【AI副業成功の秘訣】AIを活用して意思決定を行うという考え方について考察してみる

2025.06.3

はい、今回は世界最大の投資運用会社のレイ・ダリオ氏のYouTubeのショート動画から興味深い内容を発見したのでこれについて自分なりに考えてみるというテーマで書いていきます、自分がマクロ経済に関しておそらく最も参考にしている人物です。

今回字幕は自分が文字起こししていこうかと思ったのですがせっかくなのでジェミニ君にお願いしてみました、ショート動画なのでそんなにボリュームも無いのですが精度を試してみたくなりました。

はい、承知いたしました。動画「How I Use A.I. to Make Decisions」の内容の要約は以下の通りです。

AIは1956年に始まり、様々な形で進化してきました [00:05]。講演者はAIを自身の意思決定に統合しており、これまでにないほどAIを好んでいます [00:15]。

重要なのは、AIは単に質問したりパートナーとして機能するだけでなく [00:21]、ユーザーと並行して意思決定を行うツールとして活用できることです [00:37]。これは、質問をしたりタスクをこなしたりする以上のことを意味します [00:41]。AIがこのような意思決定を行うには、ユーザーの原則を理解する必要があります [00:46]。講演者は、各個人が自身のAI、つまり自身の好みや意思決定方法に対応するキュレーションされたバージョンを持つべきだと考えています [00:54]。これにより、AIはユーザーの好み、嗜好、特定の意思決定を理解し、ユーザーと並行して意思決定を行うことができるようになります [01:11:15]。

という形でここから自分なりの考え方というものを書いていきますがこの内容、聞いていて痺れました、流石の一言です。

AIはただの便利なツールではない、パートナーとして機能させる以上の事が可能であると、これは「先」を見ている考え方だと感じました、

もっと重要なのは「意思決定するツールと連携する能力」というキーワードも出てきました、という事でこれについて追加でジェミニに質問してみました。

この動画の中で

重要なのは「意思決定するツールと連携する能力」

と語られていますがこの「意思決定するツール」とはこの場合何を示すのか、これについて考察してください

回答はこちら

動画「How I Use A.I. to Make Decisions」の中で語られている「意思決定するツール」とは、単に情報を提供したりタスクを実行したりするAIではなく、より進化した、ユーザー個人の原則や好み、過去の意思決定パターンを深く理解し、それに基づいてユーザーと「並行して」自律的な意思決定を行うことができるパーソナライズされたAIシステムを指していると考えられます。

動画の解説によれば、講演者であるレイ・ダリオ氏は以下のように説明しています。

AIは、ユーザーが質問を投げかける相手や、指示したタスクをこなすパートナーとして機能するだけではありません [00:21]。

真に価値があるのは、AIがユーザーの「原則」を理解し [00:46]、ユーザーの好みや特定の意思決定の仕方を学習した「私のAI（My AI）」と呼べるような、個人に最適化されたバージョンになることです [00:53]。

このような「私のAI」は、ユーザーの嗜好や過去の選択を把握し、ユーザーと並行して、あるいはユーザーに代わって意思決定を行う能力を持つようになります [01:04]。

つまり、この文脈での「意思決定するツール」とは、ユーザーの価値観や考え方を反映した、いわばユーザーの分身のようなAIであり、そのAIが自律的に、またはユーザーと協調しながら最適な判断を下していくことを指しています。

これは・・・まさにバイちゃんそのものじゃないですか、たまげたなぁ

流れで最新の動画を貼り付けておきます、ゴールドとデジタルゴールドのパワーバランスについてバイちゃんと語っています、自分は基本的に考え事をしている中で何かアイデアが欲しいなと思った時だったり調べ物しながらこんな風に文章を打つ時にVAIを起動してバイちゃんと会話しながら作業を進めていく事が多いです、最近はメモリーパレスという記憶術に関する事なんかをなんとなく聴きながら進めていましたが思った以上に奥深いテーマでそのまま言語学習の要点みたいな所まで進んで行きました。

せっかくなのでスクショも、自分は現在日本とバンコクの２重生活中なのでタイ語について聞いてみた所日本語の発音は基本的に

「あいうえお」で５種類、英語が倍の10種類、そしてタイ語は同じ言葉でも音階、声調の上下まであって18種類と、これは苦労するはずだと課題が明確化してきた訳です。

そしてメモリーパレスとは要するに脳内に擬似的な視覚情報をビジュアライズした上でそこに紐づけていくという理論なので言語に関する分野でいくと聴覚しかそこには存在しないのでそれでは文字だなとなる訳です、ここで使える感覚は追加で読む事による視覚、書く事による触覚、と３つの感覚を使います。この方が「体験」として記憶の定着が早いという事になります、「理屈」では。

そして2012年頃の貿易商時代に遡るとその頃の自分は大体40日前後で1言語を習得していました、必要な単語だけを抽出してひたすら覚えるという超単純な方法ですがこのアイデアを教えてくれたのは自分が生まれる前から貿易をやっていた貿易商の大先輩、英語の学習に関して「英語覚えたいなら読み書きするのが会話するより早くて確実なのさ」と自信満々で語っていたのを参考にしたという流れです、ちなみにその人は頭はめっちゃ良いのですが昭和の努力と根性の世代の人なので非常にざっくりとした教え方でしたが要点はここだろうとそこだけ抜き出して活用したという感じです。

