開発を行わないプレイヤーの役割分類（MECE）
AIビジネスには、自らAIシステムを開発しなくても価値を生み出す多様なプレイヤーが存在します。ここでは、重複なく包括的（MECE）に主な役割を分類し、それぞれBtoBとBtoCの観点を交えて整理します。
1. コンサルティング＆導入支援サービス
役割概要: 企業へのAI戦略立案や導入支援を行うコンサルタントです。自社でAIモデルを開発するのではなく、既存のAI技術を 「どのようにビジネスに活用すべきか」 を助言・支援します。例えばAI導入ロードマップの策定、業務プロセスのAI化提案、適切なAIツールの選定、プロンプトエンジニアリング（AIへの指示最適化）支援などが含まれます。特に大企業では「AIを導入したいが何をすればよいかわからない」という需要が大きく、これを専門知識で支援する役割です。 (生成AIで一番儲けていたのはコンサルでした｜本郷喜千)
BtoB: 主な対象は企業顧客です。経営層向けのAI戦略コンサル、現場向けのAI活用ワークショップ、金融業界のような専門領域向けアドバイザリーなど、業種別ソリューションも展開できます。実際、2024年にはAccentureが半年で36億ドルもの生成AI関連収益を上げましたが、その多くはAIモデルの開発ではなくビジョン策定など戦略助言によるものでした (生成AIで一番儲けていたのはコンサルでした｜本郷喜千)。また、AIコンサル市場自体も年39%成長し2028年に6,300億ドル規模へ拡大見込みとされ、大企業の半数以上が既にコンサルを活用しています (How Much Can You Earn As An AI Consultant In 2024? – RamaOnHealthcare)。このようにBtoBコンサル需要は急増しています。
BtoC: 個人向けには限定的ですが、中小企業経営者やフリーランスを対象にしたAI活用コーチングや、中長期で契約する「パーソナルAIアドバイザー」的サービスの可能性もあります。個人事業主がChatGPTなどを業務に取り入れる相談に乗る、といった形です。
収益モデル: コンサルフィー（プロジェクト単位の報酬や月額リテイナー）、セミナー登壇料、さらには独自メソッドやフレームワークをライセンス提供してロイヤリティ収入を得ることも可能です。例えば標準化したAI導入手順書や評価ツールをプロダクト化し、他コンサルタントにフランチャイズ的に提供するモデルも考えられます。
競争優位性: 論理的思考力と俯瞰的視野で企業の課題を整理し、AI導入の全体像を描けることができれば強みになります。特定の業界の知見があれば、例えば金融業界であれば、金融機関向けAIコンサルやリスク評価など高度な議論で価値を発揮します。またプロンプトエンジニアリングの専門知識を活かし、生成AIの出力品質を高めるコツを伝授できるコンサルは希少です。実際、このプロンプトエンジニアリング分野は今後年32.8%という高いCAGRで市場拡大が予測される新領域です (Prompt Engineering: An Emerging New Role in AI)。企業は最新AIを使いこなすために「人間とAIの橋渡し役」を求めており、専門コンサルの価値は今後も増大するでしょう。
2. 教育・トレーニングサービス
役割概要: AIに関する知識やスキルを教育するプレイヤーです。具体的には企業内研修の講師、オンライン講座の提供者、書籍著者、スクール運営者などが該当します。AIリテラシーの底上げや、プロンプトの上手な使い方、最新ツールの活用法などを教えることで、開発せずにAI普及に貢献します。生成AIブームにより、「社員にChatGPTの使い方を学ばせたい」「自分でAIを活用できる人材になりたい」といったニーズが高まっています。
BtoB: 企業や官公庁向けのAI研修プログラムが主な形態です。例えば「金融担当者のためのAI活用講座」「非エンジニア管理職向けAI基礎セミナー」など、対象の職種・業界に合わせた教材開発と研修実施を行います。企業はDX戦略の一環で社員のリスキリングに投資しており、グローバルでは77%の労働者が新スキル習得に前向きとも報告されています (AI Corporate Training: The $44.6B Future of E-Learning by Virtasant)。こうした背景から、AIの社内トレーニング市場は拡大傾向です。また大学や専門学校と連携しカリキュラム提供を行うケースもあります。
