【2025年】生成AIは本当にオワコン？今こそ差がつく使い方を公開

「ChatGPTって結局、最初だけだったな……」

そんなモヤモヤを感じている方へ。

生成AIはオワコンではありません。

うまくいかないのは、あなたの使い方が悪いのではなく、時代の“使い方”が進化しているからです。

今、AIの価値は「知識量」や「スピード」ではなく、「どう設計して活かすか」で大きく差がつくフェーズに入っています。

この記事では、なぜ「生成AI＝終わった」と言われているのか、その背景を分かりやすく解説しながら、

今だからこそできる差別化・実践方法・学び直しのステップを、すぐ使える形でご紹介します。

「何となく使っていた」段階から、「自分の強みにできる」ステージへ。

読み終える頃には、生成AIの見え方がきっと変わります。

生成AIは本当にオワコンなのか？【結論と3行まとめ】

生成AIはオワコンではありません。

むしろ今こそ、誰もが正しく使いこなせる時代のはじまりです。

一部では「ChatGPTは飽きた」「自動生成はもう使えない」といった声が目立ちます。

しかし、真実は違います。

凡庸で浅い使い方が通用しなくなっただけであり、生成AIそのものの価値が失われたわけではありません。

今後は“どのように設計して活用するか”が明暗を分ける鍵となります。

この記事では、「オワコン」と言われる理由と、それを超えて成果を出すための具体策をわかりやすく解説します。

読み進めることで、生成AIの本質的な価値と、今日から実行できる活用法が見えてくるはずです。

1. なぜ「生成AI オワコン」と言われるのか

「生成AI オワコン」と言われる理由は、主に3つあります。

それは、価格の急落によるコモディティ化、ありふれたコンテンツの氾濫、そして検索アルゴリズムの変化です。

これらの変化により、生成AIがかつてほどの新鮮さや優位性を持たなくなったと感じる人が増えました。

しかし実際には、正しく活用できていないだけのケースが多く、進化の途中段階にあるとも言えます。

次からは「オワコン論」の主な根拠となっている3つの要素を、順番に見ていきましょう。

コモディティ化と価格崩壊

生成AIが「誰でも使えるツール」になったことで、価値が薄れたと誤解されがちです。

たしかに、GPT-4oなど高性能モデルの価格は以前より大幅に下がっています。

価格の低下＝価値の低下ではなく、使い方の進化を求められているということです。

価格が下がった分、参入障壁が下がり、新しいチャンスも生まれています。

• OpenAI GPT-4oは無料でも利用可能
• Claude 3やGeminiも基本機能は無償化
• API価格は年々40%以上の下落
• 企業導入のハードルが激減

