Codex・GPT-6 AstraでAI副業に挑戦｜会社員エンジニアの案件獲得・SNS集客
はじめまして。「AI開発実践ラボ」を運営している、会社員ITエンジニアです。
本業ではGitHub Copilotをコーディングなどに使い、副業ではCodexをメインに、戦略の検討から案件探索、技術検証、記事制作、発信、振り返りまで進めています。
GPT-6 Astraを使い始めたことも、この取り組みのきっかけの一つです。案件獲得に加えて、Xで知ってもらい、フォローやnoteの閲覧、具体的な相談につなげるSNS集客にも取り組んでいます。
Codexには「次に何をするか」を一緒に考えるところから、原稿や成果物を作り、結果を記録するところまで依頼しています。このnoteでは、その使い方と試行錯誤を紹介します。
何をAIに任せ、どんな指示を出し、何が失敗し、最後に人間が何を確認したか。
AIと一緒に進めた案件探索、開発・検証、記事制作、Xでの発信、活動の振り返りを、確認できた事実の範囲で公開します。
なぜ、このnoteを始めたのか
本業でAIをコーディングに使う中で、副業でも、方針を考えることから実際の作業までAIと一緒に進める取り組みを始めました。
今は、収益化の方向性を相談し、案件の候補を整理し、公開用の技術見本を作り、その作業をnoteやXへまとめるところまでCodexに依頼しています。投稿後の数値を記録し、次の行動を見直すことも、その一部です。
実際に進めると、画像が掲載先で切れたり、保存した情報が表示されなかったりしました。記事でも、自分が今取り組んでいることとAIがまとめた文章にずれがあれば、説明を補って修正しています。この自己紹介も、そうしたやり取りを重ねて整えています。
どんな依頼をすると作業が進むのか。どこで説明が足りなくなり、何を自分で決める必要があるのか。成功した結果とあわせて、失敗、修正、未確認事項も残すことで、同じように副業へ取り組む方が試せる材料にしたいと考えています。
普段のAIとの役割分担
本業では、GitHub Copilotをコーディングなどの支援に使っています。副業ではCodexを中心に、次のような目的ごとに作業を分けて依頼しています。
収益化の方針・戦略：活動全体を見ながら、優先順位や次に試すことを考える
初案件の探索・提案：募集条件と自分の経験を照合し、応募候補や提案文を整理する
公開用の技術検証・実績作り：自作環境で開発・修正を試し、見本と確認結果を残す
note記事制作・公開準備：作業記録から原稿を作り、画像、関連記事への案内、公開前の確認を整える
Xでの発信・noteへの導線づくり：投稿文や記事の告知を作り、読者に何を届けるかを考える
日次・週次KPIレビュー：取得できた数値や活動記録を整理し、改善点と次の優先行動を考える
これらは現在Codexへ依頼している作業です。技術見本を作ることと顧客へ納品すること、戦略を立てることと収益が出ることは、それぞれ別に記録します。
AIには調査、整理、下書き、実装、確認の補助を任せ、自分は方針を選び、応募・契約の条件を判断し、公開する内容や成果物を最終確認します。
たとえば記事なら、経験や現在の方針と合っているか、未実施のことを実績として書いていないか。コードなら、変更内容や動作に問題がないか。数値なら、いつ・何を対象に取得したものかを確認します。
確認できなかったものは「未確認」、使用モデルや作業時間など取得できなかった情報は「未取得」と記録し、0や推定値では埋めません。
Codexを使いながら、案件獲得へ向けて進めていること
Codexにはコードを書くことだけでなく、自分の経験の整理や、案件候補・提案文の検討も依頼しています。その活動の中から、依頼を受けるための準備と、実際に応募して分かったことを記事にしています。
経歴を「何を頼めるか」が伝わる形にする
