「副業で稼ぎたいけど、何か虚しい…」
「トレンドを追いかけるだけの毎日に疲れてしまった…」
かつての私もそうでした。
物販歴7年、アフィリエイトやブログも経験しましたが、どこかで「これは自転車操業だ」「何も積み上がっていない」という違和感を抱えていました。
一時期は利益が出ていたこともありましたが、どんぶり勘定が祟って失敗した経験もあります。
しかし、あるきっかけで「商売の本質」について深く考え、自分の強みである「ITスキル（社内SE）」と「AI」を掛け合わせることで、本業の製造業で専務に絶賛される成果を出すことができました。今回は、私がたどり着いた「長く愛される商売の考え方」と、プログラミングができない私でも現場を救えた「実践的AI活用術」についてお話しします。
1. そもそも「商売の本質」って何だろう？
これまでは「安く仕入れて高く売る（転売）」「話題のネタを記事にする（トレンドブログ）」ことばかり考えていました。でも、それは市場の歪みや隙間を利用しているだけで、本当の意味での「価値」を生んでいないのではないか？
そんな悩みを抱えながらたどり着いた答えは、これです。
商売の本質とは、「相手の『困った（負）』を解消し、その対価として『信用』を貯めること」
- 価値の正体 ＝ 「現在の自分（困っている）」と「理想の自分（解決）」のギャップを埋めること
- お金 ＝ 「ありがとう（信用）」の数値化
ただお金を稼ぐだけの「集金システム」を作るのではなく、相手に「あなたがいてくれてよかった」と言われること。
それができないビジネスは、焼畑農業のようにいつか枯渇してしまいます。
2. 「何もない」と思っていた私にあった「最強の武器」
「じゃあ、私には何ができるのか？」
私は本業で社内SEをしていますが、バリバリの開発者ではありません。
サーバー構築やPCセットアップ、障害対応がメインで、プログラミングは書けません。副業の転売も失敗経験があります。
「スキルがない」と落ち込んだこともありましたが、視点を変えると、これらは最強の武器でした。
- 非エンジニアである → 初心者の気持ちが痛いほどわかる、「翻訳者」になれる。
- 転売の失敗経験 → 「在庫管理」や「利益計算」の重要性と痛みがわかる。
- 社内SEの経験 → 現場の「困った」を聞き出し、形にする力がある。
そして今、私には「AI」という強力な相棒がいます。
3. 【実例】AI × Access で「製造現場」を救った話
先日、会社の製造部門のために、Accessを使って「進捗・在庫管理ツール」を作りました。
Before：現場の悲鳴
現場では常に「部品が足りない！」「あの工程は今どうなってるんだ！」という怒号が飛び交っていました。
必要な部品の在庫数や、製造途中の工程が把握できておらず、アナログな確認作業に膨大な時間がかかっていたのです。
Process：AIに「作らせる」
私はプログラミングが得意ではありません。そこで、AI（ChatGPTなど）を活用しました。
- 要件定義： 現場の話を聞き、「最終的に作りたい製品に必要な部品の過不足」と「工程の進捗」が見える化されれば解決すると定義。
- AIへの指示： 複雑な処理やVBAのコードは、全てAIに指示して書いてもらいました。
After：専務からの高評価
結果、ボタン一つで現状が把握できるExcelが出力されるようになり、会議の時間が激減。
「これは経営判断に直結する素晴らしいツールだ」と、専務からも高評価をいただくことができました。
私がゼロからコードを書いたわけではありません。現場の課題を見つけ、AIに的確に指示を出しただけです。
4. 誰でもできる！AIを使いこなす「3つの極意」
「でも、AIに指示するのって難しいんでしょ？ 思った通りのものができない…」
そう思う人のために、私が現場で汗をかいて見つけた「AIマネジメントの3つのコツ」をシェアします。これを知っているだけで、成果物の質が劇的に変わります。
① 人間以上に「超・具体的」に説明する
人間なら「いい感じにお願い」「この前のアレで」といったニュアンスで通じることもありますが、AIには通じません。曖昧な指示は、変な回答を生む元凶です。
「察してちゃん」にならず、「背景・目的・制約条件・出力形式」などを、まるで小学生に教えるくらい丁寧に言語化することが重要です。
② 「魔法の逆質問」をする
コードを書かせる前や作業をさせる前に、必ずこう聞いてください。
「ここまでの説明で、不明な点はないですか？」
これを聞くだけで、AIから「ここの定義はどうしますか？」と確認が返ってきたりして、認識のズレがなくなります。このワンクッションがあるだけで、失敗する確率がグンと下がります。
③ エラーは「あきらめない」or「リセット」
処理が複雑になるほど、AIが書いたプログラムでもエラーは出ます。
そこで諦めず、「こんなエラーが出た！」と何度も粘り強く聞くことが大切です。
それでも解決しない場合、AIが思考のドツボにハマっている可能性があります。
そんな時は迷わず「新規チャット」で最初から聞き直すこと。リセットボタンを押せるかどうかが、勝負の分かれ目です。
まとめ：「非エンジニア」だからこそできる戦い方がある
プログラミングができなくても、「現場の困りごとを見つける力（社内SE力）」と「AIに的確に指示する力（翻訳力）」があれば、とてつもない価値を生み出せます。
これからは、自分でコードを書く人ではなく、「AIという優秀な部下を使って、問題を解決できる人」が重宝される時代になるでしょう。
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