BtoC: 個人向けには、オンライン学習プラットフォーム（Udemy等）でのAI講座販売、書籍出版、YouTube発信、有料メルマガなどがあります。特にリテラシー層向けの「やさしいChatGPT入門」といったコンテンツから、実務者向けの「プロンプトエンジニアリング実践講座」まで幅広いコースが考えられます。実際、日本でも生成AI関連の入門書や解説本が多数出版されてベストセラーになっており、個人レベルで学びたい需要も大きいと言えます。
収益モデル: 受講料収入（都度払いまたはサブスクリプション制の講座見放題）、研修ごとの講師料、書籍の印税などが主軸です。またオンラインサロンやコミュニティを作り月額会員制で継続学習や情報交換の場を提供することも可能です。企業向けには年間契約で継続的なラーニングサービスを提供したり、認定資格ビジネス（試験+テキスト販売）に発展させることも考えられます。フランチャイズ的に、開発した研修プログラムを他講師にライセンス供与し展開を広げるモデルも取れます。
競争優位性: もし、書籍執筆経験やセミナー登壇経験があれば、この分野で信頼を築く大きな強みです。難しい技術を噛み砕いて伝えるスキル、体系立てて教えるカリキュラム設計力が差別化要因となります。論理的思考力は教育コンテンツの品質向上につながり、広い視野は最新動向を盛り込むのに役立ちます。特にプロンプト設計など新しい知識は教材が少ないため、先行者利益を得やすいでしょう。現場の課題も踏まえた実践的な教え方ができれば、受講者の満足度・信頼度を高められます。
3. マーケティング＆販売支援サービス
役割概要: AIプロダクトやサービスのマーケティング・販売を専門に支援するプレイヤーです。自社でAIを開発する代わりに、他社のAIサービスを世に広める役割を担います。形態としては、マーケティング代理店、PRコンサルタント、セールスリセラー（販社）、オンラインマーケットプレイス運営などが考えられます。AI技術は高度で顧客に価値を伝えにくいため、これを的確に翻訳して伝達し、市場浸透を促す役割が重要です。
BtoB: 主なクライアントはAIソリューションを持つ企業（特にスタートアップやSIer）です。例えば、AIベンチャー向けにBtoBマーケティング支援を行い、リード獲得やホワイトペーパー作成、セミナー開催を代行します。また大手IT企業の販売パートナーとして、自社顧客にAIクラウドサービスを提案・再販するモデルもあります（MicrosoftやGoogleのAIサービス販売代理店など）。実際、「多くのAI企業が自社ソリューションの価値提案に苦戦しており、バイヤー教育やビジネスケース提示を専門エージェンシーが支援している」との指摘もあります (Marketing for AI Companies)。このように技術と市場を橋渡しするBtoBマーケターの需要は高いです。また、AIに特化した広告媒体（専門サイトや展示会）を運営しスポンサー収入を得るケースもあります。
BtoC: エンドユーザー向けのAI製品（スマホアプリやガジェット等）では、デジタルマーケティング代理やインフルエンサーとして活躍する道があります。例えばAI搭載の家庭用ロボットをSNSでプロモーションし販売手数料を得る、といった形です。また、自ら比較サイトやレビューサイトを運営しアフィリエイト収入を上げるビジネスも考えられます（「AIツール徹底比較」ブログ経由でソフト購入が発生すると紹介料を得るモデル）。
収益モデル: クライアントからのフィー（マーケ支援の月額費用、成果報酬型コミッション）、広告収入（自社運営メディアにAI企業の広告掲載）、販売手数料（再販・代理店としてのコミッション）などです。例えばSaaS製品のリセールでは契約金額の○％を継続的に得られる場合もあります。また、自社が構築したAIサービスのマーケットプレイスで取引額の一定割合を手数料収入にするモデルも可能です。フランチャイズ的な展開はあまりありませんが、特定業界に強い販売代理店ネットワークを構築することは考えられます。
競争優位性: ユーザーの広い視野と論理思考は、AIの機能を顧客価値に結びつけてストーリーを作るのに役立ちます。金融業界の知見を持てば「金融でAIを使うとROIがどう向上するか」など説得力のあるメッセージを作れます。コンサル経験も活かし、単なる広告ではなく顧客の課題を理解したマーケティング戦略を提案できる点で差別化できます。また技術トレンドに明るければ、最新の生成AIを活用した効率的なマーケ施策（例えばコンテンツ自動生成やデータ分析によるターゲティング）を提案でき、AI×マーケの実践知自体が付加価値となります。
