールです。

例えば、ユーザー登録があるアプリ。

データベースと連携するアプリ。

検索やフィルタリングがあるアプリ。

複数ページで構成されるアプリ。

こうした構造を作れるかどうかが、Opalとの大きな違いです。

例えるなら、Opalは〝作業の自動化マシン〟。

Anti-Gravityは〝サービスを形にする開発ツール〟。

狙っている領域が1段階上なのです。

そしてAnti-Gravityの魅力は、エラーが出た時の対応までAIが手伝ってくれる点です。

開発で一番つまずくのは、エラー対応です。

何が原因か分からない。

調べても解決できない。

ここで手が止まります。

Anti-Gravityは、その止まりやすい部分を突破しやすくします。

だから、プログラミング初心者でも挑戦しやすい。

さらに学びが進めば、本格的な開発案件にも近づいていけます。

整理すると、違いは次の通りです。

• Opalはミニアプリ・作業自動化向き
• Anti-Gravityは本格Webアプリ開発向き
• 複雑な機能や画面設計まで扱える可能性がある
• エラー対応まで支援され、初心者の壁を超えやすい

難易度は上がりますが、その分〝食いっぱぐれにくい領域〟に踏み込めるのがAnti-Gravityです。

作れるものの具体像（占い・字幕・聖地巡礼などの例）

Anti-Gravityで何が作れるのか。

ここが一番イメージしづらい部分かもしれません。

結論、〝ちょっとしたWebサービス〟レベルのものが狙えます。

実際に作られている例としては、

・生年月日を入力すると結果が出る占いアプリ。

・海外動画URLを入れると日本語字幕付き動画に変換するツール。

・アニメの聖地巡礼スポットを地図表示するWebアプリ。

・音源を自動生成するシンプルな作曲ツール。

単なる自動化ではなく、〝ユーザーが使うサービス〟です。

Opalが裏側の効率化ツールだとすれば、Anti-Gravityは表に出せるサービスを作るイメージです。

ログイン機能をつける。

ユーザーごとのデータを保存する。

検索機能をつける。

ページ遷移を設計する。

こうした構造を持ったアプリが対象になります。

そして重要なのは、日本語で指示しながら開発を進められる点です。

「ここに入力フォームを追加して」

「結果ページに画像を表示させて」

「エラーが出ているので修正して」

このような対話を通じて、アプリを育てていきます。

開発経験がなくても、挑戦できる土台があります。

まとめると、作れるものの特徴は次の通りです。

• ユーザーが直接使うWebサービス
• 入力→処理→表示までを一貫設計できる
• ログインやデータ保存などの機能も狙える
• 日本語対話で改修を進められる

ここまで来ると、〝副業〟というより〝開発者への入口〟です。

案件の世界観（小〜中規模の開発で単価が上がる）

では、これをどう収益に変えるのか。

狙い目は、小〜中規模のWebアプリ開発案件です。

単価は数万円〜数十万円に跳ね上がります。

例えば、

・在庫管理アプリ作成：2万円〜。

・簡易予約システム構築：3万円〜。

・UIデザイン込みWebアプリ制作：10万円以上。

・本格開発案件：20万円クラス。

単価帯が一段上がるのが特徴です。

もちろん、いきなり高額案件を取るのは難しいです。

しかし、小規模な機能追加や簡易ツール制作から始めれば、現実的です。

例えば、

「既存サイトに簡単な診断機能を追加したい」

「社内用の管理ツールを作りたい」

こうしたニーズは確実に存在します。

企業は〝完璧な大規模システム〟より〝ちょうどいいツール〟を求めています。

Anti-Gravityを使えれば、その〝ちょうどいい規模〟を狙えます。

さらに重要なのは、スキルの積み上げです。

1つアプリを作る。

改善する。

別案件に応用する。

この積み重ねで、開発理解が深まります。

AIエンジニア的ポジションに近づいていきます。

整理します。

• 小〜中規模アプリ開発は需要がある
• 単価は数万円〜数十万円と高め
• 機能追加や簡易ツールから参入できる
• 積み上げで専門性が強化される

Anti-Gravityは難易度が高い分、突破できれば〝食いっぱぐれない領域〟に入れます。

本気でレベルを上げたい人にとって、2026年は挑戦する価値のある一年になります。

