👨💻僕のこれまでの個人開発プロジェクトの収益を公開し成功と失敗を振り返る
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。今回は僕自身「ウマたん（上野佑馬）」！！
（引用：https://x.com/statistics1012）
今回は、僕自身がこれまで開発してきたプロジェクトの軌跡・収益についてまとめておきたい。なんだかんだこれまで色んなプロダクトを作って、大ゴケしたり、まぁまぁ稼げたりしてきた👇️
- ノーコードで作ったEラーニングプラットフォーム。最高月100万円。
- 初日に1000UU突破したけど大ゴケしたプロダクト。
- Pythonで作った書籍レビューサービス。最高月35万円。
- 今伸ばしてるほぼAI駆動で作った海外向けプロダクト。最高月20万円。
- 他の小さい成功プロジェクト・失敗プロジェクトたち。
そんな成功と失敗をここらでガツンとまとめておきたい。このニュースレターで紹介してきた海外の成功事例に比べるとまだまだかもだが、自分なりに色んなことを試行錯誤してきた。
ここまで具体的な数字や施策は公開したことがないので、是非最後まで見てってほしい。
それでは見ていきましょう！！（※気合い入りすぎてめっちゃ長文になってしまった・・・）
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🚀データサイエンスの世界からプロダクト開発の世界へ
まず僕自身の簡単なバックグラウンドから紹介しておきたい。興味ない人・知ってる人は飛ばしてもらえると。
元々大学院では統計学の研究をしていて、そのタイミングでAIデータサイエンス系のブログメディアを立ち上げた。当時はちょうどデータサイエンティストという言葉が盛り上がりはじめた時。2017年くらい。
その後、データサイエンティストとして色々な仕事をした。同時に大学院時代に立ち上げたブログメディアも更新しながら、YouTubeやUdemyを始めた。そんなこんなで本業と副業の二足のわらじで活動すること早3年半、結構副業で稼げるようになり本業の収益を超えたので、会社員を辞めて独立。確か、辞めた月の副業収益は100万円くらいあった気がする。
さて、データサイエンティストとして働きながら思ってたのは、データの元となるプロダクト自体を作りたいよなってこと。
データサイエンティストの仕事は、出来上がったプロダクトやプラットフォームをデータという知見を使ってどうやって伸ばすかってところ。データが貯まっていない0→1のフェーズではあんま役に立たない。
どちらかというと、ある程度プロダクトが育ってきた後の10→100のフェーズが出番になる。
もちろんデータサイエンティストの仕事もエキサイティングだしめちゃくちゃ重要なんだけど、やっぱり色んなプロダクトやプラットフォームを分析しているうちに、0→1がやりたくなってきた。
0から自分でプロダクトを作って、それをスケールさせる中でデータドリブンな意思決定ができたら、そんな幸せなことはない。
自分で作ったわけじゃないプロダクトの分析をするよりも、自分で作ったプロダクトの分析の方がそりゃあ楽しいに決まってる。
というわけで、独立してからはプロダクト開発にコミットし始めた。2021年の夏である。
👨🏫まずはAIデータサイエンスの教育プロダクトを立ち上げる
さてまずは、自分の専門領域であるAIデータサイエンス関係の教育プロダクトを作ることにした。元々、自分がブログやYouTubeでかなりAIデータサイエンス系の発信をしてきたこともあり、見込み顧客はたくさんいる。
このニュースレターでも度々紹介しているが、まずオーディエンスを集めて、そのオーディエンスに合わせてプロダクトを作っていくのが常套手段。
例えば、有名な個人開発者マーク・ルー氏などは、まさにXをフル活用し開発者のオーディエンスを集めて、開発者に刺さるプロダクトを作りまくって成功してる👇️
| 💰️4年前まで収入0の実家生活。今では月1000万円を多くのプロダクトから稼ぐ天才開発者マーク・ルー氏 |
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さて、ということでAIデータサイエンスに興味を持つオーディエンスに対して、よりAIデータサイエンスを深く学ぶためのEラーニングプラットフォーム的なモノを作ることにした。
