@MonteZe_bull のポスト (2026-06-19)
これって何？
Amazonで商品を売るセラーが、毎日のspreadsheet（ExcelやGoogleスプレッドシートのような表計算ファイル）作業を自動化するAIツールを作った話。開発者はtechnical background（エンジニア職歴や専門教育）なし、Cursor（AIにコードを書かせながら開発できるエディタ）を使い、48時間で最初の形を完成させた。30日後にMRR（月の継続課金収入）が1万ドル、その後3万ドルまで伸びたとされている。Stripe画像や公式サイトの開示はなく、収益は自己申告。注目点は、コードを書く前にAmazonセラーコミュニティへの販路を確保していたことだ。
ターゲットは誰か？
対象は、商品リサーチ・在庫・価格・広告・競合データをスプレッドシートに手入力している、月数十万〜数百万円規模のAmazonセラー（個人〜小規模チーム）。専任データ担当を雇う規模ではないが、毎週数時間の集計作業が売上判断を遅らせている層。月50〜200ドル程度なら、外注・人件費より安いと判断しやすい。
自分にできそうか
この事例からの学び
機能より先に販売先を持っていたことが決定的だ。自分の痛みを起点に、48時間で作れる範囲に絞り、教育コンテンツやウェビナーで売る流れをセットにした——そこが再現ポイント。
自分にそのままできるかというと、Amazonの実務経験がないため厳しい。セラーセントラルを触ったことがなく、どのデータが本当に面倒かを体感していない。ただ、スプレッドシート自動化なら距離は近い。以前、CSVをGoogle Sheetsに貼って列名のズレで何度も壊れる集計に詰まった経験がある。それを特定業界向けに固定し、毎朝確認するレポート形式にするなら個人でも戦える。「AIで何でも分析します」と広げると売れない。
再現性をチェック
機材コスト
Cursorが月20ドル前後、Vercel（Webアプリ公開サービス）は小規模なら無料〜20ドル、Supabase（DBと認証をまとめて使えるサービス）も無料枠から始められる。外部APIやメール配信を加えても、初月は50〜100ドル以内で試せる。Amazon公式APIでデータを取るなら、審査と仕様理解のコストが別途かかる。
知識ハードル
仕組みはシンプル——入力元を決め、データを整形し、スプレッドシートか画面に出すだけ。ただし、AmazonのAPIやCSV形式、セラーが実際に見る指標の意味を把握していないと危ない。実装はClaude CodeやCursorに任せられるが、何を正解の数字とするかは人間が決める。GitHubには類似の管理画面やCSV処理の実装例が多数ある。
身近さ
Amazonセラーコミュニティが周囲にないなら、ここが最大の壁だ。この事例はプロダクトより先に販路がある前提で成立している。XやYouTubeで新規集客するだけでは時間がかかりすぎる。Amazonにこだわらず、知り合いのEC運営者・広告運用者・スクール運営者など、実際に表計算で消耗している相手から入る方が現実的だ。
自分ならどう作るか
最初にAmazon用を作らず、手元の業務に近いスプレッドシート自動化から始める。毎週CSVを貼って売上・広告費・粗利・在庫メモをまとめるだけの小さいダッシュボードで十分。実装はCursorでNext.jsを書き、Vercelに置き、Supabaseにユーザーと取り込み履歴を保存する。Google Sheets連携は後回しにし、CSVアップロードと整形済みレポート出力で最初は完結させる。月額はCursor 20ドル、VercelとSupabaseは無料枠、メールや決済を足しても初月50ドル以内を狙う。最初にやることはコードではなく、実際に面倒な表を3人から見せてもらうこと。アイデア勝負ではなく、誰のどの表を毎週楽にするかを狭く絞る勝負だ。