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【概 要】

「Perplexity AIって名前は聞くけど、ChatGPTやClaudeと何が違うの?」——これ、3ヶ月前の私も同じ疑問を持っていました。正直に言います。最初は「ただの検索エンジンのAI版でしょ?」と思っていました。ChatGPTとClaudeで記事は書けてるし、わざわざ別のツールを使う必要はないだろう——そう決めつけていたんです。

ところが、実際に使い始めてから認識が180度変わりました。Perplexity AIは「記事を書くAI」ではなく「調べるAI」であり、アフィリエイターにとっては記事を書く前段階——キーワードリサーチ、競合分析、ネタ出し——で恐ろしいほど力を発揮します。

この記事では、長年SEO記事の制作・管理に携わり、AIを使ったアフィリエイトを実証実験している私が、Perplexity AIをアフィリ記事作成に3ヶ月使い込んだ結果を包み隠さず書きます。

「どう使えばいいかわからない」「無料で十分かProにすべきか」「他のAIと何が違うのか」——こうした疑問に、現場レベルで答えます。


目次

  1. 目次
  2. Perplexity AIとは?ChatGPT・Claudeとの本質的な違い
  3. 無料版とPro版の違い——アフィリエイターはどちらを選ぶべきか
  4. アフィリ記事作成における活用シーン5選
  5. 実際に使ったプロンプト集:そのままコピーして使えます
  6. Claude・ChatGPTとの最強の組み合わせ方
  7. やってみてわかった弱点と注意点
  8. Perplexity Pro経由でアフィリエイト報酬を得る方法
  9. まとめ:Perplexity AIはアフィリエイターの「下調べ係」として最強
  10. FAQ


1. Perplexity AIとは?ChatGPT・Claudeとの本質的な違い

「検索できるAI」という新しいカテゴリ

Perplexity AIは、2022年にアメリカで創業されたスタートアップが開発するAIを搭載した検索エンジン(AI Search)です。

ChatGPTやClaudeが「学習済みデータをもとに回答を生成するAI」であるのに対し、Perplexity AIは質問を受けると実際にウェブを検索し、複数のソースを参照しながらリアルタイムの情報をまとめて回答します。

この違いが、アフィリエイターにとって非常に重要な意味を持ちます。

ChatGPT / Claude Perplexity AI
情報の鮮度 学習データのカットオフまで(最新情報は弱い) リアルタイムでウェブを検索して回答
情報ソース 学習済みデータ(出典を示さないことも多い) 参照URLを明示(引用元が確認できる)
得意なこと 長文の生成・推論・コーディング 調査・事実確認・最新トレンドのリサーチ
苦手なこと 最新情報・ファクトチェック 長文の一貫した文章生成

なぜ「記事を書くより前」に輝くのか

私がPerplexity AIを評価するのは、記事の「企画段階」と「調査段階」に圧倒的な強さを発揮するからです。

たとえば「エックスサーバー アフィリエイト 報酬」というキーワードで調べると、Perplexity AIは複数のウェブサイトを横断して最新の報酬単価・キャンペーン情報・ユーザーの評判などを整理して提示してくれます。ChatGPTに同じ質問をすると、学習データが古ければ誤った情報が出てくることがあります。

調べる → まとめる → 記事を書くというワークフローで、Perplexity AIは「調べる+まとめる」を高速化してくれる存在なのです。


2. 無料版とPro版の違い——アフィリエイターはどちらを選ぶべきか

料金プランの概要

Perplexity AIには無料プランと有料のProプランがあります。

無料プラン Proプラン(月額)
価格 無料 $20/月(約3,000円) ※年払いは$17/月
検索回数 1日5回まで(Proモード) 無制限
使用モデル 標準モデル GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、Geminiなど選択可
ファイルアップロード なし PDF・画像などのファイル分析が可能
APIアクセス なし あり

アフィリエイターはどちらを選ぶべきか

結論から言うと、本気でアフィリエイト収益を伸ばしたいならProプランへの移行を検討する価値があります。

ただし、最初の1〜2週間は必ず無料プランで使い勝手を確かめてください。私自身、最初の2週間は無料プランのみで使い、「これは使える」と確信してからProにアップグレードしました。

無料プランでは1日5回しかProモード(高精度検索)が使えないため、本格的にリサーチに使おうとするとすぐ上限に達します。私の場合、記事1本の企画段階で軽く10〜15回は検索するため、無料では到底足りませんでした。

月3,000円の投資で記事制作の時間が半分以下になるという体感があるなら、コスパは十分です。Claude ProとPerplexity Proを合わせると月6,000円程度になりますが、この2本柱でmideax.comの記事制作のほぼすべてをまかなっています。


3. アフィリ記事作成における活用シーン5選

3ヶ月間使い込んでわかった、アフィリエイターがPerplexity AIを使うべき具体的な場面をまとめます。

シーン①:キーワードの検索意図を瞬時に把握する

アフィリエイト記事において、キーワードの検索意図を正確に把握することは命綱です。「このキーワードで上位を取るために、読者は何を知りたいのか」——これを間違えると、どんなに長文を書いても成果が出ません。

Perplexity AIに「〇〇というキーワードで検索する人はどんな情報を求めているか、上位サイトを参考に教えて」と質問すると、実際に上位サイトを分析した上でまとめてくれます。

GoogleのSERPを自分で一件ずつ読む必要がなくなり、リサーチ時間が3分の1程度に短縮されました。

シーン②:競合記事の弱点を探す

アフィリエイト記事で勝つためには、競合が書いていない「すき間」を狙う必要があります。Perplexity AIに「〇〇というテーマで上位表示されている記事に共通して不足している情報は何か」と聞くと、複数のサイトを横断して比較した上で回答してくれます。

これは人間が手動でやると、5〜10サイトを読み比べて2〜3時間かかる作業です。Perplexity AIなら5分以内に終わります。

シーン③:ASP商材の最新情報・報酬単価を確認する

アフィリエイト記事に商材情報を載せる際、報酬単価・キャンペーン期間・審査の厳しさなどは頻繁に変わります。ChatGPTに「A8.netのエックスサーバーの報酬単価は?」と聞いても、学習データが古ければ正確な答えが返ってきません。

Perplexity AIは最新のウェブ情報をもとに回答するため、商材の最新スペックを確認する用途に非常に適しています。もちろん、最終的には各ASPの管理画面や公式サイトで確認する必要はありますが、スクリーニング用途として使えます。

シーン④:記事ネタ(ロングテールキーワード)の発掘

「次に何を書けばいいかわからない」——アフィリエイターなら誰でも経験する壁です。Perplexity AIに「〇〇ジャンルでまだ書かれていないロングテールキーワードを教えて」と質問すると、現在の検索トレンドをもとに候補を提示してくれます。

これに加えて「Googleで検索してみた結果、上位が弱いキーワード」という絞り込みを人間側で行うことで、「勝てる記事ネタ」を効率よく発掘できます。

シーン⑤:記事内の事実確認(ファクトチェック)

記事を書いた後、数字・固有名詞・サービス名称が正しいかをPerplexity AIで確認します。ChatGPTやClaudeが生成した文章には、もっともらしい嘘(ハルシネーション)が混ざっていることがあります。

「この記事に書いた以下の情報は正確か、ウェブで確認して」と依頼することで、一種のファクトチェッカーとして活用できます。出典URLも表示されるので、記事に参考リンクを追加する際にも役立ちます。