当時オンラインスクールが流行っていて、オンラインスクール的に展開することも出来たが、右も左も分からない人を抱え込んで数十万もの金額をショットで払ってもらうビジネスに完全ベットする気にはならなかった（もちろん世の中にはちゃんとしたスクールもたくさんある）。
また、サブスクビジネスの方がデータ分析のしがいがあるなーと思った。
ということで、月額980円で全ての教材が学べるEラーニングプラットフォームとして展開することにする（後ほど1280円に値上げ）。そして、もし質問対応やパーソナルメンタリングを付けたいのであれば、ちょっと高いプランを購入してもらうようにした。
あくまでも自分で自走できる人は月額サブスクプランで学んでもらい、どうしてもサポートが必要な人は手厚いプランを選んでもらう形。
おそらく収益だけを考えるのであれば、高単価オンラインスクールとして展開した方がよかった。しかし、収益よりも自分の納得行く形でのビジネス展開をしたかった。
さて、アイデアやビジネスモデルは決まった。どうやってプロダクトを作るか？
0からスクラッチで作るか、なんとかノーコードツールなど使って仕上げるか。
当時、Pythonはある程度書けたが、JS系の言語は多少読める程度でちゃんとしたプロダクトを作ったことはない。
そこで、なんとかノーコードを使ってプロダクトで仕上げることにした。
結果的にこの判断は良かったと思う。Eラーニングは機能で差別化するものではなく、コンテンツで差別化するもの。機能自体はありもののサービスを使って高速で作り上げてしまった方が良い。
さて、ノーコードで作ると言っても、その中でも色んなアプローチがある。世の中にはEラーニング構築専門プラットフォームがある。手数料を結構取られるがTeachableなどのプラットフォームを使うのが一番楽。
しかし、そうすると細かい修正やデータ計測ができない可能性がある。ということで極力カスタマイズできる環境を目指した。
元々ブログメディアを運営していたので、WordPressには慣れていた。ということでWordPressに様々な有料プラグインを組み合わせてEラーニングプラットフォームを構築することに。
色々調べた結果、LeanDashとMemberPressという有料プラグインを使うのが良さそう。ということで2つのツールをWordPressに組み込んでEラーニングサービスを立ち上げた。動画の置き場所はVimeo。こちらも有料プランに登録。
これらのツールを組み合わせることでプラットフォーム自体は比較的簡単に構築できた。しかし、大事なのはコンテンツ。動画コンテンツやテキストコンテンツを必死に作った。
こうして、独立してから構想し4ヶ月ほどでEラーニングプラットフォームが完成。その名も「スタアカ」。
ローンチは大成功。初月から72万円の収益があがった（結構高単価のプランの申し込みが多かった）。
📊スタアカの成長
さて、ローンチしてからというものサブスクプランは毎月10人くらいのペースで増えていった。
集客経路メインは、やはりブログとYouTube。
大学の後輩などに業務委託で仕事をお願いし、ブログ・YouTubeのコンテンツを拡充していった。
またGoogle AnalyticsとBig Queryを分析基盤として導入して日々ログ分析をおこなった。これがマジでやりたかったこと。自分で0からプロダクトを作って分析するってやつ。
また、Google検索広告やYouTube広告などを試してみた。しかし、結果は散々だった。サービスの構造上、スタアカには安価な月額プランが存在するのでそっちにユーザーは流れてしまう。高単価に誘導するプログラミングスクールと比べてROIが合わない。
LTVがめちゃくちゃ高いプロダクトであれば良いのだが、この手の教育プロダクトは、解約率をそこまで抑えることができない。
そういった意味でも、やはり市場の原理で中身のないマーケ特化の高額プログラミングスクールがはびこる状況になってしまうのだなと思った。
検索広告などの運用型広告は上手くいかなかったが、成果報酬型の広告はそれなりに上手くいった。2023年頃から広告主としてアフィリエイトを提供開始。もしもアフィリエイトというASP経由で多くのブロガーさんやメディア運営者さんが、スタアカを掲載してくれた。
これにより被リンクをたくさん得ることができた。アフィリエイトによるリンクは「nofollow（SEO効果はないと言われている）」になるのだが、それでも多少SEO効果はあると言われている。
