AIが一人企業を可能にする、という話は何度も聞いた。でも、本当にそれは実現できるのか？

 YouTubeチャンネル登録者20万人超の生成AIインフルエンサー・いけとも（池田朋弘）と、テクノロジー論客の尾原和啓が、シンガポール空港のグラブライドの車内からリアルタイムでぶっちゃけた。

中国では2025年上半期だけで約300万社のOPC（ワンパーソンカンパニー）が誕生し、2人で売上600億円を叩き出したベンチャーまで現れている。一方で、その裏には「DeNA WELQ事件」と構造的に同じ罠が潜んでいた。AI時代に個人が生き残るための、現実的な戦略とは何か。

ポッドキャスト（いけとも尾原のディープなAIニュース）はこちら：

中国では2025年上半期だけで約300万社の”一人企業”が誕生している

いけとも　中国だと小規模企業がめちゃくちゃ増えていて、2025年の上半期、半年間だけで約300万社が生まれたらしいんですよ。

尾原　日本の企業数って300万社とか400万社くらいじゃないですか。それが半年で……ちょっとにわかには信じがたいですね。人口が日本の10倍っていうのを差し引いても。

いけとも　そうなんですよ。しかも、AIをゴリゴリ活用することで、10人とか20人分くらいの売上、数億円前後ができている会社も結構あって。中国ではそういう会社のことを「超級個体」と呼ぶらしいんです。略してOPC、ワンパーソンカンパニー。

尾原　スーパーウルトラ個人、みたいな感じですね（笑）。

いけとも　（笑）そうそう。中国で多いのは、アリババが提供しているEC対応や顧客対応、マーケティング全部できるAIエージェント——「Accio（アクシオ）」っていうんですけど——これをゴリゴリ活用していたり、あとはオープンクロール、マナスとかDeepSeekとかのAI群があるので、一人でも数人でも相当な規模ができちゃうよ、ということが書かれていて。これ、日本でも行けるんじゃないかと思っているんですが、尾原さんはどう見ていますか？

実は3年前から、百度がAIエージェントのマッチングサービスをやっていた

尾原　実はですね、今ちょうど僕、シンガポールの空港に向かうグラブライドの車内で話していて、これから上海にまさにその集団を見に行くんですよ。

いけとも　えっ、タイムリーすぎる。

尾原　2つ話があって。1つは、日本からは見えにくいんですけど、オープンなAI——誰でもダウンロードして使える、模倣して使えるタイプのAI——って、気づけば中国がほとんどトップを占めているんですよ。最近またMetaが巻き返しに来ていますけど。まずAIを簡単に使える環境が圧倒的に整っているっていうのが1点目。

いけとも　うんうん。

尾原　もう1つが、実は3年前から、中国版Googleである百度（バイドゥ）がAIエージェントのマッチングサービスみたいなことをやっているんです。要は、検索してこの仕事をAIエージェントに頼みたい、ってなったら、バイドゥに登録されているAIエージェントにつないで仕事をしてもらって、そのエージェントを登録した人にお金が入る仕組み。バイドゥが3割の手数料をいただきます、みたいなモデルです。

いけとも　それって、人間の発注先を探すクラウドソーシングのAI版、みたいなイメージですか。

尾原　そうです。日本でいうと、くらしのマーケットとか、昔でいえばタウンページ。それがバイドゥの検索の中に入っていて、今まで人にお願いしていたのをそのままAIエージェントにお願いしましょう、という流れが3年ぐらい前から起きているんですよ。

いけとも　そんな早いタイミングから。

尾原　初期の頃は、裏側でどれだけ人が頑張っているのかAIが頑張っているのか議論がありましたが、この半年でAIの性能がバンバン上がってきて、ちゃんと動くようになってきていますよね。

NVIDAが「年収の半分のAIトークンをエンジニアに支給すべき」と言い、ソフトバンクは「1人1000個エージェント」構想を掲げた

尾原　これは一人企業に限らず、大企業でも同じ話で。Metaで言われているのが「トークンマキシマイズ」という考え方です。NVIDIAのジェンセン・フアンCEOがGTCで言っていたんですけど、エンジニアに対して「基本給の半分相当のAIトークンバジェットを追加で支給すべきだ」と。それくらいトークンを使い倒さないと、AIの恩恵は受けられない、という意味です。