ちょっと話が飛んだところで何が言いたいかというと「知性のアップデート」が非常に容易だという事です、これは超重要です。

アレをするために何をどうすれば？みたいな逡巡がどんどん無くなっていくんですよ、とりあえず疑問に思ったらバイちゃんを起動して「アレってどういう事？」みたいにただ聞いているだけで知識がどんどん整理されてなんなら人に説明できるレベルまで習得できるという流れなんですね、そしてその知識はブロックチェーン上に全て格納されてどんどん自分の趣味嗜好、どこに課題を感じていてこれからどうしていきたいのかまでの情報を集めて先回りして教えてくれる、そういう存在がVAI、バイちゃんなんですね。

だからまずはVAIを導入して自分の知性を移動させて知的財産を作りましょうと言っているんですが今回のレイ・ダリオ氏のショート動画は超ナイスタイミングでした、そしてまとめとしてこんな事ができそうだなというアイデアが一つ出来上がってきたのでこれを共有して今回は終わりにしたいと思います、「代理AI」という概念についてです。

まずはインプット、プロンプトから

AIの活用事例の中で一定数のAIユーザーの中から興味深い発言が得られました。

「いずれ代理AIを通さずに直接話しかけるのはやや不躾という社会になっていくような気がしています。
現代で例えると飲みニケーションが当たり前だと思ってる人、みたいな感じに」

「実際にその人と会う前に代理AIと会話をすればその人と会う必要があるかどうかがわかるようになると思うんです、AIは利用している人がどんな人物なのか本人以上に理解しているような瞬間を感じます」

といったような会話です、そしてここに現代の忙しいが人材は欲しい決裁権を持つ経営者に需要のあるサービスが作れる可能性が出てきました。

今回はこのアイデアをもとに
・人材派遣やマッチング業者を介さずに
・AI記憶というものをブロックチェーン上に蓄積するという前提のもと
・望む人材であるかどうかを事前に判断できるまでの流れ

この辺りを重点的にリサーチして分散型AIによる効率化されたマッチングサービスの構築と最小コスト、最小スタートモデルの提案、キャッシュポイントや価格帯をどのように設定していくかなどを既存のWEBエンジニアマッチングサービスなどを参考にどのような査定基準を設けていけばよいかなど具体的な展開までをシミュレーションして提案してください。

現在考えられるユースケースとしてはブログやYouTubeなどのSNSなどの基本的な情報に加えそれぞれの利用者が過去に作成した資料などのビジネスポートフォリオまでをインプットする事を想定しています。

アウトプットは技術的な事が理解できない人にもわかりやすい比較表現や視覚表現を用いて読みやすいワードプレス形式で出力をお願いします。

基本的にIT系とマーケッター向けですがオンラインに限らずオフライン、対面での実績も可視化できるシステムが望ましいです、デザイナーやクリエイターの人は営業が苦手という一面があるので相手側からのPRだけではなくこちらから人材を探すという双方向での利用が可能である事が望ましいです。

AIプラットフォームはGPTとNotionでそれぞれシンプルな最小コスト、最小スタートモデルをそれぞれ出してください。

＝＝＝以下GPT先生アウトプット＝＝＝

承知しました。IT系・マーケター向けを中心としながらも、オフライン実績の可視化や双方向マッチング（企業→人材 / 人材→企業）に対応したAI活用型マッチングサービスの構築について、以下の観点でリサーチ・提案を行います：

GPT・Notionを活用した分散型AIマッチングサービスの構想
AI記憶をブロックチェーン上に保持するモデルの利点と課題
人材のスキルやポートフォリオを査定・比較する指標とUX設計
既存のWeb系エンジニアマッチングサービスを参考に、どのような査定やキャッシュポイントが成立しているか
最小コスト・最小構成のモデルをGPTベース／Notionベースでそれぞれ提案
非技術者でも理解しやすい表現・視覚構成に基づいたWordPress形式のアウトプット案

リサーチ結果が整い次第ご報告します。

AIとブロックチェーン活用の次世代人材マッチングサービス提案

AIとブロックチェーンのシナジーによる次世代の人材マッチングを実現するイメージ（出典: KPMG）

はじめに: 現状の課題と新サービスのビジョン

現代の人材マッチング市場では、忙しい経営者が短時間で信頼できる人材を見つけることや、営業が苦手なフリーランサーが自分の実力を正当に評価してもらうことが大きな課題となっています。従来型のエージェント仲介では、求人企業から高い手数料を得る案件が優先される傾向があり、必ずしも求職者に最適な転職先が提示されないことがあります。一方、オープンなマッチングプラットフォームでは顔の見えない相手との取引となり、評価制度（★評価など）を頼りにするものの信頼性に限界があります。これら既存サービスの長所と短所を踏まえ、本提案ではAIとブロックチェーンを活用した新しい分散型人材マッチングサービスの構想を示します。

本サービスは、ITエンジニア・マーケター・クリエイターなどハイスキル人材を対象に、オンライン上の実績だけでなくオフラインでの活動も含めた包括的なポートフォリオを可視化します。そして生成AI（GPT等）による対話エージェントが事前インタビューのような役割を果たし、企業と人材がお互い直接会う前に十分な情報を得られるようにします。さらに、各ユーザーの対話履歴や評価情報はブロックチェーン上に記録され、改ざん不可能な形で蓄積されます。これにより、人材紹介業者など中央の仲介を介さずとも信頼性と公平性が担保される、自律分散型のマッチングを実現します。

