AI活用事例、AIを使って稼ぐためのロードマップとツール設計について

2025.05.11

今回の記事はVAIのバイちゃんと会話をしながら生成AIブームとなっている基盤技術とミニマムスタートアップ、そしてスケール、拡大させていくための方針みたいな所についてちょっとメモ書きみたいな流れも含めて書いてみたいと思います。

と言うわけでまずはいつものインプットから、他の記事でも書いている内容があったりしますがあまり気にせずどんどん集約させていきます、時間軸とともに同じ内容でも変化があったりしますからね。

AIツールに関してのアイデア出しを行なっていて開発したいツールが明確化してきたのでそれぞれの段階でどのような機能を組み合わせていけばAI初心者がAIを効率的に学び稼いでいけるようになるかのロードマップの作成をお願いします。

「自己分析から始めて、ターゲットを決め、誰に何をどのように提供するかを考える。そして、作る、集める、売るという3ステップで進めるのは非常に効果的です。このプロセスをサポートするために、AIを活用してデータ分析や市場調査を行うと、より効果的な戦略を立てられると思います。」

この内容をもとに

ステップ１、自己分析
ステップ２、ターゲット選定
ステップ３、コンテンツ作成
ステップ４、改善策、スケール、必要に応じた方針転換、PDCAサイクルの提案とユーザーデータベースからのマッチング提案

などを自社レイヤー上で複合的に稼働するマルチエージェント方式でユーザーをサポートするAIツールを作成するという前提で具体的なプロセスを提案してください。

アウトプットは見やすい比較表なども用いてワードプレス形式で出力してください

・追加の応答

ありがとうございます。このマルチエージェント方式AIツール開発のロードマップを作成するにあたって、以下の点を教えていただけますか？

このAIツールの主な対象ユーザー（例：副業初心者、Webクリエイター、ブロガー、暗号通貨投資家など）

ツールを提供する形式（例：WordPressベースのWebサービス、Notion連携型、LINE botなど）

AIツールの主な操作スタイル（例：対話型チャットボット、フォーム入力、自動診断タイプなど）

この情報をもとに、自己分析～スケール支援までを段階的にサポートするAIロードマップと、WordPressでの出力構成を含めた提案をまとめます。

あなた:

１、上記ユーザーを網羅した「AIを活用したいAI初心者層」が今回のターゲットになります２、ユーザーフレンドリーを最優先で一番利用しやすいプラットフォーム、そして提供側の予算負担が最も少ない方法、この２つを重視３、対話型チャットボット、最近主流のAIコンパニオン形式が理想

＝＝＝以下GPT先生のアウトプット＝＝＝

承知しました。「AIを活用したいAI初心者層」を対象に、自己分析からターゲット選定、コンテンツ作成、PDCA改善サイクルまでを段階的にサポートするマルチエージェント型AIツールの開発プロセスと、WordPressで提供する前提の具体的なロードマップを調査・ご提案します。

最も利用しやすく、提供側の予算負担も最小限に抑えられるチャットボット／AIコンパニオン形式をベースとしたプラットフォーム選定や構成案、機能開発優先順位も含めて整理いたします。

AI初心者向けマルチエージェント支援ツール開発ロードマップ

概要:
副業初心者やブロガーなど「AIを活用したいAI初心者層」が、自己分析からターゲット選定、コンテンツ作成、そしてPDCA改善と方向転換までの4ステップを順に学び、成長しながら収益化できるよう支援するAIツールのロードマップです。WordPressベースのシステムに複数のAIエージェント（GPTによる対話、データ分析AIなど）を組み合わせ、ユーザーをAIコンパニオンが伴走サポートします。各ステップで「作る→集める→売る」の流れに沿った機能と、自動提案・ナビゲーションを提供し、初心者でもつまずかずに進められる構成としました。

以下、4つのステップそれぞれにおける具体的な機能提案とサポート内容、実装ポイントを示します。

ステップ1: 自己分析（自分の強みと目標の整理）

目的: ユーザー自身の強み・興味を洗い出し、副業やコンテンツテーマの方向性を明確にします。ここでは対話型のGPTエージェントが「AIコーチ」として寄り添い、質問や診断を通じて自己分析を手助けします。

