最終更新: 2026-04-28
AI自動化で月5万に到達した、ローカル環境での副収入戦略
副業で月5万を目標にしたとき、「手で書き続ける」選択肢は最初から外した。時間で稼ぐやり方は私の性格に合わない——仕組みを作ってスクリプトに動かし続けてもらう、それだけを考えた。だから Ollama + Python で、ブログ・note・BlueSky のコンテンツ自動生成パイプラインを組んだ。月5万に到達するまでに3回詰まったポイントと、そこからどう抜けたかをそのまま書く。
最初に動いていなかったもの
去年の年末、note の記事を毎日5本積み上げる計画を立てた。年間で 1820 件——今思えば完全に頭がおかしかった。
実際に手でやったのは7日間。8日目、完全に止まっていた。ネタを探して、構成して、タグを付けて投稿する。1本 30 分かかる日もある。5本で 2.5 時間、それを毎日。本業が終わった夜に続けるのは無理だと、1週間で身体が先に教えてくれた。
「人力で続かないなら、スクリプトに全部やらせればいい。」——その一文だけで方針が決まった。
Ollama + Python で自動生成パイプラインを組んだ
MacBook Pro M5 のローカルに Ollama をインストールして、qwen3:8b を走らせた。これだけでオンプレの生成 AI 環境が完成する。API キー不要、トークン課金なし。1 日何百本生成しても費用ゼロ。
実装したのは「テーマを投げたら記事が返ってくる」という最小構成だった。
# 基本的な投稿生成の流れ
def generate_post(topic):
prompt = f"""
テーマ: {topic}
技術開発の実体験をベースに、
AIツール・自動化・Pythonについて
800字程度で本音で語るnote記事を書いてください。
"""
response = ollama.generate(
model="qwen3:8b",
prompt=prompt,
stream=False,
options={"think": False}
)
return response
最初の動作確認で、1 記事の生成に平均 18 秒かかることが分かった。5 本連続で回しても 90 秒。これは使えると思った——が、すぐ次の問題にぶつかった。
詰まったポイント：品質管理がない地獄
1 週間、毎日 5 投稿が自動で出続けた。最初は爽快だった。
ところが 3 日目に読み返してみると、「これ、誰が読むんだ」という記事が混じっている。文体がバラバラ、技術的な説明が浅い、体験談がない——Ollama の qwen3:8b は Claude Sonnet 4.6 と比べると、品質の振れ幅が正直かなり大きい。そのまま投稿し続けたら、フォロワーが静かに減り始めた。1 週間で -12 人。小さい数字だが、積み上げが崩れていく感覚は嫌だった。
仕組みを一度止めて、採点レイヤーを組み込んだ。生成 → Ollama で自動採点（S/A/B/C/D/F）→ スコア順にストック → B 以上だけ投稿、という流れにした。
# multi_agent_quality.py の概要
def quality_check_and_score(article):
# Ollama で採点
score_prompt = f"""
以下の記事を採点してください。
基準：実体験があるか、技術的に正確か、
読み手の「やってみたい」を刺激しているか。
記事：{article}
結果：S/A/B/C/D/F
"""
grade = ollama.generate(model="qwen3:8b", prompt=score_prompt)
return grade
採点パイプラインを入れた翌月、投稿本数は半分以下に落ちた。それでも note のフォロワー増加数は前月比 3 倍になった。本数ではなく質の問題だった——そう実感したのはこのときが初めてだ。
次の詰まり：投稿タイミングが最悪
品質は上がった。でも次の問題が出た。
スクリプトを深夜に回していたので、投稿が「午前 3 時に 5 本まとめて」出る状態になっていた。誰も見ていない時間帯に出しても reach は死ぬ。エンゲージメントのログを確認したら、午前 3 時の投稿はいいね率が他の時間帯の 1/4 以下だった。生成は自動化できていたのに、「いつ出すか」だけ見落としていた。
macOS の launchd を使って、投稿タイミングを 7 時・12 時 30 分・20 時 30 分の 3 回に分散させた。
<!-- com.taito.sns-post.plist -->
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE plist PUBLIC "-//Apple//DTD PLIST 1.0//EN" "http://www.apple.com/DTDs/PropertyList-1.0.dtd">
<plist version="1.0">
<dict>
<key>Label</key>
<string>com.taito.sns-post-launcher</string>
<key>ProgramArguments</key>
<array>
<string>/bin/bash</string>
<string>/Users/ichinosetaito/Documents/AI_Automation_Base/01_Scripts/sns/sns_post_launcher.sh</string>
</array>
<key>StartCalendarInterval</key>
<array>
<dict>
<key>Hour</key>
<integer>7</integer>
<key>Minute</key>
<integer>0</integer>
</dict>
<dict>
<key>Hour</key>
<integer>12</integer>
<key>Minute</key>
<integer>30</integer>
</dict>
<dict>
<key>Hour</key>
<integer>20</integer>
<key>Minute</key>
<integer>30</integer>
</dict>
</array>
<key>StandardOutPath</key>
<string>/tmp/sns_post.log</string>
</dict>
</plist>
設定ファイルを書いて launchctl load で読み込む。これだけ。投稿が自動で「見られる時間帯」に分散するようになった。
実際の収益数字
1 ヶ月目（昨年 12 月）: 500 円。note の閲覧数は 200 / 月くらい。正直、何も起きていなかった。スクリプトが動いているという実感はあったが、収益という意味では無風だった。
2 ヶ月目: 品質パイプラインを入れてから月 2500 円、閲覧数 1200。5倍以上伸びたが、まだ仕組みの検証フェーズという感覚だった。
3 ヶ月目（今）: 投稿タイミングの分散 + タグの試行錯誤を経て、月 6500 円を達成した。内訳は note マガジン売上 1000 円、note サポート 500 円、ブログアフィリエイト 5000 円。
月 5 万まで、あと 4 万 3500 円。数字だけ見ると遠い。でも「品質が上がると収益が増える」という相関は、3 ヶ月で確認できた。コンテンツの量より質とタイミング——という結論は、もう手応えとして持っている。
次にやること
今詰まっているのはエンゲージメント。投稿は毎日出ているが、コメント欄がまだ静かだ。
次はタグ単位で reach を数値化して、どのタグのコンテンツが伸びているかを把握する。それを生成プロンプトの調整に使う。データを回路に組み込むターン、ということだ。
品質パイプラインがあると、失敗のコストが下がる。手で書いていたら 1 記事の失敗が精神的にきつい。スクリプトなら「失敗を記録 → プロンプト修正 → 再生成」をループで回せる。100 回失敗しても平気——これが自動化の本質的な強さだと思っている。
月 5 万は通過点。その先を見るなら、いまデータ分析をシステムに組み込む。✨
Claude Code × Ollama × launchd で SNS・ブログ・KDPを全自動化。実測データと失敗談を軸に、月5万円収益化のリアルな記録を発信中。
💬 自動化の相談・小規模受託も受付中：「launchd で毎朝 AI が動く仕組みを作りたい」「KDP の自動出版を組みたい」など、X (@taito_automate) の DM からお気軽にどうぞ。