Wikipediaのリンクは「nofollow」だがめちゃくちゃ強力だし、サイテーション（他のメディアにサービスが引用されること）だけで効果がある。
すなわちプロダクトを作ってSEOを強化したいのであれば、アフィリエイトを広告主として展開するのは、かなりアリな施策。是非試してみて欲しい。
ちなみに「スタアカ」は「スタビジ」という前述のブログメディアのサブディレクトリとして提供している。
スタアカに被リンクが集まると、ブログメディア自体のSEO効果が高まり集客力が増し、結果的にスタアカの収益も高まるという算段だ（※本来であれば、サービスサイトをルートディレクトリにしてサブディレクトリにブログを展開するのが望ましい）
さて、結果的にローンチから2年ほどで200人を超えた👇️
2023年4月には収益が合計で100万円を超えた。
また、ゼッタテクノロジーという会社と提携し法人向けプランの提供も始めた。それまでにも法人プランを契約いただいたことはあったが、ちゃんとした営業会社と組むことで新たな販路を開拓した。
結果的に伊藤忠テクノソリューションズという、超大手SIerにも導入が決まった（規模は縮小気味だが、現在も継続導入いただいている）。
🌃スタアカの衰退
さて、ここまでは良いのだが、2024年後半頃から収益が減少に転じる。
2022年11月にChatGPTが登場してから、機械学習やデータサイエンスってよりも生成AIに話題をかっさらわれた。
そっち側にアジャストしていくアプローチもあったが、僕の専門は生成AIではなかったので気乗りしなかった。
またUdemyの収益がグングン伸び始め、Udemyとスタアカの差別化が難しくなった。
Udemyではプラットフォームにコンテンツを提供することになるので、細かい分析やCRMアクションが実施できない。
しかし、Udemyは圧倒的な営業網と知名度を持っており、コンテンツを載っけるだけでめちゃくちゃ売れる。
もともと自分のプラットフォームが欲しいということで始めた「スタアカ」であったが、伸びてるプラットフォームに載っかることの強力さを思い知った。
もちろん今でも「スタアカ」は運営しているが、サブスク収益の減少を立て直すことが出来ず、現在は100人ちょっとで推移している。
毎月の収益は、10万〜50万ほどで推移。
さて、長くなったがスタアカの総評をしておきたい。
まず、この手の教育サービスは正直サブスクとあまり相性が良くないと思う。機能で差別化しているわけではなくコンテンツで差別化していて、ある程度学んだら辞めるというパターンが多い。
学びが続かない人は挫折してすぐチャーンしてしまうし、モチベーションの高い人は一気に学んで、それはそれでチャーンしてしまう。
サブスクビジネスは、いかにチャーンレートをおさえるかがキーになるのだが、この手のコンテンツ教育サービスは構造上チャーンレートをなかなか抑えることができない。
そのため、ビジネスモデルとしてはショットで一気に会費を取るプログラミングスクール型が正解なのだ。残念ながら市場の原理でそうならざるを得ない。
前述の通り、広告運用の観点でも高額プログラミングスクールタイプに分がある。スタアカも正直高額プランだけに絞ればもっと収益は出せたと思うが、後悔はない。
🤯SEO×統計ツールを作って大失敗
さて、スタアカをローンチした後に構想したのがSEO×統計ツール。元々SEOでブログメディアを伸ばしていたこともあり、SEO系のツールはよく使っていた。
そして、その中にブログ記事を統計的観点で色々評価してくれるツールがあったのだが、法人向けで最低月5万円とかでめちゃんこ高い。
だったら自分で作ってしまおう、ということで構想した。
これに関しては、友人のエンジニアとガッツリ0からスクラッチで作ることにした。Pythonは結構書けたので、DjangoというPythonのWebフレームを利用。
4ヶ月ほどでローンチしTwitterに投稿。その名も「Tracky」。
投稿がバズって初日に1000UUを超えた。劇的なローンチに見えたが、みるみる間にユーザーは減少。
1週間もすると1日のUUは10以下になってしまった。
その後、継続利用してもらえるような機能を作っていたが、結局盛り返すことは出来ずモチベーションも続かず、2023年にサービスを閉じることになった。
🌀プロダクト失敗の原因
では、なぜこのプロダクトは失敗に終わってしまったのか？失敗の要因をまとめておきたい。
