OpenAIから発表されたこちらの提言書。
クリックしてai-in-america-oai-economic-blueprint-20250113.pdfにアクセス
上記文章について、「o1 pro」で分析した結果が下記。
はじめに
自動車が普及し始めた19世紀後半、イギリスでは「赤旗法（Red Flag Act）」という規制が存在した。
時速4マイル（時速6.4kmほど）以上出せないばかりか、車の前を赤い旗を持った人が歩かなければならない。
そうなれば誰も車を使おうとは思わないし、自動車産業は成長しにくい。
一方で、大西洋の向こう側・アメリカはまったく違う姿勢をとった。
自動車産業に対して積極的に道路を整備し、連邦政府が率先して「新しい技術」である車の可能性を解放した。
その結果、20世紀前半にはアメリカが自動車産業の中心地になり、大量生産システムとともに世界のモータリゼーションを牽引する。
この歴史的な対比は、現在のAI（人工知能）にも当てはまるのではないか、と主張しているのがOpenAIの新たな経済提言「AI in America (OpenAI’s Economic Blueprint)」だ。
AI技術は自動車を超えるインパクトをもたらす可能性があり、国や規制当局の取り組み方で、その将来は大きく変わる。
本記事では、このOpenAIの経済戦略文書を軸に、「AIがもたらす価値」「アメリカや民主主義圏としての戦略」「対立の構図にある中国の存在」「インフラ・人材・データ・エネルギーの重要性」などを総合的に整理し、そこから見えてくる未来像を掘り下げていく。
AIは今後、教育・医療・政策・軍事・アート・ビジネスなど、あらゆる領域を横断して進化すると言われる。まさに“ゲームチェンジャー”となり得るAIの現状と、そこにかけるアメリカの「本気度」。
そしてそれが私たちの未来をどう変えていくのかを考えていこう。
1. AIをめぐる時代の変化
1-1. なぜ今、AIが“爆発的”な注目を集めるのか
AI自体の研究は何十年も前から行われてきた。
1950年代にすでに「人工知能」という言葉は存在し、エキスパートシステムやニューラルネットワークの概念も登場している。
しかし2020年代に入り、一気に「AI元年」と騒がれ出したのは、ディープラーニング（深層学習）の進化と巨大データセットを駆使した大規模言語モデル（LLM）の登場が大きい。
以前までのAIは限られたタスク（囲碁・将棋、レコメンドシステムなど）への適用が中心だったが、ChatGPTやGPT-4に代表されるLLMは、人間が行う言語的作業の多くを“汎用的”にこなせる可能性を見せている。
単なる「会話ロボット」というレベルにとどまらず、創造的な文章作成、複雑なコード記述、論文要約、マーケティング戦略の企画など、多方面で活躍し始めている。
企業にとってはコスト削減と新しい価値創造の両方が狙える技術だ。
教育や研究機関にとっては知識の獲得や分析作業を大幅に効率化する夢のツールでもある。
それゆえ、社会全体が「AIを活用しなければ取り残される」
――そんな空気を感じ、こぞって投資や導入に踏み切っているのだ。
1-2. OpenAIのミッション：AIを「すべての人」に開放する
OpenAIは「すべての人に恩恵をもたらすAI」というミッションを掲げるベンチャー企業（非営利組織を前身とする形態）。
特に大規模言語モデルで圧倒的な認知度を確立し、世界中の企業・開発者・研究者が彼らのAPIやモデルを利用して、アイデアを試し、プロダクト開発を進めている。
同社が発表した「AI in America (OpenAI’s Economic Blueprint)」は、膨大なアメリカ国内の投資資金をAIインフラに呼び込み、AIを国家規模で押し上げていこう、という趣旨の提言だ。
AIのメリットが広く行き渡るようにするには、「権威主義的な国に技術を握られるのを防ぎ、民主主義的な国でリードしよう」という政治的ニュアンスも強い。
2. OpenAIの経済戦略文書：「AI in America」概要
2-1. 文書の狙い：民主主義圏でAIを育てる重要性
文書で強調されるのは、「AIが権威主義的な国や政権に独占される未来は危険」という警鐘だ。
AIは情報操作や監視体制の強化など、自由社会を脅かすツールになり得る。
逆にいうと、民主主義国家の価値観をベースにAIを発展させれば、世界中で起こり得るリスクを最小化しながら、イノベーションを最大化できるはず――という主張が一貫している。