たとえば、OpenAIは2024年5月に「GPT-4o」を無料ユーザーでも使えるようにしました。

その結果、誰もが高精度な生成AIにアクセスできるようになり、コスト面の差別化が難しくなりました。

ただし、これをマイナスと捉えるのではなく、「設計力」「運用力」といった使い方の工夫で勝負できる土壌が整ったとも言えます。

大企業から個人まで、等しく活用できるチャンスが広がった今が、新たな価値創出のタイミングなのです。

だからこそ、生成AIを“コモディティ”として見るのではなく、“使いこなせば価値が出る道具”と捉え直すことが大切です。

価格が下がったことで「終わった」のではなく、工夫する人にとっては今が絶好のチャンスと言えるでしょう。

コンテンツ飽和と差別化難

生成AIが量産するコンテンツが増え、似たような記事や画像があふれています。

独自性のないコンテンツは、ユーザーにも検索エンジンにも評価されません。

「一次体験」「オリジナルの意見」「独自データ」の3つが鍵になります。

• AIで作られた無個性な記事が大量に公開
• 同じ構図の画像やサムネイルが氾濫
• 検索エンジンが独自性を重視し始めた
• プロンプトの工夫で独自性が出せる

たとえば、「ChatGPT おすすめプロンプト」というキーワードで検索すると、似た構成の記事が並びます。

しかし、そこに「自分の業務でどう使ったか」「失敗談」「改善の工夫」などを盛り込めば、独自性が一気に高まります。

プロンプトも、単に「〇〇を教えて」ではなく、「○○業界向けに、○○条件で、○○トーンで」というように設計するだけで成果物が大きく変わります。

アルゴリズムの評価軸が変わってきた今、「体験・視点・具体性」で勝負する時代です。

コンテンツ飽和は「終焉」ではなく、「差をつけるヒント」を教えてくれていると考えましょう。

アルゴリズム変化（Google AI-Mode・LLMO）

検索の仕組み自体が大きく変化しています。

GoogleのAI概要表示（SGE）やLLMO（Large Language Model Optimization）の登場で、検索流入が激減した例も出ています。

でもそれは、今までのSEOが通用しないという意味ではなく、新しい“読ませ方”が求められているのです。

• SGE導入によりクリック数が大幅減
• FAQや構造化データが評価されやすい
• LLMO（AI向けSEO）対策が必要に
• 検索結果の“要約枠”に載る意識が重要

たとえば、「AIとは？」と検索したとき、上位の要約枠に載るかどうかがクリック数を大きく左右します。

今後は人間だけでなく、AIにも“読ませるSEO”が重要です。

そのために有効なのが、FAQ構造やSchema.org形式のマークアップです。

LLMOを意識して、AIが要点を拾いやすいように情報を整理することが、今後のSEOの基本になります。

検索に表示されることがゴールではなく、要約枠やAIの引用先になることを目指しましょう。

「見られる」から「読まれる」、そして「信頼される」コンテンツ設計へと進化する時代に入っています。

2. “終わった”と言われる領域と実際の影響

生成AIに対して「もう終わった」と言われる背景には、いくつかの業務領域での単価低下や成果の頭打ちが存在します。

しかしその実態は、“価値を生みにくい使い方”が淘汰されただけであり、工夫次第で高単価へ転換可能な余地も残されています。

この章では、終焉論が囁かれている具体的な3つの領域を取り上げ、それぞれの現状と対策を紹介します。

必ずしも「終わった」と言い切れない理由を、客観データとあわせて理解していきましょう。

単純作業・副業7ジャンル

生成AIに置き換えられやすい単純作業系の副業では、単価の下落が顕著です。

特に、クラウドソーシングなどで受注できる業務は価格競争が激化しています。

作業のままでは淘汰されますが、「企画＋AI＋検証」の形に進化させれば価値は残ります。

AIと人が役割を分担すれば、逆に単価を上げることも可能です。

• 記事リライト
• 音声書き起こし
• アンケート集計
• 画像背景削除
• PDF要約
• Excel関数入力
• テンプレ文章作成

例えば「記事リライト」は、AIが文法調整や表現変換を担当し、人間が構成や文意を調整すれば、時給1,000円以上の仕事になります。

単純作業で終わらせず、「より良くする工夫」に価値を見いだせば、依然として高単価で受注可能です。

特にスプレッドシート自動化や定型フォーマット文章のテンプレ化は、法人案件での需要が安定しています。

逆に、何も工夫せず「AIに任せるだけ」のタスクは、供給過多で報酬が激減しています。

使いこなす側に回れば、「終わった」と言われる副業ジャンルもまだまだ稼げる可能性があります。

発信者・インフルエンサー

生成AIブームとともに増えたAI系インフルエンサーも、現在はフォロワー増加が鈍化しています。

浅い内容や二次情報を繰り返すだけの発信では、成長が止まりやすい時期に入りました。

生き残る条件は、「自分で試した体験」と「ストーリー性」「編集工夫」の3つです。

• AI活用の失敗談をシェアする
• 「○○してみた」系の体験発信
• 図解や動画で視覚的に編集
• 他人の情報に自分の視点を足す

たとえば、noteで人気の「AIで音声から議事録を自動化してみた」シリーズは、自身の失敗と改善プロセスを丁寧に発信しています。

また、X（旧Twitter）では、ChatGPTと一緒に作ったアプリの制作過程を日記のように発信するアカウントが伸びています。

ただ情報をシェアするだけでなく、「どう使ったか」をストーリーにすると、共感を得やすくなります。

さらに、図解やアニメーションを加えることで、情報の理解度と拡散力が高まります。

発信ジャンルが飽和している今、差をつけるのは「自分の体験と視点をどう魅せるか」です。

モバイル開発フレームワーク比較

生成AIと一緒に開発する環境では、React Nativeの優位性が高まっています。

特にGitHub Copilotとの相性がよく、AI支援を受けながら開発を進めやすいからです。

一方でFlutterは、高度なUIや大企業のアプリに引き続き使われています。

• CopilotがReact Native向けコードに強い
• JavaScript環境との互換性が高い
• Flutterは高UI要求や安定性で強み
• AIの補完力＝フレームワーク選定の基準

