💄女子大学生がアプリ作って6ヶ月で月2300万円まで成長させたエグすぎる話

大学時代にAIアプリを2本立ち上げ、1本目が6ヶ月で月2300万円、2本目が8ヶ月で月3800万円。大学卒業後も複数アプリを立ち上げて伸ばしていて、最近立ち上げたステルスアプリは3ヶ月で月3800万円に到達したとのこと。ちょっと待って理解が追いつかない。
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ウマたん
2026/05/25

こんにちは、ウマたんです。

このAI時代にめちゃくちゃ稼いでる海外開発者にフォーカスするこのニュースレター。

今回紹介するのは「Nicole Cheung」氏!

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https://www.linkedin.com/in/nicole-s-cheung/

女子大学生が大学在籍中にアプリを2本作って(厳密には共同創業者と2人で)、1つを6ヶ月で15万ドル(約2300万円)、1つを8ヶ月で25万ドル(約3800万円)まで成長させてしまった事例。

さらに最近はステルスで2つのアプリをローンチして、これまた急成長させているようで、収益は25万ドルに到達したという。

正直、彼女の実績を知った時、開いた口が塞がらなかった。

エグすぎる。

ちなみに、役割分担としては後ほど紹介する共同創業者のAaron氏がエンジニアリングを、Nicole氏がデザインやマーケティングなどエンジニアリング以外全般を担当しているらしい。

厳密には彼女は開発者ではないが、もう今の時代アプリを伸ばすのに開発者だとか開発者じゃないとか関係なくなってきてる。

もはや開発にはほとんど差別化ポイントはない。ユーザー体験を徹底的に考えたデザインや、バズを起こすマーケティングセンスこそが差別化ポイントになってる。

その点、デザインとマーケティング全般を担当し、月2000万円以上のアプリを複数作ってきた彼女のノウハウはめちゃくちゃ参考になるはず!

ということで、見ていこう。

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🏢ヨーロッパ放浪から帰ってきてSFでたくさんの起業家に出会いアプリ開発の世界へ

そんな彼女は大学2年生までいたって普通の大学生だった。

カリフォルニアの大学に通っていた彼女は、自分が何をしたいのか、将来何になりたいのか分からず悶々としていた。

そんな中、将来への不安に駆られた彼女は、現状から抜け出すために大学を一時離れ、ヨーロッパへバックパッカー1人旅に出る。

そして、その旅の最中、彼女は気晴らしにTikTokでポッドキャストの投稿を始めるのだ。何気なしに始めたTikTokだったが、これがめちゃくちゃバズった。なんと、10日間で1万人のフォロワーを獲得したという。

これが彼女の最初の転機となった。

この経験を通じて、彼女は「どのようなコンテンツがSNSで人々の心を掴み、アルゴリズムに乗って拡散していくのか」というバイラルの本質を肌感覚で理解することになる。

しかし、彼女は単なる「インフルエンサー」として生きる道を選ばなかった。

発信者そのものになるのではなく、その拡散力をビジネスのレバーとして活用することに関心を持った彼女は、サンフランシスコに戻り多くのテック起業家と会った。

そんな中出会ったのが、共同創業者となるAaron(アーロン)氏。

Aaron氏は当時、名門アクセラレーター「Yコンビネーター」に身を置く優秀なエンジニアであった。

そして、彼はtoCアプリ創業者たちが集まる「HFZ(Hacker Fellow Zone)」というコミュニティにも在籍していた。

そして、当時そのHFZコミュニティにいたのが、このニュースレターでも紹介したことのある「Blake Anderson」氏。

Blake氏は、Zach Yadegari氏にアドバイスして一緒に「Cal AI」を立ち上げたことで知られる人物で、このニュースレターで紹介してきた数々のアプリ起業家に大きな影響を与えている。

生成AI時代以降のtoCアプリの成功は、このBlake氏から始まったと言っても過言ではない。

そんなBlake氏が当時伸ばしていたのが、「Umax」という「自分の見た目を磨くための男性用AIアプリ」。

当時ものすごい勢いで成長していて月50万ドルほどまで到達していたという。

そんなBlake氏の成功を横目で見ていたAaron氏は、Nicole氏に「自分たちもアプリを作ろう!」と、持ちかけるのだ。

彼らは10分ほどのコールの中で「Umax」の女性版を作ろう!と決めた。

こうして作られたのが、「Glam Up」というアプリなのだ👇️

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機能はシンプル。

ユーザーが自分の顔写真をアップロードすると、AIが顔型・目の形・肌のトーンなどをスキャンし、パーソナルカラー診断や顔型分析やオススメのコスメレコメンドなどをしてくれる。

若い女性の「自分にはどんなメイクが似合うか知りたい」という、普遍的なニーズを刺しにいったアプリだ。

最初から課金が必要なハードペイウォールで、最近の売れてるアプリにありがちな長めのオンボーディングになってる。

軽くオンボーディングについて見ておこう!