4. メディア＆コミュニティ運営
役割概要: AIに特化したメディアやコミュニティを運営し、情報発信やユーザー集客によってビジネス化するプレイヤーです。具体例としてニュースサイト編集者、ブログやニュースレターの発行者、YouTuber/ポッドキャスター、イベント主催者、オンラインコミュニティ管理者などが挙げられます。AIに関する知識・ニュース・ノウハウをわかりやすく整理し提供することで、多くの読者・視聴者を集め、その注目を収益につなげます。
BtoB: 専門的な調査レポートや業界動向分析を発信するビジネスモデルです。例えば「AI産業レポート」や「業種別AI活用事例集」などを作成し企業向けに販売したり、AIカンファレンスを開催してスポンサー料やチケット収入を得る方法があります。またオンライン上で技術者コミュニティを運営し、企業求人や広告掲載による収益を得るパターンもあります。メディアを通じて業界のハブとなることで、コンサルティングなど他事業への波及効果も期待できます。
BtoC: 一般消費者や個人のAI愛好家・学習者向けに、ニュースレターやSNSアカウントで日々のAIニュースをキュレーション提供するモデルです。実際、海外ではAIニュースレター「The Rundown」が創刊数ヶ月で50万超の購読者を集め話題になるなど (Top 19 AI Newsletters for 2025)、信頼できる情報ソースへのニーズは非常に高いです。同様に、日本でもChatGPTブーム以降YouTube上でAI解説チャンネルが急増し、多数の登録者を獲得しています。個人向けには他にも、AIに関するQ&AフォーラムやSlack/Discordコミュニティを運営し、有料会員には限定情報を提供するといった形も考えられます。
収益モデル: 広告収入・スポンサー収入（サイトやニュースレターにおける関連企業からの広告掲載料）、コンテンツ課金（有料記事やプレミアム会員制による購読料）、イベント収入（カンファレンス参加費、オンラインセミナー受講料）など多岐にわたります。例えば人気ニュースレターを無料提供しつつスポンサー広告で稼ぐ、あるいは一部高度な分析記事のみ有料配信するといった戦略です。コミュニティ運営では月額数千円の会員制にして専門家との交流機会を提供するケースもあります。また発信力が高まれば講演料や寄稿料といった個人ブランド収入も得られます。
競争優位性: もし執筆力やセミナー登壇経験があれば、この分野で直接的に活かせます。わかりやすく面白い記事を書く、魅力的に話せるといったスキルは良質なメディア運営の核です。またAI開発企業の経営視点を持つことで、単なるニュース列挙でなく本質を捉えた解説や業界の深層分析ができ、他メディアとの差別化になります。広い視野と論理思考により、「技術動向」「ビジネスインパクト」「社会的課題」を俯瞰して論じることで読者の信頼を得られるでしょう。さらに専門コミュニティではプロンプトエンジニアリングの知見を共有する場などユニークな切り口を打ち出せば、コアなファン層を形成できます。
5. プロダクト＆プラットフォーム提供
役割概要: 自社でAIを活用したアプリケーションやサービスを企画・提供するプレイヤーです。ただしここでいう「開発を行わず」とは、ゼロからAIモデルを研究開発するのではなく、既存のAI技術やモデル（APIやOSS）を組み込んで製品化することを指します(Wrapper、ラッパー)。つまりAIの応用プロダクトの起業家・プロダクトマネージャー的な役割です。例えば、ChatGPTのAPIを用いた業務効率化ツールや、画像生成AIを使ったデザインサービス、業界特化型のAIチャットボットなどを自社商品として展開します。
BtoB: 企業向けのSaaS（Software as a Service）モデルが典型です。例えば「金融レポート自動要約AIサービス」を開発して金融機関にライセンス提供する、製造業向けに異常検知AIソリューションをパッケージ化して売る、といった形です。ポイントはプロダクトアウト型であり、先に汎用的なサービスを作ってから幅広い顧客に販売することです（受託開発とは対照的に、機能は基本共通化）。これによりスケールメリットを追求できます。また最近は自らプログラミングしなくても、ノーコードツールやAutoMLを活用して比較的低コストでAIアプリを作ることも可能になっています。
