AI自動化の代理店は値崩れする？Amazon物販の例と、自動化を売らずに診断から入る方法

出典: AI Automation Sucks, Actually

動画は、いきなり結論から始まります。AI自動化の代理店を始めようとしているなら、やめておけ、と。なぜそこまで言い切るのか？

コリーさん（動画 0:00〜）

AI自動化はひどい。AI自動化代理店を始めようとしているなら、私のアドバイスはただ一つ、やめておけ。

原文: AI automation sucks. And if you’re looking to start an AI automation agency, my advice is just don’t.

最初に出てくるのは、値段の話です。数年前に1万ドルで売れていた構築物を、いまは海外の若者が1件500ドルほどで請け負っている、とコリーさんは話します。

コリーさん（動画 0:15〜）

数年前に1万ドルで売れていた構築物が、いまではフィリピンの若者たちによって、文字どおり1件500ドルで請け負われている。

原文: Builds that sold for $10,000 just a few years ago are now being done by kids in the Philippines for literally 500 bucks a pop.

コリーさんは、Amazonの物販を9年続けてきた立場で、起きたことを全部見てきたと言います。同じことが2026年のいま、AI自動化の代理店に起きています。これが動画の主題です。

Amazon側の流れは、スライドが追います。出品者の新規登録は、ピーク時に1日1,000件以上。偽ブランドの靴下を安く仕入れて、月1万ドル稼ぐ若者も出てきました。

そのあと Amazon が規制を強め、手数料を毎年上げていきます。規模を取っても、純利益率は5〜7%で健全と言われる程度。ここまでが、スライドの描く流れです。

比較表のスライドの題は、同じ映画、キャストだけ違う。売り文句も同じで、2020年から2023年は Amazon で稼げる、2024年から2026年はAI代理店で稼げる、と並びます。

参入の条件も軽いものでした。n8n か Claude のアカウントを持ち、YouTube のチュートリアルを1本見れば始められる、と話は続きます。

コリーさん（動画 3:03〜）

要は、参入障壁がゼロだということ。代理店の供給は増えるのに需要は変わらず、価格は下がるしかない。

原文: The bottom line is there’s zero barrier to entry. So supply of of agencies increases demand stays the same, and prices have to come down.

価格を決めるのは、いちばん新しい売り手。プラットフォームの危うさも共通で、Amazon は規制と手数料、AI側はモデルを作る会社が売り物の機能をモデルに組み込むこと、とコリーさんは整理します。黒帯は、同じ台本、速い展開。

コリーさん（動画 3:40〜）

唯一の違いは、いまはAnthropicとOpenAIが、あなたが売っている自動化そのものを作っている点だ。

原文: The only difference is now Anthropic and OpenAI are building the automations and the things that you’re selling.

値下がりそのものより、怖いのは別の所だと私は思います。入口が開きっぱなしのまま、売り物の機能まで他人の手に入っていく。この重なり。

安く請け負う人が出るだけなら、まだ工夫の余地はあります。でも、作る中身そのものをモデルの側が持っていったら、何で比べてもらえばいいのか？

同じ作り方、同じ手順を売っていると、比べてもらえる所って、値段くらいしか残らないんです。で、そこに立つと、目の前のお客様の悩みを見る余裕から先に削られていきます。

物差しが値段の一本だけになると、次に来た人がまた少し安くして、それをさらに次の人が下げていきます。終わりの見えない並び方です。

安かろう悪かろうでは、お客様を救えません。ここは、私がどうしても譲れない所なんです。

AIで手が早くなるのは確かです。でも、誰のどんな悩みを解くのかまで、値段で決めたくはないんです。そこは、私が手放さずに持っておく所かな。

作る速さで競うことと、悩みを解く仕事って、似ているようで別のものなんです。

値下げで取りに行く場所には、立ちたくありません。

次にコリーさんは、他の動画投稿者は代理店を売りたいから、この話をしない、と前置きします。そこで出てくるのが、誰も言わない4つの法則。どれが一番、耳が痛いですか？

スライドの4つの法則は、新しい売り手が価格を決める、構築コストがゼロなら価格もゼロ、講座ブームは天井のサイン、納めた構築物は負債になる、の4つです。

講座ブームの話は短めです。Amazon の講座が2021年から2023年ごろに乱立した流れと、AI自動化の講座もいまがピークだ、という指摘。

コリーさん（動画 4:52〜）

2つ目は、構築コストがゼロになれば、構築の価格もそれに続くということ。

原文: Second is when the build cost hits zero, the build price is going to follow.