4. 実際に使ったプロンプト集:そのままコピーして使えます

実際に、本記事制作で使ったプロンプトをそのまま公開します。Perplexity AIの検索ボックスにコピー&ペーストして使ってください。

プロンプト①:競合上位記事の弱点分析

「[キーワード]」というキーワードでGoogle上位に表示されている記事を分析してください。 上位記事に共通して不足しているか、薄いと感じる情報・視点を3〜5点挙げてください。 読者の検索意図を踏まえた上でお願いします。

プロンプト②:最新のASP報酬・キャンペーン情報を調べる

[サービス名]のアフィリエイト報酬について、現在の最新情報を教えてください。 ASPサイト(A8.net、バリューコマース、もしもアフィリエイトなど)の情報も含めてまとめてください。 報酬単価の他に、現在実施中のキャンペーンや審査の難易度情報があればそちらも教えてください。

プロンプト③:検索意図の深掘り

「[キーワード]」で検索する人のペルソナを教えてください。 ・どんな問題や悩みを抱えているか ・この記事を読んだ後に何をしたいと思っているか ・どんな情報が書かれていれば「この記事は役に立った」と感じるか 上位サイトの内容を参照しながら分析してください。

プロンプト④:記事ネタのロングテールキーワード発掘

“` アフィリエイト記事を書くにあたり、「[メインキーワード]」に関連するロングテールキーワードを20個提案してください。

条件:

  • 月間検索ボリュームが少なすぎず、かつ競合が薄いものを優先
  • 購買・申し込みに近い「コンバージョン意図のある」キーワードを重視
  • 現在の検索トレンドも踏まえること

プロンプト⑤:記事のファクトチェック

以下の文章に含まれる事実(数字・固有名詞・サービス仕様など)が正確かどうか、 ウェブ上の最新情報と照合して確認してください。 誤りや古い情報があれば指摘し、正しい情報とそのソースURLを教えてください。

[チェックしたい文章をここに貼る]


5. Claude・ChatGPTとの最強の組み合わせ方

Perplexity AIは「単体で使うもの」ではなく、ClaudeやChatGPTと組み合わせることで真価を発揮します。

私が実践している記事制作フローを公開します。

私の記事制作フロー(所要時間の目安付き)

STEP 1:Perplexity AIで調査(30〜45分)

  • キーワードの検索意図を把握
  • 競合記事の弱点を洗い出し
  • 必要な統計・最新情報を収集
  • 記事構成のアイデアを整理

STEP 2:Claudeで記事を生成(15〜20分)

  • STEP1でまとめた情報をClaudeに渡す
  • 「以下の調査結果をもとに、検索意図に合致した記事を書いてください」と依頼
  • 一人称・トーンの指示も一緒に渡す

STEP 3:Perplexity AIでファクトチェック(15分)

  • Claudeが生成した文章の数字・固有名詞を確認
  • ハルシネーション(AIの作り話)がないかを検証

STEP 4:人間の手で編集・公開(30〜45分)

  • 自分の実体験・感想を追記
  • ASPリンク・CTAを挿入
  • 最終確認して公開

このフローで、以前は丸1日かかっていた記事1本が半日以下で仕上がるようになりました。

なぜClaudeをメインの記事生成に選んでいるか

Perplexity AIは調査には優れていますが、長文の記事を一気に書かせるには向いていません。レスポンスが比較的短くなりがちで、トーン&マナーの再現も難しい。

一方、Claudeは長文の生成・一貫したトーンの維持・日本語の品質という面で私の使い方に最もフィットしています。「調べる」はPerplexity、「書く」はClaude——この分業が、今の私のベストプラクティスです。


6. やってみてわかった弱点と注意点

良いことばかり書いても信用されないので、使い込んでわかったPerplexity AIの弱点と注意点も正直に書きます。

弱点①:情報の精度は100%ではない

「ウェブを参照する」といっても、参照先のサイト自体が古い情報だったり、誤情報を載せていれば、Perplexity AIの回答も間違います。「引用元URLが表示されるから信頼できる」という過信は禁物です。特に数字・サービス仕様・薬機法・金融関連の情報は、必ず一次ソースで確認してください。

弱点②:長文記事の生成は苦手

前述のように、Perplexity AIは「調べる・まとめる」ツールです。「この調査をもとに3,000字の記事を書いて」という依頼には向いていません。回答が途中で切れたり、箇条書きが多くなりすぎたりします。記事の生成はClaudeやChatGPTに任せましょう。

弱点③:日本語コンテンツのカバレッジに差がある

英語のウェブサイトに比べ、日本語サイトの参照精度は若干落ちると感じています。特にニッチなジャンルや、最近できたばかりのサービスについては、情報が少ないことがあります。英語でも調べてみて、情報量の差を補うのがコツです。

弱点④:Perplexity Proは月3,000円のコストがかかる

無料プランの1日5回では、本格的なリサーチには不足します。かといってProに入ると月3,000円のランニングコストが発生します。Claude ProやChatGPT Plusとの二重払いになるため、まずどちらか1つを選ぶなら、私は「調べる=Perplexity Pro」よりも「書く=Claude Pro」を優先すると思います。ある程度記事制作に慣れてきて「調査フェーズを効率化したい」と感じたタイミングでPerplexity Proを追加するのが賢い順序です。


7. Perplexity Pro経由でアフィリエイト報酬を得る方法

ここは「アフィリエイター目線」で大事なポイントなので、別セクションで解説します。

Perplexity AIにはアフィリエイトプログラムがある

Perplexity AIは現在、リファラルプログラム(紹介報酬)を提供しています。自分の紹介リンク経由でProプランに登録してもらうと、紹介者・被紹介者の双方にメリットが発生する仕組みです。

アフィリエイト記事を書く際には、Perplexity AIのProプランを紹介するCTAを設置することで、記事自体がアフィリエイト収益を生む構造を作れます。

A8.net・もしもアフィリエイトでの取り扱い確認を忘れずに

AIツール関連の商材は、A8.net・もしもアフィリエイト・バリューコマースといった国内大手ASPでも取り扱いが増えています。Perplexity AIの日本語プロモーションはまだ限られていますが、今後拡大していく可能性があります。

定期的にASPの新着商材をチェックしておくことを強くおすすめします。特にA8.netは国内最大手のASPで、AI・SaaS系のプログラムが増加傾向にあります。まだ登録していない方は、無料で始められますので先に入っておくことをおすすめします。

▼ A8.net(国内最大手ASP・登録無料)

記事を書いてから商材を探すのではなく、使って良かったツールのアフィリエイトプログラムが存在するかをASPで検索する習慣をつけることが、アフィリエイト収益の近道です。





「AIツール比較記事」というジャンルを狙う戦略

Perplexity AIを紹介する記事は、それ単体で書くより「AIリサーチツール比較」「アフィリエイターに役立つAIツール5選」のような比較記事に組み込む方が収益化しやすいです。

複数のツールを並べることで、

  • それぞれのアフィリエイトリンクを自然に設置できる
  • 読者が「自分に合ったツール」を選びやすくなりCTRが上がる
  • 記事の賞味期限が長くなる(比較軸が変わっても記事を更新しやすい)

私もこのmideax.comでそのアプローチを実証実験中ですので、続きはまた記事にします。


8. まとめ:Perplexity AIはアフィリエイターの「下調べ係」として最強

3ヶ月使ってわかったことをシンプルにまとめます。

Perplexity AIが得意なこと

  • キーワードの検索意図をリアルタイムの情報で把握する
  • 競合記事の弱点を短時間で洗い出す
  • 最新のASP商材情報・報酬単価を確認する
  • 生成AIが書いた文章のファクトチェックをする

