GitHubの無料リポジトリ8つの入口は48時間のサイト作り直しで、1〜2個に絞る

元の動画（英語）: Corey Ganim さんの動画を YouTube で観る

Ganim さんは約23分、スライドと GitHub の画面を見せながら、公開リポジトリ8つを企業向けの商品に変えていきます。最初に置くのは、売る物と、買い手が欲しい結果を分けること。

Corey Ganim さん（英語を訳したものです）・1:08

各リポジトリで「オファー」と「アウトカム」を分けて話します。買い手が気にするのは結果（アウトカム）だからです。オファーは、私たちが実際にパッケージして売るものです。

1つ目は Impeccable。Claude Code や Codex に渡すデザインの語彙で、AIっぽい見た目を取り除く道具だと Ganim さんは話します。

売る物は、古いサイトを48時間未満で作り直す一回きりの仕事。買い手の手に残るのは、大金を払ったように見えるサイトです。

Ganim さんの見積もりは一括1,500ドル、6サイトで9,000ドル超。

月額の付かない一回きりの仕事から、なぜ入るのか？

Corey Ganim さん（英語を訳したものです）・1:57

このオファーは、まず足がかりを作ってクライアントにし、そのあとほかのオファーを上乗せ販売するための入口として使います。

相手探しには、動画で紹介された Treg を使います。使った分だけ払う形だと Ganim さんは話します。

地図や求人から会社を探し、オーナーに絞って、無料のサンプルを先に送る。有料の提案はそのあとです。

この足がかりの話は、私の分身AI講座の話とつながります。

10月20日、分身AI講座で Sociamonials の空き37枠をどう出すか聞かれ、私は「まず自分で試していきながら分身AI講座受講生から先着十名無料モニター集めしたい」と答えました。

自分で試す。相手は受講生。先着十名。私にとって小さく入るとは、この大きさのことです。十名なら、一人ひとりの反応を見ながら直せる人数ですよね。

入口を小さくする考えは、Ganim さんと同じです。Impeccable の入口も、直す作業からではなく、見違えたサイトという結果から決まっています。先に相手の結果を決める。ここは深く頷きます！

違うのは、最初の一人との出会い方。店で言えば、試食を配るところまでは同じなんです。動画は通りへ出て、条件で絞った見込み客にサンプルを届ける。私は、常連の前に皿を置きます。

稼ぎ方の前に、何に夢中かを置く。自分がワクワク夢中に遊んで、腑に落ちた所にAIを入れるから、渡す物に価値が乗ると思っています。そして、顔の見える人から始める。

どちらが正しいかの話ではありません。立つ場所の違いです。あなたなら、最初の一人とどこで出会いますか？

次の2つは、作って渡す商品です。OpenMontage は、プロンプトや参考動画から台本・シーン・編集まで進める動画制作スタジオだと Ganim さんは話します。

売る物は、月4本の短い商品広告。商品写真を預かり、競合で効いている広告を手本に作ります。先に送るサンプルは15秒の広告です。

3つ目の DeepTutor は、教材で学ばせるAIチューター。理容学校を営む友人に、教科書をカスタム GPT にしてほしいと頼まれた話を、Ganim さんは需要の根拠に挙げます。売る物は学校の教材から作る専用チューターで、生徒が24時間使える形です。

どちらも Ganim さんの見積もりでは、セットアップと月額の組み合わせです。ただし、約束しない線も引きます。

Corey Ganim さん（英語を訳したものです）・8:07

合格率そのものを約束はしません。それは私たちがコントロールできることではないからです。

買い手が欲しいのは合格でも、売る物はチューターまで。第1章の線が、ここでも効いています。

では、作って渡す商品で、売り手に最後まで残る仕事は何でしょう？ 私は、渡す前に自分の目で見ることだと言い切ります。

9月17日、AIが作ってきた動画を見て、私は「お店に何回はいるの？」と聞きました。

部屋、店内、外の夜道、店の前、また店内。時間が巻き戻っていたんです。

AIの説明では、原因は8本すべてに貼っていた同じ前置きでした。そこに夜のスーパーの店内が書いてあった。AIが挙げた改善の1つ目は、前置きから場所を外して1本ごとに書き分けること。次の確認では、動線は直った、という整理になっています。