2026年の学び方（難しいけど食いっぱぐれない領域へ）

Anti-Gravityは、今回紹介した中で最も難易度が高いツールです。

だからこそ、学び方が重要になります。

結論、いきなり完璧を目指さないことです。

最初から大規模アプリを作ろうとすると、確実に挫折します。

まずは小さな機能から始めます。

入力フォームだけ作る。

結果表示だけ作る。

簡単な診断ツールを作る。

〝動くものを1つ作る〟ことが最優先です。

次に、エラーを恐れないこと。

開発では、エラーは当たり前です。

大事なのは、止まらないことです。

エラーはAIと一緒に潰す前提で進めます。

スクリーンショットを貼る。

「このエラーを直して」と聞く。

修正コードを試す。

この繰り返しで理解が深まります。

さらに重要なのが、目的を明確にすることです。

「何を作れるようになりたいのか？」

「どんな案件を取りたいのか？」

ゴールがある人ほど伸びます。

例えば、在庫管理ツールを作れるようになる。

簡易予約システムを作れるようになる。

診断アプリを量産できるようになる。

具体的なゴールを設定します。

目標が明確なら、必要な機能から逆算できます。

そして最後に、継続です。

Anti-Gravityは、1週間で極められるツールではありません。

しかし3ヶ月触り続ければ、見える景色が変わります。

難しい分、参入者が少ない。

だからこそ、食いっぱぐれにくい領域になります。

整理すると、2026年の学び方は次の通りです。

• 小さなアプリから作る
• エラーを恐れずAIと一緒に解決する
• 取りたい案件から逆算して学ぶ
• 3ヶ月単位で継続する

簡単な道ではありません。

でも、その先には〝食いっぱぐれないスキル〟があります。

2026年、本気でレベルを上げたいなら、Anti-Gravityは挑戦する価値のある領域です。

ここな

難しいからこそ、やる人が少ないんです！

3ヶ月後に差をつけたいなら、今から触っていきましょう！

まとめ

ここまで、2026年に学ぶべきAIツールを8つ紹介してきましたが、最も重要なのは〝全部を触ること〟ではなく〝用途ごとに正解を持つこと〟です。

AI時代に差がつくのは、ツールの数ではなく〝使い分けの精度〟です。

画像生成ならNano Banana Pro、資料作成ならGemini、自社ナレッジ特化ならNotebookLM、チャットボット構築ならDify、動画生成ならSora、作業効率化ならOpal、長文とファイル処理ならClaude、本格Web開発ならAnti-Gravity。

このように〝作業別に迷わない状態〟を作ることが、最短で成果を出す鍵になります。

AIツールはこれからも増え続け、新しい名前や流行りが次々と登場しますが、毎回振り回されていてはスキルは積み上がりません。

稼いでいる人ほどシンプルで、〝この作業はこのAI〟と決めているだけです。

だから判断が速くなり、だから作業スピードが上がり、だから案件を回せるようになり、結果として収益が積み上がっていきます。

2026年は、AIを〝知っている人〟と〝使い分けられる人〟の差がさらに広がる一年になります。

今はまだ、十分にチャンス側に立てるタイミングです。

もし今回紹介した8つの中に、まだ触ったことのないツールがあるなら、まずは1つだけで構いませんので、実際に触ってみてください。

完璧に理解する必要はありませんし、いきなり案件を取る必要もありませんが、実際に手を動かすことで初めて〝使えるスキル〟に変わります。

小さな実践の積み重ねが、半年後・1年後の圧倒的な差になります。

AIは仕事を奪う存在ではなく、使いこなせる人にとっては選択肢を広げる武器になります。

副業の幅が広がり、転職の可能性が増え、フリーランスとして独立する道も現実的になりますし、会社員としても評価を高める武器になります。

人生の選択肢そのものを増やせるのが、AIを使い分ける力です。

2026年を〝様子を見る一年〟にするのか、それとも〝仕掛ける一年〟にするのかは、今この瞬間の行動で決まります。

まずは一つ、本気で触ってみることから始めてみてください。

その小さな一歩が、来年の自分の立ち位置を確実に変えてくれます。

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