AI Business Labを立ち上げた理由を一言で表すなら、
「AIを実際の事業に組み込んでいく過程を、記録として残したいと思ったから」
です。
私はAIの専門家でも、エンジニアでもありません。
最初からAIをテーマにしたブログを作ろうと考えていたわけでもありませんでした。
きっかけは、新しい事業として広告運用を学び始めたことです。
しかし勉強を進めていくうちに、
「この仕事のかなりの部分をAIと仕組み化できるのではないか？」
と考えるようになりました。
そこから始まった試行錯誤を記録する場所として作ったのが、AI Business Labです。
この記事で分かること
- AI Business Labを立ち上げた理由
- AIを事業に活用しようと考えたきっかけ
- Dify・GASなどを使って何を作ろうとしているのか
- なぜ成功だけでなく失敗も記録するのか
- AI Business Labが目指しているもの
始まりは広告運用の勉強だった
新しい事業として広告運用に取り組むため、Meta広告を中心に基礎から学び始めました。
実際に勉強してみると、広告運用には多くの工程があります。
案件を選び、商品を理解し、誰に広告を届けるか考える。広告文や画像を作り、配信後は数字を分析して、継続・改善・停止などを判断する。
つまり広告運用とは、単に「広告を出す仕事」ではありません。
情報を集め、仮説を立て、実行し、結果を分析して改善する仕事です。
そこで気付いたのが、生成AIとの相性でした。
AIを「相談相手」から「事業の仕組み」へ
それまでもChatGPTは、質問したり文章を作ったりするために利用していました。
しかし広告運用を学ぶにつれて、もう一歩先の使い方を考えるようになりました。
案件情報をAIへ渡して分析してもらう。広告配信後には実際の数字を読み込ませ、問題点や改善案を考えてもらう。そして、その結果を記録し、次の案件で過去の経験を活用する。
AIを単なる「質問に答えてくれる便利なツール」ではなく、
事業を動かす仕組みの一部にできるのではないか。
これがAI Business Labにつながった大きな発想でした。
Dify・GAS・スプレッドシートを組み合わせる
現在考えているのは、複数のツールにそれぞれ役割を持たせる仕組みです。
Difyは考える。
案件や広告データを読み、分析や判断を支援する。
GASは動かす。
情報の取得や転記など、繰り返し発生する作業を自動化する。
スプレッドシートは記録する。
案件情報、広告結果、AIの分析、改善履歴などを蓄積する。
そして、
最終的な判断は人間が行う。
AIにすべてを任せるのではなく、それぞれの得意分野を組み合わせることで、一人でも多くの業務を扱える仕組みを目指しています。
AIにも「役割」を持たせる
さらに、一つのAIにすべてを担当させるのではなく、人間の組織のように役割を分けることも考えています。
広告運用であれば、開始前の戦略を考えるAI、配信後の数字を分析するAI、改善や停止の判断を支援するAI、経験を蓄積するAI。
ブログであれば、記事を書くAI、SEOを確認するAI、読者目線で評価するAI、事実確認をするAI。
目指しているのは、単独のAIツールではありません。
一人で事業を運営するための「AIチーム」を作ることです。
成功だけではなく、失敗も記録する
AI Business Labでは、成功したことだけを書くつもりはありません。
AIに分析させたけれど判断を間違えた。自動化したものの、かえって作業が増えた。時間をかけて作った仕組みを最初から作り直した。
そうした失敗も残していきます。
なぜなら、失敗した方法も一つのデータだからです。
実践する。
結果を見る。
記録する。
改善する。
そして、もう一度試す。
「Lab」という名前には、この実験と改善を繰り返す場所という意味を込めています。
原点には輸出物販での経験もある
この考え方の原点を振り返ると、以前から取り組んできた輸出物販にもつながります。
物販では、仕入価格や販売価格を調べ、利益が出るかを何度も判断します。
そこでGASなどを使い、繰り返し発生する作業を仕組み化してきました。
当時は現在ほど生成AIを活用していませんでしたが、
「繰り返している仕事は、仕組みにできる」
という感覚は、この経験から得たものです。
その考え方と現在のAIがつながり、広告・ブログ・物販など、事業全体へAIを活用する発想へ広がっていきました。
このブログ自体も一つの実験
AI Business Labは、AIについて解説するだけのブログにはしたくありません。
大切にしたいのは、
「実際に使った結果、どうなったのか」
という部分です。
広告運用にAIを使った結果。Difyで構築した仕組み。GASによる自動化。ブログ制作へのAI活用。そして、蓄積したデータによってAIの判断がどう変化していくのか。
成功も失敗も含めて記録することで、このブログそのものをAIを事業へ組み込んでいく長期的な実験記録にしていきたいと考えています。
数年後、この記録が「設計図」になったら面白い
今作っている仕組みが成功するかどうかは、まだ分かりません。
だからこそ、現時点で「これが正解です」と伝えるのではなく、まず自分で実践します。
もし数年後、「この仕組みは実際に機能した」と言えるところまで到達できたとしたら、ここに残した記事や改善記録は、一つの設計図になるかもしれません。
そして、その記録を見た誰かが、
「ここはもっと改善できる」
「自分の事業にも応用できそうだ」
と考え、さらに良い仕組みを作ってくれたら面白い。
完成された答えではなく、次の人が改良できるところまで記録を残す。
それもAI Business Labを続ける目的の一つです。
まとめ
AI Business Labは、完成された成功ノウハウを紹介するために始めたブログではありません。
AI × 広告 × 自動化 × ビジネス
をテーマに、実際の事業でAIを使いながら、
実践する → 分析する → 改善する → 記録する
というサイクルを積み重ねていく場所です。
AIはこれからも進化します。当然、ここで作る仕組みも変わっていくでしょう。
数年後に最初の記事を読み返して、「この頃はこんなことを考えていたのか」と思えるくらい変化していて構いません。
むしろ、それがこのブログの目指す姿です。
AI Business Labより
今はまだ、設計図を描き始めた段階です。
広告運用、Dify、GAS、業務自動化、ブログ、SNS。そして、それらをAIでつなぐことで、一人で運営する事業がどこまで変わるのか。
成功だけではなく、失敗や作り直した過程も含めて記録していきます。
AIの進化とともに事業を進化させ、その過程を未来に残す。
AI Business Labは、そのための実験室として育てていきます。