たとえば、個人でスマホアプリを開発する場合、React NativeとCopilotを使えば、ほぼ1人で高速にアプリを仕上げられます。

実際に、React Nativeを使ったAI連携アプリの開発者が、3日でプロトタイプを作りSNSで注目を集めました。

一方でFlutterは、アニメーションやUIの細かさにこだわる大手企業のアプリ開発では今も安定して使われています。

「Copilotと組み合わせてスピード重視か」「UI表現を重視するか」で選ぶのがコツです。

モバイル開発でもAIの使いやすさが新たな判断軸になっています。

3. まだ伸びる／伸ばせる生成AI活用シナリオ

「終わった」と言われがちな生成AIですが、実は今が進化の第2フェーズ。

生成だけでなく、実行や判断まで担うツールが続々と登場し、使い方次第で無限の伸びしろがあります。

ここでは、2025年以降にも価値が伸び続けると見込まれる生成AIの活用法を5つに分けて紹介します。

使い方をアップデートすれば、生成AIは「終わったどころか、これからが本番」です。

Agentic SaaSと業務プロキシ

生成AIは、ただ「出力する」だけでなく、今ではユーザーの代理として「判断・操作」まで行えるようになっています。

Agentic SaaSとは、AIがユーザーの代わりに意思決定をして業務を実行する仕組みです。

これにより、タスクの丸ごと自動化や、複雑な処理の判断が可能になります。

• Aider：Git操作やコード整理を自動化
• Crew AI：Slackで依頼→業務を実行
• TaskMatrix：複数アプリを連携して制御
• Step1：業務フローを整理
• Step2：API連携でAIに権限付与
• Step3：結果を監視・修正フロー設計

たとえば「毎週の営業報告メールを送る」作業がある場合。

Slackで「レポート送って」と依頼するだけで、AIが内容を集め、メールを作成し、上司に送信するところまで完了します。

このように、業務全体の「設計→実行→報告」までをAIに任せることができるようになっています。

導入の第一歩は、業務の流れを明文化することです。

そこからAPIやツールと連携させて、自動化の範囲を少しずつ広げていきます。

今後、こうしたプロキシ型AIが一般企業でも標準化されると見られており、競争力の源泉となっていくでしょう。

Agentic SaaSを導入すれば、単なる「ツール利用者」から「業務を自動設計する人」へと進化できます。

コード生成と開発生産性

生成AIは、コードを書く作業にも大きな変化をもたらしています。

Copilotなどのツールを活用すれば、開発のスピードと正確性が大幅に向上します。

個人でもチーム並みの成果を出せる環境が整ってきました。

• GitHub Copilot X：自然文からコード生成
• エラーやバグを事前に指摘してくれる
• 調査ではバグ削減率が41%向上
• 個人開発での時短と品質アップに効果大