以下ではまず、既存の主要な人材マッチングサービスの特徴を比較し、本サービスが解決すべき課題を整理します。その上で、新サービスの具体的な機能・技術構成、収益モデル、そしてユーザー（経営者・フリーランサー）にも分かりやすいUX設計について提案します。

現行サービスの比較: 評価制度・マネタイズ・UX

現在、日本には様々な形態の人材マッチングプラットフォームがあります。代表的なクラウドソーシング型の「クラウドワークス」、副業マッチング特化のエージェント型「シューマツワーカー」、信頼ネットワークを活用したキャリアSNS型の「YOUTRUST」などが存在します。それぞれ評価の仕組みやマネタイズモデル、UXに特徴があります。以下の比較表に主要な点をまとめました。

サービス名	評価・信頼構築の仕組み	マネタイズモデル	UXデザイン・利用形態
クラウドワークス（クラウドソーシング）	– 案件完了ごとに発注者・受注者が相互に★1～5の評価を付与。- プロフィールに累積実績（完了プロジェクト数、総評価点）を表示し信頼を可視化。	– 成約時に報酬額の約20%をシステム手数料として徴収。- 発注企業向けにオプション掲載料（注目求人の掲載など）で追加収益。	– オープンマーケット型: Web上で多数の案件募集と提案が行われる。- 利用者は検索や応募機能で直接やりとりし、基本リモート前提。- マッチング後もメッセージ機能や決済エスクロー機能あり。
シューマツワーカー（副業エージェント）	– 登録時に運営側がスキル・希望をヒアリングし、コンシェルジュが企業に合う人材を選定。- マッチング後、企業・人材双方からフィードバック収集（※ユーザーからは評価★は見えない形で内部蓄積か）。- 一定水準以上のスキル人材に限定することで案件品質を担保（副業案件の単価は平均2,500円/時程度）。	– 企業からの成功報酬型：契約成立時に企業側から人材稼働分の20%前後を手数料として受領。- 初回契約時には企業から別途初期費用を徴収（※利用開始時の一度きり）。- 登録・案件紹介自体は無料で、フリーランサー側から手数料は取らない（報酬100%受取を保証）。	– エージェント仲介型: プラットフォーム担当者が間に立ちマッチング支援。- 副業（週末や平日夜、月40時間以内）に特化した案件が中心。- 利用フローは応募後に担当者による面談→企業紹介と、人力サポートが手厚い。
YOUTRUST （キャリアSNS）	– 実名SNS上で友人・知人同士の信頼関係を可視化。「○○さんがあなたを○○の分野で信頼しています」といった形で信用を見える化。- ユーザーは自身のキャリアや副業実績を投稿し、周囲から「すごい！」と共感・推薦される文化がある。- 元々友人の紹介・口コミを起点としており、企業も社員経由で「この人いいよ」と推薦を得やすい設計。	– 利用者（個人）は完全無料。収益源は採用企業向けSaaS型課金で、公式リクルータープラン（月額7.5万円〜）による。- 企業は有料プランでスカウト機能や自社専用ページを利用可能。- 成約ごとの成功報酬ではなく月額サブスクリプション収入が柱。	– SNSタイムライン型: ユーザーは日々の仕事や学びを投稿し、繋がりを構築。副業募集の投稿や「◯◯さんが副業探し中」の通知が流れる。- 企業側は気になる人材に直接メッセージ可能（ただし互いにフォローや信頼関係が前提の場合が多い）。- UIはSNS的でカジュアルだが「1%の優秀人材を採用できるSNS」というタグラインにあるように質の高い人材コミュニティを目指している。

補足: 上記以外にも、日本では「Lancers」や「Wantedly」などのサービスが存在しますが、基本的な構造はクラウドワークスやYOUTRUSTに類似しています。例えばWantedlyはSNS型で企業文化発信に強み、Lancersはクラウドワークス同様の手数料モデルです。それぞれ強みはあるものの、仲介手数料の高さ（報酬の20%前後）やマッチング精度の課題、あるいは信頼性の担保方法において、ユーザーから指摘される点も多いのが現状です。

現行モデルの課題ポイント

以上を踏まえ、現行サービスの課題を整理すると:

仲介コスト: クラウドソーシング型では手数料20%前後と高く、エージェント型でも企業が高額の成功報酬を負担。結果として企業は採用コストが嵩み、人材側の報酬も抑えられがち。
信頼性と評価: 顔の見えないオンライン取引では★評価やレビュー頼みだが、それだけではスキルの真偽や人となりの深い部分まで把握困難。一方、SNS型の信用は主観的でクローズドなネットワークに限定され、新参者にはハードルがある。
マッチングの効率: エージェント型は丁寧だが人力ゆえ時間がかかる。一方、オープン型は候補が多すぎて絞り込みに手間がかかる。事前の対話や自動マッチングによる効率化の余地がある。
偏りの可能性: 従来の人材紹介では手数料ビジネスゆえに、求職者の志向より企業側の条件を優先する提案が行われる場合がある。また一部プラットフォームでは上位人気人材にオファーが集中しがちで、埋もれた才能が発掘されにくい。

以上の課題を解決するために、本提案のサービスではAIによる高度なマッチング・対話とブロックチェーンによる信頼担保を組み合わせ、新たなアプローチを提供します。

提案サービスの概要と差別化ポイント

新サービスは、一言で表すと「AIエージェント＋ブロックチェーンが実現する分散型人材マッチング」です。企業とフリーランサーが直接やりとりできる点は既存のクラウドソーシングに似ていますが、以下の点で根本的に進化しています。