特に中国（中国共産党）のAI開発や投資が急速に進んでおり、多額の資金と豊富な人材、膨大なデータ量を武器に存在感を高めつつある。
その動きを放置すれば、アメリカの技術覇権・経済覇権が揺らぐ可能性がある、というわけだ。
2-2. 歴史の教訓：自動車の普及とイノベーションの障壁
文書では、自動車の黎明期を引き合いに出している。
イギリスの赤旗法による規制が自動車産業を阻害した一方で、アメリカは積極的に道路整備や生産インフラへの投資を行い、世界に先んじてモータリゼーションをリードした。
この例をAIに当てはめると、過度な規制が技術進歩を止める恐れがあるが、国が正しく舵を取れば、一気に普及させ、社会全体の発展につなげられる、というメッセージになる。
3. AIがもたらす具体的メリットと活用例
OpenAIの文書では「医療・教育・科学研究・政策・軍事など多岐にわたる分野でAIが活躍し始めている」と指摘されている。
ここではもう少し具体的に、そのメリットを見ていこう。
3-1. 医療の加速：新薬開発や遠隔医療の可能性
- 新薬開発
AIが分子設計や臨床データ解析を行うことで、新薬開発の期間を大幅に短縮できる。患者ごとの治療プラン最適化にも貢献し、副作用が少ない薬の候補を短期間で見つけることも可能だ。 - 遠隔医療・診断
地理的に離れた専門医が、AIを介してレントゲンやCTの画像を解析し、診断をサポートする。これによって医師不足の地域でも高度医療を受けられるようになる。
3-2. 教育の変革：AIティーチャーが学習を最適化する
- パーソナライズ学習
AIが生徒一人ひとりの理解度や進捗をリアルタイムで分析し、最適な学習プランを提示する。苦手分野を重点的に強化し、逆に得意な部分はどんどん先取り学習していく、といった柔軟な学習スタイルが可能となる。 - 教師の負担軽減
採点や事務処理を自動化し、教師がより本質的な「生徒との対話」「指導」に専念できる環境を作る。
3-3. 科学研究の加速：ビッグデータ解析とシミュレーション
- 仮説生成やシミュレーション
AIは膨大なデータセットからパターンを見つけ出し、新たな仮説を提案したり、実験条件の最適化を提案したりする。物理・化学・生物・天文学など幅広い領域で「AI＋シミュレーション」の相乗効果が期待される。 - 学際融合
物理と数学、生命科学と情報学など、異なる分野の知見を結びつける際にもAIが有効に働く。「この実験データに類似する研究が他の分野に存在する」といった連携を、AIは高速で見つけ出せる。
3-4. 政策と行政サービスの高度化：効率UPと国民との距離縮小
- 膨大な行政データの解析
政府が保有するデータ（統計、人口動態、産業構造など）をAIで迅速に分析し、根拠に基づいた政策立案が可能になる。 - パブリックサービスの向上
行政手続きの自動化や、問い合わせ対応へのAI活用で、国民の手間と待ち時間を削減する。いわゆる「スマートシティ」構想との相性も良く、交通渋滞予測や災害対策などで、AIは意思決定を強力にサポートする。
3-5. 軍事・安全保障：ドローンやサイバー防衛、リスクとレギュレーション
- 自動化されたドローン運用
戦場で無人機を活用し、人的リスクを下げながら高精度な偵察・攻撃を行うことが可能になる。ただし倫理面の問題や、無人機を使ったテロ・兵器転用など、深刻なリスクも伴う。 - サイバー防衛
AIを活用したサイバー攻撃防御は国家安全保障上も重要。異常な通信パターンを検知し、素早く対処できる仕組みが求められる。 - 産業スパイや情報流出への懸念
一方でAIモデルが流出・悪用されれば、国家機密に関わるデータ解析などが敵対国に奪われる恐れがある。
4. AI活用が抱えるリスクと規制議論
現実には、「AI＝万能の善」ではなく、さまざまなリスクがある。
OpenAIも文書の中で、具体的に問題点を挙げ、共通ルール（規制）を敷くべきだと主張している。
4-1. 子供の安全や不正利用への懸念（CSAM対策など）
- 児童性的搾取物（CSAM）生成のリスク
高度な画像生成AIが、子供を対象とした不適切なコンテンツを作り出す懸念がある。ここは社会全体で最優先に取り組むべき重大問題として、法執行機関やテック企業の協力体制を築く必要がある。 - 教育現場への導入と保護
AIを活用する際、子供の個人情報がどの程度AIシステムに蓄積されるのか。また、オンラインでAIがなりすましや不正アクセスを行うリスクも懸念される。
