AIで記事を書く。画像を制作する。プログラムを組み、アプリまで開発する。
生成AIの進歩によって、専門的な技術を持たない人でも、これまで難しかった作業に挑戦できるようになった。
SNSではAIを使った副業が注目され、Claude Codeによるアプリ開発、AIライティング、画像・動画制作など、さまざまな活用方法が紹介されている。
一方で、完成した作品やサービスを、実際にお金を払って利用してくれる人はいるのだろうか。
AIによって「作ること」は容易になった。しかし「仕事として成立させること」まで容易になったわけではない。
2026年の副業市場では何が変わり、何が変わっていないのか。最新の調査データと具体的なサービスから、その可能性と現実を考える。
AI関連サービスの出品は約2.84倍、それでも副業収入は変わらない？
AIを活用した副業への参入は実際に広がっている。
スキル販売サービス「ココナラ」を運営する株式会社ココナラは2026年7月、AI関連サービスの出品数が同年6月時点で前年同月の284％になったと発表した。
約2.84倍という大幅な増加だ。
購入者の相談内容も、AIの基本的な使い方から、企業内のAI導入支援や新規サービスの企画・開発など、より専門的な内容へ変化しているという。
一方、株式会社事業家集団が2026年6月に実施した、副業を行う会社員330人への調査では、生成AI普及前と比較した副業収入について、51.8％が「変化はない」と回答した。
また、49.7％が、生成AIによって自身の副業スキルが代替され、価値が下がることに危機感を抱いていた。
この調査は330人を対象としたもので、日本の副業市場全体を代表する数字ではない。生成AIが普及する以前から副業をしていたかどうかという違いもある。
それでも、AIの普及と個人の収入増加が必ずしも一致しないことを考える材料になる。
AIで仕事を始める人が増えている。しかし、その分だけ仕事の発注が増えるとは限らない。
AIは人間の能力をどこまで補えるのか
AIによってできるようになったことは多いが、その効果は分野によって異なる。
ライティング――文章が書けることと、良い記事が書けること
ChatGPTやClaudeなどの生成AIは、短時間で数千文字の文章を作成できる。
調査、構成案の作成、下書き、要約、校正など、ライティングに必要な多くの工程を効率化できる。
文章を書く仕事をしている人にとっては、非常に便利な道具だ。
しかし、AIが文章を書いてくれるからといって、誰もが優れたライターになれるわけではない。
読者が何を知りたがっているのか。どの情報が重要なのか。どこを深く掘り下げ、どこを削るべきなのか。
そうした判断ができなければ、文法的には正しくても、ありきたりで読み応えのない文章になってしまう。
文章の良し悪しを判断する能力がなければ、AIが作った不自然な表現や誤りにも気づきにくい。
AIは文章を書く作業を代行できる。しかし、企画力や文才、編集能力まで自動的に与えてくれるわけではない。
ライティングにおけるAIの大きな価値は、人間の能力を生かしながら制作効率を高められることにある。
イラスト・デザイン――絵が描けなくても構想を形にできる
イラスト制作では、AIの役割が少し違う。
例えば、着物姿の女性がスケートボードに乗る姿や、日本的なモチーフとパンクロックを組み合わせたグラフィックを思いついたとする。
頭の中には完成形のイメージがあっても、それを自分で描けるとは限らない。
従来なら絵を描く技術を習得するか、イラストレーターに依頼する必要があった。
現在は生成AIを使って、そうした構想を具体的な画像にできる。
描画技術を持っていなくても、優れた発想力や美的感覚を持つ人に、新しい表現の機会が生まれた。
これは単なる作業の効率化とは異なる変化だ。
一方、AIが生成した画像のすべてが魅力的な作品になるわけではない。
構図、色彩、文字の配置、細部の完成度。生成された画像を評価し、修正する能力が求められる。
さらに、完成した作品が人に欲しいと思われるかどうかは別の問題だ。
Claude Code――プログラミング未経験でもアプリ開発できる？
AIを活用したプログラミングも大きく進歩している。
Anthropicが提供する「Claude Code」は、自然言語による指示からコードの作成・修正、テストの実行などを支援するツールだ。
プログラミング未経験者でも、簡単な計算ツールや業務管理アプリなど、動く試作品を作れる可能性がある。
例えば、小規模店舗の売上集計ツールなら、必要な項目や計算方法を言葉で説明し、AIにプログラムを作成させることが考えられる。
