SHIFT AIは詐欺?稼げない・やばい噂を講師経験者が検証

スクールなしでAI集客3倍を達成した独学体験

高額スクールに通わなくても、無料〜低コストのAIツールだけで実務レベルの成果を出すことは可能です。私自身、独学でAIブログの月間集客を約3倍に伸ばし、プログラミング未経験からChrome拡張機能を1つ開発しました。

ここでは「学んでから使う」のではなく、「使いながら学ぶ」というアプローチで得られた成果と、その過程でぶつかった壁を正直にお伝えします。

独学を選んだ理由と、最初にぶつかった壁

私がAIの独学を始めたのは、2024年9月のGeminiアップデートがきっかけです。Web制作とSEOライティングを軸にフリーランスとして活動していましたが、「AIを使いこなせないと仕事が減るんじゃないか」という漠然とした不安がありました。

最初に考えたのは、やはりスクールに入ること。SHIFT AIの存在も知っていましたし、無料セミナーの広告も目にしていました。

ただ、月額21,780円を1年間払い続ける（合計261,360円）ことに踏み切れなかったのです。フリーランスにとって月2万円の固定費は軽くありません。「まず自分で触ってみて、それでもダメならスクールを考えよう」と決めました。

最初の壁は、「何から手をつけていいかわからない」こと。ChatGPTに登録はしたものの、何を聞けばいいのかがわからない。適当にプロンプトを打っても、返ってくる文章は表面的で、そのまま使えるものではありませんでした。

この段階で「やはりスクールでカリキュラムに沿って学ぶべきか」と何度も思いました。ただ、決めていたのは1つだけ。月3,000円のAIツール代だけ払って、3ヶ月真剣に使ってみる。これで成果が出なければスクールを考える、という基準でした。

転機──ChatGPTで「構成の壁打ち」を始めた

転機になったのは、ChatGPTの使い方を「文章を書かせる」から「構成の壁打ち相手にする」に変えたことです。

それまでは「この記事を書いて」とAIに丸投げしていました。当然、出てくる文章は薄い。自分で書いたほうが早いし、読みやすい。「AIなんて使えない」と思いかけました。

でも、ある日ためしに「このキーワードで上位表示を狙う場合、どんな構成が考えられるか。5パターン出して」と聞いてみたのです。返ってきた5パターンのうち、そのまま使えるものは1つもなかった。ただ、「この切り口は自分では出てこなかったな」という気づきが2つありました。

この体験で、AIの使い方が変わりました。AIに「書かせる」のではなく、AIに「選択肢を出させて、自分が判断する」。構成段階でこれをやるだけで、記事全体の方向性を決める時間が体感で半分になりました。

振り返ると、この発見は動画教材では得られなかったと思います。「正解のプロンプト」を視聴しても、自分の業務に合うかどうかは試してみるまでわかりません。自分で手を動かして、失敗して、調整して、初めて見えた使い方でした。

副業ライターでも再現できるポイント

特別なスキルは不要です。ChatGPTの無料プランで「キーワード＋構成案を5パターン」と入力するだけ。出てきた案をそのまま使うのではなく、「この切り口は使える／使えない」を自分で選別する。この工程を1ヶ月続けただけで、構成にかかる時間が目に見えて短くなりました。看護師をしながら副業で記事を書いている方でも、1記事の構成作業で試せるレベルの話です。

成果①：ブログの月間集客を約3倍に伸ばした方法

構成の壁打ちに慣れてきたあと、次に試したのがリサーチ工程の改善です。

それまでは記事1本のリサーチに2〜3時間かかっていました。検索上位の記事を10本以上開き、情報を手動で整理する作業が重かったからです。

ここにPerplexityとGensparkを導入しました。PerplexityはAI検索エンジンで、出典付きの情報を素早く収集できます。Gensparkは複数のAIモデルを横断して、テーマの深掘りリサーチができます。

2つを組み合わせた結果、リサーチ時間が半分以下になりました。浮いた時間を記事の本文クオリティに回せるようになり、3,000PVだったブログが約3倍に伸びました。

ただし、3倍になるまでに約半年かかっています。「AIを入れたら翌月から3倍」ではありません。ツールに慣れる期間、記事をリライトする期間、検索順位が反映される期間。この3つの時間を見込んでおく必要があります。

成果②：プログラミング未経験からChrome拡張を開発した過程

独学の中で一番驚いたのは、Chrome拡張機能を自分で作れたことです。

私はプログラミングの経験がほぼありません。HTMLとCSSは書けますが、JavaScriptはほとんど触ったことがなかったのです。

きっかけは、日常業務で「この作業、毎回手動でやるのが面倒だな」と感じたこと。ClaudeとChatGPTに「こういう機能のChrome拡張を作りたい。コードを書いて」と依頼し、出てきたコードを少しずつ修正しながら完成させました。

最初に出てきたコードはそのままでは動きませんでした。エラーを貼り付けて「ここがおかしい」とAIに聞き直す、を何度も繰り返したのです。完成まで2週間ほどかかりましたが、プログラミングスクールに通わず、費用ゼロで業務ツールを1つ作れたのは大きな収穫でした。

これは「全員がやるべきこと」ではありません。ただ、AIを使えば「自分のスキル範囲を少しだけ超えたこと」に手が届く、という実感は得られました。動画でJavaScriptを学んでからこの拡張機能を作ろうとしていたら、最初の数時間で挫折していたと思います。

成果③：日常業務でのAI効率化

現在、私の業務の中でAIが定着しているのは、以下の3つの工程です。

1つ目は、構成の壁打ち。先に書いたとおり、ChatGPTで選択肢を出させて自分で判断する使い方です。

2つ目は、リサーチの効率化。PerplexityとGensparkで情報収集の時間を短縮します。

3つ目は、校正・推敲。Claudeに下書きを読ませて、論理の飛躍や冗長な表現を指摘してもらいます。

どれも「AIに書かせる」のではなく、「AIに作業の一部を手伝わせる」使い方です。最終判断は必ず自分がする。このルールを守ることで、自分の文章がAIに飲み込まれる不安はなくなりました。

業務ごとのAIツール活用事例は、AIで業務効率化する4つの方法でさらに詳しく紹介しています。

スキルはある。足りないのは「届け先」だけかもしれません。

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