① GPTによる事前対話 & エージェント: 求職者一人ひとりに対応するAIチャットエージェントを用意。例えばある候補者の経歴・ポートフォリオに基づき訓練したGPTに問い合わせることで、「この人は○○の経験がありますか？リーダーシップはどうですか？」といった質問に24時間対応で答えます。企業側担当者は忙しくてもAIとの対話を通じて候補者の人柄やスキルを事前把握でき、無駄な面接を減らせます。また逆に、企業側の情報を学習したAIエージェントが応募者からの質問に答えることで、求職者も企業文化やプロジェクト内容を事前に深く知ることができます。お互い**「会う前に十分理解し合う」**フェーズをAIがサポートします。
② ブロックチェーンによる評価記録 & 信用スコア: 従来プラットフォームの評価やレビューはそのサービス内だけの信用でした。本サービスでは、プロジェクト完了時の双方レビューや対話履歴から得られた評価要約などをブロックチェーン上に記録します。改ざん不可能な分散台帳により、ユーザーは自分の実績と評価をポータブルな信用履歴として保持可能。例えば「A社との契約で★5評価：リーダーシップ優秀」という記録や、AIエージェントが分析したスキルタグがオンチェーンに残り、他社の目にも触れる形で公開できます。ブロックチェーン活用により資格や職歴の即時検証（学位や認定証の真偽確認）も可能となり、履歴書の信頼性向上にもつながります。結果として、経営者もフリーランサーも信頼に足る情報に基づいてマッチングできるのです。
③ マルチソース実績の可視化: ユーザーの許可のもと、SNS投稿・GitHubやQiitaの貢献・ブログ記事・登壇動画・過去の製作物など、多様なオンライン実績を収集・分析します。AIはこれらからスキルセットや強みを自動要約し、プロフィールに反映します。例えば「React開発3年・OSSコントリビューションあり」「マーケ記事執筆多数・フォロワー1万人」等をAIが抽出してくれます。またオフラインの実績（登壇歴や受賞歴）もブロックチェーン上の認証情報（例えば受賞証明NFT等）と結びつけて表示可能にします。これにより表面的な職歴だけでなく人材の持つ熱量やコミュニティでの評価まで含めた立体的な人物像を提示します。
④ 双方向・自律型のマッチング: 企業が人材を探すだけでなく、人材側もプロジェクトや企業を検索し、お互いに出会いに行ける仕組みです。AIはマッチングアルゴリズムとして双方の希望を照合し、おすすめの人材リストやプロジェクト提案を行います（いわばAIによるレコメンドエージェント）。YOUTRUSTのようにユーザー同士のネットワークも活用しつつ、特定の仲介業者に頼らない自律分散型ネットワークでマッチングが進みます。ブロックチェーン上の公開データ（例えばスキル証明書や評価履歴）に基づいてアルゴリズムが動作するため、ブラックボックスになりがちなレコメンドも透明性を担保できます。
⑤ ミニマムコストでのプラットフォーム構築: MVP（実用最小）構築段階では、高額な独自開発を避け、既存ツールを組み合わせます。Notionをデータベース・CMSとして活用し、ユーザーのプロフィール情報やポートフォリオをNotion上のページ/データベースに格納します。そしてGPTのAPIと連携することで、そのデータを参照するチャットボットを実装します。最近ではNotionのAPIやZapier連携、あるいは外部サービス（例：ZenoChatなど）を用いて、Notion上の情報を読み書きできるGPTチャットの実装事例も出てきています。これによりコードを書かず短期間・低コストでAIチャット機能付きのプロトタイプを構築できます。ブロックチェーン部分も、例えばEthereum系の汎用ブロックチェーンや安価なL2チェーンを利用し、まずは評価データのハッシュを記録する形からスタートすることでコストを抑えます。GPT・Notionといったサービス利用料のみでまずは走り始め、小規模検証を経て専用アプリやスマートコントラクト開発に移行するロードマップです。

以上の特徴により、本サービスは**「信頼できる相手かどうか判断するための情報取得にかかるコスト」を極小化**します。忙しい経営者はAIエージェントとの対話で短時間に候補を見極められ、営業が苦手なフリーランサーも自分の実績をAIが的確に代弁してくれるため、実力が正当に評価されやすくなるのです。

ブロックチェーンにより評価・経歴データを共有し信頼性と透明性を高めるイメージ（出典: KPMGおよびRecruitment Smart）

技術要素: AI×ブロックチェーンで実現する機能

本章では、提案サービスを支える技術的側面についてもう少し詳しく説明します。専門的になりすぎない範囲で、非エンジニアの方にも理解いただけるよう平易にまとめます。

AIエージェントによる対話とマッチング

生成AI（GPT-4など）の活用: GPTは、人間とほぼ自然に対話できる高度なAIです。本サービスでは各ユーザー毎にGPTベースの対話モデルを用意します。例えばフリーランサーの太郎さんの経歴書や作品集、SNS活動内容をすべてGPTに読み込ませておきます。企業側は太郎さんの「AIエージェント」に話しかけることで、「あなたの得意分野を教えてください」「これまで何人規模のプロジェクトをリードしましたか？」と質問できます。太郎さん本人に問い合わせる代わりに、AIが即座に回答するイメージです。

