気づいてるか？ 人材会社SThreeの日本調査で、AIで人を減らした職場の7割近くが、その決定を一部撤回していた。このニュースの核心は「AIが使えなかった」ではなくて、 『AIで作業が速くなるほど、答え合わせできる人が必要になる』ということだ。その理由と新たなビジネスチャンスについて解説する。SThreeは技術職の人材紹介を手がける英国の会社で、10月15日、日本で働く技術職794人に聞いた調査結果を出した。 ここでいうAIは、文章や資料、プログラムを自動で作る道具のこと。AIの導入を機に人員削減があったと答えたのは全体の13.2%にあたる105人で、そのうち67.6%が「少なくとも一部が撤回された」と答えた。これから撤回予定の18.1%を足すと85.7%になる。撤回には、辞めた人の再雇用や、なくした持ち場の復活も含まれることがある。 「やっぱりAIは役に立たないのか」と不安になる人もいるだろう。だが、AIを使う592人のうち64.9%は、2年前より仕事がはかどるようになったと答えている。 一方で、回答者全体の39.4%が、AIが作ったものの確認にかける時間が増えたと答え、35.4%が手直しの時間が増えたと答えた。速くはなったのに、確かめる手間は増えている。この食い違いこそが核心だ。 スーパーのセルフレジを思い出してほしい。会計は客が自分でやるが、お酒の年齢確認や読み取りのエラーが出るたびに店員が呼ばれる。台数を増やすほど、そばで対応する店員は欠かせなくなる。AIを入れた職場の仕事も、これと同じだ。 AIは文章も資料も、一瞬で大量に書き上げる。ただ、もっともらしい文章で答えが返ってくるので、検索のように出どころをたどって確かめるのが難しい。間違いが混ざっていても、見た目だけではわからない。 見分けられるのは、その仕事の中身に詳しい人だ。出てくる量が増えるほど、見分ける作業も同じように増えていく。 それなのに、見分けられる人から先に減らすとどうなるか。間違いが素通りし、手直しが積み上がり、結局その人を呼び戻すことになる。同じ調査では、技術系の人材の補充が難しいと答えた人も46.6%いる。一度手放した人の穴は、そう簡単には埋まらない。これは推測だが、撤回の多くはこの順番で起きたのではないか。 「なら最初から人を減らさなければいい」と思った人は鋭い。だが、守るべきは人数ではなく、答え合わせに必要な仕事の知識のほうだ。知識が残っていれば、少ない人数でもAIを使いこなせる。 ちなみに、非エンジニアの私が個人開発した決済導入支援SaaS『Apps』は、画面だけで終わらせなかった。Stripeは当時もあったが、小さな事業者には管理画面の言葉も決済ページ作りも難しかった。だから、わかりやすい画面に人の手による導入サポートを付けた。その結果、Appsは4年で流通総額100億円を突破した。同じ構造（道具を渡すだけでなく、人の手で仕上げること）が、今回のニュースの中心にある。 では、どう張るか。新しいビジネスチャンスは3つある。 「AI答え合わせ」ビジネス。AIで問い合わせ窓口を作った中小企業に、誤答がないかの点検を月額で売る。仏パリで2人が創業したGiskardは、AIの誤答や危ない返答を洗い出す無料ソフト『Giskard OSS』を公開し、人気の目安のGitHubスターは約5,900だ。 「手順の書き出し」ビジネス。ベテランが辞める前に、パソコン作業の手順を書き出して残す仕事を、地元の会社から請け負う。米サンフランシスコで2019年に2人が始めたScribeは、画面操作を記録すると手順書が自動でできる『Scribe』を広げ、利用者は500万人を超える。 「出戻り採用」ビジネス。AIで人を減らしすぎた会社に、辞めた人と連絡を保ち、必要なときに呼び戻す仕組みを売る。2017年に東京で生まれたハッカズークは、退職者とのつながりを管理する『オフィシャル・アルムナイ』を運営し、退職者のデータを約4万人分持つ。 結論。 AIが速くなるほど、出てきたものを見分ける人と、その人が持つ仕事の知識の値打ちは上がっていく。減らした人を呼び戻す会社が出てきた今、狙い目はその手前にありそうだ。人を減らす側ではなく、答え合わせを引き受ける側に立った者が残るだろう。つまり、AIが作ったものの確認と手直しを小さく請け負う商売が、これからの有望テーマになっていく。 やるしかねえ。Don’t Work!

