🤖 AIで億単位を稼ぐ人 vs 収益ゼロの人。ニュースレタープラットフォーム管理者が見てきたその決定的差異とは
2025年12月、アメリカで「slop（スロップ）」が今年の言葉に選ばれた。
「質の低いAI生成コンテンツのゴミ」という意味のスラングが辞書に公式登録される時代になった。
一方で、大手ニュースレタープラットフォームの平均開封率は上昇し、数百万人以上の読者を抱えるニュースレターが複数誕生している。
同じ時代に、同じAIツールを使って、相反する結果が出ている。AIで成功するコンテンツと失敗するコンテンツ。ニュースレタープラットフォームを管理してきた立場から、クリエイターたちのAIに対する向き合い方を見てきた。
成功したクリエイターと置き去りにされたクリエイター、その分岐点は「単にAIかどうか」ではなかった。
👯 もくじ
- 🍷 写真日記：フランス ボルドー
- 🙋 実はセールスってオモロいよね、と
- 🇨🇳 中国のAI会社がアニメ業界を震撼させた日に以前のニュースレター業界を思い出した
- 🦧 テキストメディアがAIに最初に飲み込まれた理由
- 🥒 ニュースレター作業の6工程にAIが静かに入り込んでいった
- 🎺 ChatGPT登場直後の2023年「AIニュースレター戦争」で何が起きたか
- 🐘 みんなのニュースレターで成功しているニュースレターにはAIが入り込んでいる
- 🥦 購読者175万人のThe Rundown AIが証明したこと
- 🏖️「とりあえずAIを使ってみた」が失敗に終わる本当の理由
- 🦁 AIをまったく使わなかったクリエイターが直面した壁
- 💔 AI前後で明確に分かれた成功と失敗のパターン
- 🦖 プラットフォームを管理してきた立場から見えてきた分岐点
- 🥯 The Rundown AIとTLDRが使うAI工程の全詳細
- 🛻 Superhumanが4ヶ月で１億５０００万円を達成したワークフロー
- ⛑️ 数値で見る成功の実態
- 🐼「とりあえずAIを使ってみた」クリエイターが踏む3つの落とし穴
- ✍️ AIゴミ時代に生き残るコンテンツの条件
- 🐥 ニュースレター配信者が今日から試せること
🍷 写真日記：フランス ボルドー
フランスのボルドーでこれを書いている。ボルドーはワインの名産地であるのと同時に美食の街。本当にどこ行っても美味いものがある。
🙋 実はセールスってオモロいよね、と
どんな商品でも売る時にはテクニックがいる。すごく頭を使うところで、こんなに工夫が必要とされてオモロいことってないよな、と思っている。
「みんなのニュースレター」を利用いただいている配信者さんからもっともよく受ける相談は「購読者数を増やすにはどうすればいいですか？」になる。
ものすごく正直に言ってしまうと「セールスができてない」が答えになる。でもこの答えはセールスが分かっていないと「はぁ？」となってしまう。なので「読者と１対１で会話するかDMを送ってセールスしてみてはいかがでしょうか？」と提案したりする。あれこれテクニックを勉強するよりも、体験としてのセールスが１００倍有益だったりするし。
音声配信でも例に出したけど、売れてる人の勘所は素晴らしい。特にこのウマたんさんのやり方とか。ウマたんさんがこれまでやってこられたことが失敗も含めて全てが積み重なっている。そら売れるわ！と。
| 👨💻僕のこれまでの個人開発プロジェクトの収益を公開し成功と失敗を振り返る |
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こういう「売る力」ってAI技術が出てきても同じ。というかAIでさらに売る力を持つ人のパワーが増大している。
ということで今回はそのAIによって売る力を増大させる方法について。
🇨🇳 中国のAI会社がアニメ業界を震撼させた日に以前のニュースレター業界を思い出した
複数の中国のAI会社がアニメ制作に本格参入した、というニュースが流れた。
AIモデルに小説を読み込ませる、短いプロンプトを入れただけ。たったそれだけで誰が観ても「アニメだ」と思わせる高品質なアニメが生成されるデモが流れた。
アニメ業界が騒然となった。「AIに仕事を奪われる」「クオリティが人間に追いつく」「業界の終わり」という声があちこちから上がった。
Video creado con Vidu AI, herramienta de inteligencia artificial generativa, desarrollada por la empresa china ShengShu Technology.
