AI時代に「稼ぐ人」が使う意外な選択肢はCursor――Claude Code・Codexだけでは足りない、AIで仕事を獲得するための実践力
簡潔な要約：
対談では、Claude CodeやCodexがAIエージェントの主流となる中、Grok、Gemini、NotebookLM、Copilot、Manusなどの現在地を振り返った。その上で、単純な性能比較ではなく、企業案件や高単価のシステム開発で実際に稼ぐという観点から、かつて広く使われたAI開発環境「Cursor」を改めて有力な選択肢として挙げた。
特にエンジニア経験のない人にとって重要なのは、AIにアプリを「作らせる」だけでなく、生成されたコードやファイル構成、データ取得方法、セキュリティ、保守方法などをAIに質問しながら理解することだと指摘。Cursorはエージェント機能とコードエディターを同じ環境で扱えるため、AIを使いながらIT知識を身につけ、顧客に説明できる水準まで引き上げる学習環境として強いとの見方を示した。
一方、対談全体を通じた本質的な結論は、「どのAIが最強か」ではない。新しいAIが登場するたびに機能を暗記するのではなく、課題をAIに切り出し、必要なツールを短期間で習得し、AI自身にも調査・比較・学習をさせながら問題を解決する能力こそが、AI時代の競争力になるとしている。
【意外な事実】稼ぐ人が愛用するAIは懐かしい「あのAI」だった。実際どう使うのかも詳しく教える
詳細な要約：
1．Claude Code・Codex一強に見えるAIエージェント市場
対談は、現在のAIエージェント市場ではClaude CodeとCodexの存在感が極めて大きくなり、以前話題になったAIサービスが目立たなくなったとの認識から始まる。そのうえで、Grok、Gemini、NotebookLM、Copilot、Manusなどを順番に取り上げ、「現在どのような用途なら使う価値があるのか」を検討している。
Grokについては、コーディング系エージェントについて一定の評価をしつつ、AI仙人自身は積極的には使っていないという。一方で高く評価したのが、GrokそのものよりもXを通じた情報収集だった。特に変化の速いAI分野では、英語圏や中国語圏を含む最新情報がXに集まりやすく、AI業界の動向を追ううえで情報取得効率が高いとした。
2．NotebookLMは独自性を評価、Geminiは企業利用に強み
Google系ではNotebookLMを比較的高く評価している。YouTubeなどを含む大量の資料を読み込ませ、その内容についてAIと対話できる点などについて、Google独自の価値があるとした。
一方、Gemini系のエージェントについては、他社のAIエージェントを追随しているように見えるとして、個人の上級AIユーザーが積極的に選ぶ理由は限定的との評価を示した。ただし、Google Workspaceの中で利用できること自体が企業にとって大きな強みだとする。セキュリティや予算、社内システム上の制約からClaude Codeなどを自由に導入できない企業では、Google環境内でAIを利用できることに大きな実務価値があるという。
また、「24時間働くAIエージェント」という構想については、人間のように自律的に意味のある仕事を考え続ける段階にはまだ達していないとの見方を示す。その一方、メールやGoogle Driveのフォルダなどを継続監視し、必要な処理をする「AI社員」のような使い方には現実味があると評価した。
3．Copilotは一般のAIユーザーより「企業案件」で重要
Microsoft Copilotについても、一般のAI界隈では以前ほど話題にならなくなった一方、企業案件では事情が違うと説明する。
大企業やコンサルティング案件では、利用可能なAIがCopilotに限定されるケースが少なくないという。このため、最先端AIだけを追うのではなく、企業側の制約の中でCopilotやGemini、Google Workspaceを使ってシステムを構築できる能力そのものが商業的価値を持つと指摘した。
つまり、「最も性能の高いAIを知っている人」と「顧客が使用を許可しているAIで問題を解決できる人」は別であり、企業案件を獲得するには後者の能力も重要になる。
