長所:

1. オファーは不要: 特定のオファーや解決すべき問題を見つける必要がありません。クライアントが自分で必要なことを伝えてきます。
2. より大きな総addressable市場(TAM): 様々な業界のクライアントに販売できます。
3. 異なるニッチを味わう: 様々なクライアントと協力することで、AIがどのように異なる業界に適用されるかを経験できます。これにより、より深い理解を築くことができます。
4. 機敏で適応力がある: 特定の焦点がないため、新しい技術や機会が生まれた際に、サービスを簡単に変更・更新できます。
5. 後にニッチを絞り込める: 有望なニッチを見つけた場合は、いつでもエージェンシーの焦点を絞り込むことができます。

欠点:

1. 低い認知度: ジェネラリストとしては、専門家エージェンシーと比べて、サービスの価値が低く見なされる可能性があります。
2. 低い再利用性と低い利益: 各クライアントのためにカスタムソリューションを構築する必要があるため、収益性が低くなります。
3. マーケティングが難しい: 明確なオファーがないため、サービスを効果的にマーケティングするのが難しい可能性があります。
4. 複雑性と問題発生率が高い: 各クライアントのためにカスタムソリューションを構築するため、複雑性と問題発生率が高くなります。
5. 蓄積された信頼性が低い: 様々な業界にわたるプロジェクト履歴は、専門家としての実績ほど魅力的ではない可能性があります。
6. より高価な開発者が必要: カスタムプロジェクトを処理するには、より経験豊富で能力のある開発者が必要となり、コストが増加します。
7. クライアントにとってのコストパフォーマンスが低い: クライアントは、事前に構築された専門製品と比べて、カスタムソリューションにより多くを支払う可能性があります。

長所:

1. 専門家として認識されるため、サービスの価値が高く評価される。
2. 同じソリューションを小さな修正で繰り返し販売できるため、再利用性が高く、利益も高くなる。
3. 明確なオファーがあるため、サービスのマーケティングとターゲットクライアントの特定が容易。
4. 毎回から頭から構築する必要がないため、複雑性と問題発生率が低い。
5. 複数のクライアントに同じソリューションを一貫して提供することで、より高い信頼性を得られる。
6. 車輪の再発明をする必要がないため、より低コストの開発者を使うことができる。

欠点:

1. 解決すべき問題を特定し、ソリューションを構築する必要があるため、立ち上げが難しい。
2. 特定のニッチに焦点を当てるため、総addressable市場が小さくなる。
3. 業界や技術の変化に大きな影響を受けやすいため、機敏性と適応力が低くなる。
4. ニッチに特化した後は、一般化して立ち返るのが難しい。
5. 実際の問題を解決し、製品市場適合性を達成するのが難しい。

AI自動化エージェンシーの一般的なタイプと専門的なタイプを選ぶ際には、いくつかの重要な要因を考慮する必要があります:

一般的なエージェンシーの長所:

• 特定のオファーは必要ないため、立ち上げが容易
• より大きな総addressable市場(TAM)
• 様々な業界にまたがって仕事ができ、多様な経験が得られる
• 変化に対してより機敏で適応力がある

一般的なエージェンシーの欠点:

• 専門家としての認知度が低いため、価値が低く見なされる
• 各クライアントへのカスタムワークのため、再利用性と利益率が低い
• 特定のオファーがないため、マーケティングが難しい
• カスタムプロジェクトでは複雑性と問題発生率が高い
• クライアント間での信頼性の蓄積が低い
• より高価な開発者を雇う必要がある

専門的なエージェンシーの長所:

• 専門家として認識されるため、価値が高く評価される
• コアプロダクトにより、再利用性と利益率が高い
• 明確なオファーがあるため、マーケティングと販売が容易
• 初期の製品開発後は、複雑性と問題発生率が低い
• 同じターゲット市場に提供し続けることで、信頼性が蓄積される
• より低コストの開発者を使うことができる

専門的なエージェンシーの欠点:

• 解決すべき実際の問題を特定する必要があるため、立ち上げが難しい
• 総addressable市場(TAM)が小さい
• 業界の変化に対して機敏性と適応力が低い
• 一度ニッチに特化すると、一般化して立ち返るのが難しい