Perplexity AIが苦手なこと

  • 長文のアフィリエイト記事を一気に生成する
  • 一貫したライティングトーンを維持する
  • 日本語のニッチジャンルの深い情報を提供する

結論:ChatGPTやClaudeを「記事を書くAI」として使うなら、Perplexity AIは「調べるAI」として組み合わせることで、両者の弱点を補い合えます。この2刀流が、今の私のアフィリエイト記事制作の核心です。

「AIで記事を書いているけど、調査フェーズに時間がかかりすぎる」と感じているなら、まずPerplexity AIの無料版を試してください。2週間使って「もっと検索したい」と思えたら、Proへのアップグレードを検討する——これが私のおすすめの順序です。


FAQ

Q. Perplexity AIは日本語で使えますか?

A. はい、日本語でそのまま質問できます。回答も日本語で返ってきます。ただし、日本語のウェブコンテンツより英語のウェブコンテンツの方が参照量が多いため、英語で調べた方が情報が豊富なケースもあります。

Q. スマートフォンからでも使えますか?

A. はい、iOS・Android向けのアプリが提供されています。外出先でのちょっとした調べ物にも便利です。

Q. 無料プランで試す期間はどれくらいが適切ですか?

A. 最低2週間は無料で使い込んでください。1日5回の制限があるため、毎日記事制作に使って「足りない」と感じるまで無料で試すのが賢明です。

Q. Perplexity ProとClaude Pro、どちらを先に契約すべきですか?

A. 私のおすすめはClaude Proを先に契約することです。「書く」作業はほぼ毎日あるのに対し、「調べる」はClaude ProだけでもGoogleと組み合わせればなんとかなります。記事制作のペースが上がってきた段階でPerplexity Proを追加するのが、コスト的に合理的です。

Q. アフィリエイトブログを始めたいけれど、どんなサーバーがおすすめですか?

A. 私がmideax.comで使っているエックスサーバーが信頼性・速度・サポートの面でバランスが良く、アフィリエイターにも定番です。WordPressのインストールが1クリックでできるため、初心者にも扱いやすいです。A8.netでエックスサーバーのアフィリエイトプログラムにも参加できます。

Q. Perplexity AIをアフィリエイト記事に活用する最初の一歩は何ですか?

A. 今書いている(または書こうとしている)記事のメインキーワードをPerplexity AIに入力して、「このキーワードで上位の記事に不足している情報を教えて」と質問してみてください。その回答を見るだけで、AIがアフィリエイトの調査フェーズに使えるかどうかが実感できるはずです。

【概 要】

「提案書を書く時間がなくて、案件に応募できない」——フリーランスなら一度は経験したことがある悩みではないでしょうか。クラウドソーシングや直接営業で案件を獲得する際、応募ごとに提案書(プロポーザル)を書く必要があります。1件あたり30分から1時間。本業の作業時間を削って書いているのに、採用されるのは数件に1件……これでは時間がいくらあっても足りません。

この記事では、知人のフリーランスWebデザイナー・佐藤さん(仮名)が、AIで提案書作成を自動化したことで応募できる案件数が増え、結果的に受注件数がほぼ倍になったという事例を、実際に使ったプロンプトとワークフローとともに紹介します。

もちろん「AIに丸投げすれば誰でも案件が倍になる」という魔法の話ではありません。何を仕組み化し、何を人間が最後にチェックするか——その線引きが結果を分けます。失敗した点も含めて、正直にお伝えします。


目次

  1. フリーランスを苦しめる「提案書地獄」
  2. AI提案書自動化の全体ワークフロー
  3. 実際に使ったプロンプト:案件分析編
  4. 実際に使ったプロンプト:提案書生成編
  5. Notionで「提案テンプレート」を資産化する
  6. Before/After:応募数・受注数はどう変わったか
  7. やってみてわかった注意点・失敗談
  8. まとめ:自動化すべきは「文章」ではなく「思考の型」
  9. FAQ


1. フリーランスを苦しめる「提案書地獄」

案件1件につき30分〜1時間が消える

クラウドワークスやランサーズ、あるいは企業への直接営業。フリーランスとして案件を獲得する手段はいくつもありますが、どの手段にも共通するのが「提案書(応募文)」の作成です。

佐藤さんの場合、Webデザイナーとして月に20〜30件の案件に応募していました。1件あたりの提案書作成に平均40分かかっていたとすると、月に13〜20時間が「提案書を書くだけ」に消えていたことになります。これは本来、デザイン作業や新規顧客対応に使えるはずの時間です。

「コピペ提案文」では通らない時代に

一方で、テンプレートをそのままコピペして送るような提案文は、発注者側にもすぐに見抜かれます。「この人、内容ちゃんと読んでないな」と思われた瞬間に、選考から外れます。

つまりフリーランスは、

  • 件数をこなしたい(応募数を増やして母数を確保したい)
  • でも1件ごとに個別対応したい(テンプレ感を出したくない)

という、一見矛盾する2つの要求を同時に満たす必要があります。この矛盾を解消する手段として、AIによる提案書自動化が機能します。


2. AI提案書自動化の全体ワークフロー

佐藤さんが実際に組んだワークフローは、次の4ステップです。

① 案件情報をコピー



② AIに「案件分析」をさせる(Claude)



③ AIに「提案書ドラフト」を作らせる(Claude/ChatGPT)



④ 人間が最終チェック・固有名詞の確認・送信

ポイントは、「分析」と「文章生成」を別のステップに分けていることです。1回のプロンプトでいきなり提案文を作らせると、案件の本質を外した「それっぽい文章」になりがちです。先に案件を分析させてから、その分析結果をもとに文章を作らせることで、提案の精度が大きく変わりました。

それぞれのステップで実際に使ったプロンプトを、次の章から紹介します。


3. 実際に使ったプロンプト:案件分析編

ステップ②:案件情報をAIに分析させる

まず、案件の募集文をそのままClaudeに貼り付け、次のプロンプトで分析させます。

あなたは受注実績の多いフリーランスWebデザイナーのアドバイザーです。 以下の案件募集文を分析し、次の4点を整理してください。

【案件募集文】 (ここに募集文を貼り付け)

・発注者が本当に解決したい課題は何か(募集文に明示されていない部分も推測)

・この案件で評価されやすいポイント(スキル・経験・実績のうちどれを重視しているか)

・競合する応募者が書きそうな「ありがちな提案」の例

・その「ありがちな提案」との差別化ポイント

このプロンプトを使うと、募集文の表面だけでなく「発注者が本当に困っていること」が見えてきます。たとえば「ECサイトのデザイン改善」という募集でも、分析させると「実は売上が落ちていて、デザインよりCVR改善を求めている」といった裏側の課題が浮かび上がることがあります。

ここで得られた分析結果は、次の提案書生成ステップにそのまま渡します。


4. 実際に使ったプロンプト:提案書生成編

ステップ③:分析結果をもとに提案書を作る

ステップ②で得た分析結果と、自分のプロフィール情報をClaudeに渡し、次のプロンプトで提案書のドラフトを作成します。

あなたは案件獲得率の高いフリーランスのプロポーザル作成を支援するライターです。 以下の情報をもとに、クラウドソーシング向けの提案文を作成してください。

【案件分析結果】 (ステップ②で得た4点をそのまま貼り付け)

【自分のプロフィール・実績】 (経歴、得意分野、過去の制作実績、対応可能な範囲などを箇条書きで)

【希望条件】 (希望単価、対応可能な開始時期など)

条件:
・最初の2文で「この案件の課題を理解している」ことを示すこと
・テンプレートっぽい挨拶文(「初めまして、〇〇と申します」等)は避けること
・実績は案件の課題と関連づけて1〜2件のみ紹介すること
・文字数は400字程度に収めること
・最後に、次のアクション(ヒアリング・簡単な提案の提示など)を一言添えること

