AI時代の「一人企業」は本当に成り立つのか？──中国の爆増事例からフリーランスの勝ち筋まで

中国で爆増する「超級個体」──半年で300万社の衝撃

00:27 から再生する

OpenAIChatGPTを開発した米国のAI企業。CEOはサム・アルトマン。大規模言語モデル（LLM）の商用化で先行している。のサム・アルトマンCEOが「一人ユニコーンが来る」と予言したことで注目を集めるAI時代の一人企業。池友さんによると、Business Insider米国発のビジネスニュースメディア。テクノロジー・スタートアップの動向を中心に報じる。の記事では、中国で2025年上半期だけで約300万社の一人企業が誕生したとのことです。

中国ではこうしたAIをフル活用して10〜20人分の働きをする個人事業体を「超級個体」と呼び、略してOPC（One Person Company）一人会社の略称。中国のビジネスメディアで使われ始めた概念で、AIエージェントを駆使して従来の数十人規模の売上を一人で達成する企業形態を指す。と呼ぶそうです。売上規模は数億円前後に達するケースもあるといいます。

AIエージェントのマーケットプレイスという土壌

02:34 から再生する

尾原さんはまさにこのタイミングで上海への取材に向かっている最中。中国でAI一人企業が急増している背景には、大きく2つの土壌があると語ります。

1つ目は、オープンウェイトAIモデルの重み（パラメータ）が公開されており、誰でもダウンロードして自由に利用・改変できるAIモデルのこと。Meta社のLlamaやアリババのQwenが代表例。の充実です。Qwenアリババグループが開発・公開しているオープンウェイトの大規模言語モデルシリーズ。中国語・英語を中心に高い性能を持ち、商用利用も可能。を筆頭に、DeepSeek中国のAIスタートアップが開発したオープンウェイトの大規模言語モデル。低コストで高性能を実現し、2024〜2025年にかけて注目を集めた。やManas（マナス）など、中国発のオープンモデルが性能ランキングの上位をほぼ占めている状況です。誰でもダウンロードして使える高性能AIが手元にある環境が整っています。

2つ目が、AIエージェントのマーケットプレイスの存在です。中国版Googleとも呼ばれるBaidu（百度）中国最大の検索エンジン企業。近年はAI事業に注力し、大規模言語モデル「ERNIE」や各種AIサービスを展開している。が3年ほど前からAIエージェントのマッチングサービスを展開しており、検索結果から直接AIエージェントに仕事を依頼できる仕組みになっています。手数料は約3割で、エージェント登録者に収益が入るモデルです。

アリババもECの店舗向けに「阿修羅」というAIエージェントを提供し、顧客対応・税務・マーケティングを一括で処理できる環境を作っています。こうしたインフラが、一人でもビジネスをスケールさせる下地になっているわけです。

「トークンマキシマイズ」──大企業も一人十体のAIを使う時代

05:30 から再生する

この流れは一人企業に限った話ではありません。尾原さんによると、大企業でも「トークンマキシマイズ」という考え方が広がっているそうです。

NVIDIAGPU（画像処理装置）の世界最大手メーカー。AI学習・推論に不可欠なチップを供給しており、AI時代の「インフラ企業」として時価総額世界トップクラスに成長した。のジェンスン・ファンCEONVIDIAの共同創業者兼CEO。台湾系アメリカ人。毎年開催されるGTC（GPU Technology Conference）の基調講演はAI業界の方向性を示すものとして注目される。はGTCNVIDIAが毎年開催する技術カンファレンス「GPU Technology Conference」の略。AIやグラフィックスの最新動向が発表される。で「給料の半分くらいのトークンを使っていなかったら、AIを使いこなしていないのでは」と発言。Meta（メタ）旧Facebook。マーク・ザッカーバーグCEO率いるテクノロジー企業。オープンウェイトの大規模言語モデル「Llama」シリーズを公開し、AI開発でも存在感を持つ。では社員の評価基準にAI活用度が組み込まれ、「AIをマキシマイズして使いまくれない人はMetaの社員でいてもらっては困る」というレベルになっているとのこと。

さらに驚くのはソフトバンク孫正義が率いる日本の通信・投資コングロマリット。AI戦略に巨額の投資を行っており、社内でのAI活用推進でも知られる。の事例です。孫正義氏が当初「社員一人あたり1,000個のAIエージェント」を目標に掲げていたところ、半年ほどで目標を倍増。現在は一人あたり2,000個のAIエージェント活用が求められているといいます。

少人数×AI で実際に稼いでいる事例

07:05 から再生する

では、実際に少人数×AIで成果を出している人はどれくらいいるのでしょうか。池友さんは正直に「AIを活用して別ビジネスをがっつりやっている個人は、自分の周りにはそこまで多くない」と語ります。一方で尾原さんの周りでは、特にEC領域で独立して成功するケースが増えているとのこと。

