結論:AI副業は「用途→カテゴリ→ツール」で選ぶ
先に結論だけ言うと、AI副業でツールを選ぶ順番は「やりたい作業」→「必要なカテゴリ」→「そのカテゴリのツール」が一番ブレにくいです。
いきなり「おすすめツールはどれ?」から入ると、用途がズレたまま課金しがちで、結局使わなくなることが多いです。
この記事は、2026年1月時点で確認できる公式ページ/公式ヘルプ/公式ブログを中心にカテゴリ別に整理しています。
使い勝手や体感は人によるので、「使ってみた感想」みたいな話は入れません。
AI副業でよくある作業を、カテゴリに分解する
AI副業って言い方は広いんですけど、作業の中身を分けるとだいたい以下に落ちます。
- 文章:記事、台本、LP、商品説明、メール文、投稿文
- 調査:比較、相場、仕様の確認、情報の整理
- 画像:サムネ、挿絵、説明図、SNS投稿の素材
- 動画:短尺、プロモ、解説、素材の生成・編集
- 音声:ナレーション、読み上げ、吹替、字幕まわり
- コード:自動化、Web制作、データ処理、ツール開発
- 業務:資料、表計算、スライド、ナレッジ管理
AIツールの選び方は「自分の作業がどれに寄ってるか」でほぼ決まります。文章だけで完結する人もいるし、画像・動画までやる人もいます。
文章だけで完結しない副業が増えている
例えばブログでも、文章だけじゃなく「見出しの図」「サムネ」「比較表」「簡単な検証の見せ方」みたいな作業が増えます。
ここを雑にすると、読者が離れやすい。
だから、文章生成だけ強いツールを1個持っても、結局まわりの作業で詰まることが出てきます。
ミスりやすいのは「全部を1ツールに寄せる」こと
もちろん「1つで充分」な人もいます。
ただ、それは副業の作業がかなり限定されている場合が多いです。
逆に、ブログ+SNS+簡単な動画まで触るなら、カテゴリが違うツールを少数で組むほうが現実的です。
ここから先は、カテゴリ順に整理していきます。
文章生成・編集系:作業の土台を作る
文章系は、AI副業の土台になりやすいカテゴリです。
記事、台本、投稿文、構成案など、まず文章が出せると作業が前に進みます。
ただし、文章が出る=そのまま使えるではないです。ここは人によります。
文章ツールは「最終稿」より「下書き作り」で強いと考えると、使い方がズレにくいです。
ChatGPT(GPT-5系)
提供元はOpenAI。Web/iOS・Androidアプリ/API/デスクトップアプリなどで展開されています。
GPT-5は2025年8月にリリースされ「質問に応じて、即答と深い思考を切り替える統合システム」という説明がされています。
その後、GPT-5.1(2025年11月)、GPT-5.2(2025年12月)と段階的なアップデートが続いています。
GPT-5.2は特に専門的な知識作業に最適化されており、長文の構成、複数パターンの案出し、複雑なプロジェクトの処理などに向いています。
副業での関係としては、長文の構成、複数パターンの案出し、情報を整理して文章にまとめる流れが噛み合いやすいです。
Claude(Claude 4系)
提供元はAnthropic。
2025年5月にClaude 4(Opus 4/Sonnet 4)が登場し、その後2025年9月にClaude Sonnet 4.5、11月にClaude Opus 4.5がリリースされています。
Claude Opus 4.5は2025年11月24日にリリースされた最新のフラッグシップモデルで、コーディングや長期的なタスクに特に強いとされています。
SWE-bench Verifiedで80.9%という記録的なスコアを達成しています。
文章の「読みやすさ」「会話っぽさ」を重視する作業に向く可能性があります。
ただし、ここは体感が絡むので断定はしません。
文章系は「得意な文体」が合うかどうかで体感が変わるので、同じ題材で出力して比べるのが分かりやすいです。
文脈理解・検索支援系:調査と裏取りの役
AI副業で地味に効くのが調査です。
比較記事、ツール紹介、仕様整理、用語の確認など、調査が遅いと全部が遅れます。
文章ツールで調査まで済ませようとして沼ることがあるので、検索支援カテゴリを分けて考えるのがラクです。
Perplexity(Pro Search/Deep Research)
出典リンクを前提に調査を進めるタイプのサービスです。
2025年2月にDeep Researchが発表され、「多数の検索・多数のソース読み込みでレポートを作る」機能として案内されています。
Deep Researchは数十の検索を実行し、数百のソースを読み込み、2〜4分で包括的なレポートを自動生成します。
無料ユーザーにも一日あたり限定的にアクセス可能で、Proユーザーは無制限に利用できます。
Humanity's Last Examで21.1%の精度を記録し、同時期の競合モデルを上回る結果を出しています。
比較記事やカタログ整理は「出典が残るか」が作業品質に直結しやすいので、こういう性質のツールはハマる人がいます。
画像生成・編集系:サムネ・挿絵・商品画像の補助
画像は、ブログでもSNSでも避けにくいです。
文章だけだと読みづらい、サムネが弱い、みたいなところを補う役です。
Adobe Firefly
提供元はAdobe。生成と編集のワークフローに組み込みやすい方向で案内されています。
画像単体の性能より「普段の編集ツール側に統合されてるか」は作業の現実度に関わるので、制作フローで考えるのがよさそうです。
Midjourney
