⚡ LAGLESS PORTAL📈 今日のグロース研究2026-09-16 (水)バックナンバー
📈 今日のグロース研究

9,000円の投稿1本で新規150人。フォロワー数を見るのをやめて、台本も渡さなかった人の手順

きょうの結論

クリエイター起用の単価が1本9,000円まで落ちたので、当たるまで本数を打つ運用が成立するようになった。選ぶ基準はフォロワー数ではなくコメント率で、渡すのは商品だけ。台本は渡さない。

TOPIC 1

9,000円が、どこまで届いたか

クリエイターに1本だけ依頼した結果 9,000円 投稿1本の報酬 約2万回 再生 400件超 サイト訪問 150人 新規登録 1人あたりの獲得コストは60円。日本の個人開発者でも今夜試せる規模。 効いたのは金額ではなく、選び方と渡し方だった 運営者は投資ファンドで7年働いた元投資家。年間の継続売上は2,340万円超(本人談)。 売上のほぼすべてがアプリストア経由の個人課金で、外部資金は入れていない。 この1件で「クリエイター起用の考え方が完全に変わった」と本人が述べている。
数字はすべて本人が公開の場で語った値。第三者検証ではない。
9,000円投稿1本あたりの報酬
150人その1本から来た新規ユーザー
60円1人あたりの獲得コスト
継続売上(ARR) = 1年ぶんに換算した、毎月入り続ける売上。
TOPIC 2

1人見つけて、おすすめ機能で20人に広げる

クリエイターの探し方は、機械的な3手順 1人 を特定 理想の顧客が 実際に見ている人 おすすめ機能 20人 まで広げる 「この人をフォローしている 人はこちらも」を辿るだけ 直接連絡 5人 報酬5,000〜10,000円 +現物を送る 見る数字 フォロワー数 ✕ コメント率 ○ 当たりの見分け方は、直近10投稿の再生数に対するコメント率。ばらつきが小さく、 コメント欄に具体的な質問が並んでいるアカウントを選ぶ。
追う指標も再生数ではなく、プロフィール欄のリンククリック数と、そこからの登録数。

計測は、クリエイターごとに専用のURLを1本ずつ発行すれば足ります。誰の投稿が登録につながったかが分かれば、次の5人の選び方が変わります。

TOPIC 3

台本を渡さないことが、いちばん効いている

ショート動画は、広告に見えた瞬間に伸びが止まる 台本を渡す 企業が構成を丁寧に作り込む → 広告臭が強くなる → スクロールされる 作風を本人に任せる 「構成はお任せします」と書く → 普段の投稿に馴染む → 最後まで見られる コントロールを手放すことで、広告臭を回避している。日本の依頼文でも1行足すだけ。 もう1つの習慣:機能を出すたびに、90秒の自撮り動画を1本撮る テキスト告知を動画に置き換えるだけで、半年後には数十本の在庫になる
「すべての機能リリースは、会社を再ローンチする機会」。どうせ発生する作業を在庫に変えている。

この運営者は、1本の大きなアプリを作らず「1日の習慣を1つだけ担う極小アプリ」を5本並べて、市場に勝者を選ばせました。投資家出身らしい発想で、日本の個人開発にある「1本に全力を注ぐ」美学とは逆を行っています。

TOPIC 4

1,870万円の一括入金を、広告ではなく素材に回した

買い切りキャンペーンで一括1,870万円が入った。さて、どう使うか 一括 1,870万円 選ばなかった:有料広告 止めれば、流入も同時に止まる 後に何も残らない 選んだ:動画素材の制作費 効いている経路をそのまま太らせる 作ったものは資産として残る ただし注意:買い切りは現金が先、原価は後から延々と発生する 本人も「呼び出し1回ごとの原価を追え。見るまで見えない」と警告している
現金の獲得・再投資先・原価の計測は、三点セットで先に設計しておく。

このツールの最初の流入も、本人が仕掛けたものではありませんでした。面白がった友人が勝手に作った1本の動画です。本人の助言は「プロダクトがそれに値する前に、流通を強制するな」。作るのに使ったのは3週間と、約4万7,000円のAI利用料だけでした。

TOPIC 5

AIに文脈を渡すために、記録の置き場所を1つにする

よくある形 営業の記録 納品のタスク 別のツールに分かれている → AIはどちらか片方しか読めない 記録の置き場所を1つにする すべての会話を、同じ場所に残す 「AIツールを導入しました」とは次元が違う。エージェントが読める形へ、 データの置き方そのものを組み替えるという話。
この3社目は、価格戦略のコンサルで月450〜900万円。従来の会社の5分の1の価格を、値引きではなく原価の作り直しで実現したと説明している(自社発表値)。

立ち上げの順序も明快でした。まず完全に手作業でやる → 手順を固定する → そこにAIを差し込む → 標準化できないものは断る。最低取引単価が高いので大量の流入は要らず、流通は小規模な勉強会の主催だけで足りています。

文脈(コンテキスト) = AIが判断するために読む材料のこと。材料が半分しか無ければ、答えも半分になる。
TOPIC 6

3人に共通していたのは、順番の話だった

言い方は逆でも、結論は同じ 「やり直すなら、コードを1行書く前に 流通を考える」 — 1人目 「プロダクトがそれに値する前に、 流通を強制するな」 — 2人目 作ってから売り方を考えるのは遅い ボトルネックは「作る難しさ」から「届ける難しさ」へ、完全に移った。
そして届け方が、どんどん安く・細かく・機械的になっている。資本ではなく設計の解像度で差がつく。

もう1つ、数字で押さえておきたい話があります。第三者メディアの集計によると、AIから呼べる形で公開された機能の入り口は1万を超える一方、収益化されているものは5%未満だそうです(第三者の推定値)。作る人は多いが、売る設計まで踏み込んだ人がほとんどいない。日本の個人開発者にとって、ここは分かりやすい空白地帯です。

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