4-2. ディープフェイクと情報操作のリスク
ディープフェイク技術により、政治家や有名人、一般市民に関する偽動画や偽音声が大量に生成される時代が訪れつつある。
社会的混乱や選挙への介入を招く恐れが大きいため、生成物に「これはAIで作られた」というプロヴェナンス（出どころ）情報を付与する取り組みが求められている。
4-3. プライバシー問題や著作権、倫理的課題
- プライバシー
AIのモデル開発には大量のデータが使われる。個人情報が含まれるデータセットを勝手に収集・学習していいのか、という問題はまだ整理しきれていない。 - 著作権
既存の著作物をAIが学習材料とするとき、そのライセンスや権利処理をどう扱うか。米国や欧州などでは現在進行形で議論が進んでいる。 - 倫理的課題
AIが差別的な判断を学習してしまうリスク（バイアス問題）や、AIと人間の関わり方が社会全体の働き方・価値観をどう変えるか、といったテーマも奥が深い。
5. 競争力とセキュリティ：アメリカの視点
5-1. 「中国に主導権を取られたくない」政治的・戦略的背景
OpenAIの文書には繰り返し「中国共産党によるAI覇権」というワードが登場する。
中国は監視社会の技術や大規模投資を背景に、AI分野で急速に地位を高めている。
このまま進めば、中国の技術が世界標準になり、国際的にもアメリカの勢力が後退しかねない
――そうした危機感が根底にある。
具体的には、「中国によるAI開発が軍事や産業スパイなどに利用され、西側諸国の安全保障を脅かす」「グローバルマーケットで中国製AIサービスが主流化する」ことを恐れている。
そのためアメリカとしては、連邦政府と民間がタッグを組み、巨額の資金と最先端の研究を国内に呼び込むことで、中国に追いつかれない速度での開発を続けたいわけだ。
5-2. フロンティア・モデル（最先端のLLM）をどう守り、どう輸出するか
「フロンティア・モデル」とは大規模言語モデルのなかでも先端的なものを指す。
GPT-4などのモデルが該当するが、これをアメリカがどう扱うかは極めて戦略的な問題。過度に輸出を制限すれば、同盟国に対しても恩恵が届かず、結果として中国など別の技術エコシステムに流れる可能性もある。
一方で、脆弱な安全策のまま輸出すれば、敵対国がコピーし悪用するリスクが高まる。
OpenAIの文書では、同盟国や友好国には積極的に技術を共有し、民主主義陣営の開発者コミュニティを厚くすることが大事だと説いている。
そうすることで、世界規模での「権威主義vs.民主主義」のテック競争に勝ち残れるというわけだ。
5-3. 国防・軍事セクターとの連携：国が持つ機密情報との相互活用
アメリカ国防総省（DoD）や関連機関は、すでにAI活用を積極的に推進している。
サイバー防衛からドローン、衛星画像の解析、指揮統制システムの高度化まで、その範囲は広い。
国防分野での大規模研究には豊富な予算が割り当てられる傾向もあり、AI企業としてはここを無視する手はない。
文書は「連邦政府が持つ脅威情報や機密データを、十分な安全策を前提に民間AI企業とも共有すべき」といった提案をしている。
軍や諜報機関側がAI企業と協力し、最新のモデルに対してレッドチーム（攻撃者役）テストや脆弱性評価を行い、安全保障上の懸念に備える、という仕組みだ。
6. AIのルールづくり：連邦が主導するか、州が主導するか
6-1. アメリカ特有の州制度と「ルールのパッチワーク」問題
アメリカは連邦政府の他に州政府の権限が強く、IT関連の規制が「州によってバラバラ」になるケースが少なくない。
データ保護法（例：カリフォルニア州のCCPA）や労働法など、AIにも適用される法制度に州差が出るため、企業にとっては参入障壁が高くなる要因でもある。
6-2. 全国統一ガイドラインと産業の成長促進
OpenAIの文書は、国防や最先端技術に関しては「連邦政府が全国統一ルールを作るべきだ」と強調している。
州ごとに異なるルールのせいでイノベーションが阻害されるのを防ぎ、かつ安全面や倫理面でのチェックも国が中心的に担う。
自動車の高速道路も、連邦政府が全国共通の道路基準を整備して普及が進んだ
――そのモデルをAIにも当てはめようという考えだ。
7. インフラとしてのAI：チップ・データ・エネルギー・人材
AIは、「ただのソフトウェア技術」ではなく、社会全体のインフラと捉えるべき
――これがOpenAI文書の大きなポイントだ。