厨房で言えば、仕込みの共通のたれが、全部の皿に同じ味を付けていたようなものです。皿を味見すると、それが分かる。

私がこの2つを商品にするなら、OpenMontage の4本は、商品写真と並べて最初から最後まで観ます。DeepTutor なら、生徒の席に座って問題を解いてみる。合格率は約束できなくても、渡す物の中身には責任を持ちたいからです。

AIが作る物が増えるほど、味見の仕事は残ります。ここだけは、手放さない所として値段の中に入れておきたいんです！

4つ目と5つ目は、相手の仕事の現場に入る2つです。OpenMausBot は、契約済みの AI のサブスクをオープンソースの仕組みにつなぎ、チャットアプリの上でボットのチームを持てるものだと Ganim さんは話します。

売る物は、オーナー向けのボット3体の導入。受信箱の仕分け、週次の数字レポート、フォローアップの追いかけです。AIの利用料はクライアント側が払う形で、見積もりはセットアップと月額の組み合わせ。買い手にとっての良さを、Ganim さんはこう話します。

Corey Ganim さん（英語を訳したものです）・9:21

自分のインフラで持つオープンソース構成のプライバシーと、ボットのチームを自由に使える自律性の両方が手に入ります。

自分の手元に置けて、ボットを好きに動かせる。売り文句はこの2つです。

買い手が欲しい結果は、3体のボットそのものではありません。受信箱が片づき、数字が週に一度届き、追いかけの漏れが減った状態だと私は読みます。

5つ目の text-to-cad は、言葉や写真から3Dモデルを作り、製造できるかまで確かめる道具。エージェントが各モデルを Python スクリプトとして書き、CAD のビューアで見られると Ganim さんは話します。

売る物は、壊れた部品や廃番の部品の写真から、3Dプリントや製造に使える CAD ファイルを作る仕事です。課金は1部品ごとで、製造は実費を別に請求するという見積もり。

ただし、ここにも線が1本あります。

Corey Ganim さん（英語を訳したものです）・13:44

荷重を支える部品など、責任を問われかねないものは、エンジニア抜きでは送らないようにします。

この一文で、章の2つがつながって見えました。

どちらも、線を引く話なんです。ボットなら、誰のインフラに置くか。部品なら、どこから先をエンジニアの目に通すか。

私の原点は、AIに委ねて、人は積み減らして生き直す、です。ただ、積み減らすとは何も決めないことではありません。決めて任せる所と、人に渡さない所の線を引く。これは本人の仕事として残ります。

店に例えると、仕入れと棚出しを任せても、何を棚に置かないかは店主が決めるようなものです。

もしあなたが受信箱のボットを入れるなら、どこまで任せますか？ 仕分けまでか、返信までか。廃番部品を扱うなら、どの部品を人の目に通しますか？ 道具を選ぶ前に、私はこの線から決めます。

前の章のボットや CAD は、形のある物を作って渡す話でした。ここからの2つは毛色が違います。渡すのは、毎週届く音声と、毎日届く見張りの結果。

6つ目は Open Notebook です。Google の NotebookLM のオープンソース版で、PDF や記事、動画から、複数の声が語るポッドキャストを作れます。Ganim さんの案は、顧客のニュースレターや記事、業界ニュースを集めて、週に1回、10分の音声ブリーフィングにする形。月に4本届けます。

NotebookLM との違いを、Ganim さんはこう話します。

Corey Ganim さん（英語を訳したものです）・14:21

自分のインフラで持てる、プライベート版のようなものです。

押しているのは、音声を作る機能よりも、持ち場所です。自分のインフラに置ける。第3章のボットでも、同じ筋が出てきました。売り物の中身は毎週の10分で、買い手が受け取るのは読まずに済んだ時間。この線で見ると、オファーとアウトカムの分け方がここでも生きています。

7つ目は changedetection.io。Web ページの変更を検知する道具です。スライドには「公共入札を見逃さず、ポータルを手動更新しなくて済む」とあります。公共調達のポータルを30〜100件見張り、業種に合う入札だけを毎日のダイジェストで届ける案でした。専任の人に手作業で見張らせている会社がある、と Ganim さんは話します。値段は、Ganim さんの見積もりでは、セットアップと月額の組み合わせです。

2つを並べて、私はこう読みました。どちらも、人が読んで決める手前の手間を引き取る仕事です。

私が大事にしている言葉に「AIに委ねて、人は積み減らして生き直す」があります。調べ物や見張りはAIに預ける。そのぶん人は、読んで決める所に時間を使う。この順番なら、私はすっと腑に落ちます。