法則2の中身はこうです。Claude がワークフローを作れる時代なので、お金が払われるのは成果と関係と助言とコーチングだ、とコリーさんは話します。

法則4は、納めた構築物は負債になる、という話。壊れたら、顧客から連絡が来ます。

コリーさん（動画 6:01〜）

でも、毎月の保守契約を請求するというのは、要するに、自分の仕事に自信がないと相手に言っているのと同じだ。

原文: But what you’re basically telling them is like, hey, I’m not confident in my work.

毎月の保守契約を請求するのは、要するに自分の仕事に自信がないと言っているのと同じ、とコリーさんは言い切ります。スライドの黒帯の言葉は、納品物は一般化する、関係は一般化しない、というものです。

構築物の値段は下がっていく。そのとき残る問いは、壊れたあとに誰がボールを持つのか。法則2と法則4は、私には同じ一本の線に見えます。

ある方の小冊子のダウンロードページで、フォームの送信をシートに記録して、送信の時刻を自動で入れる仕組みを組みました。

入れたはずのAIの設定は、外側だけでした。テスト送信をしてみると、記録先は空っぽ。

私は、空っぽだ、手を尽くしているか、と返しました。

最後は、送信から記録、時刻の自動入力まで通しで確認。そのうえで、同じ型を使い回せる手順にまとめました。

このとき分かったのは、作ったことと、通ったことは別だということ。

納めた時点では、外から見ると動いているように見えます。でも、中が通っているかは、通しで試すまで分かりません。

違いは、ここ。動画は、保守契約で負債を持ち続ける形を問いかけます。私は、納める前に通しで確かめ、同じ型にして、次の人が回せる形で渡す側に立ちます。

負債になるかどうかは、渡す前の通しの確認で決まります。私はそう考えています。

壊れたら呼ばれる形と、壊れても次の人が自分で直せる形。どちらで渡したいですか？

渡したあとに誰が見るのかは、渡す前に決めておく。この順番を、私は入れ替えません。

Amazon で本当に勝ったのは、どんな人たちだったのか？話は、そこへ戻ります。勝ち残ったのは、値段で競わない側にいた人たちでした。

スライドが並べる勝者は3種類。高品質なブランドと独占的な関係を持つ人、ブランドを所有して供給網と商品を握る人、他人が値下げで崩せない流通契約を持つ人です。

共通点は、関係と流通と独占。同じ商品を売る側に残る武器は価格だけだ、とコリーさんは話します。

AIの代理店も同じ形。同じ構築、同じ手順を売れば、隣の代理店と見分けがつかない、という指摘です。

コリーさん（動画 7:21〜）

では、この場合の解決策は何か。解決策は、自動化を売るのをやめることだ。

原文: So what is the solution in this case? Well, the solution is we stop selling automation.

経営者が欲しいのは、自動化ではなく成果。代理店が売っているのは中身の見えないブラックボックスだ、とコリーさんは言います。壊れれば呼ばれ、次のモデルの更新で置き換わる、という説明です。

モデルが良くなるほど価値が下がる位置は、最悪。話は、そう続きます。

コリーさん（動画 8:31〜）

モデルが良くなればなるほど、自分のサービスの価値が上がる。そういう事業を運営したいはずだ。

原文: you want to run a business where the better the models get, the more valuable your service becomes.

モデルが良くなるたびに、売っている物が置き換わって、自分が削られる側。コリーさんが指しているのは、その位置なんですよね。

じゃあ、良くなるほど価値が上がる側には、何が残るのか？ここに、私の記事の一節を重ねてみます。

2026年8月27日公開の魂磨きの記事。私はそこに、自分の設計図はいつも穴あきのまま残る、と書きました。AIの原稿に違和感があっても、理由を言葉にしないまま、自分で書き直してしまう話です。