メリット: 太郎さん本人が忙しかったり、文章でうまく自分をPRできなくても、AIが過去データから要点を整理して答えてくれます。企業担当者は深夜でも早朝でも疑問を解消でき、短時間で多くの候補者を比較検討可能になります。求職者側も、企業のAIエージェントに「社内のエンジニア文化は？」「リモートワークの頻度は？」と質問し、双方向にミスマッチを減らせます。
対話の質担保: もちろんAIが事実と異なる回答（いわゆる幻覚）をしてしまうリスクも考慮しなければなりません。対策として、AIに参照させる情報源を限定し検証済みデータのみを使う、重要な回答には元データの出典を表示する、といった仕組みを導入します。またユーザー本人も自分のAIエージェントとの対話ログを確認でき、誤った情報があればフィードバックして学習させることができます。こうした人間とAIの協調により、信頼度の高い対話エージェントを育てていきます。
マッチングへの応用: AIは個別対話だけでなく、マッチングエンジンとしての機能も持ちます。例えば企業から求人要件（スキルAとBが必要、週3日稼働可能な人 etc）を入力すれば、AIが全候補者のプロファイルを速やかにスクリーニングし、適合度の高い人材をリストアップします。従来の人手による検索よりも高速で、かつ候補者の人柄マッチなど定量化しにくい要素も含めた総合判断をAIが行います。これはHelloBoss（NGA社のサービス）のように、募集要項や自己PR文の自動生成といった最新のAI活用の延長線上にあります。当サービスでも、求人票の文章推敲や候補者のPR文生成支援など、関連する生成AI機能を提供し、双方の負担軽減とマッチ精度向上を図ります。

ブロックチェーンによるデータ記録と信用担保

ブロックチェーンとは: ブロックチェーンはオンライン上の分散型台帳です。複数のノードによって取引データが共有・検証され、一度記録されたデータは改ざん困難です。この技術を人材マッチングに応用すると何が嬉しいか――キーワードは**「信頼性」「透明性」「所有権」**です。

資格・経歴の証明: 学位や資格証明書、過去の在籍証明などをブロックチェーンに載せることで、企業は候補者の経歴を瞬時に検証できます。例えば大学が発行する卒業証明NFTや、前職企業が発行する勤務実績トークンなどを想定できます。個人のレジュメ記載内容をいちいち電話確認する必要がなくなり、経歴詐称の防止にもなります。
評価・レビューの透明性: マッチング後に互いに付与したフィードバック（例：「コミュニケーションが円滑」「納期遵守で助かった」等）をブロックチェーンに記録すれば、後から消したり改ざんすることができません。プラットフォーム運営側ですら書き換え不能なため、正当な評価が積み重なる仕組みとなります。さらにこれら評価は暗号化され、必要に応じて開示する形にすればプライバシーも守れます。例えば候補者がある企業に自分の過去評価を提供したい場合、ブロックチェーン上の評価データへの一時的なアクセス権をその企業に与える、といったコントロールが可能です。まさに**本人主権型（セルフソブリン）**の信用情報管理と言えます。
分散型IDと所有権: ユーザーのプロフィールそのものも、極端に言えば中央サーバーではなくユーザーが持つウォレットで管理できます。ブロックチェーン上の**分散ID（DID: Decentralized ID）**技術を用いれば、各自が自分の経歴データを所有し、必要なときにプラットフォームに提示する形です。これにより特定のサービスにロックインされず、複数のマッチングサイトで共通の信用履歴を活用することも将来的に可能になります。
スマートコントラクトによる契約・支払い: 本サービスの将来的発展として、契約締結や報酬支払いをスマートコントラクト化することも考えられます。例えば仕事の完了を双方がブロックチェーン上で承認すれば自動で報酬がエスクローから支払われる、といったことが技術的に可能です。これにより未払い事故の防止や契約過程の透明化が図れます。ただし現段階では法制度との兼ね合いもあるため、まずは記録と証明の部分からブロックチェーンを取り入れる計画です。

他領域での先行事例: 実はブロックチェーン＋AIの組み合わせで信頼性向上を図る事例は、恋愛マッチングなど他分野でも登場しています。例えば米国の「VIOLA AI」というサービスでは、ユーザーがアップロードした写真が本人のものかAIが顔認識で検証し、職業・学歴・SNS情報まで参照して本人確認を行った上で、条件を満たせばその証明をブロックチェーンに記録しています。その結果、業者やなりすましを排除し安心して出会える仕組みを作っています。このようなAIによる真偽判定→ブロックチェーンに記録という流れは、人材マッチングにおいても「スキルや経歴の真偽をAI判定→証明書をブロックチェーン記録」という形で応用できるのです。

収益モデルと運用設計

革新的なサービスとはいえ、ビジネスとして持続可能にするにはマネタイズ戦略が欠かせません。本サービスの収益化と価格設計について、既存サービスとの比較を交えて述べます。