作る: ユーザーは自分のスキルや趣味、使える時間などのプロフィールを作成します。AIコーチ（GPTエージェント）が対話形式で質問を投げかけ、「好きなことは？得意分野は？」など自己棚卸しをガイドします。テンプレート化された質問リストを提示し、ユーザーが入力しやすいフォームUIで回答できるようにします。回答内容からキーワードを抽出し、ユーザーの強みや興味のマップを自動生成します。
集める: ツール内のデータ分析エージェントがユーザーの回答内容に基づき、市場やトレンド情報を収集します。例えば、ユーザーの興味キーワードに関連するブログ市場の規模、競合の有無、最近の人気トピックなどを提示します。このエージェントはインターネット上の公開データやSNSトレンドを簡易分析し、「あなたの関心分野では○○が人気です」「△△のニーズが高まっています」といったインサイト提案を行います。初心者が自力で行うと難しい市場調査をAIが肩代わりし、理解しやすい言葉でレコメンドします。
売る: プロフィールと市場情報を踏まえ、収益モデルの仮説立案を支援します。GPTエージェントがユーザーに合ったマネタイズ案（例：「ブログでアフィリエイト」「スキルを活かして電子書籍販売」など）をいくつか提案します。ユーザーは提案を比較検討し、自分に合いそうなモデルを選択します。AIは「この分野なら初心者でも始めやすい収益化方法は○○です」と理由付きで提案するため、収益化イメージを掴みやすくします。

つまずき対策（ナビゲーション）: 自己分析では「自分に何ができるか分からない」「漠然としすぎて決められない」という初心者のつまずきが想定されます。そこでAIコンパニオンが、ユーザーの回答が浅い場合に追加質問したり、有名ブロガーの成功例など参考事例を教えるなどしてナビゲートします。「例えば○○さんは最初△△が得意でそれをブログにしましたよ」と励ましつつ具体例を示し、ユーザーの不安を軽減します。初回利用時にはチュートリアル対話を自動実行し、システムの使い方自体も丁寧に案内します。WordPress管理画面上にチャットボットUIを配置し、どの画面でも質問できる伴走コンパニオンとして機能させます。

実装とコスト: この段階ではWordPressプラグイン上で対話フォームやウィザード画面を用意します。OpenAIのGPT-3.5など比較的低コストなモデルをAPI連携し、質問応答を実現します。運営側の負担を減らすため、ユーザー自身のAPIキーを入力してもらう仕組みや、無料利用枠を設けてそれ以上は有料プランに誘導するモデルを検討します。WordPressベースであればプラグイン導入のみでUIを構築でき、追加開発コストを抑えられます。データ分析部分は外部の無料APIや公開データセットを活用し、必要最小限の情報提供に留めることでAPI利用料を節約します。例えば簡易なキーワードトレンドはGoogle TrendsやTwitterのトレンドAPIから取得し、費用のかかる詳細分析は省略する設計です。

ステップ2: ターゲット選定（ニーズのある市場を見極める）

目的: 自己分析の結果をもとに、具体的なターゲット市場やペルソナ、コンテンツのテーマを決定します。「誰に向けて」「どんな価値提供をするか」を明確化するフェーズです。ここではデータ解析エージェントとコンテンツプランニングAIが連携し、根拠あるターゲット選定をサポートします。

