AI 訓練確實有利可圖。有人單月就能賺進 3000 萬日圓。然而，那些只想靠訓練本身獲利的人，最終將會消失。
為什麼會這樣？個人創業者該以什麼順序進入這個市場？我會把完整流程寫下來，包括市場行情和機構相關數據。
關於 AI 訓練為何如此有利可圖的詳細分析，我在上一篇文章中已經寫過。如果你還沒讀過，請先從這裡開始。
https://x.com/genmai_tokyo/status/2072638502953459727
前提：這個市場的現狀
首先，三個關鍵數字：
- 企業 AI 訓練的價格範圍，從幾萬日圓到超過 500 萬日圓（含實作支援）都有。
- 透過政府補助金（人材開發支援助成金／事業展開等リスキリング支援コース），中小企業最多可補助 75% 的訓練費用。
- 這項補助將於 2027 年 3 月 31 日結束。
這幾乎解釋了為何 AI 訓練有利可圖，以及你為何必須加快腳步。
那麼，要如何建立一個可持續的商業模式，而非僅止於短期獲利呢？
步驟 1：親自使用 AI，並傳達具體的效率提升與成果
首先要創造的不是課程，而是你自己的實績。
無論是 Claude Code 還是 ChatGPT 都沒關係。首先，將它融入你的日常工作，並達到能用量化數據說明「哪項工作改變了、如何改變、節省了多少小時」的狀態。例如：「報價製作從 3 小時縮短到 10 分鐘」或「自動化撰寫回覆草稿，每週省下 5 小時」。這樣就夠了。
企業客戶購買的不是授課，而是可複製性。現在「了解 AI」的人多不勝數，但能拿出「自身業務成果數據」的人卻瞬間變少。這些數據比訓練內容本身更有效。
步驟 2：獲取初始專案
沒有唯一正確的方法來獲得你的第一個專案。請利用所有可用的途徑。
免費培訓的轉介紹： 為附近不太熟悉 AI 的 CEO 提供免費培訓。回報不是金錢，而是實績和轉介紹。中小企業的管理網絡通常環環相扣，如果你能真正幫助到一家公司，就會引發連鎖反應，例如：「我們協會的某某先生也遇到了困難。」
內容創作： 在 X 或 YouTube 上發布你的成果。對於擅長的人來說，這能以零廣告成本建立信任。
現有人脈： 過去的合作夥伴、商工會議所、在地的經營者聚會。這在區域性地區尤其有效。許多地區仍然缺乏能實際討論 AI 的專業人士。
方法可能不同，但原則只有一個：不要「推銷」，只需展示讓他們願意在 AI 事務上依賴你的證據。你在步驟 1 中創造的數據，就是為了這個目的。
步驟 3：先探索市場反應，再逐步縮小服務項目
你無法馬上就創造出像「專為製造業報價工作設計的 AI 訓練」這樣的成品。即使能做出來，能否賣得出去也是另一回事。
前幾個案例，請從更通用的內容開始。然後，記錄參與者的反應。他們在哪些部分身體前傾、表現出興趣？針對哪項工作的提問增加了？課程結束後，是什麼樣的人、帶著什麼問題來私下找你？
專業化的服務項目不是你想出來的，而是從這些記錄中提取出來的。
而且，縮小服務範圍在定價上也有意義。如同開頭所述，這個市場的行情從幾萬到幾百萬日圓不等。在行情如此模糊的市場中，只有那些能將服務定位為「特定領域的專家」的人，才能自行決定價格。通用的訓練會被拿來比較，而專業化的訓練則會讓人指名道姓地來找。
步驟 4：補助金是讓銷售更容易的工具
這是造成當前 AI 訓練熱潮的因素。
透過「人材開發支援助成金」的「事業展開等リスキリング支援コース」，中小企業可以獲得 75% 的訓練費用補助。以每人 20 萬日圓的訓練來說，補助 15 萬日圓，實際負擔僅 5 萬日圓。此外，訓練期間每小時還提供每人 1000 日圓的工資補助。