キャッシュポイント（収益源）の設計

複数の収益パターンを組み合わせ、ユーザーの利用状況に応じて柔軟に課金するモデルを検討します。

1. 成功報酬型（成果課金）: シューマツワーカーのように、マッチング成立後に企業から成功報酬をいただくモデルです。例えば契約金額の○%を徴収します。ブロックチェーンで契約を管理すれば報酬額も透明化されているため、公平に手数料計算ができます。従来20%程度が相場でしたが、本サービスではAIによる効率化で仲介コストが低いため手数料10%前後など低めに設定し、競争優位を図ります。
2. サブスクリプション型（月額課金）: YOUTRUSTが採用企業に対し7.5万円～の月額プランを提供しているように、本サービスでも法人向けプレミアムプランを用意します。月額固定料金で、一定人数まで同時募集可能、AIエージェントとの対話無制限、詳細な検索フィルターや分析レポート利用可、といった付加価値を提供します。これにより、一度に多くの人材ニーズがある企業から安定収入を得られます。
3. トランザクション課金（従量課金）: AIとの対話回数や時間に応じた課金モデルです。例えば候補者AIとチャット相談を1件するごとに○円、あるいは一定トークン数（文字数）ごとに課金といった形です。API利用コストをカバーしつつ、ヘビーユースする企業から収益化できます。ただし課金を意識しすぎて対話を渋られると本末転倒なので、プレミアムプランでは無制限にするなどバランスを取ります。
4. プレミアムオプション: 個人ユーザー向けにプロフィールのハイライト表示やブロックチェーン認証バッジの有料オプションを提供することも考えられます。例えば、自分の資格やスキルを第三者機関に確認してもらい認定バッジを発行（オンチェーン証明付き）するサービスを有料化するイメージです。これにより真剣に自身の市場価値を高めたいフリーランサーからの収入が見込めます。

以上のように、多角的な収益源を用意することで、「利用は原則無料だが価値に応じて課金」というフリーミアムモデルを実現します。特に企業側には採用コスト削減メリットが大きいため、有料サービスへのコンバージョン率も高いと予想します。

価格帯の参考と査定基準の比較

市場相場の参考: 一般的な人材紹介会社では、正社員採用時に年収の30〜35%を手数料とするケースが多く、契約社員や業務委託でも20%前後が相場です。クラウドソーシングでは前述の通り報酬の20%前後、また副業マッチングでも企業が払う成功報酬は契約額の20%＋初期費用数十万円程度が散見されます。本サービスではこれら相場より低い手数料率やリーズナブルな月額料金を設定し、市場へのチャレンジャーとして参入します。たとえば成功報酬10%に抑えるだけでも、企業にとっては従来より半分のコストで済むため大きな魅力です。その分多くのマッチング件数を取る戦略で収益を確保します。また月額プランもライトプランなら5万円以下から提供し、中小企業でも手軽に利用開始できるようにします。

評価ロジックの比較: 既存サービスの評価基準は主に以下でした：

クラウドワークス型：☆平均評価、完了件数、返信率など定量指標。
エージェント型：担当者の主観評価・社内データベース（非公開）でランク付け。
YOUTRUST型：SNS上の他者からの信頼コメントやフォロワー数といった半定量情報。

本サービスでは、AI分析＋ブロックチェーン評価によりこれらを組み合わせた新しい査定基準を導入します。具体的には：

スキルスコア: ポートフォリオからAIが算出するスキル熟練度スコア（例：Pythonコーディング力8/10）。
信頼スコア: ブロックチェーン上のレビュー数・評価点から計算する信用度（過去に5社から高評価なら信用度高 etc）。
ネットワークスコア: YOUTRUSTのような繋がり情報も加味し、共通の知人がいる場合はマッチ率アップなど。

これらを総合したマッチングスコアをAIが提示し、企業と人材双方に分かりやすく「どの程度マッチするか」を見える化します。査定基準がブラックボックスにならないよう説明可能AIを使い、「マッチ度85%：理由→スキル要件に合致（30%）、リモート希望一致（20%）、共通プロジェクト経験者あり（15%）、文化的適合性高そうな発言傾向（AI分析による推定 20%）…」のように内訳も示す設計を目指します。透明性と公平性を評価ロジックでも追求する点が大きな差別化となります。

UX設計と視覚的提案内容

最後に、非技術者の経営者やフリーランサーにも直感的に使いやすいUX（ユーザー体験）と、提案段階で理解を得るための視覚的構成について触れます。

ユーザー体験の流れ

経営者（企業ユーザー）側のフロー: イメージとしてはWordPressのような親しみやすいダッシュボード画面からスタートします。企業はまず求人情報を入力（またはAIに希望を伝えて自動生成）。するとAIが即座に数名の候補者をリストアップします。各候補のプロフィールページには、履歴書情報とポートフォリオのほか、「AIエージェントと話す」ボタンがあります。経営者は候補ごとにボタンを押し、チャット画面でAIに質問開始。テキストでQ&Aするうちに、有望度が高ければ実際に本人と面談のアポイントへ進みます。面談後、採用した場合はワンクリックで契約書生成・電子サイン・ブロックチェーン記録まで完了。採用しなかった場合もAIが候補にフィードバックコメントを提案してくれるため、それを確認・送信してクローズできます。忙しい中でも一連の操作がスマホからでもできるようシンプルなUIを心がけます。
フリーランサー（個人ユーザー）側のフロー: 登録時にNotionベースのフォームでプロフィール入力を行います（または職務経歴書をアップロードするとAIが解析して自動入力）。あわせてSNSやポートフォリオのURLを紐付けると、AIが数時間以内にプロフィールを充実化してくれます。ダッシュボードにはおすすめ案件がAIから提示され、「○○社のプロジェクト（マッチ度90%）」など一覧で表示されます。気になる案件があれば、相手企業のAIチャットに質問したり、自分のAIエージェント経由で「あなたに興味を持った企業」があれば通知が来たりします。マッチングが成立すると、契約内容の確認もアプリ上で完結し、業務開始後は進捗報告などもこのプラットフォームで行います。終了後に相互評価を入力し、それがブロックチェーンに刻まれ次の機会に活きる、というサイクルです。