たとえば、もともと楽天で店舗運営をしていた方がAIを使って独立し、デジタルガジェット系の商品をマーケティング主導で販売して「結構稼いでいる」そうです。物流は3PLサードパーティーロジスティクスの略。物流業務を外部に委託する仕組み。やAmazonのフルフィルメントに任せ、AIで台本を量産してインフルエンサーに渡し、TikTokコマースTikTokの動画・ライブ配信上で商品を直接購入できるEC機能。若年層を中心に急速に拡大している。やYouTubeショッピングYouTube動画内から商品を直接購入できる機能。2025年に楽天と完全連携し、日本のEC市場でも存在感を増している。（楽天と完全連携済み）で展開するという流れです。

池友さんの投資先であるProductForce池友さんが投資するスタートアップ。インタビューマッチングプラットフォーム「UniResearch」を運営。も興味深い事例です。同社が運営する「UniResearch」はもともと人間同士のインタビューマッチングサービスでしたが、新サービスとしてAIアバターが50〜100人規模でインタビューを実施し、結果をAIがサマライズする機能をリリース予定。アンケートより深く、デプスインタビューより手軽という位置づけです。

尾原さんはさらにニッチな事例として、アメリカの鉱山採掘・原油掘削分野で、有望なポイントをAIで特定する専門特化型のバーティカルAIスタートアップを紹介。2〜3人のチームで採掘確率を10倍に向上させ、大きな収益を上げているケースもあるとのことです。

Medivyの教訓──AIレバレッジとモラルの境界線

12:17 から再生する

一方で、AIレバレッジの「負の側面」を示す事例も紹介されました。池友さんが取り上げたのは、ダイエット薬のオンライン販売ベンチャーMedivyです。たった2人で売上600億円という驚異的な数字を叩き出しましたが、その裏側には深刻な問題がありました。

商品自体は外注で、Medivyが行っていたのはアフィリエイト──つまり人を集めて売ることに特化した構造です。ここにAIを投入してスケールさせたわけですが、偽アカウントを大量に作って商品を絶賛させたり、ビフォーアフター写真をすべてAIで生成したりと、虚偽情報が横行していたことが発覚。会社としては厳しい状況に追い込まれています。

尾原さんはこの構造を、WELQ事件2016年にDeNAが運営していた医療情報サイト「WELQ」が、不正確・低品質な記事を大量にSEO上位表示させていた問題。安価な外注ライターに記事を量産させる手法が批判を浴び、サイトは閉鎖に追い込まれた。と構造的に似ていると指摘します。テクノロジーが新しくなるとコンテンツの作り方・人の集め方が変わり、スケールを追求するうちにグレーな方向に流れていく──アウトソーシング先が人からAIに変わっただけで、本質は同じだという見方です。

池友さんは「詐欺的なことをしなくても100億円規模の売上は十分可能だったのでは」と指摘。AIのレバレッジ効果が大きいからこそ、倫理観を保つことの重要性が浮き彫りになった事例と言えます。

一人ユニコーンの本質はプロダクトマーケティングにある

15:53 から再生する

尾原さんが特に強調したのは、AI活用の本質がプロモーション（広告・集客）ではなくプロダクトマーケティングにあるという点です。

AIを使えば、お客様のアンケートやSNSのコメントといった非構造化データ表形式のデータベースに収まらない、テキスト・画像・音声などの自由形式のデータ。AIの進化により、大量の非構造化データから意味のある情報を抽出できるようになった。から「誰が何を好んでいるか」を素早く抽出できます。その知見をプロダクト設計やパッケージング、UX改善に反映していくことで、持続的に価値を高められるというわけです。

その好例として挙げられたのがXiaomi（シャオミ）中国のスマートフォン・IoTメーカー。世界トップ5のスマホメーカーに成長。自社コミュニティからユーザーの声を集め、毎週ソフトウェアアップデートを行う手法で知られる。とCursor（カーソル）AIを活用したコードエディタ。開発者コミュニティの声を反映して高速にプロダクト改善を行い、急成長中。従業員約20名で年間売上150億円超のペースとされる。です。Xiaomiはコミュニティからフィードバックを集めて毎週ソフトウェアをアップデートする手法で世界トップ5のスマホメーカーに成長しました。Cursorは約20名の従業員で年間売上150億円超のペース。コミュニティからのインサイトでプロダクトを磨き続ける──生成AI時代のプロダクトマーケティングの典型です。