最終的には、既存の経験、コネクション、資本アクセスによって判断する必要があります。業界の専門知識とネットワークがある場合は、専門的なエージェンシーが適しています。新規参入の場合は、一般的なエージェンシーから始めるのが容易かもしれません。

1. パーソナルブランドを立ち上げる: YouTubeやLinkedIn、Twitterなどのプラットフォームでパーソナルブランドを構築し始めましょう。これにより、自身の専門性を示し、潜在的なクライアントを引き付けることができます。

2. AIソリューションを試す: 動画で紹介されているAIツールやプラットフォームに精通しましょう。これらの技術で創出できる価値を基本的に理解しましょう。

3. 学びを共有する: パーソナルブランドのプラットフォームで、AIに関連するビルドや学びを継続的に共有しましょう。これにより、自身の権威を確立し、オーディエンスを育成することができます。

4. 無料コンサルティングを提供する: AIを活用したいビジネスに対して、無料のコンサルティングを提供しましょう。これにより、彼らの課題を理解し、どのように支援できるかを学ぶ機会が得られます。同時に、ネットワークに働きかけて、潜在的なクライアントを見つけましょう。

5. 無料で仕事をする: 新たに身につけたスキルを活かして、実際のビジネスで無料で働き始めましょう。これにより、実践的な経験を積み、ポートフォリオを構築することができます。

6. 価格を上げ、開発者を雇う: リズムが整い、自信が付いたら、価格を上げ、最初の開発者を雇ってエージェンシーを拡大しましょう。

1. 解決すべき問題を特定する: 自身の経験やコネクションに基づいて、特定の業界やニッチ内でAIを使って解決できる問題を特定しましょう。

2. プロトタイプを作る: 自分でツールを試したり、開発者(例えば学校のコミュニティから)を雇ったりして、提供したいソリューションのプロトタイプを作成しましょう。

3. プロトタイプを知人に見せる: 知人に連絡を取り、プロトタイプを見せましょう。ソリューションをテストし、実装する意向のある最初のクライアントを見つけることが目的です。

4. 製品を継続的に改善する: 最初のクライアントと密に協力して、製品を洗練させ、改善していきましょう。クライアントが完全に満足するまで、必要な時間と資源を投資しましょう。

5. 最初のクライアントと同様のクライアントを見つける: 温かい紹介、コンテンツ作成、さらには冷たい営業など、様々な戦略を使って、最初のクライアントと似たようなクライアントを見つけ、ソリューションを試してもらいましょう。

6. 価格を上げ、製品を改善する: より多くのクライアントを獲得し、フィードバックを得ながら、製品を継続的に改善し、提供する価値に合わせて価格を徐々に上げていきましょう。

AI自動化エージェンシーには、一般的なエージェンシーと専門的なエージェンシーの2つの主要なオプションがあります。それぞれのアプローチには、あなたの状況に応じて慎重に検討すべき長所と短所があります。

一般的なエージェンシーは、立ち上げが容易、より大きな総addressable市場、多様な経験の機会といった利点がありますが、認知度の低さ、再利用性と利益の低さ、複雑性の高さといった課題にも直面します。

一方、専門的なエージェンシーは、専門家として認識され、再利用性と利益が高く、明確なオファーを持つことができます。一方で、実際の問題を解決する必要があり、総addressable市場が小さく、一度ニッチに特化すると一般化するのが難しいといった欠点もあります。

最終的には、あなたの業界経験、コネクション、利用可能な資本によって、一般的なエージェンシーか専門的なエージェンシーかを選択する必要があります。明確な業界経験とコネクションがない場合は、一般的なエージェンシーから始めるのが良いかもしれません。一方、必要な業界知識とコネクションがある場合は、専門的なエージェンシーの方が適しているでしょう。

いずれの選択をしても、明確な計画を立て、効果的に実行することが重要です。2つのモデルの違いを理解し、自身の状況に最適なものを選択することで、成功したAI自動化エージェンシーを構築する可能性が高まります。