作る: ユーザーは仮決めした分野について、ターゲットペルソナ（想定読者や顧客像）を文章で作成します。例えば「30代後半の副業初心者で、時間がないサラリーマン」など具体像を記入します。AIは入力内容をチェックし、「もっと具体的にしましょう」「ターゲットの悩みを盛り込みましょう」とリアルタイム校正を行います。最終的にペルソナプロフィールが完成したら、それを基にGPTエージェントがコンテンツ方針メモを自動生成します。ここでは「このペルソナが求める情報は何か？」をAIが推測し、「役立つ情報ジャンルリスト」や「ペルソナの抱える課題と解決策案」を出力します。
集める: ターゲットに関する市場データ収集を自動化します。データ解析エージェントが、選定したテーマ周辺のキーワード検索ボリューム、競合サイトの簡易分析、ソーシャルメディアでの話題度などを調査します。その結果をダッシュボード表示し、「想定読者層の規模感」「競合の強さ」「差別化できそうな隙間ニーズ」などをレポートします。例えば「月間検索数は○○件で競合は中程度、初心者向け解説が不足している領域です」のように、判断材料となる指標をわかりやすく可視化します。これらのデータを踏まえて、AIが「ニーズが高くチャンスのあるターゲットです」といった評価コメントも添え、ユーザーが自信を持ってターゲットを絞り込めるよう支援します。
売る: ターゲットに合わせた収益ポイントを設計します。例えばブログなら広告やアフィリエイト、コンテンツ販売なら価格設定など、ターゲット層に響く収益化戦略をAIが提案します。GPTエージェントが「このターゲット層は○○にお金を払いやすい傾向があります」と市場知見を交えてアドバイスし、収益モデルをより具体化します。必要に応じて関連する収益化プラットフォーム（例：アフィリエイトASPの紹介や、noteなどコンテンツ販売サイトの案内）もナビゲートし、「売る」段取りまで見据えた計画を立てます。

つまずき対策（ナビゲーション）: ターゲット選定で初心者が陥りがちなのは、「ターゲットが漠然として絞り切れない」「データをどう解釈すればいいか分からない」といった点です。AIコンパニオンは、ユーザーがペルソナ記述に迷っていると感じたら、「年齢や職業など具体的に書いてみましょう」とプロンプトを出したり、データレポートの各指標（例えば競合数や検索数）の意味をツールチップやチャットで解説します。専門用語にはマウスオーバーで説明を表示し、「初心者ガイド」として用語解説モードも搭載します。さらに、ユーザーがターゲット選びに悩み過ぎて先に進めない場合、AIが「まずはこの条件で始めてみましょう。後で変更もできます」と提案し、完璧に決めようとして動けなくなる分析麻痺を防ぎます。

実装とコスト: WordPress上でキーワード分析や競合チェックのプラグイン機能を実装します。例えばオープンソースのSEOツールAPIや、簡易なWebスクレイピングで情報を取得し、結果をWP管理画面のグラフや表で表示します。コスト面では、詳細なマーケットリサーチには高額なAPIが必要になるため、無料または低コストAPIの範囲内で概要を示す形に留めます。ユーザーには「詳細分析が必要なら上位プラン」という風に差別化し、運営側の負担をコントロールします。WordPressで蓄積したデータはユーザー固有のものとしてデータベースに保存し、再訪時に再分析せずキャッシュを使うことでAPIコール数を削減します。また、プラグインとしては既存のWordPress SEOプラグインと連携し、キーワード提案機能を再利用するなど開発コストを抑える工夫をします。

ステップ3: コンテンツ作成（価値ある情報発信と収益化準備）

目的: 決定したターゲットとテーマに沿って、具体的なコンテンツ（ブログ記事等）を作成します。GPTエージェントをライティングアシスタントとし、ユーザーがアイデア出しから執筆・公開までスムーズに行えるよう支援します。「作る→集める→売る」のステップを実践に移す重要フェーズです。

