「ひとり会社」と聞くと、一人で全部こなす姿を想像します。

でも、海外で目立つ少人数事業を読むと、実態は少し違います。AIへ全部を丸投げしているわけでも、一人で26個の仕事を抱えているわけでもありません。

商品を絞る。売る前に反応を見る。集客の入口をつなぐ。AI、共同制作者、人間のサポートを別々の場所へ置く。

人数が少ないのではなく、代表が持つ仕事を少なくしています。

今回見るのは、26のアプリを運営すると語る創業者

この記事で扱う数字と事業の進め方は、Starter Storyが2025年5月に公開したJohn Rush氏へのインタビューで本人が説明した内容です。

Rush氏は、26のアプリを運営し、合計の年間経常収益が300万ドルだと話しています。売上、利用者数、利益率は本人の自己申告です。SMALL SHIFT編集部は決済記録や会計資料を確認していません。

先に結論：小さな会社の正体は、六つの分業にある

Rush氏の事例を、商品・顧客・集客・購入理由・AI・人の六つに分けます。

見る場所 事例で確認できたこと
商品 忙しい創業者向けの複数ツール
顧客 Web制作や集客を自分で進めたい創業者
集客 SEO、SNS、ディレクトリ、商品同士の送客
購入理由 一つの面倒な仕事を短く終わらせる
AIの配置 開発、デザイン、調査、販促、進行管理
人の配置 共同制作者、顧客対応、法務・会計・運営

見るべきは「26個も作った」という数字ではありません。各工程を誰が持ち、代表がどこだけを判断しているかです。

商品は多いが、顧客は散らしていない

Rush氏は、各商品を「忙しい創業者」の仕事へ寄せています。

例として挙げられたのは、ランディングページや名簿サイトを作るUnicorn Platform、SEO記事を作るSEObot、商品を掲載できるディレクトリを探すListingBottです。

商品名は違っても、顧客はほぼ同じです。

「Webページを作る」「検索から見つけてもらう」「掲載先を増やす」という前後の仕事をつないでいます。26の別事業というより、一人の顧客が進む道に道具を並べた形です。

本人によると、売上の多くは七つの商品から生まれ、残りは人を集めて有料商品へ送る役割を持っています。この数字も自己申告ですが、「すべての商品で直接稼がなくてよい」という設計は読み取れます。

作る前に、手作業で売れるかを見る

Rush氏の説明では、AIの話より先に商品検証が出てきます。

Rush氏が説明した流れは、次の通りです。

  1. 自分の仕事の痛みを探す
  2. 同じ悩みを持つ人を探す
  3. 待機リストを作る
  4. 事前販売を試す
  5. 手作業で解決する
  6. 満足される形まで直す
  7. その後に共同制作者と作る

本人は、待機リスト100人へ事前販売を案内し、5件売れたら最初の製品を作る基準を話しています。この数字を日本の店や会社へそのまま当てはめる必要はありません。

重要なのは、ソフトを作る前に人の手で解決し、買う人がいるかを見る順番です。AIで制作費が下がっても、必要とされない商品を速く作れば、失敗も速くなります。

集客は、一つの当たり投稿へ賭けていない

集客には、SEO、XやLinkedInなどのSNS、外部ディレクトリを使うと本人は説明しています。さらに、無料または集客役の商品から、有料商品へ自然に移れるリンクや機能を置いています。

ここで効いているのは、毎回ゼロから客を集めないことです。

たとえばWebページを作った人が、次にSEOや外部掲載を必要とする。同じ顧客の次の仕事へ、別の商品を置いています。

日本のひとり社長が真似するなら、いきなり商品を増やす話ではありません。今ある商品を買う前と買った後に、どんな作業が発生するかを一枚にするところからです。

AIは五つの場所へ置き、人は二つの場所に残す

Rush氏はAIを、開発、画像やロゴ、調査、SEO・メール・広告文、共同制作者との進行管理に使うと話しています。

一方で、すべてをAIへ替えてはいません。

商品ごとに共同制作者を置き、自分は運営・法務・会計を担当する。共同制作者は開発とサポートを担うと説明しています。また、顧客対応は人間に残したいとも話しています。関係を作る会話は、AIだけでは代えにくいという判断です。

ここが「ひとり会社」という言葉の注意点です。

社員が少ないことと、仕事を一人で抱えることは同じではありません。共同所有、外部人材、人のサポート、複数のAIを組み合わせています。

OpenAIの分析から分かるのは、成功率ではなく仕事の広さ

OpenAIの2026年の分析では、2026年3月に米国で少なくとも400万人が、事業に関する作業でChatGPTを使っていました。対象には専門サービス、ネット販売、訪問サービス、美容、飲食などが含まれます。

OpenAIは、生成AIが起業の危険を消すとはしていません。外注、採用、専用ソフトが必要だった仕事の「最初のたたき台」を得やすくし、個人や二人会社が扱える仕事を広げる可能性を述べています。

ここから「AIを使えば少人数で成功する」とは言えません。分かるのは、文章作成、顧客対応、販売準備など、代表が一人で持ちやすい仕事へAIが使われ始めていることです。

日本で真似するなら、26商品ではなく一工程

最初に作るのはAI社員でも、新しい商品でもありません。

今の仕事を、次の六行へ書き直します。

商品：何を売っているか
顧客：誰のどの仕事を助けるか
集客：最初にどこで見つけられるか
購入理由：何分、何回、何工程を減らすか
AI：外へ出る前の何を作らせるか
人：誰が約束と公開を確認するか

六行のうち、一番時間を使っている工程を一つ選びます。

たとえば、問い合わせが来るたびに同じ資料を探しているなら、AIには資料候補と返信下書きまでを作らせる。顧客名、金額、約束、送信は人が見る。この程度で十分です。

真似しない方がよい部分

Rush氏のモデルには、簡単に移せない条件があります。

  • VC企業を作った経験
  • 既存の商品買収
  • 長年の創業者ネットワーク
  • 共同制作者との持分共有
  • ソフト同士をつなぐ技術
  • 英語圏の市場規模

さらに、本人が語る年間経常収益、利益率、失敗率は独立確認していません。「AIを使う」「社員を増やさない」という表面だけを真似しても、同じ事業にはなりません。

借りるのは、同じ顧客の仕事をつなぐこと、売る前に手作業で確かめること、AIと人の置き場所を分けることです。

今日試す一つ

今の仕事を、商品・顧客・集客・購入理由・AI・人の六行へ分けてください。

その中から、人を増やす前に小さくできる工程を一つ選びます。AIへ渡すのは下書きまで。成功条件は「一度動いた」ではなく、人が直した回数と、外へ出る前に止められたかを記録できたことです。

少人数で仕事を分ける別の事例を見るなら、ワークマンの役割分担を公式資料から読む記事も続けて読めます。

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