このプロンプトのポイントは、「実績を全部載せない」という条件を明示していることです。フリーランスの提案文でよくある失敗は、「自分はこんなにできます」と実績を並べすぎて、案件の課題への言及が薄くなることです。AIに「関連する実績を1〜2件だけ」と指示することで、案件ごとに焦点が絞られた提案文になります。

最後は必ず人間がチェックする

AIが生成したドラフトは、そのまま送信せず、佐藤さんは必ず次の3点を確認していました。

  • 固有名詞・社名・担当者名が正しいか(AIが生成した文章に誤字や思い込みがないか)
  • 金額・スケジュールなど数字に関する記述が、自分の実情と一致しているか
  • 「AIっぽい言い回し」が残っていないか(「ぜひお力になれればと思います」のような汎用表現は手直し)

この最終チェックに使う時間は1件あたり5分程度。40分かかっていた作業が、分析・生成・チェックを合わせて10分程度まで短縮できたといいます。


5. Notionで「提案テンプレート」を資産化する

一度作ったプロンプトと実績文をストックする

提案書自動化を継続的に運用するうえで効果的だったのが、Notionにプロンプトと実績テキストをストックしておくという工夫です。

佐藤さんはNotionに次のようなデータベースを作成しました。

項目 内容例
案件カテゴリ LP制作 / ECサイト改善 / バナー制作 など
使用する実績文 カテゴリ別に2〜3パターンの実績紹介文
過去の提案文 採用された提案文と不採用だった提案文を両方保存
採用結果 採用 / 不採用 / 返信なし

特に効果が大きかったのは、「採用された提案文」と「不採用だった提案文」を両方残しておくことです。これをまとめて定期的にAIに読み込ませ、「採用される提案文の傾向」を分析させることで、プロンプト自体の精度をさらに改善していくサイクルができます。

あなたは提案文の傾向分析の専門家です。 以下に「採用された提案文」と「不採用だった提案文」をそれぞれ複数貼り付けます。 両者を比較し、採用された提案文に共通する特徴を5つ挙げてください。 その特徴を、今後の提案文作成プロンプトにどう反映すべきか提案してください。

【採用された提案文】 (複数貼り付け)

【不採用だった提案文】 (複数貼り付け)

こうした分析と改善を月1回程度のペースで回すことで、提案文の「型」そのものが、佐藤さん自身の経験値として蓄積されていきます。


6. Before/After:応募数・受注数はどう変わったか

実際の数字の変化を、正直に共有します。

項目 自動化前 自動化後
提案書1件あたりの作業時間 約40分 約10分
月間応募件数 約20件 約45件
月間受注件数 約3件 約6件
受注率(応募件数に対する割合) 約15% 約13%

注目してほしいのは、受注率(パーセンテージ)自体はほぼ変わっていないという点です。提案書の「質」が劇的に上がったわけではなく、「質を落とさずに件数を増やせた」ことが受注件数の増加につながった、というのが実態に近い理解です。

「AIで提案書の質が上がって受注率が爆増した」という話ではなく、「同じ質の提案を、より多くの案件に出せるようになった」という、地味だけれど再現性のある変化です。この「地味さ」こそが、自動化の本質だと感じています。


7. やってみてわかった注意点・失敗談

失敗談①:AIの「実績の盛り」をそのまま送ってしまった

初期の頃、AIが生成した提案文の中で、過去の実績を実際より大きく表現してしまっていたことに気づかず、そのまま送信してしまったことがありました。発注者から実績の詳細を聞かれた際に説明と食い違いが生じ、気まずい思いをしたとのことです。

AIは「説得力のある文章」を作ることが得意な一方で、事実の正確さまでは保証してくれません。数字や実績に関する記述は、必ず自分の目で確認することが欠かせません。

失敗談②:分析ステップを省略すると質が落ちる

時間がないときに、ステップ②(案件分析)を省略して、募集文から直接提案文を生成させたことがありました。結果、提案文の内容が一般的になり、その週の受注率は明らかに下がりました。

「分析」と「生成」を分けるという手順は、面倒に見えても結果に直結するということを、数字の変化で実感した出来事でした。

注意点:AIツールのコストは「投資」として見る

このワークフローを回すには、Claudeの有料プランが実質的に必要になります。月額の費用は発生しますが、1件あたりの作業時間が40分から10分に短縮された分、その時間を新規営業や本業のスキルアップに回せることを考えれば、回収できる範囲のコストといえそうです。


8. まとめ:自動化すべきは「文章」ではなく「思考の型」

今回の事例から見えてくるのは、AIで自動化すべきものは「文章そのもの」ではなく「案件を分析する思考の型」だということです。

提案文という「結果」をAIにそのまま作らせるのではなく、

  1. 案件の本質を分析する
  2. その分析結果をもとに文章を組み立てる
  3. 採用・不採用の結果を蓄積し、型自体を改善する

というサイクルを仕組み化することこそが、AI活用の本質です。これはフリーランスの提案書に限らず、ブログ記事の構成やSNS投稿の文案づくりにも応用できる考え方ではないでしょうか。

もし「提案書を書く時間がなくて応募数を増やせない」という状況にあるなら、まずは今回紹介した「案件分析プロンプト」だけでも試してみてください。1件分析してみるだけでも、案件の見え方が変わるはずです。

なお、今回のワークフローを実践するには、Claude Pro・ChatGPT Plus・Notionの有料プラン(Notion Plus)が役立ちます。それぞれ無料プランでも一部は試せますが、複数の案件を継続的に処理するなら、有料プランへの切り替えを検討する価値があります。

Claudeを学ぶ






FAQ

Q1. AIに提案書を作らせると、案件が必ず増えますか?

A. 必ず増えるとは言えません。今回の事例では「受注率」は変わらず、「応募できる件数」が増えたことで受注件数が増えました。


Q2. AIが生成した提案文をそのまま送ってもいいですか?

A. おすすめしません。固有名詞・実績・金額などの事実情報は、必ず自分で確認してから送信してください。


Q3. Claude・ChatGPTのどちらを使うべきですか?

A. 今回の事例では「案件分析」にClaude、「文章生成」にChatGPTを使い分けていますが、どちらか一方だけでも同様のワークフローは構築可能です。


Q4. このワークフローはWebデザイナー以外でも使えますか?

A. 案件募集文をもとに提案文を作成する形式の仕事であれば、ライター・エンジニア・コンサルタントなど職種を問わず応用できます。


Q5. プロンプトはそのままコピペして使っていいですか?

