地方在住でもAI開発×物販で成功できる！リモートで月利50万円の原田さんの声

工業高校を卒業して、地元・秋田の金属加工メーカーに入って、気づけば20年です。年収は360万円で、地方の正社員としては悪くない方なんですが、ずっと天井が見えていました。製造業って、景気と取引先の都合で仕事量がまるごと変わる世界で。ここ数年、近隣の工場が次々と縮小したり畳んだりするのを目の当たりにして、「10年後にこの会社があるのか」という不安がずっと頭の片隅にあったんです。かといって42歳・秋田在住で、まともな転職先なんてほとんどない。家族もいますし、東京に出るという選択肢も現実的じゃなかった。地に足のついた副業を探していて、物販に行き着きました。

正直、最初は完全にハンデだと思っていました。普通の物販って、仕入れ・検品・在庫管理・梱包・発送を全部一人でやろうとすると、すぐに手が足りなくなる。東京のセラーはアルバイトを雇って回せますけど、地方でそれをやるのは難しい。でも説明を聞いて発想が逆転したんです。「物販の作業を効率化するAIツールを、自分で作れるようになる」と。人手が足りないなら、人の代わりに動くツールを自分で作ればいい。地方のマンパワー不足を、AIで埋めるという考え方ですね。それなら全部オンラインで完結するので、秋田にいることが一切デメリットにならない。むしろ「地方こそ自動化の恩恵が大きい」とまで言われて、その一言で受講を決めました。

ありました。最初は「お金をかけずにネットの情報でやってみよう」と思って、無料の記事や動画を見ながらツールを作ろうとしたんです。でも、これが全然うまくいかなくて。パソコンはExcelで表を作る程度の自分にとって、ネットの解説はとにかく専門用語だらけで、一文ごとに手が止まる。そもそも何が分かっていないのかが分からない。動かそうとしてもエラーが出て、そのエラーの意味を調べるとまた知らない単語が出てきて……という無限ループで。一週間ほど格闘して、結局「自分には向いていないんだ」と一度は心が折れました(笑)。

独学で詰まった一番の理由が「順番」だと気づいたからです。ネットの情報は断片的で、初心者がどの順番で何を学べばいいかという地図がない。だから簡単なところと難しいところがごちゃ混ぜで襲ってくる。製造業の作業手順書って、必ず工程順に、誰がやっても同じ結果になるよう書かれているんですね。あの「順を追って積み上げる」感覚が独学には決定的に欠けていた。体系立てて順番に教えてくれる人がいれば、自分にもできるんじゃないか——そう思えたので、ちゃんとカリキュラムのあるコンサルに賭けてみることにしました。

最初に専用AIへ自分の経歴を打ち込んだとき、返ってきた言葉が忘れられません。「原田さんの20年の製造業経験は、AI開発における最大の武器です」と。最初は意味が分かりませんでした。製造業の現場仕事と、パソコンで作るツールが、どうつながるのかと。そうしたら専用AIが、品質管理の習慣、工程管理・効率化のノウハウ、QC活動の数値改善思考、それに製造業特有の忍耐力——この4つが全部AIツール開発に転用できると、一つずつ理由つきで示してくれたんです。自分では「何の取り柄もない工場勤め」だと思っていた20年を、まるごと肯定されたようで、正直ちょっと泣きそうになりました(笑)。

断トツでQC活動です。製造業では、不良が出たらデータを取って原因を特定し、対策を打って、また数値で効果を検証する——この改善サイクルを毎月のように回します。専用AIに言わせると、これはAIツール開発のPDCAそのものなんだと。ツールを作って、出力結果を検証して、精度の低い部分を直して、また回す。やっていることは工場のQC活動と完全に同じだと示されて、目からウロコでした。20年間ひたすら数字で改善してきた習慣が、まさかツール開発でそのまま使えるとは。あの分析がなかったら、自分はずっと「IT弱者だから無理」と思い込んだままだったと思います。

独学のときと一番違ったのは、「理論を学んでから作る」のではなく「実際に物販で使うツールを作りながら学ぶ」構成だったことです。商品リサーチ、価格改定、広告運用、需要予測——物販で必ず使うツールを、ゼロから一つずつ段階的に組み立てていく。しかも専門用語は全部かみ砕かれていて、なぜこの処理が必要なのかを物販の作業に紐づけて説明してくれる。監修者の方が東大卒で、物販の実績も日本有数だと聞いていましたが、教え方は本当に泥臭くて丁寧でした。製造業の作業手順書の文化に慣れていた自分には、この「手順を追えば必ず同じ結果になる」進め方がドンピシャでしたね。

