2026.10.08

AI副業で稼げない理由｜1年学んでも1円も稼げなかった私とFDM

AI副業で稼げないとき、原因は学ぶ量の不足ではなく、AIを向けている方向にあるのかもしれません。私の場合はそうでした。

AIを学んでは試す日々を、1年ちょっと続けました。自分の作業は速くなり、知っていることも増えたんです。それでも、AIのスキルそのものに値段がついたことは一度もありません。この記事では、その1年に何が起きていたのかと、向きを変えたあとに考えていることを書きます。

AI副業で稼げなかった1年に、私がしていたこと

最初に、当時の私の状況をお伝えします。

2024年ごろ、私は広告運用と、メルマガや広告の文章を書く仕事をしていました。もともとは未経験から始めたWebライターで、2020年に広告代理店に雇ってもらい、2023年に独立しています。仕事は続けていましたが、この先どう伸ばせばいいのかが見えなくなっていたんです。

そこにAIの波が来ます。頭の中が「AIで稼がなければ」だけになり、学ぶことと試すことに1年ちょっとを使いました。

自分の作業は確かに速くなりましたし、手に入る情報も増えました。でも、AIのスキルそのものにお金を払ってもらえたことは一度もありません。

当時の私は、AIで稼ぐなんて自分には無理だと本気で思っていたんです。

AIを学んでも稼げない理由は、向けていた方向にあった

「まだ勉強が足りないのかな」と思う方もいるかもしれません。ただ、私の場合は1年ちょっと学び続けても、状況は変わりませんでした。

いま振り返ると、私はAIを、自分の作業を速くする方向で使っていました。作業が速くなっても、浮くのは自分の時間だけです。その時間に別の作業を詰めても、売るものが「作業」であることは変わりません。

しかも、同じAIは発注する側も使えます。記事の下書きも画像も、頼む側が自分で作れるようになっていくわけです。速さだけでは、選ばれる理由になりにくいんですよね。

AIのスキルを磨くほど自分の作業は速くなりますが、それだけでは誰かがお金を払う理由にはなりませんでした。

向きを変えたきっかけは、2つの職種の名前

では、どこへ向ければよかったのでしょうか？私の場合、答えは2つの職種の名前の中にありました。

1つは、FDE（Forward Deployed Engineer。顧客の現場に入り、AIで解決策を作って実装する技術者）です。もう1つが、マーケティングエンジニア（マーケティングの施策を、自分で作って動かす人）でした。

この2つに共通していたのは、AIを自分の手元で速く動かすのではなく、顧客の会社の中で動かす点です。手を離れたあとも相手の社内に残るものを作る仕事なので、語れる職歴が無い自分にも入口があると感じられました。

向きを変えたあとに、FDMとしてやっていること

2026年6月からは、FDM（Forward Deployed Marketer。顧客の現場に入り、AIとマーケティングで集客の仕組みを作る人）として、集客の仕組みづくりに携わっています。広告、SNS、ホームページ、リアルの集客まで、全体を設計して実践する仕事です。FDMという言葉の意味は「FDM（Forward Deployed Marketer）とは」で解説しました。

入っている現場は、医療法人やクリニック、動物病院といった医療系と、そのほかの中小企業です。業種が違っても、売るものは同じだと考えています。AIの知識ではなく、相手が毎回やっている作業が1つ減った状態です。

「じゃあ、プログラミングができないと無理なのでは？」と思うかもしれませんが、私はいまもコードが書けないままです。仕組みづくりはClaude Code（ファイル操作やプログラムの実行まで任せられるAIツール）に任せています。思ったとおりに動いた試しはほとんどなく、出てきたエラーを貼って直させるやり取りを何度も挟んできました。

それでも、業務で使っている自作のスキル（AIに作業手順を覚えさせる仕組み）は40を超えました。どう設計しているかは「Claude Codeのスキルを広告運用で40個作って分かった設計の型」に書いています。

肩書きになるキャリアや見せられる実績が今もないのは、当時と同じです。変えたのは、AIを向ける先です。自分の作業ではなく、相手の現場に向けるようにしました。

稼げないと感じたときに、見直したい向き先

ここからは、同じところで止まっている方に向けて、見直したい点を書きます。

AIを学んでいるのに稼げないとき、学び方が悪いとは限りません。まず、AIを向けている先が自分の作業の効率化だけになっていないかを確かめます。向き先を変えるといっても、いきなり大きな仕組みは要りません。向ける相手も、まずは身近な人で十分です。勤め先の同僚や上司、知り合いのお店のように、手間が減ったら喜んでくれそうな人を選びます。最初の一歩は、次の順番で進めるのがおすすめです。

・手作業を1つ見つける：相手が毎週くり返している転記や一覧化のような作業を1つ選ぶ

・入力と出力を1文にする：その作業を「何を受け取り、何を出すか」で言えるようにする

・読むだけの作業から仕組みにする：集計や要約のように、相手のファイルを書き換えない作業から始める

入力と出力は、たとえば「広告の成果データを受け取り、改善の候補を一覧で出す」のように言えれば十分です。読むだけの作業から始めるのにも理由があります。相手のファイルを書き換えない作業なら、うまく動かなくても相手の仕事を止めずに済むからです。

向き先が変わったかどうかは、仕事が終わったあとに何が残るかで見分けられます。自分の手元に完成物だけが残るなら、まだ売っているのは作業です。相手の会社に、次も動く手順やファイルが残っているなら、向きは変わっています。

向き先が相手の現場に変わると、AIは自分の時間を浮かせる道具から、相手の業務に残るものを作る道具に変わるわけです。身近な人の手作業を、仕事として引き受けるところまでは「AI導入支援を副業で始める手順」で説明しています。

全体の考え方は、固定ページの「AIを仕事にしたい方へ｜FDMという働き方と身につけたい力」にまとめました。

まとめ

1年ちょっと学び続けましたが、AIを学んだこと自体でお金を受け取れた機会は、最後まで1件もありませんでした。いま振り返ると、原因は学ぶ量より、AIを自分の作業を速くする方向に向けていたことにあったと考えています。

向きを変えた先は、FDMという働き方です。相手の会社の中に入り、動き続ける形にして置いてくるまでを仕事にしています。次の一歩は、相手が毎回手でくり返している作業を1つ探し、入力と出力を1文で書き出すことです。

この記事を監修した人

執筆：Claude Code スキル「ライティング君」

監修：岸本成（合同会社1nd）

広告運用を起点に、SNS、ホームページ、店舗や施設での集客まで、全体の設計と実践を手がけています。

・2020年：広告運用者として活動を開始。SNSやGoogleマップの運用にも知見があり、広告以外の集客の相談にも数多く応えてきました

・2025年：AI導入支援事業を開始

・2026年6月：FDM（Forward Deployed Marketer。顧客の現場に入り、AIとマーケティングで集客の仕組みを作る専門家）として、集客支援の請負を開始。現在11のクライアント様で実施中

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