A. はい。ただし【】内の項目は、ご自身の案件情報・プロフィールに置き換えてご利用ください。


【編集部より一言】

本記事の事例は、知人のフリーランスへの取材に基づくものです。受注件数・作業時間などの数値は本人の実感に基づく概算であり、職種・案件の単価帯・応募先のプラットフォームによって結果は異なります。成果には個人差があることをあらかじめご了承ください。

【概 要】

「記事は書いている。アクセスも多少ある。なのに収益が増えない」―そんな状態が3ヶ月以上続いているなら、この記事はあなたのために書きました。闇雲に記事を追加したり、SNSで拡散を試みたり、キーワードを変えてみたり。いろいろ試したけれど、手応えがない。そういう方に共通するのは、「伸びない本当の原因」を特定せずに対策を打ってしまっているケースが非常に多いということです。

この記事では、元編集者・現役アフィリエイターの視点から、今すぐAIツールを使って実行できる5つの改善術をお伝えします。ChatGPTやClaudeを使った具体的なプロンプトも添えていますので、読み終わったその日から動けます。

あなたの伸びない理由は、この5つのどれかです。一緒に確認していきましょう。


目次

  1. 収益が伸びない「本当の原因」を切り分ける
  2. AI改善術①:検索意図のズレをAIで発見する
  3. AI改善術②:CV文言・CTAボタンをAIで磨く
  4. AI改善術③:内部リンク設計をAIに提案させる
  5. AI改善術④:タイトル・メタのA/Bテスト文案をAIで量産する
  6. AI改善術⑤:読了率を上げる「冒頭100字」をAIで書き直す
  7. 5つを実践したあとに見えてくるもの
  8. それでも伸びない人へ
  9. FAQ
  10. 【編集部より一言】


1. 収益が伸びない「本当の原因」を切り分ける

アクセス問題 vs 収益化問題

ブログ収益が伸びない原因は、大きく2つに分類されます。

問題の種類 症状 主な対策
アクセス問題 PVが少ない、検索順位が低い SEO改善、記事追加、被リンク獲得
収益化問題 PVはあるのに成約しない CV導線改善、検索意図修正、CTA見直し

この2つを混同すると、対策が完全に的外れになります。

たとえば、「月3,000PVあるのに収益がゼロ」という方に「もっと記事を書きましょう」とアドバイスするのは、水漏れしているバケツに水を注ぐようなものです。問題はバケツの穴にあるのに、注水量を増やしても解決しません。

「PVはあるのに稼げない人」は収益化問題

PVが月1,000を超えているのに収益が発生していない場合、ほぼ確実に収益化問題です。

原因として多いのは以下の3つです。

  • 検索意図とコンテンツがズレている(訪問者が求めているものを提供できていない)
  • CTAが機能していない(ボタンが目立たない、文言が弱い、場所が悪い)
  • 内部リンクが機能していない(読者が収益記事まで到達していない)

これらはすべて、AIを使えば比較的短時間で改善の糸口を見つけることができます。ここからその5つの方法を順番に解説していきます。


2. AI改善術①:検索意図のズレをAIで発見する

なぜ検索意図のズレが収益を下げるのか

Googleは「検索意図に最も合致したコンテンツ」を上位表示します。仮に記事が表示されてクリックされたとしても、訪問者が求めているものと記事の内容がズレていれば、すぐに離脱します。

検索意図のズレは、収益化を阻む最大の構造的問題といっても過言ではありません。

たとえば「クレジットカード おすすめ」で検索している人は、すでに申し込む気持ちがあります。ところが記事の内容が「クレジットカードの仕組み解説」だったら、読者はすぐに戻るボタンを押します。これが検索意図のズレです。

AIを使った検索意図チェックのプロンプト例

以下のプロンプトはClaude・ChatGPTどちらでも使えますので、コピペして使ってみてください。

あなたはSEOとコンテンツマーケティングの専門家です。 以下の情報をもとに、この記事が検索意図とズレていないか分析してください。

【ターゲットキーワード】 (例:クレジットカード おすすめ 初心者)

【記事の構成(見出し一覧)】 (H2・H3の見出しをすべて貼り付けてください)

【記事の冒頭200字】 (記事の冒頭部分を貼り付けてください)

このキーワードで検索するユーザーの検索意図を推定し、 記事の構成・冒頭がその意図に応えているか評価してください。 ズレがあれば、具体的にどこをどう修正すべきか提案してください。 “`

このプロンプトを使うと、「このキーワードで検索する人は比較・申し込みを求めているのに、記事は仕組みの説明に終始している」といった具体的な指摘を得られる可能性があります。

改善の方向性が明確になれば、記事を丸ごと書き直すことなく、構成の順番や冒頭の切り口を変えるだけで改善が見込める場合もあります。


3. AI改善術②:CV文言・CTAボタンをAIで磨く

クリックされないCTAの共通パターン

「アフィリエイトリンクを貼っているのに誰もクリックしない」という悩みの多くは、CTAの文言と設置場所に原因があります。

クリックされないCTAに共通するのは次のパターンです。

  • 「詳しくはこちら」だけで完結している(メリットが伝わらない)
  • 記事の最後にだけある(読み終わった人しか見ない)
  • ボタンの色が背景に溶け込んでいる(視覚的に目立たない)
  • 「なぜ今クリックすべきか」が書かれていない(行動を促す理由がない)

特に文言の問題は、AIを使えばすぐに改善案を出せます。

AIによるCTA改善プロンプト例

あなたはコンバージョン最適化(CRO)の専門家です。 以下のCTA文言を改善してください。

【現在のCTA文言】 (例:「詳しくはこちら」)

【紹介しているサービス・商品】 (例:○○クレジットカード。年会費無料、ポイント還元率1.5%)

【ターゲット読者】 (例:初めてクレジットカードを作ろうとしている20代会社員)

以下の条件を満たすCTA文言を5パターン作成してください。
・30字以内で完結すること
・読者がクリックすることで得られるベネフィットを含めること
・緊張感や限定感があるものも1パターン含めること

ビフォーアフターのイメージ

たとえば、同じクレジットカードのアフィリエイトリンクでも次のような変化が考えられます。

Before:「詳しくはこちら →」

After:「年会費無料のまま、毎月のポイントを貯め始める →」

文言が変わるだけで、読者が「自分ごと」として感じやすくなります。クリック率(CTR)はCTA文言の改善によって変化することが多く、収益への影響が比較的直接的に現れやすい施策です。


4. AI改善術③:内部リンク設計をAIに提案させる

内部リンクが収益に直結する理由

内部リンクは「読者の動線設計」です。

訪問者を集客記事から収益記事へ自然に誘導できているかどうか、これが収益化の鍵を握っています。内部リンクが機能していないサイトは、せっかく集めたアクセスを収益につなげられずに取りこぼし続けています。

AIへの内部リンク提案プロンプト例

あなたはSEO内部リンク設計の専門家です。 以下のサイトの記事URLリストと、各記事の概要を渡します。 収益化(アフィリエイト成約)を最大化するための内部リンク設計を提案してください。

【収益記事(最も成約につなげたい記事)】 URL:(記事URLを入力) 概要:(記事の内容を2〜3行で説明)

【集客記事リスト(流入を集めている記事)】

  • URL:(記事URLを入力) 概要:(2〜3行)
  • URL:(記事URLを入力) 概要:(2〜3行)
  • URL:(記事URLを入力) 概要:(2〜3行)
  • (以降、繰り返し)

各集客記事のどの箇所に、収益記事へのリンクを設置すべきか、 自然な文脈とともに具体的な文言を提案してください。 “`

このプロンプトを使うと、「この集客記事の○段落目で、△という文脈で収益記事へのリンクを設置するのが自然」という形で提案を受け取れます。

AIはサイト全体を俯瞰してリンク構造を整理するのが得意です。10〜20記事程度のURLリストを渡すだけで、思いがけない内部リンクの機会を発見できることがあります。


5. AI改善術④:タイトル・メタのA/Bテスト文案をAIで量産する

タイトルが変わるだけでCTRが変わる

検索結果に表示されても、タイトルが弱ければクリックされません。

Googleの検索結果において、タイトル(title)とメタディスクリプションは読者が最初に判断する「広告文」です。同じ順位でも、タイトルを変えるだけでクリック率(CTR)が変化することは、SEOの現場では広く知られています

Google Search Consoleで「表示回数は多いのにクリック数が少ない記事」は、まさにタイトル・メタが弱い証拠です。

10パターン生成プロンプト例

あなたはSEOライティングとクリック率最適化の専門家です。 以下の情報をもとに、検索結果でクリックされやすい記事タイトルを10パターン作成してください。

【メインキーワード】 (例:ブログ 収益化 できない)