受講3ヶ月目に、最初の商品リサーチツールが完成して実際に動いた瞬間です。画面の中で、自分が組んだツールが商品データを自動で集めて、利益が出そうな候補を一覧に並べてくれた。あの瞬間は、工場で新しい製品が初めてラインから流れてきたときと、まったく同じ感動でした。「42歳のIT弱者の自分でも、本当に作れた」と。独学で一度折れていたぶん、喜びもひとしおでした。この再現性の高さこそ、このコンサルの最大の強みだと思います。素質や若さじゃなく、順番どおりにやれば誰でもたどり着ける設計になっている。

ツールって、作って終わりじゃないんです。実際に使うと、見当違いの商品を拾ってきたり、判定がズレていたりする。そこでQC活動の出番です。出力結果を一つずつ検証して、精度が低い部分の原因を特定して、判定の条件を直す。直したらまた結果を見て検証する。工場で毎月やっていた改善サイクルを、そのままツールに対して回しただけなんです。普通の人はツールが動いたら満足してしまうみたいですが、自分は「動くこと」と「精度が高いこと」は別物だと20年で叩き込まれている。この精度への執着が、他の受講生との差になっていると感じます。

日用品や工具のカテゴリーで、ハッキリ出ました。20年金属を扱ってきたので、写真とスペックを見れば「この工具は値段のわりに作りが良い／悪い」が肌感覚で分かる。その品質とコスパの判断基準を、リサーチツールの絞り込み条件に組み込んだんです。ただ売れている商品を拾うだけのツールなら誰でも作れますが、「品質が伴っていて長く売れ続ける商品」を見抜く目利きは、現場で物に触れてきた人間にしか出せない。利益が出るのに評価が荒れにくい商品を選べるようになって、返品やクレームも少ない。20年の現場経験が、そのままツールの精度として武器になったのは大きかったですね。

最初は本当に小さな数字からです。受講1ヶ月目が月商8万円、2ヶ月目で25万円、自作ツールが動き始めた3ヶ月目に55万円。そこから5ヶ月目で110万円、7ヶ月目で160万円と伸びていって、受講から約1年で利益率22%・月利約48万円に届きました。本業の360万円と合わせると、年収換算で936万円です。秋田の製造業の年収から考えると、もう一つ会社員人生が増えたような感覚で。最初の月商8万円のときは「これで本当に増えるのか」と半信半疑でしたが、ツールが整うほど伸びが加速していきました。

週15時間ほどです。本業がフルタイムの工場勤務なので、これ以上は物理的に取れない(笑)。でもそれで回るのは、商品リサーチも価格改定も需要予測も、大半を自作ツールが自動でやってくれるからです。人を雇って手作業で回していたら、地方で年収936万円なんて絶対に届かなかった。自分の手は、ツールが拾ってきた候補の最終判断と、品質チェックみたいな「人にしかできない部分」だけに集中させている。地方のマンパワー不足をツールで埋めるという最初の発想が、そのまま現実になった形ですね。

ありました。5ヶ月目で110万円まで伸びたとき、欲が出たんです。「このツールがあれば、商品数を一気に3倍にすれば売上も3倍になるんじゃないか」と相談したら、コンサルから「今は広げる時期じゃありません。まずツールの精度を固めるのが先です。在庫を一気に広げると、原田さんの一番の強みである品質管理が雑になって、結局クレームと返品で利益が消えますよ」とハッキリ止められて。正直、そのときは「いけるのに」ともどかしかったです(笑)。でも言われてみれば、工場でも生産能力が安定する前にラインを増やすと不良が一気に増える。同じ理屈でした。

止めてもらって大正解でした。あのとき勢いで在庫を3倍にしていたら、確実に品質チェックが追いつかず、返品とクレームで利益率がガタ落ちしていたと思います。言うとおりに先にツールの精度を固めてから少しずつ商品を増やしたら、返品がほとんど出ない状態を保ったまま伸ばせた。最終的に利益率22%を維持できたのは、あそこで一度ブレーキをかけてもらったからです。一人でやっていたら、間違いなく欲に任せて広げて自滅していた。焦りでアクセルを踏みたくなる場面で止めてくれる相手がいるのは、独学では絶対に得られない安全網でした。