具体的には「チップ（半導体）・データ・エネルギー・人材」が核心的な資源であり、それらをいかに整備していくかが国の命運を握る。
7-1. 「AIインフラ・ハイウェイ」構想：大規模投資の必要性
- エネルギー・通信網の整備
大規模AIモデルを稼働させるには莫大な電力と、超高速通信回線が不可欠。地方にも大容量のデータセンターを設置するには、送電網や基地局の強化が必要になる。 - 大規模半導体工場の建設
最新の半導体チップ（GPU、TPUなど）はAI演算を左右する命綱だ。米国内に生産拠点を増やし、サプライチェーンを安定化させる動きが進む。 - 国が後押しする「インフラ投資計画」
民間だけでは賄いきれない規模の投資を、連邦政府が支援することで一気に整備を進め、AI活用が加速する。この動きはかつて道路や鉄道、電気通信インフラを整備したときのように大きな雇用と産業を生み出すと期待されている。
7-2. データの公開と知財保護のバランス
AIモデルを育成するには、大量の学習データが必要だ。しかし著作権やプライバシーを侵害してまでデータを集めるわけにはいかない。ここでOpenAI文書は「民主主義国同士でデータを共有しやすい仕組みを整備する」「政府が保有するアナログデータのデジタル化を推進する」などの提案をしている。こうしたオープンアクセスが進めば、スタートアップや大学研究者も質の高い学習データを使いやすくなる。
一方、データを独占せずに公開することには、企業の収益モデルや著作権との衝突も発生し得る。そこで適度な規制と協議のもと、データ活用を推進する必要がある。実際、欧州ではGDPRなど、個人情報保護の規制が厳しいため、AI企業は苦労している例もある。
7-3. エネルギー革命と人材育成：再工業化をもたらす？
AI時代には莫大な電力が必要になる。そのため原子力や再生可能エネルギーなど、新たなエネルギー源への転換が必須だ。
さらに人材面でも、高度なプログラミングスキルやデータサイエンスだけでなく、AIの倫理・法規制など多方面の専門知識を備えた人材を育成しなければならない。
これらは「再工業化」や「AI産業都市」といった形で、地域経済を盛り上げるチャンスにもなり得る。
8. OpenAIはなぜ今この文書を発表したのか？
8-1. アメリカ政府へのラブコール：投資と規制整備の両輪を
OpenAIの提言は、一言でいえば「AIにもっと投資してほしい。
かつ、国家規模で規制の道筋を示してほしい」というラブコールに近い。
州ごとのバラバラな動きや、過剰に慎重すぎる取り締まりがイノベーションを阻害しないよう、連邦政府が“思い切って”取り組む必要があるという主張だ。
そこには以下のようなメリットがある。
- 投資の呼び込み：
世界中にある投資資金（文書では1,750億ドル規模とされる）を米国内に誘致することで、半導体工場やデータセンター、エネルギーインフラが整う。 - 安全保障：
中国など「敵対的な国」に対して技術的優位を維持し、軍事や情報戦で先んじる。 - 雇用創出・経済成長：
インフラ整備は多数の雇用を生み出し、地域活性化につながる。
8-2. 「民主主義AI」対「権威主義AI」の対立軸
文書では「民主主義AI（democratic AI）」というフレーズが登場する。
ここには、自由や個人の選択を尊重するアメリカ型の価値観をベースにした技術発展を目指す、という強い意図がある。
対するは、中国やロシアなど権威主義的な国が、AIを監視やプロパガンダ、社会統制に利用する姿勢。
未来の世界は、この2つのAI観がせめぎ合う構図になると見られている。
9. 今後の展望とまとめ
9-1. AIが全世界に与える影響：未来予測
AIは今後、ビジネスはもちろん、芸術や日常生活、さらには国家運営の仕組みまで根底から変えていく。
教育や研究が飛躍し、労働の形態も大きく移り変わる。大量の職業がAIに置き換わる一方で、新たに生まれる仕事やイノベーションもあるだろう。
国家間のパワーバランスも、AI技術をどこまで使いこなせるかにかかってくる。
既にアメリカ、中国、EU、日本、インドなどが巨額投資を行い、「次世代産業を誰が握るか」の競争は激化しつつある。
9-2. 100年後から見た今：歴史はどう評価するのか
19世紀の赤旗法や20世紀初頭の自動車普及を振り返ると、当時の人々は「新技術」を扱いきれるかどうか迷い、過剰な規制や事故への恐れに揺れていた。
100年後の人類が、2020年代のAI規制や社会の反応をどう見るのか