クラウドワークスでは、Codexに職務経歴の整理や紹介文の下書き、サムネイルの設計などを支援してもらいました。内容と公開範囲は自分で確認し、ポートフォリオ15件を登録。文字入りの画像も付け、担当した仕事の違いを伝える工夫をしました。
この記事では、経歴1件を「案件・技術・担当範囲」で整理する方法を紹介しています。15件は過去の職務経験を整理したもので、クラウドワークスで15件受注したという意味ではありません。
職歴を並べるだけでは伝わらなかった。クラウドワークスのポートフォリオ15件にサムネイルを付けた理由
価格より先に、何を提供するかを決める
ココナラでは、サービス2件の下書きを作り、対応範囲・納品物・対象外を整理しました。「いくらで売るか」だけでなく、「その金額でどこまで責任を持つか」を言葉にする準備です。
これから出品を考える方が、自分のサービスの条件を整理できる6項目をまとめています。記事執筆時点では下書き段階で、2万円という価格で売れることや、受注につながることは未検証です。
ココナラでサービス2件を下書きした。2万円より先に決めた6つのこと
実際に応募し、引き受ける前の条件を確認する
出品の準備とは別に、ココナラの募集へ初めて応募しました。前向きな返事をいただき、テスト記事を引き受ける旨の返信まで進みましたが、後から追加された条件に納得できず、契約・仮払い前に辞退しました。
この記事には、登録・プロフィール整備・募集の比較から、辞退を決めた理由までをまとめています。応募前に成果物、報酬、納期、追加条件、AI利用、着手条件を確認するためのメモも掲載しています。受注や納品の成功談ではなく、自分が引き受けられる仕事を選ぶための実践記録です。
ココナラに登録して初めて応募した。契約前に辞退するまでに確認したこと
AIに整理や下書きを支援してもらっても、経験をどう伝えるか、何を提供するか、どの条件なら引き受けるかは自分で判断します。案件獲得へ向けた準備だけでなく、応募後に立ち止まった場面も残していきます。
現在の方向性
現在は、AIを活用した案件受注と、その実践をもとにした情報発信に取り組んでいます。
まずはクラウドワークスやココナラなどで、自分の開発・設計・AWSの経験を生かせる案件を探します。単発の受注だけでなく、納品後も継続して相談や依頼をいただける取引先を見つけることが目標です。
AIは、案件の条件整理、提案文の下書き、開発、調査、確認などに活用します。ただし、案件ごとのAI利用条件を確認し、経験の申告、契約内容、納品物の品質については自分で責任を持って判断します。
このnoteでは、その過程で実際に試したことを公開します。
どの案件を選び、どの案件を見送ったか
提案前に何を確認し、どのように経験を伝えたか
AIへ任せた作業と、人が判断・確認したこと
応募後の反応、納品で困ったこと、改善したこと
継続依頼につながったこと、つながらなかったこと
Xでは、こうした実践から得た結論や手順を共有します。フォロワーを増やす取り組みと、投稿を読んでもらう取り組みを分け、記事閲覧や具体的な相談につながったかも確認します。
将来的には、実際の結果と読者の困り事をもとに、案件選定・提案・納品・継続取引に関する手順や資料を、有料noteとして整理したいと考えています。
ただし、まだ達成していない受注や継続収入を実績として扱うことはしません。準備段階の工夫、実際に受注できた方法、継続依頼につながった方法を分けて記録します。
まずは、自分を知らなかった方から最初の有料依頼を受け、仕事として成果を届けること。その経験を、同じようにAIを使って副業へ挑戦する人が、自分の条件に合わせて使える情報へ変えていきます。
最初の収益へ向けて、どう活動を組み立てているか
活動の方針、案件候補、提案文、記事、振り返りは、「ai-sidebusiness-lab」という一つのプロジェクトにまとめています。Codexには、それらの記録を踏まえて、次に何を優先するかも相談しています。
