はじめに：なぜ「100点」を目指すとAI活用は失敗するのか
AIエージェントの導入を検討している多くのソロビルダーが、同じ罠にはまっている。
「AIの出力が完璧じゃない」から使えない。
ChatGPTに記事を書かせたら事実誤認があった。Claude Codeに生成させたコードにバグがあった。だから「まだAIは使えない」と結論づける。
しかし、この考え方には決定的な盲点がある。
「100点の品質」が不要な領域が、実は大量に存在する。
本記事では、「雑でも価値がある」「80点で十分」「AIに任せ切れる」という3つの条件を満たすソリューションを100個、10カテゴリに分類して詳細に解説する。
「雑OK」が成立する3つの条件
すべてのタスクが「雑でOK」なわけではない。以下の3条件のうち2つ以上を満たす領域が、AIエージェントによる自動化に適している。
条件1: 「速さ」が「精度」より価値を持つ
情報の鮮度が価値の大部分を占める領域。翻訳が80%の精度でも、1日早く情報を得られれば価値がある。
例:
- 海外ニュースの速報配信
- トレンドリポジトリの毎日紹介
- 新製品のリリース通知
条件2: 「たたき台」として機能すれば十分
最終成果物ではなく、人間が編集・選択する前段階の出力である領域。100案から1案選ぶなら、個々の案の完成度は問われない。
例:
- メルマガ件名の100案生成
- ブログ記事の構成案
- LP構成の提案
条件3: 「データ自体」に価値がある
精度や解釈よりも、データの存在・網羅性が価値の源泉である領域。収集と構造化ができれば、多少のノイズは許容される。
例:
- 競合の価格トラッキング
- 求人数の推移記録
- SaaSのシャットダウン情報
10カテゴリ100選：詳細解説
カテゴリ1: コンテンツキュレーション・まとめ系 💰
なぜ「雑OK」なのか: 海外情報を日本語で届ける行為自体に価値がある。機械翻訳でも「存在を知れる」だけで十分。速報性が命。
| # | ソリューション | 概要 | 雑OK理由 | 実装難易度 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | AI論文速報Bot | arXiv新着を日本語要約してX投稿 | 要約が多少ズレてもOK | ★★☆ |
| 2 | GitHub Trending日本語版 | トレンドリポジトリを毎日翻訳紹介 | 機械翻訳でも価値 | ★☆☆ |
| 3 | Product Hunt日本語速報 | 新製品を自動翻訳＋紹介 | 速さ重視、精度不問 | ★☆☆ |
| 4 | Hacker News日本語ダイジェスト | 人気記事を毎日まとめ | キュレーション価値 | ★★☆ |
| 5 | Reddit人気スレまとめ | 特定サブレディットの人気投稿 | 雑でも海外情報価値 | ★★☆ |
| 6 | 海外SaaS価格比較Bot | 新SaaSの価格をまとめて投稿 | データ自体に価値 | ★★★ |
| 7 | AI Tool新着速報 | 新しいAIツールを毎日紹介 | 網羅性重視 | ★★☆ |
| 8 | Indie Hacker収益報告まとめ | 海外の収益報告を日本語化 | 参考情報として価値 | ★★☆ |
| 9 | Tech企業レイオフ速報 | layoffs.fyiを日本語で配信 | ニュース速報価値 | ★☆☆ |
| 10 | スタートアップ資金調達速報 | Crunchbaseから自動収集 | データ自体が価値 | ★★★ |
実装のポイント:
- RSS/APIから定期取得 → LLMで要約 → SNS投稿の3ステップ
- GitHub Actions + Claude APIで完結可能
- 最初は1日1回配信、反応を見て頻度調整
カテゴリ2: 自動生成テンプレート・素材系 📦
なぜ「雑OK」なのか: 最終的に人間が選択・編集する前提。大量の選択肢から選ぶ方が、ゼロから考えるより効率的。
| # | ソリューション | 概要 | 雑OK理由 | 実装難易度 |
|---|---|---|---|---|
| 11 | AI OGP画像生成器 | タイトル入力→OGP自動生成 | 見た目70点でOK | ★★☆ |
| 12 | プレスリリース自動生成 | 項目入力→PR文生成 | たたき台として価値 | ★☆☆ |