4．消えたAIを追い続けるより「新しいツールをすぐ習得できる力」
Perplexityについては特段取り上げるべき話題はないとして短く扱われ、Manusについても、以前は高く評価していたものの、その後は存在感が低下したとの印象が語られた。
ここから議論は、「どのAIを使うべきか」という個別ツール論から、AI時代に本当に必要な能力とは何かというテーマへ移る。
AI仙人は、自身が現在Geminiを日常的に使い込んでいなくても、必要になれば短期間で実務レベルまで習得できると説明。その背景には、特定ツールの操作方法ではなく、多数の企業や個人が抱える問題をAIで解決し、自動化してきた経験があるという。
5.「AIを勉強する」のではなく「AIにAIを調べさせる」
この考え方を象徴するのが、新しいAIサービスが登場した際の学習方法だ。
新しいGeminiの機能が出るたび、人間が一つずつ手作業で確認する必要はない。Codexなどに新機能を調査・操作させ、結果を記録・比較させればよいという発想を示す。GeminiとCodexの出力を比較したければ、その比較作業自体をCodexに構築させることもできるという。
つまり重要なのは、「このツールのこのボタンを押す」といった知識ではなく、「この仕事をもっと効率化するには、AIに何をさせればよいか」と考える能力である。
対談ではこれを「AIと融合しているかどうか」と表現している。実際、業務を細分化し、簡単な処理はGoogle Workspaceで自動化し、より複雑な処理はCodexやClaude Codeに任せることで、20～30個もの自動化システムを構築した例も紹介された。
6．意外な本命として再登場した「Cursor」
そこで「稼いでいる人が使っているAI」として最終的に名前が挙がったのが、Cursorだった。
AI仙人は特に、AI時代になってからIT分野に参入し、プログラミング、要件定義、テスト、プロジェクト管理などの経験がない人が高単価案件を目指す場合、Cursorが近道になる可能性があると説明した。
例として、もともとエンジニア経験がなかった人物がCursorを使い続け、AIとともにIT知識を身につけた結果、高額なシステム開発案件を受注するようになったケースが紹介された。
ここで重要なのは「Cursorを使えば自動的に稼げる」という意味ではない。むしろ逆で、AIが作ったものの中身を理解するための道具としてCursorを使うことがポイントだとしている。
7.「アプリを作れる」と「顧客から金をもらえる」の間には大きな壁
現在のAIでは、プログラミング経験が乏しくても短時間でアプリを作れる。しかし、受託開発では完成品を生成するだけでは不十分だという。
顧客からは、
・どのような技術で作られているのか
・データはどこから取得しているのか
・セキュリティ上の問題はないのか
・利用者が100万人に増えても耐えられるのか
・なぜこの設計を採用したのか
・修正や機能追加はどう行なうのか
といった説明を求められる。
AIに丸投げして作った本人が「中身は分かりません」では、受託ビジネスとして成立しにくい。生成能力が民主化したからこそ、設計を理解し、説明し、保守できる能力が高単価案件との差になるという主張だ。
8．Cursorの強みは「コードとAIを横に並べて学べること」
Cursorは通常のAIエージェントのように指示して作業させられる一方、コードエディターも備える。
このため、AIが生成した大量のファイルについて、「これは何のファイルか」「どこからデータを取得しているのか」「この部分は何を意味しているのか」と質問しながら、実際のコードと照らし合わせることができる。
例えば、Webサイトの色を変更したければ、「色を定義しているコードはどこか」とAIに尋ね、その場所を表示させる。そして変数の意味を初心者向けに説明させ、一部を書き換えて画面がどう変化するか確認する。
分からない部分を一つずつAIに説明させることで、「99％分からない」を98％、97％へと徐々に減らしていくという学習法である。
9．Cursorは受託開発とデバッグで特に有効
対談では、Cursorのマルチエージェント、バックグラウンドエージェント、デバッグ、プランニングなどにも言及。ClaudeやCopilotなどとUIや機能が似てきており、AIエージェント各社のインターフェースは一定の形へ収束しつつあるとの見方も示された。