【記事の内容(概要)】 (例:収益が伸びない原因を分析し、AI活用の改善術を5つ紹介する記事)

【ターゲット読者】 (例:ブログを半年以上書いているが収益がゼロの会社員)

条件: ・32字以内に収めること ・数字を含めること(例:5つ、3ヶ月、など) ・読者の悩みや不安に寄り添う表現を含めること ・「断言型」「疑問型」「共感型」をそれぞれ含めること ・メタディスクリプション(120字)も各タイトルに対応する形で作成すること

10パターン出てきたら、Google Search ConsoleやWordPressのSEOプラグインを使って実際にタイトルを変更し、2〜4週間かけてCTRの変化を観察します。

繰り返しテストする手間こそかかりますが、タイトル改善は広告費ゼロでCTRを改善できる施策のひとつです。


6. AI改善術⑤:読了率を上げる「冒頭100字」をAIで書き直す

直帰率が高い記事の冒頭に共通するパターン

Google Analyticsで直帰率が80%を超えている記事は、冒頭でユーザーを引き止めることに失敗しています。

直帰率の高い記事の冒頭に共通するパターンを整理すると、次のようになります。

  • 「○○とは何でしょうか」から始まっている(読者はすでに知っている前提で来ている)
  • 著者の自己紹介が長い(読者が求めているのは情報であって、著者ではない)
  • 本題に入るまでが長い(最初の100字で「この記事を読む価値がある」と伝えられていない)
  • 読者の悩みを言語化していない(共感がないと、読者は「自分向けじゃない」と感じる)

冒頭100字は、記事全体の「顔」です。ここで離脱されると、どんなに良い内容も届きません。

冒頭文改善プロンプト例

あなたはWebコンテンツの編集者で、読了率改善の専門家です。 以下の記事の冒頭文を改善してください。

【現在の冒頭文(100〜200字程度)】 (現在の記事冒頭を貼り付けてください)

【この記事のメインキーワード】 (例:ブログ 収益化 できない)

【ターゲット読者の悩み】 (例:半年間ブログを書いてきたが収益がゼロで、何が悪いのかわからない)

改善条件:
・冒頭の2〜3文で読者の悩みを言語化すること
・「この記事を読めば○○がわかる」という価値提示を含めること
・読者が「自分のことだ」と感じられる表現を使うこと

・全体を150字以内に収めること
・3パターン提案すること

冒頭文の改善は即効性が高く、リライトの中でも費用対効果が最も高い施策のひとつです。アクセスはすでにあるのに直帰率が高い記事から順番に試してみてください。


7. 5つを実践したあとに見えてくるもの

5つの改善術を整理すると、次のような流れになります。

①検索意図の修正

②冒頭で読者を引き止める

③記事内を収益記事へ誘導する

④CTAで行動を促す

⑤そもそもクリックされる入口を作る

この5つは、バラバラに機能するものではなく、収益化の「漏れ」をひとつずつ塞いでいくプロセスです。

どれかひとつを改善しても劇的な変化は感じにくいかもしれません。しかし5つを組み合わせて継続することで、「収益化問題」は着実に改善の方向へ向かいます。

大切なのは、月1回でもいいので、既存記事に対してこの5つの視点でチェックする習慣を作ることです。新しい記事を書き続けるよりも、すでにあるアクセスを「収益」に変換するほうが、短期間で手応えを感じやすいケースが少なくありません。

明日からまず1記事、試してみてください。それだけで十分なスタートです。


それでも伸びない人へ

5つすべて試しても収益が動かないとき、正直に言います。問題は、この記事で扱っている範囲の外にある可能性があります。

たとえば、ドメインの評価が著しく低い、サイト構造に根本的な問題がある、ターゲットキーワードそのものが収益化しづらいジャンルである、といったケースです。

これらは自分でチェックするのが難しく、外部の専門的な目が入ることで初めて気づけることがほとんどです。

「自己流には限界がある」と認めることも、ひとつの実力です。何年もひとりで悩み続けるよりも、早い段階で状況を整理したほうが、結果として時間を節約できることもあります。

そんなときは、プロの目で自分のサイトを診断してもらうことも選択肢の一つです。SEO対策専門のランクエストでは、無料で現状のサイト課題を診断してもらうことができます。費用は一切かかりません。まず状況を把握してから、次のアクションを考えるという順序も、悪くない選択肢だと思います。


FAQ

Q1. ブログ収益が伸びるまで何ヶ月かかりますか?

A. ジャンルや対策次第ですが、収益化問題の改善は1〜3ヶ月以内に変化が現れることが多いです。


Q2. PVはあるのに収益がない場合、何を見直すべきですか?

A. 検索意図のズレ・CTA文言・内部リンク設計の3点を優先的に確認してください。


Q3. AIで記事を書くと収益は上がりますか?

A. 記事生成よりも、既存記事の改善にAIを使うほうが収益への影響が出やすい傾向があります。


Q4. 何記事書けば収益が出始めますか?

A. 記事数より収益化設計が重要です。10記事でも正しく設計されていれば成約は起きます。


Q5. 収益が伸びないとき、最初に確認すべきことは何ですか?

A. まずアクセス問題か収益化問題かを切り分けることが、効率的な改善の第一歩です。


【編集部より一言】

本記事の改善事例はあくまで一般的な傾向をもとにした内容です。実際の成果はサイトの状態・ジャンル・競合環境などによって異なります。成果には個人差があることをあらかじめご了承ください。

【概 要】

本記事は、フリーランス・一人親方・個人事業主の方に向けて、Claude Codeの新機能「Agent Teams(エージェントチーム)」を使い、複数のAIをまるで社員のように働かせる方法を、実際の操作手順とともに解説する実演ガイドです。題材は「AIアフィリエイトで月収100万円を目指す」という筆者自身の事業計画。AI戦略コンサル、AIマーケター、AIライターという3人の「AI社員」を立ち上げ、事業計画書・ペルソナ設計・初月のコンテンツ計画までを一気に作らせる過程を、すべて公開します。

【目 次】

  1. 1人で起業するって、本当に「1人」でやる必要ありますか?
  2. Claude Code Agent Teamsとは何か——「AI社員チーム」のイメージ
  3. Claude Code Agent Teamsを使う前の事前準備3つ
  4. 【初心者向けコラム】そもそも .claude.json ってどこにあるの?
  5. Claude Code Agent Teams実演スタート——3人のAI社員を雇う手順
  6. AI社員チームに「事業計画書」を作らせる具体的手順
  7. AI社員チームでペルソナ設計と初月コンテンツ計画も一気に作る
  8. Claude Code Agent Teamsを使ってみてわかった3つの注意点
  9. まとめ:Claude Code Agent Teamsで1人起業の「孤独」を解消する時代へ


1. 起業って、本当に「1人」でやる必要ありますか?