@Eleazar_Naj pic.twitter.com/xE25WTsdd4— Eleazar Nájera (@Eleazar_Naj) January 27, 2026
その中国の会社は中国政府系ファンドの投資も受けており、中国は国をあげてAIでアニメ業界に革命を起こす気でいた。現代ではアニメをはじめとするコンテンツ産業は国をあげて奪い取りにくる産業になっている。
この動きに日本のアニメ業界が冷静にいられる訳がない。過剰ともいえる反応だった。
私はそのニュースを見て「あ、また同じことが始まった」と思った。数年前、ニュースレター業界でまったく同じことが起きていたから。
2022年11月にChatGPTがリリースされた。ニュースレタークリエイターやテキストメディアのクリエイターたちは二手に分かれた。「AIに全部任せてみよう」という人と、「AIを道具として使いながら自分のコンテンツを強化しよう」という人。そして2025年現在、結果は明確に出ている。
アニメ業界も同じだろう。そのうち分かれる。AIで成功する人と、置き去りにされる人に。そしてその分岐点は、多くの人が思っているところとは少し違う場所にあるように感じている。
🦧 テキストメディアがAIに最初に飲み込まれた理由
テキストとAIの親和性は、他のどのメディアよりも高い。
理由はデータの圧縮率にある。美しい女性をテキストで詳細に表現して書いてもデータ量は数バイトでしかない。写真にすれば数メガバイト、動画にすればギガバイト単位になる。テキスト・画像・動画とそれぞれ約１０００倍ずつ情報量が増加する。
AIがデータを処理するコストは、テキストが圧倒的に低い。初期のAIがChatGPTに代表されるテキストチャットで普及したのも、この圧縮効率の差が背景にある。
その構造的な優位性は、生成AIが普及した2022年以降に如実に現れた。主要プラットフォームで新規ニュースレターの立ち上げが前年比96.2%増加したのは2023〜2024年のこと。YouTubeの動画クリエイター数の増加が同期間で30%増にとどまったのとは対照的な数字。
私はこの変化をリアルタイムで見ていた。ChatGPTがリリースされると同時に、クリエイターたちはすぐにニュースレターへの応用を考え始めた。当初のAIの文書生成能力では読者のニーズに応えるほどの質ではなかったが、ポテンシャルは明確に感じさせた。
テキストを扱うニュースレターが最初にAI革命の波に飲み込まれた。それはAIがテキストデータに最も自然に溶け込めるからだろう。
🥒 ニュースレター作業の6工程にAIが静かに入り込んでいった
ニュースレターの配信に必要な作業は大きく6つある。リサーチ、企画立案、コンテンツ制作、誤字修正、SNS展開、二次利用。2022年以降、AIはこの6工程のあらゆる部分に静かに入り込んでいった。
リサーチでは、30〜50サイトを手動で巡回していた2〜3時間の作業が、自動収集ツールを使えば30分以内に圧縮される。企画立案では、AIがトレンドデータと読者の興味を分析して候補を提案し、人間が最終決定する形になった。コンテンツ制作では、AIが草案を生成し、人間が書き直す「ハイブリッド型」が主流になりつつある。
SNS展開の変化も大きい。以前は記事を書き終えた後、X用、LinkedIn用、Instagram用と各プラットフォームごとに別々の投稿文を手動で作っていた。今はAIが記事から複数バージョンを自動生成する。音声化ツールのElevenLabsで読み上げ版を作り、Spotifyに自動投稿するクリエイターなんかが出てきた。
変わっていないことがあるとすれば、「何を読者に届けるべきか」という判断。ここはどのクリエイターも基本は人間がやっている。
🎺 ChatGPT登場直後の2023年「AIニュースレター戦争」で何が起きたか
2023年は「AIニュースレター戦争」の年だった。
ChatGPTの登場と同時に、AIニュースを扱うニュースレターが爆発的に増加した。「AIを使えば読者が来る」「テクノロジーのトレンドに乗ればいい」という判断で、何百ものAIテーマのニュースレターが立ち上がった。多くは急速に消滅した。