画像生成に特化したサービスとして広く使われています。
バージョンアップが継続的に行われており、サムネや挿絵で「雰囲気を揃える」作業と関係します。
ただし、どの程度の一貫性が出るか等の細部は、この記事では断定しません。
音声合成・音声認識系:ナレーションと多言語の入口
音声カテゴリはYouTubeやショート動画、読み上げ系コンテンツ、または多言語の音声展開で関係します。
ElevenLabs(Eleven v3)
提供元はElevenLabs。
2025年6月にEleven v3(alpha)がリリースされ、公式ブログではAudio Tags、Dialogue mode、70以上の言語対応などの機能が説明されています。
Eleven v3では、[whispers]、[excited]、[sighs]、[laughing]などの音声タグを使って感情やトーンを細かく制御できます。
複数話者の会話生成にも対応しており、割り込みや感情の変化を自然に表現できます。
ただし、アルファ版のため従来モデルより多くのプロンプトエンジニアリングが必要とされています。
音声は「文章の再利用」が効くので、ブログや台本の資産化と相性が出やすいです。
動画生成・編集系:短尺からの現実ルート
動画は短尺から触る人も増えています。
ここでは「生成」と「編集」を分けて見ます。
Sora 2
提供元はOpenAI。
2025年9月30日にSora 2がリリースされました。
公式ページではSora 2を「動画と音声の生成モデル」として案内し、system cardも公開されています。
Sora 2では15〜25秒の動画生成が可能になり(以前は6秒まで)音声が自動的に同期されます。
物理法則の再現性が向上し、バスケットボールのシュートが外れた時にリアルにリバウンドするなど、より現実的な動きを生成できます。
iOSアプリとウェブ版が提供されており、キャラクターカメオ機能により自分の顔や声を動画に組み込むことも可能です。
提供形態がアプリ中心/段階的な場合、使える前提で工程に組むと崩れるので、作業設計では注意が必要です。
Runway Gen-4/Gen-4.5
提供元はRunway。
2025年3月にGen-4が、12月にGen-4.5がリリースされています。
Gen-4は一貫したキャラクター、場所、オブジェクトを保ちながら生成する方向性が説明されています。
Gen-4.5は2025年12月1日にリリースされ、Artificial AnalysisのVideo Arena leaderboardで1位を獲得しています。
物理的な精度、視覚的な忠実度、プロンプト遵守において大幅な改善が見られます。
「生成した動画を、狙いに近づけていく」方向の作業に関係しますが、具体的な操作感は人によるので断定しません。
コード生成・プログラミング支援:自動化と制作の速度
コード系は、できる人ほど強いのは当然として初心者でも「軽く自動化」や「制作の補助」で関係することがあります。
GitHub Copilot
提供元はGitHub(Microsoft)。
VS Code等のエディタ拡張として広く案内されています。
公式の更新情報では、Copilot Spacesの一般提供(GA)も告知されています。
コード系は「質問相手」より「作業の途中に入る形」だと使いやすいことがあります。
Cursor
提供元はAnysphere。
AI統合型エディタとして案内されています。
更新は継続的に出ているので導入するなら「いま何ができるか」は公式の更新履歴を見るのが早いです。
ビジネスプロセス自動化・分析系:事務作業と資料を片付ける
ブログや動画だけじゃなく、請求・管理・整理みたいな作業も副業には乗ってきます。
そこを片付けるカテゴリです。
Microsoft 365 Copilot
Microsoft 365内でのチャット、検索、エージェントなどを含む形で案内されています。
副業が続かない理由が「作る以前の事務」だったりするので、ここに手を入れるのも現実的です。
NotebookLM
GoogleのNotebookLMは、アップロードした資料を前提に整理する方向で案内されています。
公式ブログではVideo OverviewsやStudioの更新が紹介されています。
「自分が集めた資料の範囲だけで答えさせたい」場面に向く可能性があります。
逆に言うと、外の情報まで混ぜたい用途だと発想が違います。
注意点:公式発表でも「利用条件」はズレやすい
ここは記事として大事なので、整理しておきます。
- 公式発表済みでも、地域・言語・端末で差が出ることがある
- 段階提供のものは、工程に組み込む前に「自分が使えるか」を先に確認する
例としてSora 2も、初期リリースは米国とカナダのみで、段階的に他地域へ拡大されています。
具体例:カテゴリを組み合わせる仮想パターン
ここは実体験ではなく、イメージ用の仮想例として書きます。
- ブログ中心:文章生成・編集 → 検索支援(調査) → 画像生成・編集
- SNS+短尺:文章生成・編集 → 画像生成・編集 → 動画生成・編集 → 音声合成
- 自動化寄り:コード支援 → 業務自動化 → 文章生成・編集
「自分の作業のボトルネックがどこか」で組み方が変わります。
ここを見誤ると、強いツールを買っても使いどころがなくなります。
まとめ
AI副業は向いている人も、そうでない人もいる。
判断軸は「稼げそうか」より「続けられそうか」。
興味があれば試す、合わなければやめる。
それで問題ないと思います。