フリーランス、一人親方、個人事業主、、、。

呼び方はいろいろですが、共通しているのは「全部1人でやる」ということです。

営業も、企画も、制作も、経理も、マーケティングも、SNS運用も、すべて自分1人で。会社員時代なら、それぞれに「専門の同僚」がいたはずです。営業部長に相談したり、マーケ担当に意見を聞いたり、デザイナーにラフを見てもらったり。

でも、独立した瞬間から、そうした「相談相手」が消えます。

私自身、長年フリーランスとして仕事をしてきましたが、一番苦しいのは作業量ではなく「判断を1人で下し続けること」でした。これでいいのか、もっといい方法はないのか、誰かに聞きたい——でも、聞ける相手がいない。

そんな1人起業家にとって、2026年は大きな転機になりそうです。

Claude Codeに「Agent Teams(エージェントチーム)」という新機能が登場し、複数のAIを「社員」のように働かせることができるようになりました。しかも、それぞれのAIがお互いに会話し、議論し、役割分担しながら作業を進めるという、まさに「AIチーム」です。

今回は、この機能を使って、私自身の事業である「AIアフィリエイトで月収100万円達成」というプロジェクトの事業計画書・ペルソナ・初月のコンテンツ計画を、AI社員チームに一気に作らせてみました。

その全過程を、操作画面とともにお見せします。


2. Claude Code Agent Teamsとは何か—「AI社員チーム」のイメージ

まず、Agent Teamsが何なのかを、簡単に整理しておきます。

これまでのClaude Codeは「AI 1人と、あなた1人」の対話でした。質問すれば答えてくれる。指示すれば作業してくれる。優秀ですが、1人で全部やるスタイルです。

Agent Teamsは違います。

あなたが「リーダー」となり、その下に複数のAI社員を雇うイメージです。例えば、こんな構成が組めます。

  • AI戦略コンサル:事業全体の方向性、競合分析、収益モデルを担当
  • AIマーケター:ターゲット選定、ペルソナ設計、集客戦略を担当
  • AIライター:実際のコンテンツ案、記事タイトル、構成案を担当

この3人のAIが、それぞれ独立して考え、互いに議論し、最終的な成果物を共同で仕上げる。これがAgent Teamsの世界観です。

会社員時代に「経営会議」や「企画会議」を経験した方なら、想像しやすいかもしれません。複数の専門家が集まって、ひとつのプロジェクトを進めていく、あの感覚です。

3. Claude Code Agent Teamsを使う前の事前準備3つ

実演に入る前に、最低限必要なものを確認します。

必要なもの:

  • Claude Code(バージョン2.1.32以降)
  • ターミナル(Mac標準のターミナル、もしくはiTerm2推奨)
  • Claude Proまたはそれ以上のプラン(推奨)

確認方法:

ターミナルを開いて、以下のコマンドを実行してください。

claude --version

バージョンが2.1.32より古い場合は、ターミナルでアップデートします。

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

次に、Agent Teamsは実験的機能のため、デフォルトでは無効になっています。有効にするには、設定ファイル(.claude.json)に1行追加するか、シェルの環境変数に追加します。

設定ファイルって、どこにあるの?」という方も多いと思います。次の章で、確認方法を整理しました。


4. 【初心者向けコラム】そもそも `.claude.json` ってどこにあるの?

「ホームディレクトリの .claude.json を編集してください」と言われても、ホームディレクトリってどこ? そもそもファイルが存在するのかすらわからない——という方も多いはずです。

ここでは、Mac と Windows それぞれの確認方法を整理しました。

Macの場合

方法1:ターミナルで確認(おすすめ)

ターミナルを開いて、以下を1行ずつ実行してください。

cd ~
ls -la | grep claude

結果の見方:

  • .claude.json という行が表示される → ファイルあり(下記画像参照)
  • 何も表示されない → ファイルなし(新規作成が必要)

方法2:Finderで確認

  1. Finder を開く
  2. メニューから 「移動」→「ホーム」 をクリック(または ⌘ + Shift + H
  3. ⌘ + Shift + .(コマンド+シフト+ピリオド) を押す
  4. これで隠しファイルが表示されるので、.claude.json があるか目視で確認

ドットで始まるファイル(.claude.json など)は、デフォルトでは隠されているので、この操作が必要です。

Windowsの場合

方法1:PowerShellで確認

PowerShellを開いて、以下を実行:

cd ~
dir -Force | findstr claude

方法2:エクスプローラーで確認

  1. エクスプローラーを開く
  2. アドレスバーに %USERPROFILE% と入力して Enter
  3. メニューの 「表示」→「表示」→「隠しファイル」 にチェック
  4. .claude.json があるか目視で確認

編集前に必ずバックアップを取る

.claude.json には、Claude Codeを使い込んでいる人ほど、APIキーやMCP接続情報など重要な設定が大量に書き込まれています

間違って構文を壊すと、Claude Codeが起動しなくなる可能性もあるため、編集前に必ずバックアップを取ってください。

Mac:

cp ~/.claude.json ~/.claude.json.backup

Windows:

copy %USERPROFILE%\.claude.json %USERPROFILE%\.claude.json.backup

ファイルが「ある」場合の編集方法

すでに .claude.json が存在する場合、おそらく中身は以下のようになっています。

{
  "他の設定": "...",
  "moreSettings": {
    ...
  }
}

ここに env セクションを追加します。最終的にこんな形になればOKです。

{
  "他の設定": "...",
  "moreSettings": {
    ...
  },
  "env": {
    "CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS": "1"
  }
}

注意: カンマ , の位置を間違えると、JSONファイルが壊れます。エディタは VS Code などの構文チェック機能付きエディタを使うのがおすすめです。

ファイルが「ない」場合の作成方法

Macの場合:

cd ~
nano .claude.json

エディタが開くので、以下を貼り付け:

{
  "env": {
    "CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS": "1"
  }
}

保存:Ctrl + O → Enter → Ctrl + X

Windowsの場合:

cd ~
notepad .claude.json

メモ帳が開くので、上と同じJSON内容を貼り付けて保存します。

【代替案】設定ファイルを触りたくない方へ

.claude.json を編集するのは、ちょっと不安……」という方には、もっと安全な方法があります。

シェルの環境変数として設定する方法です。

Macの場合:

ターミナルで以下を実行するだけ。

echo 'export CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc

確認:

echo $CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS

1 と表示されれば成功です。

この方法のメリット:

  • .claude.json を触らないので、既存設定を壊すリスクがゼロ
  • 無効化したいときは、~/.zshrc から該当行を削除するだけ

Windowsの場合:

PowerShellで以下を実行。

[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS', '1', 'User')

PowerShellを再起動して、以下で確認:

echo $env:CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS

1 と表示されれば成功です。


設定が完了したら、いよいよ実演に入ります。


5. Claude Code Agent Teams実演スタート—3人のAI社員を雇う手順

まず、Agent Teamsを使うためのプロジェクトディレクトリを作成します。

mkdir mideax-ai-team
cd mideax-ai-team

Screenshot

ターミナルでClaude Codeを起動します。

claude

起動したら、最初に「こういうチームを作りたい」という依頼を、自然な日本語で伝えるだけです。

私は以下のように指示しました。

私はこれからAIアフィリエイトで月収100万円を目指す事業を始めます。1人で全部やるのは限界があるので、Agent Teamsで「AI社員チーム」を作りたいです。次の3人のチームを立ち上げてください。

1人目:AI戦略コンサルタント(事業全体の戦略、競合分析、収益モデル設計を担当)

2人目:AIマーケター(ターゲット選定、ペルソナ設計、集客導線の設計を担当)

3人目:AIライター(具体的なコンテンツ企画、記事タイトル、初月の投稿計画を担当)

それぞれが独立して考え、互いに議論しながら、最終的に1つの「事業計画パッケージ」を作ってほしいです。日本語で進めてください。

少し待つと、Claude Codeが「チームを作成しました」というメッセージとともに、3人のAI社員が立ち上がります。

イメージとしては、こんな感じです。

  • Strategist(AI戦略コンサル):起動完了
  • Marketer(AIマーケター):起動完了
  • Writer(AIライター):起動完了

これで、あなたは「経営者」、彼らは「社員」。あなたの指示一つで、3人が同時に動き始めます。


6. AI社員チームに「事業計画書」を作らせる具体的手順

最初の指示は、シンプルにこう投げました。

まず最初のタスクとして、「AIアフィリエイトで月収100万円を達成するための事業計画書」を作ってください。3人それぞれの専門領域から意見を出し合い、議論したうえで、最終的に1つの文書にまとめてください。私(リーダー)の判断が必要な部分は、選択肢を出して確認してください。