たとえば「フォームバリデーションの関数を作りたい」と考えたとき。

Copilotに「名前とメールをチェックする関数を作って」と打つだけで、基本コードが自動生成されます。

コードのエラーもリアルタイムで指摘され、修正案まで提示されるため、初心者でも質の高い開発が可能です。

実際に、GitHubの調査によれば、Copilotを使うことで平均バグ率が41%減少したと報告されています。

また、社内ツールのプロトタイプ開発なども、個人で1日で仕上げられるレベルになってきました。

今後、開発生産性は「AIをどれだけ味方にできるか」で大きく変わります。

コードを書く手段としてだけでなく、「開発パートナー」として生成AIを活用する姿勢が重要です。

体験・一次情報コンテンツ

生成AIを使った情報発信では、「自分の体験」と「一次情報」がますます重要になっています。

ありきたりな内容は飽和しており、「どんな経験をしたか」「どう感じたか」がコンテンツの価値を左右します。

体験・データ・AI活用の順で構成すれば、信頼と独自性が同時に手に入ります。

• 体験の記録が差別化の第一歩
• 数字やグラフで裏付けを示す
• 失敗談こそ読み手に響く
• AIが内容を要約・整理してくれる

たとえば、「ChatGPTでプレゼン資料を作った体験」を記事にする場合。

「どのようなプロンプトを使い」「どんなトラブルが起き」「最終的にどう工夫したか」を順に書くだけで、読者の興味を引けます。

さらに、「作成時間：45分」「使った画像数：3枚」「修正回数：2回」など具体的な数値を加えれば、信頼性が増します。

AIを使って記事の骨組みや要約を整理すれば、短時間で質の高いコンテンツが完成します。

こうした流れはSNS投稿や動画スクリプトにも応用でき、発信力全体が向上します。

「自分だけの体験」こそが、これからの生成AI時代で最強の武器になります。

LLM最適化SEO

生成AIが検索結果に直接関わる時代になり、SEOの考え方も大きく変わっています。

LLMO（Large Language Model Optimization）は、AIに理解されやすい構造で情報を提供するSEO手法です。

人にもAIにも伝わる設計にすることで、要約表示や引用の対象として選ばれやすくなります。

• 見出しと段落の論理構造が大切
• FAQや定義文が引用されやすい
• Schema.orgで構造化データを追加
• E-E-A-Tで信頼性を可視化

たとえば「AIプロンプトの作り方とは？」という見出しの下に、簡潔な定義文を置くと、AIが要約しやすくなります。

さらに、FAQブロックでよくある質問と回答を並べれば、AIがそのまま引用してくれる可能性が高まります。

以下はSchema.orgのFAQ構造化マークアップの簡易サンプルです。

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "FAQPage",
  "mainEntity": [{
    "@type": "Question",
    "name": "生成AIはオワコンですか？",
    "acceptedAnswer": {
      "@type": "Answer",
      "text": "いいえ。活用方法が変わっただけです。"
    }
  }]
}

また、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）に基づく構成も、AIから評価される重要な要素です。

具体的には「体験に基づく記述」「著者情報」「出典URL」「画像キャプション」などが該当します。

今後のSEOでは、「人とAIの両方が読みやすいか？」が成功の鍵になります。

LLMO対策を始めれば、検索表示だけでなくAIの回答精度にも寄与する形で認知が広がります。

ニッチ×専門家のハイブリッド

生成AIの活用は、汎用的な分野よりも「ニッチな専門領域」でこそ真価を発揮します。

法律・医療・教育などの専門分野では、AI単独では不十分で、人間の知識との掛け合わせが強力です。

専門家がAIを使いこなす、または協業することで、唯一無二の価値が生まれます。

• 法律×AI：契約書レビュー自動化
• 教育×AI：個別最適化学習の実践
• 医療×AI：問診データから診療ナビ作成
• 会計×AI：帳簿の自動仕訳＋異常検知

たとえば、弁護士がChatGPTに契約文のドラフトを作らせ、自身がレビューするという方法があります。

この組み合わせにより、作業時間が半減し、かつ専門性も担保された成果物が生まれます。

教育現場では、生徒ごとの理解度に合わせて教材をカスタム生成し、学習効果を高める試みも増えています。

医療では、問診内容を自動で文章化し、医師が効率よく診察できるようサポートする仕組みが導入されています。

こうした“人とAIの得意分野を組み合わせる”設計こそが、今後の生成AIの主流です。

専門家の視点とAIのスピードを活かすことで、他者には真似できないサービスが実現できます。

4. オワコン化を乗り越えるチェックリスト

「生成AIはもう終わった」と感じてしまう最大の原因は、“思うように使いこなせない”ことにあります。

でも安心してください。使い方を見直せば、いくらでも巻き返せます。

領域	見直しポイント
プロンプト設計	条件・構造・文体の精度を確認
体験の可視化	失敗談・写真・数値を含める
役割分担	構成＝人、肉付け＝AI、検証＝人
ツール活用	エージェント型や画像・音声AIの導入