| 13 | 職務経歴書ドラフト生成 | 経歴入力→文章化 | 編集前提 | ★☆☆ |
| 14 | Notionテンプレート自動カスタマイズ | 業種入力→テンプレ生成 | カスタマイズ前提 | ★★☆ |
| 15 | メルマガ件名100案生成 | テーマ入力→案を大量生成 | 選ぶだけでOK | ★☆☆ |
| 16 | LP構成案自動生成 | 商品説明→構成提案 | たたき台価値 | ★★☆ |
| 17 | ブログ記事構成生成器 | キーワード→見出し案 | 編集前提 | ★☆☆ |
| 18 | YouTube台本ドラフト | テーマ→台本の骨格 | 修正前提 | ★★☆ |
| 19 | Podcastショーノート生成 | 音声→要約＋タイムスタンプ | 自動化価値 | ★★★ |
| 20 | 求人票ドラフト生成 | 条件入力→求人文 | HR用たたき台 | ★☆☆ |
実装のポイント:
- プロンプトテンプレートを用意し、変数部分だけ入力させる
- 出力は複数案（5〜10案）を並列生成
- 「選ぶだけ」UIにすることでユーザー体験向上
カテゴリ3: データ収集・可視化系 📊
なぜ「雑OK」なのか: 生データの存在自体が価値。収集の網羅性と継続性が重要で、個別データの精度は二次的。
| # | ソリューション | 概要 | 雑OK理由 | 実装難易度 |
|---|---|---|---|---|
| 21 | 競合価格トラッカー | 競合の価格変動を自動収集 | データ自体が価値 | ★★★ |
| 22 | Amazonレビュー感情分析 | 商品レビューをポジネガ分類 | 傾向把握で十分 | ★★☆ |
| 23 | App Storeランキング推移 | アプリ順位を毎日記録・可視化 | 生データ価値 | ★★☆ |
| 24 | Twitter/Xトレンド記録 | トレンドワードを毎時記録 | アーカイブ価値 | ★☆☆ |
| 25 | 求人数トレンド可視化 | 特定職種の求人数推移 | 市場動向把握 | ★★☆ |
| 26 | 技術キーワード出現頻度 | Qiita/Zennの技術トレンド | 傾向分析価値 | ★★★ |
| 27 | スタートアップDB自動更新 | 新興企業情報を自動収集 | 網羅性価値 | ★★★ |
| 28 | AIモデルベンチマーク比較 | 新モデルのスコアを自動集計 | 比較データ価値 | ★★☆ |
| 29 | SaaSシャットダウン監視 | サービス終了情報を収集 | 警告価値 | ★★☆ |
| 30 | 技術カンファレンス一覧 | 開催情報を自動収集 | カレンダー価値 | ★★☆ |
実装のポイント:
- スクレイピング + DB保存 + 定期実行の3点セット
- 時系列データはSupabase/Turso等のDBに蓄積
- 可視化はVercelにデプロイしたダッシュボードで
カテゴリ4: 自動化Bot・ツール系 🤖
なぜ「雑OK」なのか: 人間の判断を補助する位置づけ。間違いがあっても「参考情報」として機能すれば十分。
| # | ソリューション | 概要 | 雑OK理由 | 実装難易度 |
|---|---|---|---|---|
| 31 | Slack要約Bot | チャンネルの1日を要約 | 大まかでOK | ★★☆ |
| 32 | 会議録自動要約 | Zoom録画→要約メール送信 | 議事録の土台 | ★★★ |
| 33 | GitHub Issue自動ラベル付け | 内容を読んでラベル提案 | 間違いOK、修正前提 | ★★☆ |
| 34 | PRレビュー自動コメント | 変更内容を解説 | 参考情報 | ★★★ |
| 35 | メール自動返信下書き | 受信→返信案作成 | 編集前提 | ★★☆ |
| 36 | カレンダー予定要約 | 今日の予定をSlack通知 | 情報整理 | ★☆☆ |
| 37 | RSS→Notion自動転記 | 購読フィードをNotion化 | 自動化価値 | ★★☆ |
| 38 | X自動いいね＆リプライ | 特定キーワードに反応 | エンゲージメント | ★★☆ |
| 39 | ブックマーク自動整理 | URLを自動分類・タグ付け | 整理価値 | ★★☆ |