BtoC: 一般消費者向けのAI搭載アプリやウェブサービスを提供します。例えば画像生成AIでアバター画像を作るスマホアプリや、ChatGPTを利用した学習支援アプリなどです。消費者向けの場合、使いやすいUI/UXや楽しさが重視され、AI部分は裏側のAPIに任せてフロントエンドの工夫で差別化する戦略も有効です。ヒットすれば短期間で大規模ユーザーを獲得でき、広告モデルやフリーミアム課金で収益化できます。
収益モデル: サブスクリプション課金（月額利用料：企業向けではユーザー数や使用量に応じた従量課金も）、ライセンス販売（オンプレミス版やOEM提供）、広告収入（フリーミアムモデルで無料ユーザーには広告提示）、取引手数料（プラットフォーム型サービスの場合）などが考えられます。場合によってはフランチャイズ展開も可能です。例えば、自社のAIサービスをパッケージ化し、異なる地域の事業者にライセンス供与して販売・サポートしてもらうモデルです。成功例として、文章生成AIツールのJasper AIはOpenAIのAPI上に製品を構築し、初年度で約4,500万ドルの売上と15億ドルの企業評価額を達成しています (The Unbelievable Success of Jasper AI: 15X More Revenue Than OpenAI)。これはベース技術を持つOpenAI本体より高収益だったとも報じられ、既存AI技術を活用したプロダクトビジネスのポテンシャルを示しています。あなた自身が、過去の経験で得た発想から業界共通課題を解決するAIツールを企画し、エンジニアと協力して製品化するといった道が考えられます。
競争優位性: ここでの論理的思考力と広い視野は、ユーザー企業のニーズを洞察し汎用サービスとして結実させる上で武器になります。プロダクト設計では技術寄り視点だけでなくビジネスモデル設計力も重要ですが、あなたの経験に基づくビジネスモデル構築力を活かせます。また金融領域の知見を持てば、金融特化AIプロダクトなどドメイン知識が要求されるニッチで優位に立てます。プロンプトエンジニアリングの知識は、生成AIを組み込むサービスで出力品質やユーザー体験を高める工夫として活用でき、競合製品との差別化点となるでしょう。もし個人ブランドがあれば、プロダクトの信頼性（Thought Leadership）向上や初期ユーザー獲得にも寄与します。
多角的な収益モデルを持つビジネスモデル提案
以上の分析を踏まえ、ユーザーの強みを最大限に活かしたビジネスモデルとして「AI導入エキスパート・プラットフォーム型ビジネス」を提案します。これは、コンサルティング＋教育＋メディア＋プロダクトの要素を組み合わせたハイブリッドモデルです。具体的には以下のような形です。
- ①戦略コンサルティングサービス（BtoB）: まず中核事業として、企業向けにAI導入コンサルティングを提供します。特にユーザーの得意分野であるプロンプトエンジニアリングを活かし、生成AIの業務適用支援にフォーカスします。例えば金融業界のクライアントに対しては、「投資分析レポート作成に生成AIを組み込むには」「金融データを扱う際のAIガバナンス」など、業界特有の課題に精通したアドバイスが可能です。論理的思考でROI試算やリスク評価を行い、経営層にも刺さる提案を行います。料金は月額制のアドバイザリー契約やプロジェクトごとのフィーとし、一定数のクライアントを確保することで安定収益基盤とします。
- ②トレーニング・ラーニング事業（BtoB+BtoC）: コンサルで培った知見を汎用化し、教育コンテンツとして提供します。企業向けには**「AIリテラシー+プロンプト研修パッケージ」を開発しライセンス提供します。これはユーザーが講師を務めなくても収益化できるよう、研修キット（教材スライド、講師マニュアル、演習用データなど）として整備し、パートナー講師に提供・展開してもらいます（フランチャイズ的モデル）。一方、個人向けにはオンライン講座プラットフォーム**を運営します。月額サブスクリプションでプロンプト設計や最新AIツールの使い方を学べる動画コース、Q&Aフォーラム、勉強会イベント等をセットにしたサービスです。これによりBtoCからも継続収入（受講料やコミュニティ会費）を得ます。