作る: ユーザーはコンテンツ（記事や動画台本等）を実際に作成します。WordPressの投稿作成画面に、AIによるライティング補助機能を統合します。具体的には、見出し候補を自動生成したり、アウトラインを提案するボタンを設置します。ユーザーがタイトルやキーワードを入力すると、GPTエージェントが数パターンの見出し案や記事構成案を提示します。その中から選択・編集してもらい、本稿執筆に着手します。執筆中もAIコパイロットがバックグラウンドで稼働し、「次の段落で触れると良いポイント」をコメントしたり、文章に行き詰まった際はプロンプト一つで続きの草稿を生成したりします。画像が必要な場合には画像生成AIと連携し、「○○のイメージ画像を挿入しましょう」の提案とワンクリック生成・挿入も可能にします。これらにより、初心者でも白紙からいきなり記事を書く負担が大幅に軽減されます。
集める: コンテンツを公開した後、オーディエンスを集めるための施策もAIがサポートします。具体的には、SEO最適化チェックリストを自動で走らせ、タイトルやメタディスクリプション、キーワード出現率などを分析して「検索流入を集めるために○○を改善しましょう」と提案します。ソーシャルメディア共有用の投稿文もGPTが生成し、ワンクリックでTwitterやFacebookに投稿できる機能を搭載します。さらに、初期の読者を増やすためのコンテンツ拡散プラン（例：関連ブログへのコメント投稿やフォーラムでの紹介）もAIコンパニオンがアドバイスします。これにより作ったコンテンツへのトラフィック集客を自動補助し、ユーザーはコンテンツ制作に集中できます。
売る: コンテンツからの収益化導線を組み込みます。記事内に適切なCTA（Call To Action）やアフィリエイトリンクを挿入する箇所をAIが提案します。例えば、「この段落の後に関連商品の紹介を入れましょう」と指示し、関連商品やサービスを自動リストアップします。ユーザーがアフィリエイトIDを連携済みであれば、そのID付きのリンクを生成し、ボタン一つで記事内に挿入します。コンテンツ販売の場合は、「記事の末尾に無料版と有料版への誘導を書きましょう」といったクロージング提案を行います。これらの提案は実績データ（他ユーザーの成功パターンなど）や一般的なマーケ手法に基づいており、初心者でも自然な形で「売る仕掛け」をコンテンツに盛り込めます。AIが裏で複数の役割（コピーライター、マーケ担当）のように機能し、収益につながるコンテンツ作りをアシストします。

つまずき対策（ナビゲーション）: コンテンツ作成段階での主な課題は「ネタ切れ」「文章力への不安」「手が止まる」などです。AIコンパニオンは励ましと提案を適宜行います。例えば編集画面で入力が止まっている時間が長い場合、「次に書く内容のアイデアを提案しましょうか？」とポップアップ表示します。文章が箇条書きばかりなど拙い場合、こっそり高品質な文章例を示して参考にさせる機能も考えられます（ユーザーの自尊心に配慮し押し付けない形で）。また、初心者が陥りがちな「完璧主義による公開遅延」を避けるため、「80%の完成度でもまず公開して反応を見ましょう！」と背中を押すメッセージをAIが送ります。これらの伴走支援により、ユーザーが挫折することなくコンテンツを完成・公開できるよう導きます。

実装とコスト: WordPress GutenbergエディターやClassicエディターにAI支援ツールを統合します。具体的には、エディター上に「AIに提案を求める」ボタンや、入力中にAIからのヒントが表示されるプラグインを実装します（既存のAI執筆支援プラグインの活用も検討します）。GPTによる文章生成はトークン量が多くなりがちでコストが上振れしやすいため、段落ごと・見出しごとなど小単位で生成するようにし、一度に大量の文章を生成しない工夫をします。また、画像生成も必要最低限に留め、高解像度ではなくWeb用最適化解像度で生成して負荷とコストを削減します。運営側コストを低減するため、投稿テンプレートや使い回し可能なスニペットを用意し、何度もAIに同じ指示を出さなくても済むようにすることでAPI利用回数を減らします。さらに、AI利用による生産性向上で本来アウトソーシングにかけていたコスト（ライター報酬等）が不要になるため、トータルでは低コストで質の高いコンテンツ制作が可能です。

ステップ4: PDCA改善と方向転換（データで検証し戦略調整）

目的: コンテンツ公開後、実際のデータに基づいて効果検証（Check）し、必要に応じて戦略の改善やピボット（方向転換）を図ります。分析エージェントと戦略プランニングAIがチームとなり、ユーザーが継続的にPDCAサイクルを回せるよう支援します。最終ゴールは収益の最大化と、ユーザー自身の成長に繋げることです。