三十分の作業が、たった五分。なのに次の週、同じところでまた止まるんです。

残るのは、書き直した原稿だけ。なぜ直したかは、どこにも残っていません。

私の記事より（AIに書かせると自分の匂いが消える問題を、文体ではなく判断基準から考えた魂磨きの記事）

増やせるのは、やってはいけないことのほうだけなんだよね。何をよしとするかは、増やせない。一行ずつ、自分で書くしかない。

増やせるのは、やってはいけないことのほうだけ。何をよしとするかは一行ずつ自分で書くしかない、という二つ。記事には、そう書いています。

コリーさんの話を聞いた今も、ここは同じ。モデルが良くなっても置き換わらないのは、この一行のほうなんです。

言葉にした理由は、AIに何度でも渡せる材料。でも、言葉になっていない違和感は、渡しようがないんですよね。

コリーさんの言うブラックボックスって、この一行が無いまま、穴をきれいな形で埋めた物。私には、そう見えています。

コリーさんが選ぶのは、自動化をやめて成果を売る側です。私が先にやるのは、判断の理由を言葉にして残すこと。売る物より先に、理由の置き場所が変わる話です。

違和感が出たその場で、直した理由を一行だけ書き残すこと。それが、自動化より前に置く私の最初の一手です。

自動化を売らないなら、何者として隣に立つのか？コリーさんが示す新しい役が、AIコンシェルジュです。作る人ではなく、成果を一緒に掘る人。

AIコンシェルジュは、AIが事業の中で生み出せる成果を、経営者と一緒に掘り当てる役。経営者の隣に座るか、Zoom で事業を一緒に見ていく、とコリーさんは話します。

残すのはブラックボックスではなく、作るスキル。そこで出てくるのが、魚と釣り方のたとえです。

話の軸は、渡す物が完成品から作り方へ移ること。相手の手元に、作る力が残る形です。

コリーさん（動画 9:42〜）

だから、魚を渡すだけでなく、釣り方も教える。

原文: So not only am I going to give you fish, but I’m also going to teach you how to fish.

教えたら解雇されるのでは、という心配への答えは、逆。教えるほど、コーチングするほど関係は固まり、相手の信頼が増す、という説明です。

コリーさん（動画 10:07〜）

教えれば教えるほど、コーチングすればするほど、関係は固まり、相手はあなたを信頼する。

原文: The more you teach them, and the more you coach them, the more solid that relationship gets, the more they trust you.

AIコンシェルジュの時給は1,200ドルを超える、とコリーさんは話します。ここは本人の自己申告。

作って渡す人から、一緒に掘る人へ。立つ場所が変わる話なんですよね。

売る物の名前を変えるだけでは足りない、って思うんです。変わるのは、座る席のほう。ここを読み違えると、肩書きだけのコンシェルジュになります。

2026年7月17日の分身AI講座の会で、私は、現場の人がAIを使って自分で作るからできる、と話しました。

外から行く私でも、作るところまでは届きます。でも、その人の業務に合うかどうか。そこは、私には検証できないんです。

作れることと、現場に合うこと。この二つは、別の話です。

私の記事より（AI導入支援は全部やってあげない。相手が動ける型にして渡す線を、動画から分けた記事）

困るたびに私を呼ばないと進まない形にはしたくない。相手が自分で選び、動けることを、支援の中に残します。

記事に置いたのは、困るたびに私を呼ばないと進まない形にはしない、という線です。

コリーさんの、釣り方も教える、という話。そこに重なるのが、全部やってあげない、という私の線。今の私も、相手が自分で選んで動けることを、支援の中に残します。

全部やってあげるのって、優しさに見えません？でも、相手の成長を奪ってしまうんです。だから私は、全部は引き受けません。

コリーさんは、教えるほど関係が固まる、と信頼の増え方を語ります。私が先に置くのは、卒業。

関係が続くのは、あくまで結果。呼ばれ続けることを狙った時点で、依存を作る仕事になると考えています。

私なら、困るたびに呼ばれる形にせず、相手が自分で動けるまで一緒にやります。

スライドが最後に映すのは、選択肢を時給で並べた表です。並ぶのは、単発の構築と診断と月ごとの伴走です。同じ1時間をかけたとき、手元に残るお金はどれくらい違うのか？コリーさんは、この表を左から順に説明していきます。

コリーさん（動画 11:09〜）

いいかい、一番安い入札が勝つんだ。

原文: well, guess what, the cheapest bid is going to win.