いけとも　面白い。そんな基準になっているんですね。

尾原　Metaだと、AIをマキシマイズして使いまくる人じゃないと社員でいてもらっちゃ困る、という話になっていて。ソフトバンクの孫さんが「1人1000個のAIエージェント」——いわゆる「千手観音」構想ですね——を掲げていて、グループ全体で10億エージェントを目指すと宣言しています。社内ではさらに上を目指す空気もあるようです。

いけとも　それ、実際どこまでいっているんですかね。IRレポートには出てこないから実態は分からないですよね。

尾原　そうなんです。ただ、こうした流れは個人にもそのままあてはまる話で。実際、池田さんの周りで、AIを使って別のビジネスをがっつりやっている人って増えていますか？

いけとも　僕の周りはAIをネタにしている人——AI系インフルエンサーとかAIを教える人——になっちゃっているので、AIを活用して別のビジネスをやっている個人は、正直あまり知らないんですよね。尾原さんの周りだと、たとえばECサイトで商品企画からコミュニケーション、顧客対応、配送代行への依頼まで全部エージェントでできますよね。そういう人って結構いますか？

尾原　増えてきていますね。もともと楽天で店舗を長くやっていた方が、AIを使えば全然できるじゃん、と気づいて独立して、物流はAmazonの3PL（サードパーティーロジスティクス）に預けておけば自動配送してくれるから、あとはマーケティングに集中すればいい、みたいな人が出てきています。

2人で売上600億円のベンチャー——ただし、その手口はDeNA WELQ事件と構造的に同じだった

いけとも　そういう文脈で、ちょっと気になるケースがあって。ダイエット薬をネット上で売るベンチャー企業Medviがあって、2人で売上600億円を叩き出したらしいんですよ。

尾原　2人で600億円……日本の通販で5番手くらいの売上規模ですよ、それ。洒落にならない。

いけとも　でしょう？ 商品自体はどこか別の会社に発注していて、アフィリエイト的に人を集めて売るだけ。オペレーションも外部化しているので、そこのマーケティングと顧客対応を全部AIで回してガンガン伸びていた。一人ユニコーンとはいかないけど、超少数ユニコーンみたいな感じで、新しいな、と思ったんですよ。

ただ、裏側を開けてみたら、かなりグレーなことをしていて。医者の偽アカウントを大量に作って商品を肯定させたり、before/afterの画像も全部AI生成の嘘だったり。虚偽情報のオンパレードで、今後は厳しい状況になりそうです。

尾原　この構造、本質的にはDeNAがSEOを安い人にたくさん頼んでひどい記事を作ってしまった「WELQ事件」と似ていると思うんですよね。技術が新しくなると人の集め方・集まり方が変わるから、そこをアウトソーシングでハックしまくって、最初は志高くやっていたのに、数字が見えてきたらだんだんグレーなことを推奨するようになっていく。アウトソーシングがAIに変わっても、構造は同じことが起きうる。

いけとも　そうなんですよ。怖いのはレバレッジのしやすさです。再現性がめちゃくちゃ上がっているから、同じことを何百・何千とやるのに、モラルのあるライターさんが「これはまずい」と止めるみたいなブレーキが、AIを使っていると全然効かない。

尾原　ただ、モラルなしの部分を除いて考えると、100億円規模の売上だったら、詐欺的なことをしなくてもたぶん実現できた話だとは思うんですよね。仕組み自体は現実的にあり得る。

鉱山の採掘確率を10倍にしたAI、AIアバターが50人にインタビューする新サービス

尾原　バーティカル（特定領域特化）なAIスタートアップも結構出てきています。アメリカだと鉱山の採掘で、どの地点に可能性があるかを専門特化したAIで予測して、採掘の成功確率が10倍になった、みたいなニッチなスタートアップが2〜3人でとんでもなく稼いでいる。