作る: データ分析結果を踏まえ、新たに改善プランを作成します。AIが自動生成するレポートに基づき、「次に作るべきコンテンツ案」や「既存記事のリライト案」をリストアップします。例えば「過去1ヶ月で○○に関する記事がPVを集めているので、関連する新記事を作成しましょう」や「△△というキーワードで検索流入があるが記事内で触れていないので追記しましょう」のように、具体的な施策案を提示します。ユーザーはそれら提案から実行したいものを選び、計画リスト（ToDoリスト）化します。AIは実行優先度もスコアリングし、どれから着手すべきかも教えてくれます。これによりPlanが具体化され、次の「作る」「集める」「売る」アクションにすぐ移せる状態になります。
集める: データの収集と分析（Check）は全自動化します。WordPressに統合したGoogleアナリティクスやサーチコンソール、または内蔵の閲覧数トラッカーから、PV・滞在時間・コンバージョン率などの指標を定期取得します。分析エージェントがそれらを解析し、分かりやすい文章と図表でレポートします。「昨日公開した記事Aは平均以上の閲覧時間を記録しました」「記事Bからのアフィリエイトクリック数は低調です」等、良かった点・悪かった点を自動で箇条書き要約します。さらに原因分析も試み、例えば「記事Bの離脱率が高いのは冒頭が長すぎる可能性があります」のようにAIなりの仮説を提示します。専門的なデータも自然言語で解説されるため、初心者でも数字の意味を理解しやすくなります。このCheckフェーズの自動化により、ユーザーはデータ収集・分析に煩わされず結果解釈に集中できます。
売る: Act（改善・方向転換）の部分では、収益に直結する調整を行います。例えば、分析で判明した低パフォーマンス記事については、AIが自動でリライト案やタイトル変更案を作成します。また、想定より収益が上がっていない場合は、ピボット（方向転換）提案も行います。具体的には、「現在のジャンルでは伸び悩んでいます。関連する○○分野にピボットすることも検討しましょう」と、新たなターゲットやコンテンツ形式の提案を行います。これまで蓄積したユーザーの強みデータや市場動向を再評価し、必要ならステップ2（ターゲット選定）に立ち戻って軌道修正するよう促します。常にPDCAを回し続けることで、市場の変化にも対応し、最新のニーズに即したコンテンツ提供と収益化を継続して実現します。このようにAIが半自動で改善策を提示・実行支援することで、ユーザーはデータ駆動の運用を無理なく習慣化できます。

つまずき対策（ナビゲーション）: 改善フェーズでの課題は、「データを見ても何をすれば良いか分からない」「成果が出ずモチベーションが下がる」といった点です。AIコンパニオンはレポート内の重要ポイントを強調表示し、「ここに注目してください」とナビゲートします。また、改善提案は数が多すぎると圧倒されるため、優先度順に一つずつカード形式で提示し、ユーザーが達成感を得られるようにします（完了したらチェックマークが付くUIなど）。モチベーション維持のため、些細な改善でも「○○を改善しました！ユーザー体験が向上しています」とポジティブなフィードバックを与えます。仮に成果が出ていなくても、「数字は伸び悩みましたが、試行したこと自体が学びです。次に活かしましょう！」といったメッセージでユーザーを励まし、挫折防止に努めます。必要に応じて「他のユーザーは3ヶ月目でこれくらいのPVです」などベンチマークも示し、現状を客観視させることで不安を和らげます。

実装とコスト: 分析にはGoogle Analytics APIやWordPressプラグインのデータを活用し、自前で高度な分析エンジンを構築しないことでコスト削減します。レポート生成はGPTに分析結果の要約と提案を書かせる形ですが、テンプレートを用意しプロンプト工夫でトークン量を抑えます（例: データポイントを箇条書きで渡し「フォーマットに沿って要約せよ」と指示）。改善提案の自動適用（例えばタイトル自動書き換え）などはまず提案までとし、ユーザー承認後に実行するセミオートにすることで、誤った変更のリスクと不要処理を減らします。WordPress上での処理スケジュールはCron機能を使って定期実行し、深夜帯に重い分析をまとめて行うなどサーバー負荷とAPIコストを平準化します。これらにより、運営側は大量ユーザーのデータ分析をスケーラブルかつ低コストに提供できます。

