AIを活用したECサイト構築で月35万円、両学長が語る生産性向上の具体策

この動画で語られていること

本動画は、YouTubeチャンネル「両学長 リベラルアーツ大学」において、AI（人工知能）を駆使して個人がビジネスの生産性を劇的に向上させる方法について解説したものです。動画内では、海外の起業家がAIのみを使ってEC（電子商取引）サイトを構築し、わずか1ヶ月で35万円以上の売上を達成した具体的なプロセスが紹介されています。また、視聴者がAIツールを用いて業務を効率化し、高額案件を短時間でこなした実例も提示されています。両学長は、AIを「生産性を向上させる魔法のツール」と位置づけ、これからの時代において個人がAIを活用することの重要性を、労働環境や給与の仕組みと絡めて論じています。

解説された内容の詳細

AIを活用したECサイト構築の6ステップ

動画では、デイビー・フォガティ（Davey Fogarty）氏という起業家が、AIのみを使ってECショップを立ち上げた実験的な取り組みが紹介されています。通常であれば、開発者の手配や商品の撮影、サンプルの取り寄せなどに約2ヶ月の準備期間を要するところ、同氏はAIを活用することで、この準備をわずか4時間に短縮しました。

その具体的なプロセスは以下の6つのステップに分類されます。

1. ストア制作：AIのストアビルダーを活用し、ECプラットフォーム「Shopify（ショッピファイ）」のテーマをセットアップしました。画面には、デザインやレイアウト、商品ページなどを自動作成するツールが表示されており、「高級感のあるデザイン」「カート機能を追加」といった約7つの命令文（プロンプト）を入力するだけで、瞬時にストアの骨組みが完成しました。

2. 商品リサーチ：ChatGPTに対し、「ドロップシッピングのショップをやりたい」「最近のトレンドを調べて、競合がまだ少ないカテゴリーを60個、検索しやすい形で出してほしい」と指示しました。ドロップシッピングとは、在庫を持たずに注文が入った時点で仕入れ先から直接発送してもらう販売方式のことです。通常、このリサーチには2週間ほどかかりますが、AIによって大幅に短縮されました。

3. ブランド名とロゴの作成：ChatGPTに「あなたはブランドネーミングの戦略家です」という役割（ペルソナ）を与えた上で、高級路線のプレミアム感があり、商標登録が可能なブランド名を提案させました。ロゴ作成においても、AIに「熟練のロゴデザイナー」としての役割を与え、複雑なアイコンを排除しプレミアム感を最優先にするよう指示した結果、わずか1分で4つの候補が生成されました。

4. 画像制作：通常は商品のサンプルを取り寄せてスタジオやモデルを手配し、撮影を行う必要があります。しかし、同氏はフリー素材の画像から「白い服の女性で、少し斜めアングルの画像」をAIに探させ、その女性が持っている他社製品のカバンを、自社商品である「スリッパ」にAIで入れ替えるという手法を取りました。これにより、撮影コストと時間を完全にゼロにしました。

5. 広告の打ち出し：FacebookやInstagramなどのSNS広告を活用しました。1万円程度の少額から出稿が可能であり、ターゲット層（年代や地域など）の選定についても、AIに相談しながら決定しました。

6. 広告動画の制作：以前であれば数十万円の制作費用がかかっていた動画広告素材を、AIを用いて自動生成しました。これにより、訴求力の高い動画広告をほぼコストをかけずに量産できる体制を整えました。

この結果、広告開始からわずか1時間で最初の注文が入り、1ヶ月後には直近5日間で2,300ドル（約37万円、2026年7月30日時点の為替レートを適用）の売上を記録しました。1日あたり300ドル以上の利益を上げるショップを、実質的にAIのみで構築できることが実証された形です。

視聴者の実践例に見る「Claude Code」によるデータ収集効率化

動画の後半では、実際の視聴者から寄せられたAIの活用事例が紹介されています。この視聴者は、インターネット上に点在する約1,300件のデータを収集する業務を、20万円の報酬で受注しました。

この作業において、初めて「Claude Code（クロード・コード）」というAIツールを導入したところ、わずか1時間ほどの作業で全体の約7割に相当するデータ収集を完了させることができました。

両学長は、この現象を「全自動洗濯機を手に入れた状態」と表現しています。周囲の人々が未だに「洗濯板」を使って手作業で時間をかけて洗濯（業務）をしている傍らで、AIという全自動洗濯機を導入した人は、圧倒的な速度で仕事を終わらせることができます。このように、AIを活用している人とそうでない人の間には、生産性において極めて大きな格差（ボーナスタイム）が生じているのが現状です。従来であれば1週間かかっていた作業が2日で終わる、あるいは1日かかっていた作業が1時間で終わるという劇的な効率化が、個人の実務レベルで現実に起きています。

生産性向上と給与・時間の関係性を「芋掘り」で例比

両学長は、AIの導入による生産性の向上を、わかりやすく「芋掘り」のイラストを用いて説明しています。

例えば、ある会社員が手作業（鍬）で芋を掘っているとします。この芋は1個あたり1万円の価値があり、1ヶ月に掘り出せる限界が30個（30万円分）であったと仮定します。この場合、会社員の月給は30万円となります。

ここで、会社が「AI」という名のトラクター（高性能な機械）を導入したとします。トラクターを使うことで、この会社員は1ヶ月に40個の芋を掘り出せるようになりました。生産性が向上した結果、会社の売上は40万円に増加し、理論上は会社員の給与も40万円に引き上げられる、あるいは、これまでと同じ30個の芋をより短い時間で掘り終えることができるため、残業をせず早く帰ることができるようになります。

しかし、現実の組織においては、生産性を向上させても給与が上がらない、あるいは早く帰らせてもらえないという不満が生じることがあります。これに対し両学長は、「やるべきことをやって成果を出しているにもかかわらず、それを給与や時間に反映してくれない会社であれば、成果を正当に評価してくれる別の会社へ転職するか、個人で独立するべきである」と指摘しています。給与を根本的に上げるためには、個人の生産性を高める以外に道はなく、そのための最も強力な道具が、現代におけるAIであると結論づけています。