――きっと「AIによって社会が根本的に変わる過渡期だった」と捉えられるだろう。
うまく舵取りができれば、AIは教育・医療・科学・産業・芸術を大きく押し上げる存在になる。
逆に手の打ち方を誤れば、監視社会や格差拡大など、暗い未来も想定される。歴史がどう動くかは、今まさに動いている各国の政策と企業の取り組みにかかっている。
9-3. 結論：私たちが今考えるべきこと
OpenAIの「AI in America (OpenAI’s Economic Blueprint)」は、アメリカ国内向けの政策提言であり、同時にグローバルな社会へのメッセージでもある。
そこには以下のような重要な示唆が含まれている：
- 国家レベルの投資とインフラ整備が、AIの未来を決定づける。
- 民主主義的な価値観を軸にしたAI開発が、グローバルの安心・安全を守る。
- 教育や医療などの“人間の困難な課題”こそ、AIが力を発揮しやすい領域。
- 規制は必要だが、過度な制限がイノベーションを殺さないようバランスが肝心。
- 中国をはじめとする権威主義国家との“テック覇権争い”が、本格化している。
この文書はあくまで一企業の立場からの意見だが、アメリカ政府や同盟国・パートナー諸国の政策判断にも大きな影響を与える可能性がある。
私たち個人も、AI時代の恩恵を享受する一方で、プライバシーや教育の在り方などを主体的に考えなければならない。
“次の自動車革命”ともいえるAI革命は、まだ序章に過ぎない。
100年後の人々から笑われるほどの規制を敷いてしまうか、それともインフラとルールを巧みに整えて飛躍的な進歩を遂げるか。
今の選択によって未来が変わるのは間違いないだろう。
まとめ：AIの未来は私たち自身の手の中に
OpenAIの経済戦略文書「AI in America」は、AI技術をめぐる最先端の熱量と、アメリカが置かれた国際的・経済的な立場を映し出す鏡のような存在だ。
そこには「民主主義の価値観を守りながら革新的な技術を発展させたい」という崇高な理想もあれば、「中国に負けたくない」という現実的な競争意識も見え隠れする。
いずれにせよ、これだけ巨大なポテンシャルを持つAIをどう扱うかは、国際社会全体の最重要テーマになっていくはずだ。
新しいインフラとしてのAIを築く大事業の中で、私たちは何を選び取り、どんな社会を作っていくのか。
技術そのものは常に中立であり、使い方や規制の仕方次第で、世界を良くも悪くも導く。
OpenAIの提言をきっかけに、AIについて考えるヒントを得てほしい。
そして、未来のテクノロジーと社会の在り方を、今こそ個人レベルでも議論し、行動していくタイミングではないだろうか。
補足：なぜこのタイミングでAI in Americaが出たのか？
本文でも簡単に触れたが、OpenAIは2025年1月のこのタイミングでこの文章を出した背景を再度、下記で考察する。
1. アメリカの政権・政治日程との関係
2025年1月といえば、ちょうどアメリカで大統領が新たに就任（または再任）するタイミングだ。
大統領選挙の年が2024年なので、翌1月が就任式になる。政治日程が変わる瞬間に、企業や団体が「新しい政権に向けた政策提言」をまとめて公開するのは割とよくある動きだ。
新政権は政策や人事を大きく見直すため、ロビー活動や提案が集中する時期でもある。
OpenAIとしても「AIの規制やインフラ投資を連邦レベルでどうしてほしいか」を、ちょうど政権交代のタイミングで最大限アピールする狙いがあるのかもしれない。
もしくは再任の場合でも、政策の再検討時期に合わせて文書を出したほうが耳を傾けてもらいやすい、という見方もできる。
2. AI産業の急拡大と投資フェーズの切り替わり
2022～2024年あたりで、LLM（大規模言語モデル）によるAIブームが一気に加速した。
テック業界の投資マネーは既に大きく流れ込んでいるが、インフラ・軍事・公共事業レベルでAIを導入しはじめるには、それよりさらに大きな資金が必要。
特にチップ製造工場の建設やエネルギー供給網の拡充などは「10～20年単位での超大規模投資」になる。
投資家や企業サイドでも「次のバブルだ」「いや、いよいよ本格導入期だ」と機運が高まっているタイミングが2025年前後なのかもしれない。
であれば、OpenAIがここで正式に包括的な“Blueprint”（青写真）を提示することで、「今こそ思い切り投資すべきだ」と世界にアピールする意図がある。