ここ2週くらい新アイデアの検証を進めていた。その結果、この方向は一旦ナシ、ということになった。 今回は経験不足で、自分が立てた仮説に無理があった。これでは、いくらシステム化しても使いものにならない。 こうなった時に、取れる選択肢は2つ。 A. ドメイン知識を深める B. 別の市場を探す 今回は新しいアイデアを探す旅に出よう…😂

個人開発者が起業で一発当てたいなら『カーブスの2005年に学べ』という話を解説します。 女性専用フィットネスのカーブスを運営するカーブスホールディングスが、2026年8月期の決算を発表しました。売上高は前期比15.5%増の433億8700万円、営業利益は同22.3%増の77億5500万円です。経常利益と純利益も含め、すべて過去最高を更新しました。 会員数は91.9万人で、前期末から4.1万人増えています。店舗数は2112店舗です。2030年8月期には2600店舗・会員120万人を目指すという中期ビジョンも出しています。コロナ禍の2020年4月には会員が54万人まで減った時期もありました。そこからの完全復活と言っていいでしょう。 そんなカーブスですが、実は日本での始まりは、一人のビジネスパーソンが米国で出会った小さな健康体操教室だったことはご存知でしょうか？ コンサルティング会社出身の増本岳氏は、2004年に米国でカーブスに出会いました。翌2005年2月にカーブスジャパンを設立し、ライセンスを得て国内での展開を始めます。 その中身はかなり思い切ったものでした。会員は女性だけで、中心は50代以上です。運動は1回たった30分。多くのジムは「誰でも来られて、何でもそろう場所」を目指します。カーブスはその逆で、客を絞り、時間を短くしたのです。 ここからが本題です。 20年前に決めた「女性だけ・30分」が、いま過去最高益と会員91.9万人という結果になっています。ここからは私の推測です。当時は「ジムは若くて体を鍛えたい人の場所」という空気があり、行きづらさを感じていた人が大勢いたのではないでしょうか。対象を狭めたことで、その人たちが「ここは自分のための場所だ」と思える店になったのだと思います。学びの核はこれです。客を絞るほど、その客にとっての入りやすさは上がります。 ちなみに、私が個人開発した決済導入支援SaaS『Apps』も、既存の道具からこぼれ落ちた人に向けて作りました。当時すでに、固定費のかからないStripeという優れた決済サービスがありました。ただ、非エンジニアや小さな事業者には管理画面の言葉が難しく、決済ページを作るのもひと苦労だったのです。 そこでAppsでは、リテラシーに自信がなくてもStripeを扱える管理画面と、人の手による決済導入サポートをセットにしました。夜中に問い合わせが来ても、起きていればすぐ返します。その対応が口コミになり、少しずつ広がっていきました。カーブスと同じで、「自分には難しい」と感じていた人に合わせて作り込むほど、選ばれる理由がはっきりするのです。 さて、ここから私たち個人開発者が何を学べるのか整理します。 ❶「誰でも」を捨てて、取りこぼされている人を選ぶ →既存の商品が想定していない人は、どの市場にもいます。最初の客は「みんな」ではなく、その人たちに決めましょう。 ❷機能を足すより、ハードルを削る →カーブスは1回を30分にしました。続かない理由を一つずつ消すほうが、機能を一つ増やすより効きます。 ❸絞った客に、とことん付き合う →狭い客層は、満足すればそのまま口コミの起点になります。小さく始める人ほど、対応の速さと丁寧さで勝てます。 というわけで、カーブスの事例を参考に、自分のプロダクトの「対象外」になっている人を一度書き出してみてください。そこに、まだ誰も本気で向き合っていない市場が隠れているかもしれません。 結論。 小さく始めるなら、客は絞ったほうが強いです。「誰でも使える」は、裏を返せば「誰のためでもない」になりがちです。誰に「自分のための場所だ」と思ってもらうかを先に決めた人が勝ちます。 やるしかねえ。Don’t Work!