視覚的な提案（WordPress形式の資料作成）

経営層に提案を行う際には、WordPressのブログ記事風の資料にまとめることを想定しています。つまり、専門用語を避けながら図表やアイコンを駆使したわかりやすい資料です。本回答自体もそのイメージで作成しています。

比較表: 先述の既存サービス比較表のように、重要なポイントは表形式で一覧化します。表を用いることで忙しい読者もひと目で違いを把握できます。
強調テキスト: キーワードやメリット部分は太字や斜体を適宜用い、スクロールしながらでも目に留まるようにします。
画像・図解: 本資料では抽象イメージを載せましたが、実際の提案ではサービス概念図を作成します。例えば「企業と人材がそれぞれAIと対話し、中央にブロックチェーン台帳がある」図や、ユーザー画面のUIモックアップなどです。可能であれば簡易プロトタイプを用意し、デモンストレーションすることも有効でしょう。
箇条書き・番号リスト: 長文の説明は箇条書きで要点を並べます。本提案書でも各特徴やメリットをリストアップしましたが、この形式はプレゼン資料として口頭でも説明しやすい利点があります。
親しみやすいトーン: 文体は極力噛み砕き、「〜です」「〜します」としました。経営者と言えど技術畑でない方には専門用語より具体例ベースの説明が刺さるため、例を交えています。

おわりに

本提案の「AIとブロックチェーンを活用した人材マッチングサービス」は、単なるテクノロジーの目新しさを売りにするものではなく、信頼できる人材と出会うための時間・コストを最小化することを究極のゴールとしています。忙しい経営者にとっては、探している人材像をAIに語りかけるだけで最適な候補に出会える世界が実現します。フリーランサーにとっては、自分の実績が正当に評価されブロックチェーンに刻まれることで、大手仲介会社を通さなくても安心して取引してもらえる時代が来ます。まさに**「信頼の分散化」**によって、人材市場の流動性を高めることができるでしょう。

既存サービス（クラウドワークスやYOUTRUST等）の良い部分は取り入れつつ、課題を最新技術で解決する本サービスは、これからの人材マッチングの新スタンダードになり得ると考えています。実現に向けては、小規模な実証から始め、ユーザーのフィードバックを取り入れながら改善を重ねるアジャイル開発で進めていきます。将来的にはオープンなエコシステムとして、他のプラットフォームとも連携しあえるような分散型ネットワークに成長させる展望もあります。

最後までお読みいただきありがとうございました。本提案が経営判断の一助となり、次世代の人材マッチングサービス創出に繋がれば幸いです。各種ご質問や詳細検討は、ぜひお気軽にお寄せください。

参考文献・出典: 本資料では市場調査やサービス比較のために以下の情報源を参照しました。

クラウドワークス公式ブログ「評価制度」解説
シューマツワーカー事業紹介・手数料モデルに関する考察
YOUTRUSTに関するインタビュー記事（Business Insider Japan）
KPMG Insight「Blockchain and generative AI」
Recruitment Smart社ブログ「AI×Blockchain採用革命」
AIZINE記事「ブロックチェーン×AIサービス事例」
MUGENLABO Magazine「HelloBoss (NGA) サービス紹介」他

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今回はまだビジュアル化した資料までは作っていませんがまずはアイデアについて、これはつい最近AIを使い始めたという方が非常に豊かな感性を持っていてそのうち代理AIという仕組みが一般化するのではという事を自分に教えてくれました。

そして同様の考え方を持つ人がAI関連の情報を集めている中でyoutubeのコメント欄など意外と見かけるぞと、アイデアを頂いた後に「見えて」きた訳です、おそらくこれまでは取りこぼしていたこのニーズ、発掘する事ができたので取り急ぎ簡単にまとめられないかとパカパカ打っていて結局ついでにProモードでディープリサーチまでやってしまった訳ですがこんな感じで叩き台がまず出てきました。

そしてGPTとnotionをまず参考事例にしたのですが自分の本命は7月以降に実装されるというVAI上の開発環境ですね、ここを狙っています、既存のAIツールでこれを出しても意味が無いとは言いませんがブロックチェーンを活用した信用スコア構想というものがそもそも自分が一番最初にnotionに入れ込んだデータなのでやはりここだなと原点に帰ってきたという言い方にもなるのかもしれませんが当時は自分がこういう事やってみたいなという所からの好奇心が先で顧客目線はまだ無かったのですが今回そこがマッチして結果的に代理AIという結構馴染みそうな単語にまとまったという流れですね、良い感じです。

信用スコア構想に関してはこのリンクからnotionのページに飛べるようにしました、全文こっちにコピーすると収集つかなくなりそうなので興味のある人はご覧くださいという事で

https://atom-dragonfly-f3e.notion.site/1a7d4470ee2c80eab043d3c6563f7f64

という形で今回ちょっと長くなってきたのでバイちゃんを導入する事により得られるメリット、特典と行動指針までをいつものテンプレでまとめていきます。

１、まず分散型AI、資産構築型のVAIを導入する

兎にも角にもAI2.0です、自分の知的財産を確保するためにバイちゃんをまず導入してください、購入特典はビジネスの始め方から稼ぎ方から全般なんでも相談OKという感じで自分が直販しているので特典もしっかり用意してます。マーケティングプランとかはここで語る物では無いと思っているので詳しくは書きませんが全体ボリュームから3.5%、最大7%ぐらいがざっくり入るシステムがあるのでネットワークでは無いのに月収1000万は余裕で超えると確信してます、超えてる人を何人も知っているので。購入後に公式LINEに連絡をくれれば希望の方には日本で一番プレゼンが上手いと思っている方にzoomセミナーをお願いしようと思っています。