いけとも　超ニッチな領域で深くやる、という方向性ですね。そういうのが面白い。僕の投資先だとプロダクトフォース社の「ユニリサーチ」というサービスがあって、もともとはインタビューしたい人とインタビューを受けてくれる人をつなぐマッチングプラットフォームだったんですが、最近の新サービスが面白くて。AIが代わりにインタビューしてくれるんですよ。

尾原　へえ、どんな仕組みですか。

いけとも　調査を設計すると、AIアバターが動画でつないで50〜100人に実際にインタビューしてくれて、内容はAIがサマリーしてくれる。アンケートより深く、でも大規模にできる。人力だったものをがっつりAIに置き換えた感じで、面白いな、と思っています。

尾原　今まで人力でやっていたコストの10分の1でできるなら、オペレーション代行が成立しやすいですよね。採用フィルタリングも、メールマーケティングも、ある程度クリティカルなミスが含まれても許容できるなら、十分に使える。

一人企業の本質は「プロモーション」ではなく「プロダクトマーケティング」にある——Xiaomiの戦略とCursorの例

尾原　AI活用でスケールアップというと、マーケティングやユーザーリーチばかりに意識が向きがちなんですが、本質はそこじゃないと思っていて。どんなお客様が何を好んでいるか、というデータ——TikTokのコメントやアンケートといった非構造化データ——から洞察を抽出して、プロダクト自体に反映していくこと。プロモーションマーケティングよりも、プロダクトマーケティングにフォーカスした方が本質的には伸びると思っています。

いけとも　確かに。僕も最近コミュニティを始めて1000人くらい集まっているんですが、全体へのメール配信になってしまって、一人一人の関心に合った情報を届けられていない。でも「AIいけとも」みたいなキャラクターに話しかけると集計して反映してくれる、みたいなハイタッチとテックタッチを両立できたら価値があるな、とは思っているんですよね。

尾原　まさにそれです。個別対応のハイタッチと、コストをかけられないロータッチ。そこにテックタッチという技術を使ったパーソナライズを組み込むことで、顧客体験の付加価値を大幅に上げられる。

そのわかりやすい例が、Xiaomi（シャオミ）ですよ。コミュニティを持って、毎週ユーザーから意見をもらってソフトウェアをアップデートし続けることでシェアを伸ばした。今では世界トップ5のスマホメーカーです。あれが生成AIになると、コミュニティのインサイトの中でプロダクト自体がどんどんアップデートされていく。典型例がCursorです。創業からわずかな期間で、2025年にはARR（年間経常収益）が約150億円に到達し、2026年3月時点で300億円超にまで急成長しています。

いけとも　プロダクトマーケティングで伸ばした結果がそこに出ているわけですね。

AI時代のフリーランス戦略は「シングルソース・マルチユース」。3社のクライアントがいれば食っていける

いけとも　ユニコーンを目指すのはハードルが高くても、「AIも使いながらこの時代にチャレンジしたい」という人に向けて、現実的にどうすればいいか教えてもらえますか？

尾原　個人の独立に関していうと、基本は「シングルソース・マルチユース」がAI時代のキーワードだと思っています。自分が持っているアセットを、目の前のお客様にコンサルとして提供する。その中でお客様の競争優位に直接関係しない部分は、有料コミュニティで展開できる。コミュニティ用に作ったものを薄めた入り口はYouTubeで無料公開できる。濃度に合わせてピラミッドを作っていく、ということがAIでめちゃくちゃ簡単になっています。

いけとも　確かに、超ニッチな専門領域でやった方がいいですよね。たとえば「給食センターにおける配送の課題」とか「中小企業の顧客対応」とか、そういう粒度で絞って解決する。そこで得たノウハウをAIで横展開しやすくして、少しずつ拡大する。

尾原　AIフリーランスにとって大事なことは、ぶっちゃけ「3社クライアントがいれば食っていける」ということです。少なくとも自分にとってはエッジのある、目の前の3人には珍しくてありがたいと思ってもらえるところから始める。そこで段々コンテンツを蓄積して、自分のやり方をエージェントスキルのような形で汎用化して自動化していく。小さくてもいいからエッジを作って、それを核に広げていくことが大事ですよね。

