本動画は2025年にAIを活用した収益創出の可能性を探る内容である。NVIDIA CEOの予測に基づき、今後5年間でAIがインターネット以上の億万長者を生み出すという前提のもと、9つの革新的AIツールを紹介している。自動化からエージェント型システム、ブラウザ操作自動化まで、技術的知識がなくても活用できるツールに焦点を当てており、早期導入者が既に収益を上げている実例も含まれている。
- AIが創り出す新たな富の時代
- 9位：Active Pieces – 適応型自動化の革命
- スポンサー紹介：Outskillの実践的AI教育
- 8位：AI Business Plan Automation – 戦略立案の自動化
- 7位：Microsoft Autogen バージョン0.4 – 協調型AIシステム
- 6位：Domo AI – データから意思決定へ
- 5位：Make AI Agents – 目標追従型自動化
- 4位：Bardin AI – ブラウザ自動化の革新
- 3位：Mind Studio AI – ビジュアルエージェントビルダー
- 2位：OpenAI Operator – ウェブ操作エージェント
- 1位：Devon AI – AIソフトウェアエンジニア
- 結びの言葉
AIが創り出す新たな富の時代
2025年にお金持ちになるのがかつてないほど簡単だと言われているが、本当だろうか。NVIDIAのCEOはそう考えている。彼は、AIが今後5年間でインターネットが過去20年間に生み出したよりも多くの億万長者を創出すると予測している。この動画では、早期採用者が既に最初の100万ドルを獲得するために使用している9つの新しいAIツールを見ていこう。
9位：Active Pieces – 適応型自動化の革命
自動化とは従来、厳格なルールを設定して何も壊れないことを祈ることを意味していた。Active Piecesはそれを変え、自動化をより適応的にしている。これはNotion、Slack、Gmail、Stripeなどのサーバーに接続するオープンソースツールだ。従来の自動化プラットフォームとは異なり、Active Piecesはリアルタイムでコンディションに基づいて判断を下すAIエージェントをサポートしている。
2025年第2四半期時点で330以上の統合ブロックを持ち、特に手動ワークフローを削減したいチームの間で使用量が増加している。また、ローコードインターフェースをAIロジックと橋渡しする数少ないプラットフォームの1つでもあり、開発者以外の運用担当者により多くの制御権を与えている。プラットフォームは標準でスケジューリング、条件分岐、ウェブフックトリガーもサポートしている。
今年導入された新しいGPTベースのステップサポートにより、ユーザーは推論タスクを直接ワークフローに追加できるようになった。次のツールに進む前に、特に始めたばかりの人や素早くレベルアップしたい人にとって、結果を真剣に早める可能性があることをお話ししよう。
スポンサー紹介：Outskillの実践的AI教育
今日のほぼすべての仕事でAIスキルが求められており、AIスキルを持つ人の就職率は他の人より130%高い。透明性を保つため、この動画のこの部分はOutskillによってスポンサーされていることをお伝えする。Outskillは実践的スキルをより速く構築する手助けをするAI重点教育プラットフォームだ。
彼らは今週末、2日間のライブAIマスタークラスワークショップを開催している。プロンプトエンジニアリング、ワークフロー自動化、コードなしでAIツールを構築・起動する方法をカバーする、専門メンターとの16時間のトレーニングだ。
同社によると、過去のコホートの学習者は既に100を超えるAI製品を構築しており、多くがノーコードツールを使用して3000ドルから4000ドルの収益を上げている。フルプログラムは通常895ドルだが、次の72時間、AI Uncovered視聴者限定で1000席が無料で提供されている。
ワークショップはTrustpilotで5点満点中4.9点の評価を受けており、さまざまな業界から1000万人以上が参加している。事前録画されたコースとは異なり、これはライブなので、参加者はリアルタイムで交流し、質問し、他の人と一緒に構築できる。
参加者は両日出席すれば、3000以上の高影響プロンプトを含むプロンプトバイブル、収益化ロードマップ、パーソナライズされたAIツールキットビルダーを含む5100ドル相当のボーナスリソースも受け取れる。