まず、肌状況に関する質問が続く👇️

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そんでもって、質問をベースにしたパーソナライズ。

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そして、レビューを促す画面👇️

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このレビュー画面で面白いのが、「Leave a rating」というCTAボタンになっていて、これを押すと次の画面に進むのではなくて「I rated」というボタンが表示されるところ👇️

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これを押すと次の画面に進む。

レビューをしてないのに、「I rated」を押すのは少しはばかられるので、一定数のユーザーがここでレビューをするというわけだ。

正直、まだアプリをちゃんと使ってないユーザーにレビューを促すのは、どうなのか?と思う部分もあるが、海外のtoCアプリではこれが当たり前になっている。

そして、オンボーディングの後半では、画像をアップロードする画面が出てくる👇️

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ここでアップロードした画像にAIでメイクアップした画像を見たければ、課金が必要というわけだ👇️

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これは、確かに課金したくなる仕組みになっている。

ちなみに価格は週プランしかない。👇️

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ユーザーとしては、メイクAIを試してみたい!という一時的な需要が強く、継続的に使い続けるアプリではないので週プランのみの提供なのだろう。

この「Glam Up」の全オンボーディングフローは、以下からチェックできる。

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さて、Nicole氏らがこのアプリをローンチしたのは2024年4月。そこから6ヶ月でユーザー数100万人、MRR15万ドルを達成。

これを大学生が達成している。マジで意味が分からない。

そして、この「Glam Up」での成功を経て、次に彼女らが取り組んだのが「Sprout」

🌱2本目のアプリ「Sprout」で月25万ドルを叩き出す

Glam Upで月15万ドルを達成したNicole氏。

ここで満足しても良さそうだが、彼女は止まらなかった。

Glam Upのプレイブックを「ビューティー以外の領域」で再現したらどうなるか?

そんな問いを掲げて始めたのが、2本目のアプリ「Sprout」だ。

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これはAI求職自動化アプリ。

機能はこんな感じ。

  • Tinder的にスワイプして求人を選ぶ
  • 選んだ求人に、AIが自動で職務経歴書と履歴書を最適化して応募
  • 面接対策までワンストップ

要は「就活のTinder化」だ。

従来、就活って一社一社にレジュメを書いて、応募して、面接対策して・・・と、めちゃくちゃ手間がかかる。

それをスワイプ一つで、AIが全部やってくれる。

これは特にアメリカのZ世代に刺さりまくった。

彼らは「100社以上の企業にエントリーして何とかオファーを掴み取る」というプロセスに完全に疲弊していた。

そこにNicole氏が、TikTok世代に最適化されたUIUXで殴り込みをかけた形だ。

こうして、ローンチから8ヶ月でMRR25万ドルを達成。

オンボーディングは「Glam Up」をより磨いた形になってる👇️

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Glam Upは「ビューティー × 女性 × TikTok」だったが、

Sproutは「就活 × Z世代 × TikTok」。

ターゲットが違うだけで、グロースのプレイブックはほぼ同じ。

これが「再現性のあるグロースエンジンを持つ」ということの強さだ。

こうして、彼女は大学生時代に作ったtoCアプリを合計で月40万ドル(約6000万円)まで成長させてしまったのだ。

さて、ここまでで彼女のスゴさが分かったと思うが、はたして彼女はどのようにしてこの偉業を達成したのか?

1つ間違いなくエンジンになったのは、リファラルコードを使ったバズハック。このバズハックを分析したが、分析すればするほどなるほどーってなった。

人間の心理を使った上手いバズハックだ。誰でも今すぐ導入できる。

しかし、このハックを使ったからと言って絶対成功するわけではない。

深く調べる中で分かってきたのが、魔法なんてないということ。

これをすれば絶対に成功するなんて魔法はどこにもない。そんなものがあれば、誰でも成功してる。

ただ、彼女の行動そのものをトレースすれば成功は間違いなく近づく。

女子大学生がアプリを立ち上げて6ヶ月で月15万ドルを達成してしまう世界だ。僕らに出来ないわけがない。

彼女は、ショート動画もオンボーディングもペイウォールもひたすら実験を繰り返して最適化してきた。

この後のパートでは、

  • リファラルコードを使ったバズハックの真相
  • 彼女が実験しまくって見つけたショート動画フォーマットの最適解
  • 実験しまくって分かったプライシングの真実

などについて見ていく。

実際にすぐに取り入れられる施策もあるが、学ぶべきは彼女の行動だ。

ここまでやるか!?普通ってなった。でも成功してる人は大体そのくらいやってる。

AIが出てきたから楽して成功できるなんて思っちゃいけない。成功してる人はめちゃくちゃ実験してる、めちゃくちゃ手数打ってる。逆に言うと、AIで楽できるって思ってる人が多数の中、本気で行動に移せば絶対に成功できる。

ということで、本気で成功したい人だけ、この後のパートを見てほしい。

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