するとClaude Codeは、まずタスクリストを作成します。これがチーム全体で共有される「ToDoリスト」のようなものです。

作成されたタスク(例):

  • 競合状況の調査(戦略コンサル担当)
  • 収益モデルの設計(戦略コンサル担当)
  • ターゲット層の絞り込み(マーケター担当)
  • 集客導線の設計(マーケター担当)
  • 月間記事本数とテーマ案の整理(ライター担当)
  • 上記をまとめて事業計画書として統合(リーダー監修)

面白いのは、ここから先です。3人のAIが同時並行で動き始めるんです。

画面を見ていると、戦略コンサルが「継続報酬型と単発高単価のバランスをどう取るか」と提案すれば、マーケターが「それなら継続報酬の累積を月収の土台にして、単発高単価を上振れ要素にする設計が現実的」と返す。さらにライターが「だとすれば、記事カテゴリ配分は継続報酬寄り60%、高単価寄り40%が良い」と乗ってくる。

これ、感動しました。会議室で3人の専門家が話し合っているような流れが、画面上で再現されているんです。

私が判断すべきポイントが来たときは、ちゃんとリーダー(私)に質問が飛んできます。

【Strategist→Leader】収益モデルとして、A案(SaaS系の継続報酬中心)、B案(スクール系の高単価中心)、C案(両者のハイブリッド)の3案があります。どれを採用しますか?

私は迷わずC案を選択しました。すると、その判断を踏まえて、3人が再び動き出します。

最終的に出てきた事業計画書は、こんな構成でした。

完成した事業計画書の一部(Cursor)のスクショ

事業計画書の主な項目:

  • 事業概要と目標設定
  • 市場分析と競合の状況
  • 収益モデル(3つの柱の組み合わせ)
  • 6ヶ月のロードマップ
  • 必要な初期投資と運用コスト
  • リスクと対策

正直、自分1人で書いたら丸2日はかかる内容です。それが、AI社員チームに任せたら約30分で叩き台が完成しました。


7. AI社員チームでペルソナ設計と初月コンテンツ計画も一気に作る

勢いに乗って、次のタスクを投げます。

続いて、ペルソナ設計と初月のコンテンツ計画もお願いします。マーケターはターゲット層を3つの代表的なペルソナに整理してください。ライターはそのペルソナに刺さる記事を初月10本、タイトル案と簡単な構成案までセットで出してください。戦略コンサルは全体のSEO戦略の観点からチェックしてください。

今回も、3人が同時に動き出します。

マーケターがまとめてくれたペルソナ(例):

  • ペルソナA:30代後半・本業の会社員・副業で月10万円を目指したい層
  • ペルソナB:40代の個人事業主・既存事業の集客にAIを取り入れたい層
  • ペルソナC:50代・早期リタイアを見据えて資産形成の一環で副収入を作りたい層

これだけでも、自分1人で考えるよりずっと整理されています。「誰に向けて記事を書くのか」が明確になりました。

続いて、ライターから上がってきたのが、初月の記事10本の企画。

初月コンテンツ計画(一部抜粋):

  • 1本目:AIアフィリエイトを始める前に知っておくべき3つの現実
  • 2本目:1日30分の作業でAIに記事を書かせる具体的な手順
  • 3本目:無料で使えるキーワード調査ツールの組み合わせ方
  • 4本目:Search Consoleで「伸びる記事」だけを見抜く方法
  • 5本目:ASP登録の優先順位と、最初に取るべき5社

そして、戦略コンサルがSEO戦略の観点からのチェックを入れてくれます。「この10本だと、ペルソナAに寄りすぎている。ペルソナBとCに刺さる記事を最低2本ずつ追加するべき」といった具合に、客観的なフィードバックが入る。

こうして、最終的な初月コンテンツ計画が、12本のバランスの取れた構成にブラッシュアップされました。


8. Claude Code Agent Teamsを使ってみてわかった3つの注意点

ここまで読んで「すごい、すぐ使ってみたい」と思った方もいるかもしれません。ただ、実際に運用してみて気づいた正直な注意点を3つお伝えしておきます。

注意点1:AI社員も「指示の質」で動きが変わる

これは会社員時代の部下マネジメントと同じです。「いい感じにやって」では、いい感じには動いてくれません。「誰に、何を、どんな目的で」が明確なほど、AI社員の出力は劇的に良くなります。

最初の数回は、AIの出力に物足りなさを感じるかもしれません。でもそれは、AIではなく指示の精度の問題です。慣れてくると、自然と「いい指示」が出せるようになります。

注意点2:トークン消費はそれなりに大きい

AI社員が3人同時に動くので、当然ながら通常のClaude Codeより消費トークンは多くなります。私が今回の事業計画書〜コンテンツ計画までを作らせた一連の作業で、**Claude Proの月間制限の3〜5%**ほど消費した感覚です。

月に何度も大規模なタスクを回すなら、上位プランを検討する価値はあります。ただし、1人で2日かけて書く労力を考えれば、十分ペイする投資です。

注意点3:最終判断は必ず自分が下す

これが一番大事です。AI社員チームの出力は素晴らしいですが、そのまま100%採用してはいけません

なぜなら、AIは「あなたの事業の細かい事情」「あなたの過去の経験」「あなたが本当にやりたいこと」までは知らないからです。AI社員はあくまで「優秀な相談相手」であり、経営者はあなたです

出てきた事業計画書を読んで「ここは違うな」と思う部分があれば、必ず修正指示を出す。それを繰り返すことで、AI社員もあなたの事業観を学習し、どんどん精度が上がっていきます。


9. まとめ:Claude Code Agent Teamsで1人起業の「孤独」を解消する時代へ

今回、Claude Code Agent Teamsを使って、自分の事業計画を「AI社員チーム」に作らせてみました。

感想を一言でまとめると、こうです。

「1人で起業する」が、本当に「1人」でやる時代は終わった。

フリーランス、一人親方、個人事業主——どんな立場でも、自分1人で全部抱え込む必要はありません。AIに「社員」として働いてもらえば、相談相手にも、企画立案者にも、実行部隊にもなってくれます。

もちろん、AIが万能ではありません。最終判断、リスクの引き受け、人との信頼関係構築、こうした部分は、これからもあなた自身の仕事です。

でも、「考える作業」「整理する作業」「アウトプットを書く作業」——この3つは、AIに任せられる時代になりました。

あなたが本当にやるべき仕事は何か。AIに任せられる仕事は何か。その線引きが、これからの1人起業家の競争力を決めると、私は思います。

次回は、今回作った事業計画とコンテンツ計画をもとに、実際にAI社員チームにWordPressへの記事投稿まで自動でやらせる実演をお届けする予定です。

最後まで読んでいただき、ありがとうございました。「自分も試してみたい」と思った方は、まずはClaude Codeのアップデートから始めてみてください。


【編集部より一言】 本記事で紹介しているClaude Code Agent Teamsは、2026年5月時点で実験的機能として提供されています。仕様変更や提供条件の変更がある可能性があります。また、AIによる事業計画やコンテンツ計画の出力は参考情報であり、事業の成果を保証するものではありません。実際の事業展開にあたっては、ご自身の判断と責任のもと、必要に応じて専門家へご相談ください。