その中でもCursorは、AIに作業させるだけでなく、人間がコードの中身を確認・編集することが容易であるため、特に受託開発との相性がよいという。
AIに何度指示してもバグが直らない場合も、Cursor上で問題箇所を特定し、そのコードの意味を日本語で説明させながら一つずつ修正する方法が有効だとしている。
10．IT未経験者が高単価案件へ進むための「学習装置」
対談で紹介された事例では、IT知識がほぼゼロだった人物が、分からない部分をCursor上で一つずつAIに質問しながら理解していったという。
AI仙人自身はコードを書けるため、当初は初心者にこうした過程が必要だと十分認識していなかった。しかし実際には、ゼロから始めた人物がこの方法で大きく成長したことから、初心者には「まずCursorで中身を理解する」方法が有効だと考えるようになったという。
従来なら数年かかった学習を、AIを教師として使うことで数カ月、場合によってはさらに短期間に圧縮できる可能性がある、というのがAI仙人の見方だ。
11．最も重要なのはCursorでもClaude Codeでもない
ただし、最終的なメッセージはCursorの宣伝だけではない。
AI仙人が最も重視するのは、「抽象的にAIを使いこなす力」である。
Claude Codeだけを覚える、Codexだけを覚える、Geminiのアップデートを全部暗記するといった学習では、ツールが変わるたびに追い直す必要がある。
それよりも、「課題を発見する → AIに切り出す → AIに調査させる → 必要なツールを選ぶ → AIを使って自分自身も学ぶ → 出力を理解する → 顧客に説明できる形にする」という一連の問題解決能力を身につける方が重要だという。
この能力があれば、新しいAIが登場しても、その能力向上を自分の仕事へすぐ取り込める。対談では「AIが発展すればするほど強くなる人間」を目指すべきだとの考えが示されている。
12．目的によって最適なAIは異なる
一方で、すべての人にCursorが必要だともしていない。
企業内の業務自動化が目的なら、Google WorkspaceやGemini、Copilotで十分なケースもある。最先端の開発を高速で進める上級者ならClaude CodeやCodexを中心に使えばよい。
Cursorが特に有効なのは、AIによって「作れる」段階には到達したものの、IT知識不足によって「仕事として受注する」「顧客に説明する」「納品後まで責任を持つ」という次の段階へ進めない人だと整理できる。
対談の結論も、システム開発案件を取りたい人にはCursorが有力である一方、目的が違えば別のツールでもよく、最終的には自分のゴールから逆算してAIと一緒に学習方法を考えられる人が伸びる、というものだった。
13．コメント返し――AI時代への期待と不安
本編終了後のコメント返しでは、シンギュラリティやAIの急速な発展によって未来が暗く見える中、「本当にAIを楽しんで学べるのか」という視聴者のコメントも取り上げられた。
回答では、AIが発展した未来が必ず明るいとは断言できず、国家間・個人間の格差が拡大する可能性への懸念も語られた。その一方で、だからこそ現在のAIを楽しみ、その力をより良い方向へ使いたいという姿勢を示した。「誰でもAIを使って挑戦できる現在」は、将来振り返れば非常に貴重な時期だったと感じる可能性もあるとの考えである。
また、高校生から「どのようなコンテキストを蓄積すべきか」と質問されると、日々の学習内容などをAIが扱える形で蓄積し、そこから問題を作らせたり復習に利用したりする発想が示された。ただし、授業の録音などについては、学校の規則や本人の許可などへの配慮が必要との注意も付された。
全体を通じた最大のメッセージは、「最強のAIを当てること」ではなく、「AIを使って自分自身の問題解決能力と学習速度を高めること」が重要だ、という点にある。 Cursorはその象徴的な例として、AIに仕事を丸投げするためではなく、AIの成果物を理解し、人間側のIT知識と説明能力を引き上げ、高単価の仕事につなげるためのツールとして再評価されている。