しかし、試作品が動いたことと、安全に運用できることは違う。
顧客情報の管理、データの保存、不具合への対応、セキュリティ対策など、実際のサービスとして公開するには別の知識が必要になる。
自分だけで使う簡単なツールと、他人からお金を受け取って提供するシステムでは、求められる品質も責任も異なる。
AIがコードを書けるようになっても、何を作り、どう動作を検証するかという設計能力まで不要になるわけではない。
AIで自動化もできる？ API連携には別の知識が必要
AIという言葉から、あらゆる作業を自動化できると考える人もいるだろう。
実際、生成AIを既存の業務システムに組み込めば、単に文章や画像を作るだけでなく、複数の作業を連続して処理する仕組みも構築できる。
そこで重要になるのが「API」だ。
API（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）とは、異なるソフトウェアやサービス同士が機能やデータをやり取りするための仕組みである。
例えば、ネットショップで注文が入ったら、その情報を取得して製造業者へ発注し、発送状況を購入者へ通知する。
こうした一連の作業を自動化できれば、販売者は毎回手作業で注文情報を転記する必要がなくなる。
しかし、実際に自動化するには、いくつもの確認や設定が必要になる。
まず、利用するサービスがAPIや外部連携に対応しているか調べなければならない。
対応していれば、アクセス権限の設定、データの受け渡し方法、処理する順番などを決める。
注文情報の取得に失敗した場合や、発送先の情報が不足していた場合にどう対応するかも考える必要がある。
さらに、APIの利用料金、仕様変更、個人情報の保護、継続的な動作確認なども発生する。
既存の連携機能やノーコードツールを使えば、こうした工程を省略できる場合もある。
それでも、「連携できる」という説明が、すべての工程を自動処理できることを意味するとは限らない。
実例として、オリジナルグッズ制作サービスのUP-Tは、ネットショップ作成サービスのBASEとの連携機能を提供している。
しかし、UP-Tの公式FAQでは、BASEで注文が入った後、販売者がUP-Tの管理画面から注文を取得して発注する操作が必要と案内されている。
つまり、サービス同士が連携していても、完全自動とは限らないわけだ。
AIがプログラムを書けることと、誰でも簡単に自動化システムを構築・運用できることは違う。
自分の作業を効率化するだけなら、多少の不具合があっても自分で修正できるかもしれない。
しかし、顧客から料金を受け取ってシステムを提供するなら話は別だ。
注文処理が止まったり、データが失われたりすれば、依頼者の事業に影響する可能性がある。
AIによって開発の負担は小さくなっても、仕組みを理解し、安全に運用するための知識と責任は残る。
実際にどんな副業ができる？ 仕事の獲得方法まで考える
AIを活用した副業には、いくつかの現実的な選択肢がある。
① AIライティング・調査・編集
企業のブログ記事、商品紹介文、Webメディアの記事、SNS投稿などを制作する仕事だ。
文章作成をAIで効率化し、人間が企画、事実確認、編集を担当する。
仕事を探す方法としては、ランサーズやクラウドワークスなどのクラウドソーシングサービスがある。
自分の得意分野があれば、関連するテーマの記事を制作して実績として提示できる。募集案件への応募だけでなく、ポートフォリオを公開して直接依頼を受ける方法もある。
問題は、発注者から選ばれることだ。
AIによって制作速度が上がれば、競争相手も同じように効率化できる。
発注者が自分でAIを使い、記事を作成することも可能になる。
単に「AIで文章を作れます」というだけでは、仕事を依頼する理由として弱い。
② AIデザイン・オリジナルグッズ販売
AIで制作したグラフィックを、Tシャツ、スマホケース、ステッカーなどの商品にする方法だ。
例えば、SUZURIでは、画像を登録し、商品や販売価格を設定できる。注文が入ると商品が製造され、購入者へ発送される。
事前に大量の商品を仕入れる必要がないため、在庫リスクを抑えて始められる。
BASEなどを利用して、独立したネットショップを開設する方法もある。
また、CanvaやAIを使って制作したバナー、チラシ、メニュー表などを、ココナラで制作サービスとして提供する選択肢もある。
ここで問われるのは、デザインのクオリティだ。
誰でも画像を生成できるようになったからこそ、構想力や審美眼の違いが完成品に表れる。