これが本当に命綱でした。ツールを作っていてエラーが出たとき、その場で「このエラーはどういう意味で、どこを直せばいいか」を打ち込めば、深夜でも即座に答えが返ってくる。独学で折れたのは、まさにこの「エラーの意味が分からず、調べてもまた知らない単語が出てくる」無限ループだったんです。それが、聞けばすぐ噛み砕いて教えてくれる相手がいるだけで、まったく別物になった。しかもカリキュラムやFAQを学習済みなので、自分が今どの段階で何をやっているかを踏まえた答えが返ってくる。製造業のベテラン作業員に、横でずっと見てもらっているような安心感でした。

そこが決定的でした。工場の仕事は早朝も夜勤もあって、決まった時間に誰かへ質問するのが難しい。でも24時間動いているAIチャットなら、夜勤明けの朝でも、早朝のわずかな時間でも、詰まった瞬間にその場で解決できる。「次に誰かに聞けるまで止まったまま」という時間がゼロになったんです。地方在住で、しかも不規則勤務の自分が学習を続けられたのは、この即答環境があったからにほかなりません。時間も場所も選ばないというのは、地方の兼業者にとって何よりの味方でした。

深さがまるで違いました。ネットの無料情報は、断片の寄せ集めなんです。「このツールはこう作る」という結果だけが転がっていて、なぜその順番なのか、なぜその処理が要るのかという理由がない。だから初心者は応用が利かず、少しずれた瞬間に詰む。コンサルは逆で、「製造業のあなたなら、これは工場のあの工程と同じです」という具合に、必ず理由を自分の経験に紐づけて教えてくれる。理由が分かると、初めて見るエラーでも「たぶんここだな」と自分で見当がつくようになる。独学で一週間つまずいたことが、コンサルだと半日で腑に落ちる。この差は本当に大きかったです。

そう思います。理由が分かっていれば、商品やカテゴリーが変わっても応用できる。リサーチツールで学んだ考え方を、価格改定や需要予測のツールに横展開できたのも、一個ずつ理由を理解しながら進めたからです。丸暗記で作ったツールは、状況が変わった瞬間に動かせなくなる。でも理由から理解したツールは、自分で直して育てていける。42歳・IT未経験の自分が、四種類ものツールを自前で作って運用できているのが何よりの証拠だと思います。独学のままだったら、いまだに最初の一個も完成していなかったでしょうね(笑)。

三つの掛け算だと思っています。一つ目は「地方在住」を、オンライン完結のビジネスで無効化したこと。二つ目は「製造業20年」の品質目利きとQC思考を、ツールの精度にまるごと転用したこと。三つ目は「AI開発スキル」で、地方の人手不足を自動化で埋めたこと。この三つが噛み合って初めて、秋田にいながら週15時間で月利約48万円という形になった。最初はどれも自分の弱点だと思っていたんです。地方であること、製造業しか知らないこと、ITが分からないこと。それが全部、掛け合わせたら強みに反転した。

間違いなく「AI開発スキルという新しい能力」を手に入れたことです。これまで製造業の現場仕事しかできなかった自分が、自分でツールを作れるようになった。これは収入の数字以上に大きい。万が一、本業の工場がなくなっても、このスキルさえあれば食べていけるという確信があるんです。地方の製造業で働く人間にとって、これほど心強い保険はありません。お金が増えたこと以上に、「自分は変われる、学べば年齢に関係なく新しい武器を持てる」と42歳で証明できたことが、人生で一番の財産になりました。

まずは今のツールをもっと磨き込んで、得意の工具・日用品を軸に、少しずつ扱うカテゴリーを広げていきます。焦って一気に広げず、製造業流に品質を保ちながら、精度を確かめてから広げる。あのリスク回避の指導が体に染みついたので(笑)、もう無茶はしません。本業も当面は続けながら、週15時間で回る今の形を太くしていくのが当面の目標です。

いつかは、このツールづくりのノウハウを、地元・秋田の同世代に伝えたいんです。地方の製造業には、自分と同じように「先行きが不安だけど、年齢的に動けない」と思い込んでいる人がたくさんいる。でも42歳・IT未経験の自分でもここまで来られた。「製造業の経験は、AIの時代にちゃんと武器になる」と、身をもって伝えたい。地方にいながら、誰でも新しい選択肢を持てる——その流れを、自分の地元から少しずつ作れたら最高ですね。