トレーニングは今週土曜日と日曜日の午前10時から午後7時まで実施される。席数は限られており、すぐに埋まる傾向がある。説明欄にサインアップリンクと、イベント前の最新情報を受け取るためのWhatsAppグループへのアクセスリンクを記載している。
8位：AI Business Plan Automation – 戦略立案の自動化
ビジネス構築は従来、スプレッドシートと戦略文書を書く長い夜から始まっていた。現在では、ピッチデッキ、ソーシャルメディアカレンダー、ランディングページのコピーなどを包括的に生成するAIプラットフォームが存在する。AI businessplans.comはその一例だ。このようなツールは、より速く検証し、起動したい個人起業家の間で支持を集めている。
マッキンゼーによると、世界の企業の78%が何らかの形でAIを事業に採用している。2025年には、これに初期段階のビジネスプランニングも含まれるようになった。かつて何日もかかっていたことが、自動化され、テンプレート化され、データに裏打ちされた30分のプロセスになりつつある。
7位：Microsoft Autogen バージョン0.4 – 協調型AIシステム
ほとんどのAIツールは単独で動作するよう設計されている。Autogenは異なるアプローチを取っている。複数のAIエージェントが単一のタスクで協力できるようにしている。2025年初頭にリリースされたバージョン0.4では、非同期実行、共有メモリでのモジュラー役割割り当てなどの主要機能が導入され、エージェントがより効率的に行動を調整できるようになった。
開発者は契約分析のようなユースケースをテストしており、1つのエージェントが要約し、別のエージェントが検証し、3つ目のエージェントが矛盾を強調表示する、すべてが調整されたシステム内で行われている。アップデートと併せて、MicrosoftはAutogen Studioを起動した。これはドラッグ・アンド・ドロップインターフェースを使用してエージェントワークフローをプロトタイプ化できるビジュアルビルダーだ。
これは単一タスクの応答ではなく、協調的多段階推論を中心に構築されたシステムに向けたエージェント型アーキテクチャへのシフトを示している。
6位：Domo AI – データから意思決定へ
2025年、企業はかつてないほど多くのデータを扱っており、ほとんどのチームはまだそれをどう活用すべきかわからない。Domo AIは今年、大規模言語モデルをダッシュボードに組み込み、ユーザーが自然言語で質問できる新しいツールを導入した。単にデータを見ることではなく、そこから意思決定を行うことだ。
彼らの2025年「データは眠らない」レポートによると、グローバルなAI支出は過去1年で分単位で312%跳ね上がり、現在1分間に120万ドルを超えている。Domoは運用と財務チームに技術的専門知識を必要とせずにインサイトと行動を自動化する方法を提供することで、このシフトをターゲットにしている。
5位：Make AI Agents – 目標追従型自動化
自動化が初めて主流になった時、ほとんどのツールは厳格なロジックに依存していた。これが起こったら、あれをする。以前はIntegromat として知られていたMakeは、今やそれを超えている。そのAI搭載エージェントは指示だけでなく、目標に従うことができる。
2025年、彼らは自然言語シナリオ作成機能を展開した。つまり、ユーザーは「新しいリードが通話を予約したらメールしてAir Tableに記録して」のように、欲しいことを平易な英語で説明でき、システムが自動的にフローを構築する。2500以上のアプリと統合し、1月以来ノーコードとマーケティングコミュニティで使用量が急増している。
Makeのキャンバススタイルエディターを使用してフローを視覚的に調整することもでき、コードなしでテストとデバッグが簡単になる。メール作成、データ抽出、要約生成などのタスクのためのAIステップも含まれるようになった。Zapierに取って代わるものではないが、静的ワークフローを確実に進化させている。
4位：Bardin AI – ブラウザ自動化の革新