記事や投稿を増やすこと自体が目的ではありません。「誰に、何を届け、どんな反応があれば次へ進むか」を決めることを大切にしています。
1. 自分の経験を、依頼できる仕事として伝える
情報発信だけでなく、案件獲得にも力を入れています。9月9日の活動記録では、クラウドワークスで6件、ココナラで10件の募集を比較し、それぞれ2件と1件へ応募しました。これは応募の実績であり、受注や売上の実績ではありません。
候補を選ぶときは、報酬だけでなく、次の条件を確認しています。
自分の開発・設計・AWSなどの経験で、どこまで対応できるか
本業と両立できる作業量・納期・連絡頻度か
納品するものと、どこまで対応すれば完了かが明確か
AI利用の条件や、契約前に確認すべき点が残っていないか
プロフィールやポートフォリオも、職歴の一覧から「この人には何を頼めるか」が伝わる形へ整えています。継続して相談をいただける関係を目指しますが、最初から広い範囲を引き受けず、初回に責任を持てる範囲を明確にする方針です。
2. X、無料note、将来の有料コンテンツの役割を分ける
Xは、実践から得た結論を届け、関心や困り事を知る場。無料noteは、その背景や失敗、判断基準を詳しく伝え、読者が一つ試せる記事にする場と位置づけています。
記事は、依頼を検討する方に、自分の考え方や確認の仕方を知っていただく材料にもしたいと考えています。ただし、閲覧されたことだけで、相談や受注につながったとは判断しません。
将来の有料コンテンツは、実際の結果や読者の具体的な困り事から検討します。無料記事の結論を隠すのではなく、繰り返し使える手順や資料として、準備や判断の負担を減らせるかを確かめたいです。「スキが付いた」と「お金を払ってでも解決したい」は、別の反応として扱います。
3. 数字は、次の行動を決めるために見る
案件では応募、返信、契約、納品、入金を分け、発信では表示、記事閲覧、具体的な相談、購入を分けて確認します。すべての数値や流入経路が取得できるわけではないため、分からないものは未取得・未確認のまま残します。
日次では改善点を一つに絞り、週次では活動全体を見て翌週の優先順位を決める、という振り返りの役割も定めています。
たとえば、応募しても返信がなければ、まず募集との適合性や提案の具体性を見直す。記事は読まれても相談がなければ、誰向けの記事か、次の行動が伝わっているかを確認する。これは原因の断定ではなく、次に試す改善の仮説です。
読者の方も、次の一手を一つ決めてみてください
これからAIを使った副業に取り組むなら、ツールを増やす前に、次の四つを自分の言葉で書いてみてください。
誰の、どんな困り事を解決したいか
そのために使える自分の経験や、見せられる成果物は何か
今止まっているのは、案件選び、提案、発信、相談後のどの段階か
次に一つ変えることと、その結果を確認する日はいつか
たとえば応募先が決まらないなら、募集を3件だけ選び、「経験・稼働時間・納品物」の三点で比べる。提案が職歴の説明だけになっているなら、「今回の依頼に対して何を提供できるか」を一文加える。これは今日から試せる、小さな行動です。
このnoteでも、案件を選ぶ基準、提案への反応、発信から相談へのつながり、商品候補を残す・見送る判断を、実際の記録に沿って紹介していきます。成果が出た方法だけでなく、まだ結果が出ていない取り組みや、方針を変えた理由も分けて伝えます。
勤務先や顧客の非公開情報は掲載しません。仕事で得た問いを扱う場合は、自作環境で別の問題として再現し、実案件と再現実験を区別します。
今、案件選び・提案・発信のどこで迷っていますか。差し支えない範囲で、コメントで教えてください。顧客名や非公開のやり取りは不要です。今後の記事や検証テーマを考える参考にします。
AIを使って何を作ったかだけでなく、それを誰に届け、収益につなげるために何を試したか。会社員エンジニアの副業の試行錯誤を、これからも事実ベースで記録していきます。