| 40 | スクショ→テキスト抽出 | 画像内の文字をOCR | 精度70%でも価値 | ★☆☆ |
実装のポイント:
- Slack/Discord Bot + LLM APIの組み合わせ
- Webhookで入力を受け取り、非同期で処理
- 「提案」モードにして、確定は人間が行う設計
カテゴリ5: 学習・教育コンテンツ系 📚
なぜ「雑OK」なのか: 学習の「入り口」として機能すれば十分。詳細は公式ドキュメントや書籍に誘導する前提。
| # | ソリューション | 概要 | 雑OK理由 | 実装難易度 |
|---|---|---|---|---|
| 41 | 技術書要約Bot | 技術書の章ごと要約 | 概要把握用 | ★★☆ |
| 42 | 英語記事→日本語解説 | 技術記事を初心者向けに | 翻訳＋解説 | ★★☆ |
| 43 | 用語集自動生成 | 記事から専門用語抽出＋説明 | 学習補助 | ★☆☆ |
| 44 | クイズ自動生成 | 記事内容からクイズ作成 | 学習ツール | ★★☆ |
| 45 | コード解説Bot | GitHub Gist→日本語解説 | 理解補助 | ★★☆ |
| 46 | エラーメッセージ翻訳＋解説 | エラー→原因と対処法 | 初心者向け | ★☆☆ |
| 47 | APIドキュメント簡易翻訳 | 英語ドキュメント→日本語 | 機械翻訳でOK | ★☆☆ |
| 48 | デザインパターン解説Bot | パターン名→具体例付き説明 | 学習リソース | ★★☆ |
| 49 | アルゴリズム可視化説明 | アルゴ名→図解＋コード | 教育コンテンツ | ★★★ |
| 50 | 面接質問＆模範回答集 | 職種別に自動生成 | 参考資料 | ★☆☆ |
実装のポイント:
- 入力（URL/テキスト）→ LLM処理 → 構造化出力
- 「初心者向け」「5分で読める」等のペルソナを明示
- 必ず公式ソースへのリンクを併記
カテゴリ6: SNS・マーケティング系 📱
なぜ「雑OK」なのか: 大量生成して選ぶ運用。1投稿の完成度より、継続的な投稿頻度が重要。
| # | ソリューション | 概要 | 雑OK理由 | 実装難易度 |
|---|---|---|---|---|
| 51 | X投稿スケジューラー＋AI生成 | テーマ→投稿案→予約 | 量産価値 | ★★☆ |
| 52 | ハッシュタグ提案Bot | 投稿内容→関連タグ | 精度70%でOK | ★☆☆ |
| 53 | バズツイート分析レポート | バズった投稿の共通点分析 | 参考情報 | ★★★ |
| 54 | インフルエンサーリスト自動生成 | 特定分野のアカウントリスト | 調査価値 | ★★☆ |
| 55 | 競合SNS投稿監視 | 競合の投稿を自動収集 | 情報収集 | ★★☆ |
| 56 | UGC自動収集ツール | ブランドメンション収集 | マーケ用途 | ★★★ |
| 57 | 投稿最適時間分析 | 過去データから最適時間 | 参考値 | ★★☆ |
| 58 | Threadsリプライ自動生成 | 投稿→続きスレッド案 | たたき台 | ★☆☆ |
| 59 | YouTube概要欄テンプレ | 動画タイトル→概要欄 | 時短価値 | ★☆☆ |
| 60 | TikTok/Reelsスクリプト | テーマ→15秒台本 | アイデア出し | ★☆☆ |
実装のポイント:
- Buffer/Hootsuite等の既存ツールとAPI連携
- 週次で10〜20案生成、人間が選んでスケジュール
- A/Bテストで効果測定を自動化
カテゴリ7: 開発者ツール系 ⚙️
なぜ「雑OK」なのか: 開発者は修正能力がある。たたき台があるだけで大幅な時短。
| # | ソリューション | 概要 | 雑OK理由 | 実装難易度 |
|---|---|---|---|---|
| 61 | README自動生成 | リポジトリ解析→README | たたき台 | ★★☆ |
| 62 | CHANGELOG自動生成 | コミット履歴→CHANGELOG | 自動化価値 | ★★☆ |
| 63 | コードコメント自動付与 | 関数→日本語コメント | 補助的 | ★★☆ |
| 64 | API仕様書自動生成 | コード→OpenAPI Spec | ドラフト価値 | ★★★ |