単発の自動化の構築は、いちばん安い入札が勝つ世界です。10時間から30時間かかり、保守も続くので、実効時給は月を追うごとに下がっていく、とコリーさんは話します。

次は診断。最初の一歩の商品で、価格は音声で約1,000ドル（スライドでは999ドル）です。事業の中でAIが成果を出せる箇所を洗い出し、報告書を渡します。実装はしない、という線引き。

診断は2026年にこれまで約26件売った、とコリーさんは話します。納品は合計で約2時間、実効時給は約500ドルという計算。いずれも本人の自己申告です。

月ごとの伴走、つまりAIコンシェルジュの契約は、月1,000ドルから2,000ドル。45分の通話を月2回で、月に1.5時間ほどです。月2,000ドルなら時給は約1,200ドル、と説明します。

コリーさん（動画 14:08〜）

私たちは相手のために何かをするのではなく、相手と一緒にそれをやる。

原文: we’re not doing anything for them, we’re doing these things with them.

そして次の一手。今週、オファーから自動化という言葉を外して、二度と口にしないことです。経営者が気にしているのは自動化ではなく成果だから、という理由でした。

コリーさん（動画 14:38〜）

今週、あなたのオファーから自動化という言葉を外して、二度と言わないこと。経営者は自動化など気にしない。気にするのは成果だ。

原文: take the word automation out of your offer this week, never mention it again, because business owners do not care about automation, they care about outcomes.

続けて、オファーの書き直し。構築の代わりに、診断を先頭に出します。診断を納めたあとで伴走の契約へ上げていく、という構想でした。

コリーさん（動画 15:00〜）

オファーを書き直して、構築ではなく、999ドルのAI診断を先頭に出す。

原文: rewrite your offer to lead with a $999 AI assessment, not a build.

表を安い順に読むと、構築、診断、伴走の並び。そして、買う人が最初にお金を払う場所は、構築ではなく診断です。

数字はどれも、コリーさん本人が話した申告。私が確かめた数字ではないので、ここで受け取るのは並び方だけにします。どこで最初の財布が開くのか、その並び方。

この並びを見て思い出したのは、2026年10月10日のことです。自分のサービスの中身を決める問いへの答えとして、私は、こんな適当なサービスで満足すると思いますか、と書きました。

中身の考え方として頼んだのは、AIならではの自動化。課題を出してもらったら分身AIひろくんから個別に対応する形で考えてください、と伝えました。

順番で言えば、値段の前に置くのは相手の満足の大きさ。中身は、その満足に届くかどうかで決めていく考え方です。

私の記事より（中小企業向けAI導入代行の料金と値付けを、動画から読んだ記事）

だから、安売りはしません。高く売ることで、しっかりしたサポートを通じて結果へ導けます。

記事に書いたのは、安売りはしないということ。高く受け取るぶん、しっかりしたサポートで結果まで導く、という線です。

今の私の値付けも、ここから動いていません。コリーさんは、診断を先頭に出して入口の値段を見せる形。私は、結果まで付き合える形かどうかで値段を決めます。

値段が高いか、安いか？それより先に見るのは、そのあとも相手と一緒に進めるかどうか。安さで呼んで相手任せにする形は、選びません。

コリーさんが並べる物差しは、時給。私の物差しは相手の満足で、そこから逆算して中身を決めます。同じ表を前にしても、使う物差しの違い。

値段は安さでは決めません。そのあとの関係が続く形になるかで決めます。

Amazon物販の再放送から始まり、構築コストがゼロなら価格もゼロへ。だから自動化を売るのをやめ、AIコンシェルジュとして診断から伴走へつなぐ。これが動画の筋道です。

持ち帰ったのは5つです。値下げで取りに行く場所に立たないこと。渡したあとに誰が見るかを、渡す前に決めること。判断の理由を言葉で残すこと。相手が自分で動けるまで一緒にやること。値段は、関係が続く形で決めること。

私の運用でも、作る所はAIに任せて、何をよしとするかと、誰の悩みを解くかは、最後に私が決めます。コリーさんの話とは、同じ向きで読めます。

自分の紹介文から自動化という言葉を外して、診断を先頭に出し直せるでしょうか？