さらに商品販売では、デザインの魅力に加え、印刷品質、価格、商品を見つけてもらうための集客も重要になる。
③ AIによる業務改善・小規模ツール開発
店舗や小規模事業者の業務を、AIや自動化ツールで効率化する仕事も考えられる。
例えば、日々の売上集計、在庫管理、問い合わせへの返信文作成、帳票作成などだ。
既存のツールを組み合わせる方法もあれば、Claude Codeなどを使って専用のプログラムを作る方法もある。
APIを活用すれば、対応するサービス間でのデータ取得や連携も可能になる。
ただ、こうした仕事ではAIの操作技術だけでなく、依頼者の業務を理解する力が重要になる。
仕事の獲得先としてはクラウドソーシングのほか、既存の取引先や知人、地域の事業者への提案も考えられる。
単に「AIを導入します」ではなく、「毎日の集計作業を短縮する」「問い合わせ対応の負担を減らす」といった具体的な効果を示せるかどうかが重要だ。
他人の業務を自動化するなら、完成後の保守やトラブルへの対応も含めて考える必要がある。
ランサーズの発注動向に見る、AI時代の新しい需要
AIの普及によって、すべての制作業務が不要になるわけではない。
ランサーズが2025年12月に発表した「発注トレンドランキング2025」では、「デザインデータ修正・変換」が1位となった。
同社はその背景として、生成AIで作られたデザインの最終調整や形式変換など、仕上げ工程への需要拡大を挙げている。
また、発注者による検索キーワードでは「動画編集」が1位、「SNS運用」が3位、「ショート動画」が4位だった。
AIで作ることが容易になっても、それを実際に使える品質へ仕上げる仕事や、完成した作品を活用する仕事には需要がある。
AIによって仕事が単純になくなるのではなく、求められる仕事の内容が変わり始めている。
特に注目したいのは、AIの生成物を人間が修正する仕事だ。
AIによって制作の初期工程は短縮できても、完成品として使える状態にするための専門技術が必要になる場合がある。
AIが作ったものを、そのまま商品やサービスとして提供できるとは限らないことを示している。
TikTok LIVE――AI以外にも広がる新しい副業事情
個人が収益を得る方法は、AI関連だけではない。
近年、存在感を増しているのがTikTok LIVEなどのライブ配信だ。
スマートフォンを使って視聴者と交流し、ギフトなどを通じて報酬を得られる仕組みがある。
配信には18歳以上という年齢条件や、地域によって異なるフォロワー数などの要件がある。
TikTokが2026年10月に公表した調査によれば、2025年に国内で創作活動を行ったTikTokクリエイターは推計235万人。前年の226万人から増加した。
同調査では、クリエイターの経済活動による推定収益は1,389億円に達している。
これは動画投稿者などを含むTikTok全体の数字であり、LIVE配信者だけの人数や収益を示すものではない。
LIVE配信市場がすでに飽和しているかどうかも、この数字だけでは判断できない。
それでも、個人が自分自身の発信を通じて収益を得る市場が大きくなっていることは確かだ。
ライブ配信に必要なのは、専門的な制作技術だけではない。
話術、企画力、視聴者とのコミュニケーション能力、継続力などが問われる。
さらに、顔や声を不特定多数に公開することへ抵抗を感じる人もいるだろう。
顔を出さない配信も可能だが、自分を発信すること自体に向き不向きがある。
配信設備のハードルは低くても、視聴者を集め、関心を維持し、収益につなげることは簡単ではない。
AIとは異なる分野ながら、始めやすくなったことと、成功しやすくなったことは同じではないという点で共通している。
AIは「作る力」を広げた。それでも仕事の獲得はアナログなまま
ここまでの副業を比較すると、一つの共通点が見えてくる。
AIによって文章や画像、動画、プログラムを制作できる人は増えた。
しかし、制作できる人が増えたからといって、その人たち全員に仕事が来るわけではない。
例えば、AIを使って100人がデザインを制作できるようになっても、発注者が100人全員に仕事を依頼するわけではない。
まず、作品のクオリティが問われる。
求めるデザインを実現できるのか。完成品として十分な品質があるのか。
そのうえで実績、価格、納期、対応力、信用、既存の人間関係などが判断材料になる。
AIによって制作技術は大きく進歩した。
しかし、仕事を発注する相手を選ぶのは、今も人間だ。
どんな作品を作れるのか。安心して任せられるのか。価格や納期は合うのか。
仕事を獲得するための基本的な構造は、驚くほどアナログなままである。