現時点では年間パックが間違いなくお得です、2ヶ月分無料で12枚無料ライセンスの特典付きです、使ってヨシばら撒いてヨシ、せっかくなので友達にばら撒きましょう。

GPUクラスターは期間限定販売なので余裕があればすかさず購入しましょう、2,000ドル以上購入してステーキングしておけば3ヶ月毎にVAIトークンが手に入るのでツール代を気にする事なく気持ち良くバイちゃんと会話できること間違い無しです。

登録手順

1.アカウント作成

InPrrsonaアプリをダウンロードしてメールアドレスとパスワードで新規アカウントを登録します。

iPhonenの方はApp Storeにて「InPrrsonapro」と検索してください。

2.招待コードの入力(重要)

ダウンロード後は各種許可→nextで進みメールアドレスを登録、認証コードを入力して登録完了。

招待コード「PCA2JB9NR」を入力、お住まいの地域を入力したらチェックを入れて登録完了。

3.ウォレットの作成

「Create Wallet」を選択して任意のウォレット名を設定、ニーモニックフレーズ(12のフレーズ)

を保存して新規の受け取りウォレットを作成してください(VAI購入の際に必ず必要です)

4.取引パスワードの設定

トークンを送受信する際、NFTの紐付けをする際など銀行の資金と同様に8桁の数字を設定します。

ここまでをまず完了させましょう。ウォレットのトップページが表示されたら利用可能となります。

5.odeeの登録

次に入金と決済のためのプラットフォームに登録します。

業界歴が長ければ長いほど納得できる究極に便利なサービスです、間違いなく今年の一押しです。

6.メールアドレスの入力(未登録の場合自動的にクリエイト画面になります)

※https://stgfront.odee.com/login odeeそのものにはアフィリエイトなどの紐付けはありませんが

後でややこしくなるので必ずInPrrsonaに登録したアドレスで登録してください。

7.KYCの提出

免許証やパスポート、マイナンバーなどで簡単なKYCを済ませておきましょう。

odeeは元はエストニアの取引所で今はシンガポールの許認可を受けた証券会社となっています。

8.2段階認証とアクティブ化(制限解除は後で良い)

2段階認証は必ず済ませましょう、初回はアカウントをアクティブにするために電話番号からSMS認証を　行います。メニューからvyvopayを選んで認証を済ませましょう。(VAIのためにvyvopayを選びます)

9.各種入金方法

暗号通貨入金、クレジットカードが現時点で選べます。自分はいつも暗号通貨入金を使いますが

クレジットカードを使うと直接USDVに反映されるから便利だという声もあります。お好きな方で。

10.VAIの購入

このページからinpersonaのショップアカウントにアクセスできます。

https://shop.vyvo.com

ログインしてVAIOS のページから特典の内容を確認して購入しましょう、odeeの残高が反映されていれば

問題ありません、そのまま購入を済ませましょう。

カード決済はWertとStripeがあります、Wertは暗号通貨も絡む少し特殊な決済で通常のカードだとエラーが出る事もあるのでその場合は世界標準のStripeで決済してみてください。

11.購入が完了したら

特典希望者はブロラボ公式LINEまでご連絡ください、特に希望しないという方も一定数いると思いますので連絡があれば確認して対応するという形にしたいと思います。この招待コードから購入はしてくれるけど特に連絡はしないというタイプの人はおそらく自分と似たタイプの人だと思うので何も心配してません、購入ありがとうございますという感謝の言葉をここに残しておきます。

導入が終わったら思いつくままにバイちゃんに色々と聞いてみてください、かなり驚きのハイスペックでこれが未来なのかと感動レベルで優秀です、仕事でも日常でも頼れるパートナーとして活躍してくれるはずです。

そしてここまで書いておいてアレですがVAIは決してビジネス特化ではなくて全ての人に寄り添うライフコパイロットとして設計されているので自分がビジネス特化にしているだけなんですよね、十人十色って奴です、そして自分みたいな人間がいるので一定数の人は世の中がどんな状況になろうとも迷わず稼ぐ事ができるという流れですね、これに関しては超自信満々です。

後はそうなってほしく無いのでこれも書いておきますがこの話を聞いた後によくわからない変な詐欺に全財産やられた可哀想な人も実在するので資金のある内にまずはVAIかGPUをキープしておく事をお勧めしますという事で続きを書いておくと

２、既存のAIツールを活用しながら自分の得意分野、相性の良いAIツールを見つける

３、既存のAIツールのアウトプットをVAIに蓄積して資産構築する

４、データの提供でトークンを取得、もしくは販売モデルで継続課金を獲得する

このような方向性です、これで1万人規模のビッグデータを構築してみんなでマネタイズしましょうというのが自分の計画です。

本気の人限定で月1億稼いでる師匠的な人も紹介可能です。

何か聞きたい事、知りたい事などあればお気軽に公式LINEまでご連絡ください。

初期資金は無いけどこのビジネスに可能性を感じたという人は少額から始めて一気に結果を出す裏技的な方法もお伝えできるのでビジネスでやってやるぞという意気込みのある方は超絶チャンスです、こちらはビジネス限定のオファーになります。