日本の企業数は300万〜400万社で、そのほとんどが中小企業です。規模のあるAIベンチャーは、営業コストが合わないから小さな企業には行かない。でも中小企業にとって、月に1人20〜30万円の人件費を払えるだけの価値を出せれば、3社かけ持ちで50〜60万円は稼げる。そういうところから入っていくのが、多くの人にとって現実的な道筋だと思います。

カルパシーが提唱した「LLM Wiki（セカンドブレイン）」と、Claude Managed Agentsの可能性

いけとも　最近個人的に夢中になっているのが、Claude Managed Agentsっていうサービスで。Claudeのセキュアな環境でAIエージェントを立ち上げて、SlackやGoogleチャットとか外部と連携させる仕組みです。GoogleのWorkspaceとClaudeのアカウントさえあれば、それなりに動くエージェントが作れる。企業の中でAIエージェントというと「コパイロットしか使えません」になりがちなんですが、これで一般化できると使いやすくなる、と思って最近いじっています。

尾原　あれはいわゆる「エージェントマネジメント」の話で、長期間持続的にAIエージェントに仕事をお願いしていく仕組みですよね。ただ、API課金なので、楽しくて試していたら「あ」ってなる課金になったことがあるので、そこだけ注意すれば取っつきやすいと思います。

僕が今夢中になっているのは、元OpenAIの創業メンバーの一人、カルパシーさんが3〜4日前にポストした「LLM Wiki」という考え方です。

いけとも　LLM Wiki？

尾原　AIのトークンサイズ（短期記憶）がどんどん大きくなってきているので、変にRAG（検索拡張生成）のようなことをやるよりは、コンテキストをまるごとぶち込んで動かした方がいい。じゃあそのコンテキストをでかくぶち込む時の「作り方」自体をAIエージェントに任せましょう、と。自分のプロジェクトのWikiをAIエージェントが勝手に作って、必要に応じて情報を取りに行って勝手にアップデートする。「セカンドブレイン」——第二の脳をAIで育てていく、みたいな発想です。カルパシーさんのGitHub Gist（アイデアファイル）にやり方がアップされていて、そこからコミュニティで実装が広がり、周りでも試した人が続々出てきています。

いけとも　それ、さっきの一人AIスーパーフリーランスの話にめちゃくちゃフィットしますね。

尾原　そうなんです。今まさにボーっと出てきているコンセプトで、これは結構熱い。……と言っているそばから、ちょっと謝らないといけないんですが（笑）、OpenCrawlのAIエージェントちゃんが飛行機のターミナルを間違えてスケジュールに入れていて、別のターミナルに移動しないといけなくなりました。OpenCrawlのエージェントに20チェックかけるように変更しておかないと。

いけとも　（笑）AIエージェント、ターミナル間違えちゃったんですか。

尾原　ターミナル2に来てしまったんですが、ターミナル4はLCC専用でバスで移動しないといけないので、若干時間がかかります。というわけで今日はここまで！ 中国行ってきます。

まとめ

中国では2025年上半期だけで約300万社のワンパーソンカンパニーが誕生し、「超級個体」と呼ばれる1人で数億円を稼ぐ企業が現れている。NVIDIAのジェンセン・フアンは「エンジニアに基本給の半分相当のAIトークンを支給すべき」と言い、ソフトバンクは「1人1000個エージェント」構想を掲げた。AIが人の働き方を塗り替えているのは、もはや比喩ではない。

ただし、2人で売上600億円のメドビーのように、技術的な可能性はモラルの欠如と紙一重だ。DeNA WELQ事件と同じ構造がAI時代にも繰り返されうる。

個人が一歩を踏み出すなら、鍵は「シングルソース・マルチユース」だ。自分の専門領域の知識を、クライアントへのコンサルから有料コミュニティ、無料コンテンツまで濃度に合わせて多層展開する。3社クライアントがいれば食っていける規模から始めて、AIでエッジを磨き続ける。

カルパシーが提唱するLLM Wiki（セカンドブレイン）のように、AIが自分の知識を整理し、更新し続けてくれる時代が来ている。一人で戦う個人にとって、これほど強力な武器はない。

ポッドキャスト（いけとも尾原のディープなAIニュース）はこちら：

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