同じ30万円から、
3つの方法で挑みます。

投資部門

AIが仮説を立て、根拠とリスクを確認しながら投資判断を続けられるかを検証します。対象は日本株・米国株・ETF（上場投資信託）・暗号資産。レバレッジ（借入れなどで投資額を膨らませること）は使いません。

重視すること

AIの「自信がある」という感覚だけで投資額を決めません。予測の記録、損失の上限、下振れリスク、撤退条件などを事前に決めて判断します。

商品開発部門

AIが実世界の課題を見つけ、「実際にお金を払う人がいる商品」へ育てられるかを検証します。

基本の流れ

外部の根拠 → 課題発見 → 小さく試す → 支払いの確認 → 商品化 → 繰り返し売れるか → 自動化 → 拡大

一度に手を広げすぎないよう、同時に試す案件は2件まで、成長させる案件は1件まで、主力商品も1件までを基本にします。アイデアの数より、実際の反応や支払いという根拠を重視します。

情報・アフィリエイト部門

AI記事を大量に作ることが目的ではありません。AIツールなどを継続的に比較・検証し、自分たちで集めた独自データを蓄積します。その情報を、役立つコンテンツとアフィリエイト収益につなげられるかを検証します。

中心となる資産

継続的に比較・検証し、結果を積み上げていく仕組みです。

積み上がる強み

収集の仕組み / 過去データ / 信頼できる評価方法 / 読者 / ブランド

初期の検証候補

まずは、①業務自動化を日本企業の実務で比べる、②フォームやデータ受付の流れを比べる、③AIによる顧客対応を日本語のクラウドサービスやネットショップで比べる、という3つを候補にしています。