残ったのはThe Rundown AI、Superhuman、TLDRなど、AIをテーマにしているだけでなく、AIを「制作工程に組み込んだ」クリエイターたちだった。
「とりあえずAIで生成して配信すれば読者が来る」という読みは外れた。
一方で、AIを活用しながら「人間の判断を工程の中心に置いた」クリエイターは成長を続けた。TLDRは700万人の購読者、年間収益1,000万ドル（約15億円）以上を達成した。The Rundown AIは購読者175万人、毎日1万人以上の新規登録が続いている。
🐘 みんなのニュースレターで成功しているニュースレターにはAIが入り込んでいる
前のチャプターは主に英語圏でのニュースレター市場の話。それとまったく同じ現象がこのプラットフォーム「みんなのニュースレター」でもあった。
厳しいネットコンテンツ市場の中ではどうしても勝者と敗者が分かれる。「みんなのニュースレター」でも全ての配信者さんが成功する訳でもなく、中にはどうしても成功できない方も出てしまう。ここでいう成功とは収益があがることを示す。
結果的に成功して少なくとも月に数十万円以上の収益をあげているニュースレターはどれもが共通して、そのニュースレター配信過程の中でどこかにAIが入っている。
同じ時代に、なぜここまで結果が分かれたのか。
🥦 購読者175万人のThe Rundown AIが証明したこと
The Rundown AIの成長の軌跡は、AI時代のニュースレターの「正解」を示している。
ロワン・チャンとニック・ヘイカーが創刊したのは2023年1月、ChatGPT登場からわずか2ヶ月後のこと。彼らはAIニュースを扱いながら、AIを制作工程にも組み込んだ。自動ニュース収集ツール「Perigon」が毎朝500本のAI関連ニュースを収集し、編集者が10本を手動で選定する。選んだ10本をAIに渡して要点を抽出させ、その出力を人間が記事として組み立てる。
創刊4ヶ月で15万人の読者を獲得した。2024年末には1日あたりのアクティブ読者が86万8,485人に達し、前年比87.8%増。2025年現在の購読者数は175万人で、スポンサー収入の80%以上がリピーター企業から来ている。
ニック・ヘイカーはこう語っている。
AIは私の代わりに書かない。私が10倍速く書けるようにしてくれる
AI doesn't write for me. It lets me write 10 times faster.
この言葉に、AI時代のニュースレターの本質が凝縮されている。AIが書くのではなく、AIを使って人間が書く。その区別を意識していたかどうかが、成功と失敗の分岐点になった。
🏖️「とりあえずAIを使ってみた」が失敗に終わる本当の理由
「AIを使えばいいってもんでもない」これがプラットフォームを管理してきた3年間で確信したこと。
「とりあえずAIを使ってみた」クリエイターのパターンは見ていてほぼ共通している。最初の数回の配信でAI生成文章を使う。開封率が下がる。
「AIの文章が良くなかったのか」と思い、別のAIツールを試す。また下がる。「やっぱりAIは使えない」という結論を出して辞めていく。
問題はAIの文章の質ではなかった。「何を届けるべきか」という編集判断をAIに任せていたことが問題だった。
beehiivが2026年に発表した業界レポートには「読者エンゲージメントが新しいメール配信性能のファイアウォールになった」とある。Gmail等のメールサービスプロバイダーが、読者が積極的に開封・クリックするニュースレターを優先配信するようになった。AI生成の低エンゲージメントコンテンツは、スパムに近い扱いをされ始めた。
AIで量を増やしたクリエイターは、エンゲージメントが落ち、配信精度が落ち、購読者が減る、という悪循環に入った。AIで質を維持しながら速度を上げたクリエイターは、成長のスパイラルに入った。
私も「とりあえずAIに書かせてみよう」と思ったことがある。それでうまくいったことは一度もなかった。
みなさんはAIとどう向き合っていますか？「使っている」ならその使い方が気になるし、「使っていない」ならその理由が気になる。ぜひコメントください。