| 65 | テストケース提案 | 関数→テスト案 | 漏れ防止 | ★★☆ |
| 66 | 依存関係脆弱性レポート | package.json→脆弱性一覧 | セキュリティ | ★★☆ |
| 67 | コードリファクタ提案 | ファイル→改善案 | 参考情報 | ★★★ |
| 68 | Git Blame可視化 | 誰が何を変更したか図解 | 理解補助 | ★★★ |
| 69 | CI/CD設定テンプレ | プロジェクト種別→yaml | 時短 | ★☆☆ |
| 70 | Dockerfileテンプレ | 言語→Dockerfile | たたき台 | ★☆☆ |
実装のポイント:
- GitHub Actionsとの統合で自動実行
- PR作成時/マージ時のフックで自動生成
- 人間のレビュー必須フローを組み込む
カテゴリ8: リサーチ・分析系 🔍
なぜ「雑OK」なのか: 初期調査・仮説構築段階で使用。詳細調査は別途行う前提。
| # | ソリューション | 概要 | 雑OK理由 | 実装難易度 |
|---|---|---|---|---|
| 71 | 市場調査レポート自動生成 | キーワード→市場概要 | 初期調査用 | ★★★ |
| 72 | 競合分析レポート | 企業名→強み弱み分析 | 参考情報 | ★★★ |
| 73 | SEOキーワード調査 | トピック→関連KW一覧 | 網羅的に | ★★☆ |
| 74 | 特許検索＆要約 | 技術分野→関連特許 | 調査効率化 | ★★★ |
| 75 | 論文サーベイ自動生成 | テーマ→関連論文まとめ | 研究補助 | ★★★ |
| 76 | 顧客の声分析 | レビュー集約→インサイト | 傾向把握 | ★★☆ |
| 77 | 価格調査レポート | 商品カテゴリ→価格帯分析 | 市場理解 | ★★☆ |
| 78 | 採用市場分析 | 職種→給与相場など | HR参考 | ★★☆ |
| 79 | 規制動向まとめ | 業界→法規制アップデート | 情報収集 | ★★★ |
| 80 | M&A情報まとめ | 業界→買収情報 | ニュース価値 | ★★☆ |
実装のポイント:
- 複数ソースからの情報収集 → LLMで統合・要約
- 出典の明記を必須に（ハルシネーション対策）
- 「仮説」「要確認」等のラベルを自動付与
カテゴリ9: 個人向けツール系 👤
なぜ「雑OK」なのか: 自分用なので、自分が使えれば十分。完璧さより継続性が重要。
| # | ソリューション | 概要 | 雑OK理由 | 実装難易度 |
|---|---|---|---|---|
| 81 | 日記自動要約 | 1日の活動→3行まとめ | 振り返り用 | ★☆☆ |
| 82 | 読書メモ自動整理 | ハイライト→構造化 | 整理価値 | ★★☆ |
| 83 | 家計簿カテゴリ自動分類 | 明細→カテゴリ振り分け | 精度80%でOK | ★★☆ |
| 84 | レシピ提案Bot | 冷蔵庫の材料→献立 | アイデア出し | ★☆☆ |
| 85 | 旅行プラン自動生成 | 条件→プラン案 | たたき台 | ★★☆ |
| 86 | 誕生日/記念日リマインダー | 自動収集＋通知 | 忘れ防止 | ★☆☆ |
| 87 | ニュースパーソナライズ | 興味→関連ニュース | キュレーション | ★★☆ |
| 88 | 運動習慣トラッカー | 記録→モチベ投稿 | ゲーミフィケーション | ★★☆ |
| 89 | 睡眠パターン分析 | データ→改善提案 | 参考情報 | ★★☆ |
| 90 | 写真自動整理タグ付け | 画像→場所/人物タグ | 整理補助 | ★★★ |
実装のポイント:
- 個人用は最小構成で開始
- Notion/Obsidian等の既存ツールに統合
- 週1回の自動レポートで価値を実感
カテゴリ10: ニッチ特化系 🎯
なぜ「雑OK」なのか: 特定コミュニティ向けなので、その領域に価値があれば品質は許容される。
| # | ソリューション | 概要 | 雑OK理由 | 実装難易度 |
|---|---|---|---|---|
| 91 | Podcast新着通知 | 特定番組の更新通知 | 情報収集 | ★☆☆ |
| 92 | セール情報アグリゲーター | 特定ジャンルのセール情報 | お得情報 | ★★☆ |