你可以直接告訴客戶的決策者：「實際負擔只有四分之一。」一份 50 萬日圓的提案，通過的速度與 200 萬日圓的提案完全不在同一個層級。因為付錢的不是客戶的口袋，而是政府的口袋。
實際操作時需要掌握三個重點：
- 由客戶公司提出申請。講師不需要成為申請代理人，只要能夠「準確地引導流程」即可。光是這點，就能讓你比一般的培訓公司更有優勢。
- 補助對象是「10 小時以上的 Off-JT（脫產訓練）」。半天的工作坊不符合資格。如果你打算利用補助金來銷售，請從一開始就設計 10 小時以上的課程。
- AI 訓練通常以「DX 相關訓練」的類別申請。在這一類別中，不需要許多說明文章中提到的「認定支援機構的確認」。只需在訓練開始日至少一個月前，向勞動局提交計畫申請即可。
這項補助將於 2027 年 3 月 31 日結束。目前市場上相當大一部分的訂單，是由這項制度所提前帶動的需求，而非來自真正的學習渴望。
步驟 5：將訓練視為「有報酬的市場調查」
訓練講師從客戶公司帶回來的真正資產，不是講師費。而是那家公司的內部運作情況。
想想看。還有什麼機會讓一個外人，能夠與多個部門的員工共處一室超過半天，並直接聽取他們的工作困境？（可能還有其他機會，但訓練是目前最簡單的切入點。）
因此，在訓練過程中教學的同時，也要進行記錄。
- 參與者的提問。問題是現場瓶頸的具體呈現。
- 誰在發言時能帶動現場氣氛？你可以看出組織圖上沒有的真正決策者。
- 哪些工作仍然在用 Excel 手動處理？
- 哪個部門曾發出「我們數據很亂」之類的抱怨。
這就是為什麼我在開頭寫道，那些只想靠訓練本身獲利的人將會消失。把訓練當作銷售收入的人，會隨著單價下跌和補助結束而消失。而把訓練當作研究的人，則能將其連結到下一個事業。
步驟 6：在訓練最後一天，營造出已開始討論下一個合約的狀態
步驟 5 的記錄本身就成為了提案書。
「整理大家訓練期間的提問後，發現貴公司的瓶頸主要集中在訂單處理流程。我們是否一起用 AI 來解決這個問題？」
能否在最後一天說出這句話，遠比訓練滿意度調查來得重要。
最終的退出模式大致有三種：
- 內部支援： 以月費形式，與在訓練中提升技能的員工一起，支援將 AI 導入實際工作。
- 顧問合約： 以顧問身份，持續為 CEO 提供工具選擇和內部規則制定的建議。
- 行業特定服務： 如果在多家公司發現相同的瓶頸，它就能成為一個產品。一家公司的問題是一個專案，但十家公司的共同問題就是一個事業。
貫穿其中的主軸是，從一次性的流量收入，轉變為持續性的經常性收入。訓練是入口，事業從這裡才真正開始。
步驟 7：在開始行動的今天，設想 2027 年 4 月
補助結束後的 2027 年 4 月，這個市場會發生什麼事？原本實質負擔 50 萬日圓的訓練，將回到 200 萬日圓。被提前的訂單將消失，訓練訂單將會銳減。這對僅依賴訓練的經營者來說是致命的打擊。
但對於已經完成步驟 5 和步驟 6 的人來說，情況完全不同。你擁有數十家公司的業務流程、瓶頸和決策者人脈清單。即使訓練需求消失，這些資產也不會消失。反而，隨著訓練需求減少，競爭對手退出市場，留下的只有與既有客戶之間的持續合約。
補助金本身並不會創造需求。
它只是將未來本該存在的需求，提前到現在發生。
如果將此視為一個消耗未來銷售額的時期，那麼一切都將隨著期限到來而結束。但如果能將其視為一個可以領取報酬的市場研究時期，那麼 2027 年 3 月 31 日將不是截止日期，而是準備工作完成的日期。