クラウドソーシングの検索機能やSNSのアルゴリズムなど、仕事の仲介にはデジタル技術が使われている。
それでも、発注するかどうかを決める際の品質評価や条件の比較、信用という要素は変わらない。
さらに、発注者自身もAIを使える
ここには、もう一つ重要な問題がある。
以前なら外注していた記事や画像を、発注者が自分でAIを使って制作できるようになったことだ。
簡単な紹介文やSNS用の画像であれば、わざわざ外部へ依頼する必要がなくなる場合もある。
つまり、AIによって仕事を引き受けられる人が増える一方、外注する必要のない仕事も生まれる可能性がある。
供給が増えても需要が同じように増えるとは限らない。仕事の種類によっては、価格競争が激しくなることも考えられる。
一方、専門性や高度な編集能力を必要とする分野では、AIを活用できることが新たな強みになる。
重要なのは、AIを使えるという事実だけではない。
発注者が求めるクオリティの仕事を提供できるか。そして、その能力を必要としている相手に届けられるか。
ここは、AIが登場する以前から変わらない商売の基本だ。
AIで広がった可能性を、どう生かすか
では、AI新時代に副業へ挑戦するなら、どう考えればいいのだろうか。
まず、自分が持っている経験や能力を生かす方法がある。
文章を書くことが得意なら、AIで制作効率を高める。
絵が描けなくても独自のデザインを考えるのが好きなら、AIで作品にしてみる。
特定の業界に詳しければ、業務上の課題を解決するツールやサービスを作れるかもしれない。
それぞれの分野でAIが補える部分は違う。
そして、最初から他人の仕事を受注することだけが選択肢ではない。
小さなWebサイトを作る。自分の作品を公開する。オリジナルグッズを販売してみる。
大きな初期投資をせずに、まず何かを形にすることも可能になっている。
受注生産や無料プランを備えたサービスを利用すれば、固定費や在庫リスクを抑えながら活動を継続する方法も選べる。
売上が発生すれば製造費や各種手数料がかかり、制作や運営に使う時間も必要だ。
AI画像を商品化する場合は、使用するサービスの規約や第三者の著作権なども確認しなければならない。
それでも、以前より少ない資金と専門技術で、自分の構想を試せるようになったことは大きい。
収益を得るための副業だけでなく、趣味や創作活動を発展させる方法としても、AIには可能性がある。
AI新時代、変わったことと変わらないこと
AIは文章を書き、画像を描き、コードを作り、さまざまな業務を支援するようになった。
しかし、すべての人が同じ能力を手に入れたわけではない。
文章を企画する力、デザインを考える力、仕事の問題点を見つける力。AIの利用者によって、完成するものには違いが生まれる。
さらに、自動化の技術が進んでも、仕組みを構築し、安全に運用するための知識や手間がすべてなくなるわけではない。
そして、どれほど優れたものを制作できても、仕事として成立させるには、それを必要とする人へ届けなければならない。
AIによって制作の技術的な壁は低くなった。一方で、品質を評価され、顧客に選ばれ、継続して仕事を得るという基本的な仕組みは大きく変わっていない。
では、AIによって何ができるようになったのか。
その答えは、AIの機能一覧だけでは見つからない。
自分が何を作りたいのか。何を得意としているのか。そして、完成したものを誰に届けたいのか。
AIの進歩によって、これまで形にできなかったアイデアを試す機会は増えている。
仕事として収益化することも、趣味や創作活動として続けることもできる。
AIを使って何ができるかを考える前に、自分が何をやってみたいのか。
そこから始める方が、新しい技術の可能性を生かせるのではないだろうか。
主な参照資料
- 株式会社ココナラ｜AI関連サービス基盤の拡大に関する発表（2026年7月3日）
- 株式会社事業家集団｜生成AI時代における会社員の副業実態調査（2026年6月24日）
- ランサーズ｜発注トレンドランキング2025（2025年12月16日）
- Anthropic｜Claude Code公式ドキュメント
- SUZURI｜公式サイト
- BASE｜公式サイト
- UP-T｜公式FAQ・BASE連携について
- TikTok｜日本における経済的・社会的影響調査（2026年10月14日公表）
- TikTok｜LIVE配信の利用条件
- 文化庁｜AIと著作権について
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