ブラウザ自動化は従来、Pythonスクリプトを書いたり、Chrome拡張機能をクリックしたりすることを意味していた。Bardin はそれをひっくり返す。LinkedInからリードをスクレイピングしたり、ウェブサイトから製品詳細を取得したりなど、画面上でのあなたの行動を観察し、それらのステップを再利用可能なワークフローに変える。
Notion、Google Sheets、HubSpotなどのツールと統合するため、開発時間を必要とせずにすべてが接続される。立ち上げ以来、Bardin はブラウザ自動化を推進し続けるために1530万ドルを調達した。正確なユーザー数は公開されていないが、特に手動作業を削減したいチームによって、営業、採用、研究タスクで着実に採用されている。
ここでのシフトは時間の節約ではない。技術的でないチームに、コーディングではなく見せるだけで、既に行っていることを自動化する能力を与えることだ。
3位：Mind Studio AI – ビジュアルエージェントビルダー
AIエージェントの設計にもはや1行のコードを書く必要はない。Mind Studioは、文書処理、チャット自動化、カスタマーサポートなどのワークフロー用の100以上の既製テンプレートを備えたブラウザベースのビジュアルビルダーを提供している。ドラッグ・アンド・ドロップコンポーネントを使用してタスク固有のエージェントを設計したい非技術ユーザー向けに構築されている。
ユーザー数は公表されていないが、プラットフォームはマーケティング、運用、内部ツール利用ケースでの柔軟性で注目を集めている。条件ロジック、API呼び出し、ウェブフック統合をサポートしており、シンプルなワークフローと多段階ワークフローの両方に適している。ユーザーはエージェントを複製して再利用することもでき、チーム全体でより迅速な反復が可能になる。
ゼロから構築する代わりに、AIワークフローをプレゼンテーション作成と同じくらい直感的に設計できるようになった。
2位：OpenAI Operator – ウェブ操作エージェント
2025年初頭に研究プレビューとしてリリースされたOpenAI のOperatorは、エージェントが人間のようにウェブと対話し、ボタンをクリックし、フォームに記入し、ウェブサイトを操作できるようにする。従来の自動化とは異なり、APIに依存しない。代わりに、以前は手動だったタスクを完了するためにブラウザベースのアクションを使用する。
初期デモでは、システムが画面上のキューのみを使用して、フライトとホテルを含む全旅行の予約を行うことが示された。ページレイアウトを解釈し、ポップアップに応答し、動的ウェブインターフェース全体で多段階プロセスを実行する。
OpenAI は、企業ワークフローでテストされているOperatorが、pro tierを通じて段階的にアクセスを拡大することを確認している。目標は、ハードコードされた指示を必要とせずに実用的なウェブベースのタスクを処理できるエージェントを構築することだ。これは言語モデルが質問に答えることから、エージェントがオンラインで実世界のアクションを取ることへのシフトを示している。
1位：Devon AI – AIソフトウェアエンジニア
2024年3月にCognition Labsによって発表されたDevon は、ジュニアソフトウェアエンジニアとして機能する初のAIエージェントだ。独自のコマンドライン、コードエディター、ブラウザを含むサンドボックス環境で、コードを自律的に計画、作成、テスト、デバッグできる。
初期の公開デモでは、Devon が完全なGitHubイシューを正常に完了し、プルリクエストを生成し、コミットを包括的にプッシュした。また、文書をナビゲートし、バグを特定し、人間の介入なしにタスク中にコードを調整した。
Cognition Labsは、Devon がゴールドマン・サックスを含む企業によってソフトウェア開発支援のために既に検討されていることを確認した。場合によっては、ライブ環境で実際のエンジニアリングチケットが割り当てられている。
エンジニアを置き換える位置づけではないが、ソフトウェアチームが委任と速度について考える方法を変えている。
結びの言葉
ここまで見てくれた人は、下のコメント欄であなたの考えを聞かせてほしい。より興味深いトピックについては、今画面に表示されている推奨動画を必ず見てくれ。視聴してくれてありがとう。
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