ハイタッチ×テックタッチの可能性

池友さんもこの議論をきっかけに、自身が運営する1,000人規模のコミュニティでの課題に気づいたと語ります。現状は全体メール配信やオンラインイベントが中心で、個別最適化ができていない。しかし「AIが聞きます」という形でメンバーの関心を個別にヒアリングし、集計して反映するというハイタッチ一人ひとりの顧客に対して個別に丁寧な対応を行うカスタマーサクセスの手法。コストは高いが顧客満足度も高い。とテックタッチテクノロジーを活用して多数の顧客に対して自動化されたサポートを提供する手法。AI活用により、ハイタッチに近いパーソナライズを低コストで実現できる可能性がある。の両立は「確かにできる」と実感したそうです。

尾原さんは「日本人は100点を提供しないといけないと思ってパーソナライズを減らしがち。多少のミスがあっても、AIがきめ細かくやってくれるならありがたいという思考の転換が必要」と指摘しました。

フリーランスの勝ち筋──シングルソース・マルチユース

22:32 から再生する

話題はいよいよ「普通の人がAIを活かして独立・副業するにはどうすればいいか」へ。尾原さんが個人へのアドバイスとして繰り返し伝えているのが「シングルソース・マルチユース」という考え方です。

自分が持つ一つの知識・経験（シングルソース）を、濃度を変えて複数の出口に展開するのがポイント。最も濃い知見は目の前のクライアントにコンサル提供し、そこから機密に触れない部分を抽出して限定空間で高単価の講演やコミュニティサービスに展開。さらに初心者にもわかる入り口部分をYouTubeなどで無料公開する──このピラミッド構造をAIが劇的に簡単にしてくれるというわけです。

中小企業×ニッチ特化という現実的な入り口

池友さんは、日本の企業数は300〜400万社あり、その9割以上が中小企業であることに着目します。大手AIベンダーは営業コストの関係で小規模企業に入り込みにくい。しかしこうした企業も従業員一人に月20〜30万円の給料を払っているわけで、その一人分のバリューをAI活用で提供できれば、十分に対価を得られます。

たとえば「給食センターの配送課題」のような超ニッチな領域で専門特化して勝ち、そのノウハウをAIで横展開していく。池友さんはこれが「多くの人にとって最も勝ち筋がある戦略」だと考えています。

今ハマっている最新AIテック

29:20 から再生する

番組恒例の「今夢中になっているAIテック」コーナーです。

池友：Claude Managed Agents

池友さんが注目しているのはClaude Managed AgentsAnthropic社のClaude上でセキュアな環境でAIエージェントを立ち上げ、SlackやGoogle Chatと連携させて長期稼働させられるサービス。企業利用を強く意識した設計。です。Claudeのセキュアな環境上でAIエージェントを立ち上げ、SlackやGoogle Chatなど外部サービスと連携させて長期稼働できるもの。GoogleのGAS（Google Apps Script）とClaudeアカウントがあれば、その2つのプラットフォームでかなり実用的なエージェントが構築できるとのこと。企業内で「Copilotしか使えない」という制約を突破する可能性があると期待しています。

尾原：LLMウィキ（Karpathy提唱）

尾原さんが注目するのは、アンドレイ・カルパシーOpenAIの共同創業メンバーの一人で、元Tesla AIディレクター。AIコミュニティでの影響力が大きく、教育コンテンツやオープンソースプロジェクトでも知られる。が数日前に提唱した「LLMウィキ」という概念です。AIのコンテキストウィンドウ（短期記憶）が大きくなった今、RAGRetrieval Augmented Generation（検索拡張生成）の略。外部データベースから関連情報を検索してLLMに与え、回答の精度を上げる手法。のような小技を使うよりも、プロジェクト全体のコンテキストをまとめて投入する方が効果的。そのコンテキスト（Wikiページ）の作成・更新自体をAIエージェントに任せるというアプローチです。

カルパシー氏のGitHubにやり方が公開されており、「セカンドブレイン（第二の脳）をどう育てるか」という文脈で盛り上がっているそうです。尾原さんは「一人AIスーパーフリーランスにとても相性がいい」と評価しています。

まとめ

中国で半年300万社という驚異的なペースで増える一人企業。その背景にはオープンウェイトAIの充実とエージェントのマーケットプレイスという2つのインフラがありました。大企業でもトークンマキシマイズが当たり前になりつつある中、AIのレバレッジ効果は正しく使えば個人の可能性を大きく広げます。

ただし、Medivyの事例が示すように、倫理なきスケールは自滅を招きます。重要なのは、プロモーションではなくプロダクトマーケティングにAIを活かすこと。そしてフリーランスや副業であれば、まず超ニッチな領域で「あなたにお金を払いたい」と言われるエッジを確立し、そこからシングルソース・マルチユースで広げていく。AIはその展開を劇的に加速してくれるツールです。