店でいえば仕入れです。毎朝市場を回って値札を確かめる手間を預けられたら、店主は今日の一皿を考える時間を持てる。ただ、何を皿に載せるかまでは預けません。音声を聴いて次の手を選ぶのも、その入札に手を挙げるかを決めるのも、人の仕事として残ります。

ここを間違えると、積み減らしではなく手放しになってしまう。見張りの結果を届けて終わりにせず、読んで決める時間がどう増えたかまで買い手と一緒に見る。売り物の良し悪しは、そこで分かれます。

あなたの仕事で、読んで決める前に消えている時間は、どこにありますか？

8つ目は Uptime Kuma。自分のサーバーで動かす監視の道具です。企業サイトや、チェックアウト、予約のフォームを24時間見張り、証明書とドメインの期限を追って、月次のレポートを出します。

Ganim さんはこれを、ほとんど保険のようなものだと話します。ブラックフライデーに数時間止まれば、大きな売上を失う。そう聞くと、月額を払う理由が買い手の頭に浮かびます。

売り方は2本です。企業へ直接売る形と、代理店の名前で出してもらうホワイトラベルで卸す形。値段は、Ganim さんの見積もりでは、セットアップと月額の組み合わせです。

保険の話は、ログインの話とつながります。

10月8日、私はログインを何度も聞かれることにうんざりして、全部解消したいと言いました。

あらゆる手段を使ってよいから、1度入って保存してもらった所は、2度と私に聞かない仕組みにしてほしい。そう頼みました。いまは、1回入った所は二度と聞かない仕組みが動いています。

毎日の気がかりは、気合いではなく仕組みに預ける！

Uptime Kuma の話も、私には同じ形に見えます。サイトが止まっていないかを毎朝開いて確かめる人を、励ましても仕方がない。厨房でいえば、冷蔵庫の温度を夜ごと見に行くより、おかしい時に知らせが来る方が、店主は仕込みに戻れます。

保険が効くのは、何も起きない日です。今日は確かめなくていい。その軽さが、売り物の芯にあります。だから直販か卸しかを選ぶ前に、相手がどの気がかりを毎日抱えているのかを聞く。順番はこちらが先だと、私は思っています。

あなたが毎日つい確かめに行っている物は、何ですか？

8つを回り終えた Ganim さんは、「THE SCOREBOARD」という表を画面に出します。8行あって、列はリポジトリ、売る物、売り先、価格。Ganim さんの見積もりでは、2クライアントずつで前払い15,600ドル、以後は月に約6,100ドルです。売れた結果としてではなく、見積もりとして語られています。

面白いのは、この表を見せた直後の一言でした。

Corey Ganim さん（英語を訳したものです）・22:49

ただ、全部やるのはおすすめしません。1〜2個に絞って深く作り込み、そのあとでほかのオファーに広げてください。

全部足した数字を見せて、全部はやるなと言う。入口に推すのは Impeccable です。第1章で見た、48時間のサイト作り直しですね。小さく入って、深く作り込み、それから広げる。動画の締めは、この順番にまとまります。

絞ることには、私も賛成です。ただ、理由が違います。

Ganim さんの絞り方は、売る順番の話として語られています。私が絞るのは、ワクワク夢中に遊んで腑に落ちた所にしか、自分の言葉が乗らないからです。厨房でも、品数を増やす前に、自分が惚れ込んだ一皿を仕上げたい。

だから私は、積極的には売り込みません。腑に落ちた所にAIを入れて、場を開き、価値で対価を得る。安売りしない。でも囲い込まない。競争より共創を選ぶ私の立ち方です。

どちらが正しいかの話ではないんです。店の前に立って呼び込む店もあれば、常連さんと話しながら仕入れを決める店もある。私が立つのは後者です。

では、絞った一つを誰が最後まで持つのか。そこはコラムで。

動画の核は、実際に売る物と買い手が欲しい結果を分けることと、入口を小さく作ることです。そのうえで、8つ全部ではなく1〜2個に絞って深く作り込みます。

私は、絞ることには賛成です。ただ、夢中に遊んで腑に落ちた所から、積極的には売り込まず、場を開いて、話しながら決めます。価値で対価を得る、それが私の立ち方です。これは正しさの差ではなく、立つ場所の違いです。

預けるのは、調べ物と見張りと毎日の気がかり。持つのは、読んで決める所と、一つのボールを最後までやり切る所。この線を引けば、絞ることと積み減らすことは、同じ方向を向きます。