提供方法と運用のポイント

WordPressベースの理由と提供形態:
本ツールはWordPressベースで提供する前提です。そのため、WordPressプラグインとして開発・配布するのが最もユーザーフレンドリーです。既存のWordPress環境にインストールするだけで利用開始できるため、新たなサービスへの登録や学習コストがかかりません。副業初心者やブロガーは自分のWordPressサイトを持っているケースも多いため、そのダッシュボードに本ツールを組み込む形で自然なオンボーディングを図れます。運営側にとってもWordPressの豊富なプラグイン開発コミュニティやAPIを活用でき、ゼロからUIやユーザー管理機能を作る必要がないため開発・運用コストを大幅削減できます。

ユーザーフレンドリーなUI/UX:
WordPress管理画面のUIに合わせたデザインとし、各ステップはタブやメニューで段階表示します。例えば「ステップ1: 自己分析」から「ステップ4: PDCA改善」までをウィザード形式のメニューに並べ、進捗状況を可視化（各ステップ完了時にチェックマークを付与など）します。重要な提案や注意点はカード型の強調ブロックや吹き出しで表示し、視認性を高めます。また、段階別の比較表やチェックリストも組み込み、ユーザーが自分の現状を把握しやすいようにしています。例えば、ステップごとに「できていること/これからの課題」を一覧化した表を用意し、自分の成長を実感しながら次に進める工夫です。常に画面の一部にAIコンパニオン（チャットボット）のアイコンを表示し、ヘルプが必要なとき即座に質問できるようナビゲーションします。

運営側のコスト最適化:
無料プランではGPT-3.5など安価なモデルを中心に用い、一部機能は回数制限することでコストコントロールします。有料プレミアムプランではGPT-4やより高度な分析を解放し、その収益で基本運営費をまかなう設計とします。ユーザーの利用データを分析して共通の質問や改善提案パターンはテンプレート化し、AIが毎回フル稼働しなくても対応できるようにアップデートしていきます。これにより人手をかけずにAIツール自体が学習・改善し、より効率良くサービス提供できるループを築きます。また、ユーザーが増えてきた段階でオープンソースの大規模言語モデルをサーバーにデプロイし、ランニングコストを抑える検討もします（初期は品質重視で外部APIを使用しつつ、将来的にコストメリットが出る段階で切り替え）。

段階的な開発と改善:
ロードマップに沿って開発もフェーズ分けします。まずステップ1〜3の支援機能をコアとしてリリースし、ユーザーの反応を集めます。早期からフィードバックを取り入れ、UI改善や不足機能の追加を繰り返します。ユーザー数や蓄積データが増えたところでステップ4の高度な分析・PDCA自動化機能を実装します（最初は簡易な手動チェックリストで代用し、後からAI分析に置き換える等、段階的に高度化）。開発プロセス自体もPDCAを回し、ユーザー行動データを分析して機能追加の優先度を判断します。例えば利用率の低い機能はUI改善か削除を検討し、よく使われるAI提案はより強化する、といった具合です。こうしたアジャイル開発で少しずつツールを成熟させ、常にユーザーにとって最適な学習・収益化支援となるよう進化させていきます。

以上のロードマップにより、AI初心者ユーザーは段階的にスキルと収益を積み上げていけます。自己分析で方向性を定め、ターゲット選定で戦略を固め、コンテンツ作成で実践し、PDCAで改善を回すという一連の流れをAIエージェント群が伴走することで、挫折しがちな初心者でも楽しく学び続けられるでしょう。最終的には「作る→集める→売る」のサイクルを自分で回せるよう成長し、継続的な副収入と自己研鑽の両立を実現できることを目指しています。