次から、各項目を1つずつチェックしながら解説していきます。

差別化プロンプト設計

生成AIがうまく動かない理由の多くは、プロンプト（指示文）の作り方にあります。

プロンプトに「誰向けか」「どんな条件で」「どんな文体で」「何を含めるか」を明示することで、AIの出力精度は劇的に上がります。

プロンプトは“情報＋制約”の構成にするのが基本です。

• 情報：目的や対象者を明記する
• 条件：業界や使う場面を指定
• 文体：丁寧／カジュアルなどを選定
• 制約：出力形式や文字数を指示

たとえば、以下のように4段階にわけてプロンプトを設計します。

①情報：「初心者向けのChatGPT活用法を教えて」

②条件：「中学生でもわかるように」「SNS投稿用」

③文体：「敬語・親しみやすく」

④制約：「300文字以内」「箇条書きで3つ」

このように構造化されたプロンプトにすることで、AIは内容を正確に把握しやすくなります。

逆に、「おすすめ教えて」だけでは、AIは何をどう出せばいいか分からず、凡庸な出力になります。

テンプレ化しておけば、業務でも日常でも再利用しやすく、成果物の質を安定させることができます。

プロンプトは「思考の設計図」です。ここを変えるだけで、AIのレベルが変わります。

オリジナル体験の可視化

生成AIで作ったコンテンツが埋もれる最大の原因は、“誰でも書けそう”に見えてしまうことです。

逆に言えば、「その人にしか書けない体験」を見える化すれば、AI記事の中でも際立ちます。

重要なのは、数字・写真・失敗談の3点セットを意識することです。

• 数値：「作業時間」や「比較結果」など
• 画像：「画面キャプチャ」や「実物の写真」
• 失敗談：「うまくいかなかった経緯」を明記
• 改善点：「そこからどう工夫したか」も重要

たとえば、ChatGPTでブログ構成を作った記事なら、「何分かかったか」「使ったプロンプト全文」「初回出力の失敗内容」などを具体的に記載しましょう。

また、「修正前後のスクショ」や「改善プロンプトとの比較表」があると、読者の理解が深まります。

これらを補足情報として添えるだけで、AIベースの記事が一気にオリジナルコンテンツに昇華します。

情報の厚みが評価されやすいSGEや、AI要約対象になる確率もぐっと高まります。

発信する内容に「自分の手と頭で得た事実」が入っているか。これがAI時代の信用の基準になります。

AIと人間の役割分担フロー

生成AIをうまく活用するコツは、「どこまでAIに任せて、どこから人が関わるか」をはっきりさせることです。

役割分担を意識するだけで、AIの出力も安定し、人間の判断もブレにくくなります。

構成・肉付け・検証・編集の4ステップで考えるとスムーズです。

• 構成：人が骨組みや要点を整理
• 肉付け：AIが内容を展開・装飾
• 検証：人がファクトや表現を見直す
• 編集：人が目的に合わせて調整

たとえば、ブログ記事を作る場合、「見出し構成」は人が設計し、「本文の肉付け」はAIに任せると効率的です。

次に、AIが出した内容を人が「ファクトチェック」し、数値や固有名詞を修正します。

最後に、目的（SEO・セールス・教育など）に合わせて、人が全体の構成や文体を整えると、自然で伝わる文章に仕上がります。

この「人→AI→人」の流れを意識することで、AI任せすぎず、無駄な労力もかからなくなります。

完全に任せるのではなく、要所を人が握ることで、AIは最大限の力を発揮できます。

マルチモーダル／自動エージェント活用

テキストだけでなく、画像・音声・動画まで扱える“マルチモーダルAI”が主流になりつつあります。

さらに、Zapierなどのツールを使えば、AIにタスクを自動実行させる“エージェント化”も可能です。

手間をかけずに成果を出すには、この2つの活用が鍵になります。

• 画像解析：PDFや手書きメモを読み取る
• 音声入力：会話から自動議事録作成
• 自動化：Zapier AI Actionsで定型業務を処理
• ROI：コストvs効果のざっくり比較が重要

