Deutscher

2026年にAIで実収入を生み出す最善の方法は、プロダクトやSaaSを作ることではありません。
正直に言うと、そうした市場は平均的な人が参入するには競争が激しすぎます。
でも、ほとんど誰でも始められるAIの収入ルートが1つあります。私はそれに非常に強気です。
私が話をしている起業家は、全員が人員を削減したいと思っています。けれど、ほとんどの人がそのやり方を分かっていません。
15年以上事業を回している私の父ですら、まだすべてを手作業でやっています。
実店舗のローカルな事業者に対して、基本的なAIシステムを導入・セットアップできる人は、文字通りお金の印刷機を手にしているのです。
このコンサル型の対面役割には競争がほとんどなく、しかもAIはまだ黎明期なので、ほぼ誰でも専門家になれます。
やり方はこちら：
1. 1種類のビジネスに対する「AI担当者」になる
特定の業界における、ある1つの業務フローに絞って取り組みます。
例：フォローアップのアウトリーチに特化したAIエージェント、医療機関の受付エージェントなどで専門家になる。
ポイントはここです。あなたの堀（参入障壁）は、1つのことの専門性を極めることです。
2. 適切なビジネスを狙う
AmazonやGoogleのような大企業はスキップしてください。彼らには自社のAIシステムがあります。
代わりに、地元の法律事務所、不動産会社、マーケティ

2026年以降：ソフトスキル＞ハードスキル。
AIによって、ほとんどのハードスキルはコモディティ化しています。
35人以上のビジネスを運営している身として、これらはかつてないほど求めているソフトスキルです：
• リーダーシップ
• 説得力
• 人材マネジメント
• プレッシャー下での意思決定
• ネットワーキング
• ストーリーテリング
• パーソナルブランド／評判
• 規律と継続性
• 感情知性
• クリエイティブな審美眼
• ビジョン
• 適応力
• 戦略的思考
• リスク許容度と確信
• 採用とタレント評価

人々は、理由もなくAIを学ぶプロセスを過度に複雑に考えています。
AIを習得したいなら、これを1つやるだけでいいです：
普段の1日を過ごしましょう（オンラインショッピング、スプレッドシート、メール—とにかく、あなたがすでにやっていること）。そして一日中、Claude Code か Codex のタブを別モニターで開きっぱなしにします。
次に、それを「あなたのコンピューター全体にアクセスできる」パーソナルアシスタントだと思って扱ってください。
どんなPC作業をする前でも、Claude／Codexに委任します。
オンラインショッピング？ 買おうとしているものについて、クーポンコードを探して、より安い代替案を見つけるよう頼んでください。
リサーチ中？ Codexに、どう手伝えるか聞いてください。
ファイルをなくした？（これは本当にこの前、私に起きました）。Claudeに探してもらうだけです。
以上です。これがシステムの全てです。
文字どおり、日常生活でAIを使うだけで、プロンプトエンジニアリング、コンテキストエンジニアリング、エージェントの管理などを学べます。
AIの学び方に関する動画を100本も見る必要はありません。
実際に使えばいいだけで、しかもツールがとても優秀なので、プロセス全体を案内してくれます。
私が知っているほとんど全員の「A

成長は大変だ。
ほとんどの人はそれから逃げる。
代わりに真正面から向き合え。

これは本当にクレイジーです。
Robinhood chain（$HOOD ）が、DEX出来高24時間で#2位を取るために、BaseとEthereumを入れ替えました。
しばらくぶりに、現場が一番活発に見えています。
私は個人的にいくつかダーツを投げて、Robinhood chain上のいくつかの有力プロジェクトにDCAしています（必ずしも高い確信があるわけではありませんが、この勢いが続くなら上振れを取り込みたいです）。

Fable 5 を使って、Alex Hormozi の $100M+ のビジネスファネル全体を逆解析しました。
その後、彼のマーケティング脳を再現する、非常に強力な Claude のプロンプトを作りました（彼のすべてのデータで学習）。
おそらくどこかで、これらのフレームワークに対して数百ドルを請求しているはずです：

今後10年間で10倍の成長が見込める16のAIサブセクター（私の市場調査からの選定—保存して）：
コア・インフラ／ハードウェア層：
• AI半導体（アクセラレータ、カスタムASIC、高度なパッケージング）
• フィジカルAI＆ロボティクス（特にヒューマノイドロボット）
• AIクラウド＆データセンター・インフラ（計算クラスタ、電力、冷却、ネットワーク）
AIソフトウェア＆インテリジェンス層
• 生成AI（基盤モデル＋マルチモーダル生成：テキスト、動画、音声、3D）
• エージェント重視の企業（自律的なタスク実行、多エージェントのワークフロー）
• コンピュータビジョン、3D知覚＆スパーシャルAI
• 合成データ生成＆AIネイティブなデータ・プラットフォーム
高成長アプリ
• サイバーセキュリティ（自律的な検知＆対応）
• AI創薬、バイオテク＆個別化医療
• 自律走行車、ロボタクシー＆交通AI
• エネルギー向けAI、グリッド最適化＆気候テック
• 金融領域のAI（アルゴ取引、不正検知、パーソナライゼーション、リスク）
新たな層
• MLOps／LLMOps＆エンタープライズAIプラットフォーム
• AIセーフティ、アライメント、評価＆ガバナンス・ツール
• 次世代AIハードウェア（ニューロモーフィック、アナログ、光学コンピューティング）
• ワールドモデル＆シミュレーションAI（

トップ1％に到達するために私が知っているすべてを、1ページに凝縮しました：
これら40の原則に従えば、あなたが想像したことよりもはるかに素晴らしい人生を送ることができるでしょう。