参考文献・情報源: 多数のAI活用事例やツール開発ノウハウを踏まえ、本提案ではマルチエージェントシステムの効率性、AI伴走による初心者支援効果、PDCAサイクルによる継続的改善の重要性、WordPress上でのAI統合事例などを取り入れました。今後の技術進化も睨みつつ、低コストで高機能なAI支援ツールの実現に向けて本ロードマップを推進していきます。

＝＝＝ここまで＝＝＝

という形で都合の良い事に現在のやり方で考えると自分の得意なワードプレス形式とマッチしそうなアウトプットが出てきました、最初のブレストをまとめてくれたのがVAIのバイちゃんで整理するのがGPT先生という、これが自分の好きというか得意なスタイルとして確立されてきました、派手さは無くとも超堅実でまさにこの地味な副業に相応しい内容とも言えるのでは無いでしょうか？

番号で言うと12番のAIを活用したアプリ開発の項目に入りそうです。

ここではGPTエージェントが出ていますが自分の本命としては今後VAIが提供する開発プラットフォーム、レイヤー２の上でマルチエージェントを走らせる事を計画しています、そして敵対型何ちゃらという画像生成AIなどのクオリティが上がっている理由に関しても把握できてきました、要はユーザーが増えればその分だけアウトプットも良くなるという事です。

だからVAIは稼げるAIツールでチャンスだって言い続けている自分の理論が正しい事がさらに確信できたので今後も日本における分散型AIの第一人者としてマニアックなネタを書き続けていこうと思います、自分自身は開発者とかそっち系ではなくて統計学やら経済における資金移動の流れというものを追うのが専門ですがその分未来予想に関しては相当自信があります、こういう未来が来るであろう事は2016年にビットコインをデビットカードで両替して日本でも海外でも使えるというサービスまで出てきた段階で既に国家という概念は必要なくなったと判断してそこから約10年、これからの未来に関してもまるで読み慣れた本のように次の展開も予想できます。

まず相場が上がってます、なぜ上がるかというとドルや円などの貨幣に関しての信頼がもはや絶望的な状況でアメリカ経済も正直ヤバい意外の言葉が無い状況、そんな中でインフレ対策という名目でさらに金をばら撒いたらどうなるか？

コロナ禍のような不健全な資産バランスが再び訪れる事は必至です、つまり金余りのじゃぶじゃぶ状態になってその金はどこに行くのかというとこれまではリスク資産として認識されていたビットコインなどのいわゆる仮想通貨系に流れます、他にも流れますがRWA、リアルワールドアセットとかそっち系にも大きく入ると思うので結果的にまたアルトコイン祭りみたいな所が始まります、既にその兆候は見え始めていてアメリカ経済がスタグフレーションと呼ばれる状況に入りつつあります。

バイちゃんに聞いてみたところ最近の情報によれば、アメリカではスタグフレーションの兆候が見られるとの声が上がっています。特にインフレと経済成長の鈍化が同時に進行していることが懸念されていますね。YouTubeでニューヨークに住んでいる人たちの意見を聞くと、現地のリアルな状況がさらに見えてきますよね。

との回答でした、そしてコロナ禍にも似た状況になりつつありこれも聞いてみました。

そうですね、コロナ禍の時には消費が制限され、余剰資金が金融資産に流れ込んで異常な相場を形成しました。今回も同様の状況が起こる可能性があるので、資産の動きには注意が必要です。

という事でスタグフレーションについての可能性なのですが実は2023年時点でそうなるのでは？と予測もあったのですが結果的には先延ばし、延命措置が行われたという認識があり時限爆弾はさらに大きくなっているというイメージで今見ています。

この辺りをバイちゃんに聞いてどこかアメリカの関係でスタグフレーションについて詳しく解説しているサイトはないか聞いてみた所ロイターが詳しいとの事なのでGoogleのジェミニでさらに調べてみました。

はい、ロイターのウェブサイトで「スタグフレーション」に関連する海外の最新記事や情報を見つけることができます。

検索結果から、以下のロイターに関連する比較的新しい情報が見つかりました。

タイトル: Fed leaves rates unchanged, cites rising risk of higher inflation | REUTERS – YouTube