継続的な集客導線を考えてなかった
結局一番の失敗の原因は、「継続的な集客導線を考えずに作ってしまった」こと。
集客のことをあまり考えずに、よいプロダクトを開発したら使ってくれるでしょ！？的なノリで開発をはじめてしまった。
このニュースレターで取り上げてる多くの開発者が、同じように集客導線を真剣に考えずにとりあえずアイデアを形にして失敗している。
前述のマーク・ルー氏だって、元々マーケ全然考えずにプロダクトローンチして失敗しまくってる👇️
| 💰️4年前まで収入0の実家生活。今では月1000万円を多くのプロダクトから稼ぐ天才開発者マーク・ルー氏 |
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僕自身、かなりコンテンツ発信には力を入れてきたし、会社員時代にマーケティング畑でも仕事をしてきたので集客には自信があったのだが、そこをすっかり抜かした状態でプロダクト開発をしてしまった。これが完全に敗北の理由。
逆に少しでも継続的に集客できる下地が出来てれば成功は近い。
開発にものすごい時間をかけてしまった
構想が2021年末で初期リリースが2022年3月。そこまでは、まぁいい。しかし、そこからリピーター獲得のための機能改善をあぁでもないこうでもないと考えた挙げ句、、、次のバージョンをリリースしたのはなんと2023年の10月。開発期間長すぎ・・・
途中からユーザー体験を向上させるために、Djangoではなく慣れないNuxt.jsに技術スタックを変更したり、リピーター重視の機能を盛り込むためにあぁでもないこうでもないと議論したりするうちに、グダグダになってきてしまったのだ。
プロダクト開発ではスモールに作ってクイックにリリースすることが大事なのに大きな時間のロスを生んでしまった。
もし、プロダクト開発に1年以上も経っているのであれば見直すべき。
生成AIで高速開発できる現代であれば、もはやローンチまで1ヶ月かけてしまうのは遅すぎると思う。
自分が使わないプロダクトを開発してしまった
元々、自分がある程度SEOをやっていて、その中で感じた課題から作ったプロダクトなのに、いつの間にか自分自身が全く使わないプロダクトになっていた。
結局、自分が使わなくては意味がない。
世界的に個人開発で大成功しているピーターレベルズも以下のように言っている。
just focus on your own problems. Get ideas from your life experience.
自分の課題にフォーカスせよ！自分の経験から着想を得よ！
彼は、元々世界をノマドとして旅する中で感じた課題をプロダクトに落とし込んでNomadListを作り大成功した。
このニュースレターで紹介してきた成功してる開発者も、自分の課題起点でプロダクトを作って成功している人は多い。
自分で日々使うプロダクトを作れば、それだけで解像度が上がるし、バグや改善点にもすぐに気付ける。
出来るだけ自分自身もしくは自分に近い人がターゲットになるプロダクトを作るべし。
そう考えると、前述のそこそこ成功したと言って良い(?)プロダクト「スタアカ」も過去の自分自身がターゲットになっている。
元々、大学院で苦労しながら統計学を研究する中で、もっと簡単に学べる場所がインターネット上にあれば良いのに！ということで、作ったのがスタビジ・スタアカなのだ。昔の自分に向けて作ってるプロダクトだけあって、解像度は高くなる。
さてさて、ここまででまぁまぁ成功した事例と大ゴケした事例を見てきた。
ここからは、これらの成功と失敗をふまえて構築してきたプロダクトの事例を見ていきたい。
具体的には以下👇️
- Pythonで作った書籍レビューサービス。最高月35万円。
- この書籍サービス成功を受けて作った6個のプロダクトの成功と失敗
- 今伸ばしてるほぼAI駆動で作った海外向けプロダクト。最高月20万円。
- TikTok45万人、Instagram16万人、Facebook7万人までの軌跡
についてまとめていきたい。
今まで、ここまで具体的に数字を公開したことはない。正直成功と言うにはまだまだだが、ある程度の収益は稼げてるし、色んなアプローチで試行錯誤しながら小成功をもぎ取ってきたので、是非見ていって欲しい。
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