3. 欧州や中国のAI規制との兼ね合い
EUでは2020年代前半から「AI規制」が法整備として進んでおり、中国も独自のやり方で（かつてのインターネット規制同様に）AI技術の管理を強化しはじめている。
これらの動きが一巡したあと、「アメリカとしてもAI規制を本格的にどうするか？」の議論が本格化してくる時期、という見方ができる。
特に2023～2024年には欧州委員会のAI法案（AI Act）が具体化していくだろうし、中国も監視ツールや社交プラットフォーム規制を絡めて技術的なルールを整備している。
そういった海外の動きが一段落し、いよいよアメリカ側が「アメリカ流のAIルール」を明確に示すタイミングが2025年頭……という流れは十分考えられる。
4. テクノロジーの世代交代タイミング
ChatGPTを含む大規模言語モデルは、いまや世界中の個人・企業が利用している。
しかし、その次の世代のAI（音声生成、画像生成、マルチモーダルモデルの高度化など）が社会的に大きく普及・商用化されるのは2025年以降という予測もある。
実際、ディープフェイク技術や自律エージェント型AIなどは、まだ実証段階だが、数年のうちに一気に花開く可能性が高い。
このタイミングで「アメリカ主導のインフラを整えないと次世代AIが中国や他国のエコシステムに飲み込まれる」という危機感は、OpenAIやシリコンバレーの投資家たちが強く抱いていても不思議じゃない。
つまり「第二のブレイクスルー」が来る前に、国策として根回しを完了しておきたい、という狙いがある。
5. 社会受容とユーザー教育が一巡した後の“大きな仕掛け”
2023～2024年のブーム期に、多くの個人ユーザーがAIサービスを試し、企業も実験的な導入を行った。
そこで得られたフィードバックを踏まえ、OpenAIが「では本格的にアメリカ社会全体を変えるには何が必要か？」という視点でまとめた包括的ビジョンを提示する
――と考えるとしっくりくる。
つまり、この数年で「AIこわい」「AIすごい」という大衆レベルの反応を一通り見た上で、次のフェーズとして「国家インフラと結びつけましょう」「軍事も巻き込みましょう」「米国に投資しましょう」という“仕掛け”を打ち出したのが2025年1月というわけだ。
まとめ
- 2024年米大統領選を経た新政権の始動タイミング
- AIブーム初期から本格普及期へ移る節目
- 欧州や中国の規制状況を見た上で、アメリカ側が一気に“勝負”をかける時期
- 次世代AIのブレイクスルー前夜に当たるため、先に国策を固めて投資を呼び込みたい
- 社会的なAI認知が広まった今こそ、より大きなイニシアチブを提案する好機
これらの要素が重なり合って、OpenAIは2025年1月というタイミングで戦略的に文書を発表したのかもしれない。
公式見解が出ているわけではないが、政治スケジュールや市場動向を鑑みると「この時期に出す理由」は多々考えられる、ということだ。
■追伸：ビジネスを自動化するための無料講座
「ネット集客と販売を自動化するなら, 最低限これだけは知っておきたい」という内容を1冊の教科書としてまとめました。
また, 最近のAIの台頭を受けて, これをどう捉え, どう使うかといった内容も加筆しています。
投稿者プロフィール
- 社会を静観する人
-
近況：Netflix, ゲーム, 旅, 趣味の日々。
■趣味
読書, 映画鑑賞, 音楽, 旅行
■ビジネス歴
・2011年9月頃にオンラインビジネスに参入
└ブログ, SNS運用, YouTubeなどの各ジャンルを経験
・オンラインビジネスチームへの参画
└各プロモーションのディレクター兼コピーライター,
他社へのコンサルティングなどを経験
└他社とのジョイントベンチャー（共同事業）
└海外スタートアップへの参加（コミュニティマネジメント, コピーライター）
■現在
・オンラインスクールの運営
・個人, 法人向けのマーケティング, 商品開発等のサポート
■考え方
バイト, 会社員, フリーランス, 経営者...などの働き方を経験した結果,
「群れるより1人で稼ぐ方がストレスが無い」と気づく。
現在は集客, 販売, サービス提供を仕組み化（自動化）。
■活動目的
「自由な人生を実現したい」
「ネットビジネスに興味がある」
「始めたけど結果が出ない」
という人へ最適解を提供。
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