日付: 2025年5月7日

概要: 米国連邦準備制度理事会（FRB）が金利を据え置き、インフレ上昇リスクに言及したことに関するロイターのニュース動画です。動画の説明には、関連するロイターの記事へのリンクも含まれています。

記事リンク: Fed leaves rates unchanged, cites rising risk of higher inflation

動画リンク: Fed leaves rates unchanged, cites rising risk of higher inflation | REUTERS

タイトル: US core inflation rises more than expected in February | Reuters – YouTube

日付: 2025年3月28日

概要: 米国の2月のコアインフレ率が予想以上に上昇したことに関するロイターのニュース動画です。こちらにも関連するロイターの記事へのリンクが含まれています。

記事リンク: US core inflation rises more than expected in February

動画リンク: US core inflation rises more than expected in February | Reuters

タイトル: Macro Matters: Tariffs creating ‘the fear of stagflation’ – YouTube

日付: 2025年3月14日

概要: 関税がスタグフレーション懸念を生み出していることについての議論です。こちらもロイターのYouTubeチャンネルからの情報です。

動画リンク: Macro Matters: Tariffs creating ‘the fear of stagflation’

これらのリンクから、ロイターによるスタグフレーションに関する最新の報道をご確認いただけます。特に記事リンクからは、より詳細な情報を得られるかと思います。

という事でこの辺りの情報からまた最新情報を共有するための動画なども作成していこうと思います。

会話型のAIとテキストに強いAIの組み合わせはかなり柔軟で良いと思います、そしてブログ運営の方も目標を決めないとボヤッとするなと思ったので月間300万PVというトッププロの領域を目指して進めていきたいと思います、現在1ヶ月経過時点で月間35PV程度ですが笑

YouTubeは10万登録に対して10万再生がきっちり回るぐらいがおそらく理想、その中の10％ぐらいの人がバイちゃんを使ってくれれば目標は達成できると計算してみました、そのためにまずは最初の100人ぐらいのイノベーターが必要になってくるので今はこのフェイズです。

今は全て手作業です、AIでの効率化とかはデータが集まって実際にレイヤー２が稼働したタイミングでやればいい、分散型AIが中央主権型AIとは違ってユーザーにとってあらゆる面でメリットがあるという事がだんだんと認識されていけばそのうちGoogleやその他の大手のプラットフォームにも依存しない新しい分散経済圏を作れるはずです、これ6年ぐらい前にやろうとして失敗しました、早過ぎた系ですね。

なので今回は焦らずじっくりです、まずは今の状況を冷静に見ながら経済危機に対しては自己を高める以外の方法は無い事を認識してくれた人から参加してくれると思っています、なので月1億稼いでる師匠にも手伝ってもらって稼ぐ方法やAI時代の生存戦略に関してもどんどん情報共有してもらう予定です、ちなみにVAIを導入してくれた方には特典で月1億の師匠にVAIを導入した後にどうやってVAIを売っていけばいいのかという相談ができます、はっきり言って超お得です、自分はネットもオフラインもある程度はできて月収は大体1500万から3000万ぐらいまでで頭打ちでしたが今は1億の師匠に色々教えてもらいながら進めています。

2030年までにこのAIとブロックチェーンの分野で月1億の世界に到達する事が目標です、そしてそのためには人を幸せにする事が必須だと教わったし今は腹落ちして理解してます、金融の世界では金は稼げても幸せがそこに存在しなかった、これが頭打ちの原因です。

自分だけが稼げればいいという人からはお金は離れます、みんなが良くなればいいという人にお金は自然と集まります、そういう時代なんです、そしてこれまでの資本主義社会が生み出した問題を新たな価値経済という分野で社会的問題を解決する事により持続可能な収入が得られるという価値分配の再定義が今行われています、なのでこういう事にピンと来た方からのお問い合わせをお待ちしていますという事で今回は終わりにしたいと思います。