たとえば、「Zoom録画をYouTubeにアップして、要約もメール配信したい」といった作業。

これをZapierのエージェントとOpenAIの連携で全自動化すれば、1時間以上の作業が3分で済みます。

また、GPT-4oなどのマルチモーダルモデルでは、画像から表を抽出したり、PDFの中身を音声で読み上げさせることも可能です。

導入コストは低くても、時間削減やミス防止などの効果が大きいため、ROI（費用対効果）は高くなりやすいです。

まずは「月1時間以上かかっている定型作業」がないか洗い出してみましょう。

そこから少しずつ、マルチモーダルAIや自動化エージェントを試していけば、自然に作業の質と速度が上がっていきます。

5. 2025-2027年の展望と行動指針

生成AIの未来は、決して暗くありません。

むしろ今後2～3年で、「価格の低下」「導入の簡易化」「設計力の差」がより顕著になり、活用次第で大きな差が生まれる時代になります。

次のセクションでは、未来に向けて何をどう準備すべきか、順に見ていきます。

コスト曲線と商機

生成AIのコストは今後も下がり続けると予想されています。

この「価格曲線の下降」が意味するのは、“AI活用の敷居がますます下がる”ということです。

高性能AIを無料や格安で使える時代には、ツール自体では差がつかず、UXやデータで差別化することが必要になります。

• OpenAI GPT-4oは無料で使用可能に
• Claude 3やGeminiも基本利用は無償
• API価格は年々40～60％下落
• 重要なのは“どう使うか”にシフト

たとえば、ChatGPT Plus（20ドル／月）を使わずとも、GPT-4oの機能を無料で試せる時代になりました。

この流れにより、AI導入の初期投資は実質ゼロに近づいています。

今後は「価格で選ぶ」から「体験で選ぶ」に市場はシフトし、使いやすさや自社データとの連携などが商機を生むポイントになります。

導入障壁が低くなった今こそ、素早く試して差をつけるタイミングです。

価格競争ではなく「UX × 設計力 × データ資産」で勝負する戦略へと切り替えましょう。

学び直し & スキルアップロードマップ

生成AIの進化に乗り遅れないためには、定期的な“学び直し”が欠かせません。

とくに2025〜2027年にかけては、マルチモーダルやエージェント型AIの基礎を押さえることが重要です。

学びは一気に詰め込むより、段階的に進める方が効果的です。

• 1ヶ月目：自動化の基礎（Zapierなど）
• 2ヶ月目：マルチモーダルの実践（GPT-4o）
• 3ヶ月目：エージェント設計と運用
• ＋α：プロンプトのテンプレ化と応用

たとえば、1ヶ月目は「Notion × Zapier × ChatGPT」の自動化に挑戦してみましょう。

2ヶ月目には、画像やPDFを入力し、音声応答で答えるマルチモーダルなチャットボット構築を体験してみると理解が深まります。

3ヶ月目には、Crew AIなどを使って、チームで使えるエージェントを1体構築してみるのが目標です。

このように順を追ってスキルを積み上げることで、1年後には「ただ使う人」から「自分で設計して活用できる人」へと変わっていけます。

情報源としては、以下の教材やコミュニティが役立ちます。

• Zenn.dev（技術系記事とプロンプト事例）
• PromptNoodle（プロンプト設計の実践教材）
• GPTラボ（日本語コミュニティで質問しやすい）

スキルは「学んだ分だけ差がつく」時代です。

まとめ：生成AIは“使い倒した者勝ち”

生成AIをめぐる現状は、「オワコン」ではなく、「正しく使える人とそうでない人の差が開いた」だけです。

これからの時代、AIを“使い倒す”姿勢こそが、大きな成果と評価につながります。

始めるのに遅すぎることはありません。今日からでも、一歩踏み出せます。

• プロンプトをテンプレ化して再利用
• 一次体験や数値を添えて発信
• 自動化エージェントで時間を生み出す
• LLMOでAIにも読まれる設計にする
• 3ヶ月でスキルアップを段階的に進める

まずはひとつ、「今日からできること」に取り組んでみてください。

使えば使うほど、あなたの中で「生成AIの本当の価値」が見えてくるはずです。

生成AIは“終わった”のではなく、“これからどう使うか”で未来が決まるツールです。

ぜひ、あなた自身の手で、その価値を最大化してください。

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