🦁 AIをまったく使わなかったクリエイターが直面した壁
「私はAIを使わない。人間が書いたコンテンツの価値が必ず上がる」この確信を持ったクリエイターは2023年当時、一定数いた。その読みは全く外れていたわけではない。実際にAI生成への反発は起き、「AIスロップ」という言葉が社会的な認知を得た。
ただ、見落とされていたことがある。それはAIを正しく使っているクリエイターの「速度」について。
TLDRのダン・ニは1日30分のキュレーションで16以上のニュースレターを展開した。手動でリサーチしていた2〜3時間を30分に圧縮し、その差分で展開規模を広げた。Superhumanは週1配信から5ヶ月で週5配信に移行した。週に1本のニュースレターを丁寧に書いているクリエイターは、AI活用のライバルが週5本を配信する現実の中で戦わなければならなかった。
読者に「どちらを選ぶか」の場面が来たとき、習慣的に開封するニュースレターが週5本届く方を選ぶのは自然な流れだった。「品質で勝つ」という戦略は有効だが、「量と速度で競争している市場」では品質に加えて存在頻度が必要になる。AIを使わなかったクリエイターは品質の勝負には勝ちながら、存在感の競争で埋もれていった。
3年間で繰り返し見てきたパターンとして、特定の層に顕著に出る。「もともと文章力がある」クリエイター層。書く力があったために「AIは不要」という判断があった。
しかしAI活用組の書く力も上がっていた。書く力の差はなくなり、速度と量の差が残った。
💔 AI前後で明確に分かれた成功と失敗のパターン
3年間の観察で、AI前後の違いが最も如実に出た場面がある。
成功パターン：AIで「選別」を強化した
TLDR（ダン・ニ）の成功の核心は今も変わっていない。毎朝テクノロジーニュースを見て「読者が本当に知るべき10本」を選ぶのは人間。あのスケールに達した今も、その原則は変わっていない。
Superhumanを運営するザイン・カーンとアワイス・カーン兄弟も「8人の人間と6つのAIプラットフォーム」という表現を使う。AIは人間の判断を支援するツールとして機能している。
失敗パターン：AIで「生成」を丸投げした
「AIがニュースの要約を書く→そのまま配信」というパターンは2023〜2024年に急速に広まり、急速に失敗した。AI生成記事へのエンゲージメントは2024年だけで40%低下した。読者が「AIスロップ」を識別する目を持ち始めたのが原因にある。
2026年の現在地
beehiivの2025年データでは、新規ニュースレターの1年後の中央値購読者数が8,314人（立ち上げ時の17倍）に達している。初収益までの平均期間は66日に短縮された。
AI時代になって参入障壁は下がり、成功の速度は上がった。ただし、成功するかどうかは以前より「読者を掴む本質的な能力」に依存している。
🦖 プラットフォームを管理してきた立場から見えてきた分岐点
おそらくアニメ業界でも、次に同じことが起きるだろう。
「AIで制作できる→質が均質化する→人間の個性が差別化になる」というパターンは、テキストメディアが最初に経験した。動画メディアにおいても消費者の本質は変わらない。
分岐点は「目利き力」だった。それは何が読者に刺さるかを判断する力
無料コンテンツはここまでです。
以下の有料コンテンツでは具体的にAIを使ってニュースレターから収益をあげる方法を解説した。ただ単に「AI使ってます」では儲からない。そこを突破してAIで収益をあげる方法は以下にある。
有料コンテンツの内容
- プラットフォームを管理してきた立場から見えてきた分岐点（つづき）
- 🥯 The Rundown AIとTLDRが使うAI工程の全詳細
- 🛻 Superhumanが4ヶ月で１億５０００万円を達成したワークフロー
- ⛑️ 数値で見る成功の実態
- 🐼「とりあえずAIを使ってみた」クリエイターが踏む3つの落とし穴
- ✍️ AIゴミ時代に生き残るコンテンツの条件
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