| 93 | イベント告知まとめ | 技術イベント自動収集 | カレンダー価値 | ★★☆ |
| 94 | Figmaコンポーネント紹介 | 新しいUI素材を毎日紹介 | デザイナー向け | ★★☆ |
| 95 | Notionテンプレ紹介Bot | 人気テンプレを紹介 | キュレーション | ★☆☆ |
| 96 | 無料素材サイトまとめ | 新しい無料素材を収集 | リソース価値 | ★★☆ |
| 97 | Webフォント新着情報 | Google Fontsなど新着 | デザイナー向け | ★☆☆ |
| 98 | 絵文字/アイコン新着 | 新しい絵文字情報 | ニッチだが需要 | ★☆☆ |
| 99 | Chrome拡張新着レビュー | 新しい拡張を自動紹介 | 開発者向け | ★★☆ |
| 100 | VS Code拡張トレンド | 人気拡張を毎週まとめ | 開発者向け | ★★☆ |
実装のポイント:
- 特定コミュニティのニーズを深掘り
- 最初は手動キュレーション、反応を見て自動化
- ニッチ故にファンがつきやすい
🏆 特に有望な10選（ソロビルダー向け）
100選の中から、ソロビルダーが今すぐ始められる有望なソリューションを10個厳選した。
| 順位 | ソリューション | 推奨理由 |
|---|---|---|
| 🥇 | #7 AI Tool新着速報 | AI Solo Builderと相乗効果。自分も使う情報を配信 |
| 🥈 | #4 Hacker News日本語ダイジェスト | 需要大、競合少。開発者コミュニティで刺さる |
| 🥉 | #2 GitHub Trending日本語版 | 実装が簡単、価値が明確。最初の一歩に最適 |
| 4 | #21 競合価格トラッカー | SaaS向け、BtoB需要。マネタイズしやすい |
| 5 | #51 X投稿AI生成＋予約 | 自分でも使える。運用しながら改善可能 |
| 6 | #31 Slack要約Bot | チーム向け需要。法人向け展開の可能性 |
| 7 | #71 市場調査レポート自動生成 | コンサル的価値。高単価の可能性 |
| 8 | #61 README自動生成 | OSS開発者向け。GitHub連携で拡散しやすい |
| 9 | #99 Chrome拡張新着レビュー | 開発者向け、プラグイン調査と連動 |
| 10 | #11 AI OGP画像生成器 | ブロガー向け需要。明確なペインポイント |
実践ガイド：今日から始める3ステップ
Step 1: 自分が使うものを選ぶ
100選の中から、自分が毎日使いたいものを1つ選ぶ。
なぜなら：
- 自分が使うから、品質の妥協点がわかる
- 自分が使うから、改善点が見える
- 自分が使うから、継続できる
Step 2: 最小構成で実装
最初の実装は「最小構成」で。
1日目: LLMに手動でプロンプトを投げてみる
2日目: スクリプトにする（Python/Node.js）
3日目: 定期実行する（cron/GitHub Actions）
4日目: 出力先を決める（X/Slack/Notion）
5日目: 1週間動かしてみる
重要: 最初から完璧を目指さない。「動くもの」を最速で作る。
Step 3: フィードバックを受けて改善
1週間動かしたら：
- 何が役立った？
- 何が邪魔だった？
- 何が足りない？
このフィードバックをもとに、2週目の改善を行う。
まとめ：「雑でも価値がある」の本質
本記事で提案した100のソリューションに共通するのは、「AIの不完全さを前提にした設計」 だ。
AIが100点を出せないことは、もはや前提条件。問題は「80点で十分な領域を見つける」こと。
そして、その領域は想像以上に広い。
速さが価値になる領域。 たたき台で十分な領域。 データの存在自体が価値の領域。
これらの領域で、AIエージェントは圧倒的な費用対効果を発揮する。
完璧主義を捨てよう。80%の品質で、10倍のスピードで回す。それがAIエージェント時代の新しい勝ち筋だ。
参考リンク
- Claude Code — AI開発支援ツール
- Cursor — AI搭載コードエディタ
- MCP（Model Context Protocol）実践ガイド — AIツール連携の標準プロトコル