- ③メディア発信・コミュニティ（BtoC+BtoB）: 自社メディア「AI活用ラボ（仮）」を立ち上げます。内容はブログ記事、ニュースレター、YouTube解説など多チャネル展開し、「実践者視点のAI活用ノウハウ」を発信します。例えば毎週のニュースレターで最新事例や自社コンサルの学びを共有し、読者をファン化します。これによって業界での認知度が高まり、コンサルや研修の新規顧客開拓にもつながります。収益面では、サイトやニュースレターのスポンサー枠を設けAI関連企業の広告料を得ることが可能です。また読者の一定割合には自社サービスへのアップセル（有料会員誘導や見込み顧客化）を図ります。さらにユーザー自身もカンファレンス登壇や寄稿依頼が増え、個人としての収入やブランド価値向上も期待できます。
- ④プロダクト/IP開発（BtoB）: コンサルティングで得た知見をプロダクトアウト化し、共通課題を解決するツールやIP（知的財産）として提供します。例えば「プロンプトエンジニアリング管理ツール」や「AI導入効果測定ダッシュボード」のようなソフトウェアを開発し、サブスクリプション提供します。ユーザー自身は企画と要件定義に注力し、開発自体は外部の開発パートナーに委託することでノーコード経営を実現します。あるいはソフトウェアではなく、テンプレートやフレームワークをライブラリ化して提供する方法もあります。例えば業種別プロンプト集やAI戦略策定フレームを製品化し、有料ライセンス配布します。これらプロダクトは睡眠収入（非稼働収入）を生みやすく、コンサルのような人的リソース制約から収益を多角化できます。将来的にヒットすれば事業の柱に成長し、他社への技術ライセンス供与や事業売却による大型リターンも見込めます。
ビジネスモデルの全体像: 上記①～④はそれぞれ独立した収益源となるだけでなく、互いにシナジーを生みます。メディア発信で集まったファン層から研修受講者やコンサル見込み客が獲得でき、コンサル実践で蓄積したナレッジが研修教材やプロダクト改善にフィードバックされます。多面的に価値提供することでブランドへの信頼が増し、競合が模倣しにくいエコシステム型ビジネスとなります。また収益モデルもコンサルフィー、サブスク課金、広告収入、ライセンス料と分散されるため経営の安定性が高まります。
競争優位性の活用: このモデルでは強みを以下のように活かします。
- プロンプトエンジニアリング力: コンサルや研修での差別化サービスとして提供。クライアントのAI利用効果を高める秘密兵器となり、専門家としてブランド化できます。
- 論理的思考・俯瞰力: 複合事業の戦略立案に不可欠です。大局観を持って各事業を連携させ、刻々と変わるAI業界でもブレない軸（例えば「企業の価値創造にAIを活かす」というミッション）を据えて展開できます。
- 執筆・発信力: 自社メディア運営やマーケティングでフルに活かします。良質なコンテンツは見込み客との信頼関係を築き、営業コストを下げてくれます。
- コンサル＆経営知見: プロ向けサービスでは実務経験に裏打ちされた提案が評価されます。特に経営者目線を持つことで、単なる技術提案でなく事業成功にコミットしたパートナーとして顧客に選ばれやすくなります。
- 業界知識: 例えば金融分野はAI活用ニーズが高い反面規制やリスク管理も重要な分野です。このドメイン知識を持つことで金融機関向けに強いポジションを築けます。同様に他の規制産業（医療など）でも応用可能です。
まとめ: 提案するビジネスモデルは、一言で言えば「AIビジネス活用の知的プラットフォーム」です。自らはAIアルゴリズムを開発しなくとも、コンサルティングで伴走支援し、教育で人材を育成し、メディアで知を共有し、プロダクトで道具を提供する——という多面的アプローチで顧客のAI活用を総合支援します。これにより、「技術はあるが活かし方がわからない」という市場の隙間を埋め、持続的な価値提供と収益獲得を両立できるでしょう。現在、生成AIブームで技術そのものの差別化が難しくなる中、俯瞰的思考でビジネスモデルを再発明し複数の収益源を持つことが競争優位となります (生成AIで一番儲けていたのはコンサルでした｜本郷喜千)。ユーザーの経験とスキルセットを踏まえれば、このモデルは十分実現可能であり、AI市場における独自ポジションを築けると考えます。
