Faceless.video、Bubbleで6本外して7本目——非エンジニアが10か月で年商$1Mに届いた動画自動化

コードを書けない人間が、ノーコードのツールだけで年商$1,000,000に10か月で届く。しかもそこに至るまでに、同じ環境で6本作って全部外している。

作曲家・音楽プロデューサーだったJacob Seeger氏がIndie Hackersで公開した記録を読む。

7本目までの2年半

Seeger氏はFaceless.videoの前に、ノーコード開発環境のBubbleで6本のアプリを作っている。期間は2年半。いずれも成果に届かなかった。個別の名前と数字は公開されていないため、この6本は「合計2年半・全滅」という粒度でしか分からない。

7本目がFaceless.videoだった。顔出しなしのSNS動画チャンネルを、台本づくりから編集、各プラットフォームへの投稿まで自動で回すサービスである。最初はMinecraftのプレイ映像にRedditの投稿を読み上げる、という形から始まった。

本人の総括はこうだ。「6回の失敗は、1回の成功では学べないことを教える。執着するな」。

似た打率は17個作って当たった1個にも見られる。掲載事例で繰り返し現れる形で、当たった1本の手前には外れた本数が積まれている。

立ち上げにかかった金額

初期の投下額が合計$500というのは、この規模の事業としてはほとんど無視できる水準だ。技術構成もBubbleを軸に、RunPod、AWS Lambda、Replicate、Stripe、Bunny.netといった既製の部品を組み合わせている。

最初から有料で出す

Seeger氏が繰り返しているのは課金の順序である。「常に有料サービスとしてローンチしろ。最も説得力のある検証は、単純に誰かが買うかどうかだ」。フリーミアムを置かなかった。

無料で広げてから課金に転じる形と比べると、初速の人数は出ない。代わりに、最初の1件が入った時点で需要の存在が確定する。初日から有料プランを置いたAPI開発者も同じ順序を取っており、掲載事例では少数派だが確実に一定数いる。

集客はXのスレッド投稿から始まり、そこで出た利益をショート動画とインフルエンサーへの出稿に再投資して5桁MRRまで持っていった、と説明されている。買った露出の利益で次の露出を買う、という単純な回路である。

250万登録とMRR $83,000の距離

累計登録250万人に対して、MRRは$83,000。最も売れているプランが月$35なので、単純に割れば有料は2,000〜3,000人規模になる。登録の1,000人に1人前後という計算だ。

この薄さ自体は生成AI系のツールでは珍しくない。むしろ注目したいのは、その転換率でも月$83,000が成立している点である。分母が大きければ、薄い転換率でも金額は出る。そしてその分母を作ったのが、$250のスレッド投稿から始まる出稿の連鎖だった。

同じ「先に巨大な分母を作る」型は、SNSのフォロワー400万人を先に持っていた開発者が2日でMVPを作り2か月で月商$35万に届いた事例にも見られる。あちらは無償で積んだ観客、こちらは金で買った露出という違いがある。

最初に作ったものの粗さ

Faceless.videoの初期形は、Minecraftのプレイ映像にRedditの投稿を読み上げる音声を重ねる、という単純なものだった。いま提供している「台本づくりから編集、各SNSへの投稿まで自動で回す」機能は、そこから積み上がったものである。

つまり7本目も、最初から完成形で出たわけではない。$250で作れる範囲の粗いものを有料で出し、売れることを確認してから広げている。

設計についてSeeger氏はひとつ基準を挙げている。「最良の場合を想定して作れ。もし今日10万人が登録したら、そのアプリは耐えられるか」。Bubbleというノーコード環境を選びながら、処理はRunPodのサーバーレスGPU、AWS Lambda、Replicateといった外部に逃がしている。重い部分を自前で持たない構成が、急な流入に耐える設計になっている。

掲載事例の中での位置

月商1,245万円は、本メディアが月商を公開している掲載事例の中央値(約150万円)の8倍を超え、上位2割に入る。SaaS事例に限った中央値(約841万円)と比べても上回る。

ノーコードで作られた事業がこの水準に届いた例は、掲載事例では少ない。育休中にBubbleで作ったExcel数式生成AIが月商$23,000に届いた事例と並べると、同じ環境から出た金額の幅が見える。

本人が挙げている弱点

順調な数字の裏で、Seeger氏は3つの懸念を具体的に述べている。

ひとつはBubbleの限界だ。自前のコードへの移行を検討しているが「多くの課題がある」としている。ノーコードで速く出せたことと、その先で詰まることは同じ選択の表と裏になる。

ふたつめがAIモデルの原価上昇である。推論費が上がっており、値付けの調整が必要になっていると述べている。動画生成は特に重い処理で、単位経済性が外部の価格改定に左右される。

みっつめが模倣だ。先行したとはいえ、同じものを作る競合が現れている。参入が容易だったということは、他人にとっても容易だということである。Bubbleで$250から始められた事実が、そのまま防御の弱さになっている。

この記録が示していること

7本目で当たった、という結論だけを取り出すと試行回数の話になる。だがこの事例で実際に効いているのは、6本分の失敗で身についたものが作る技術ではなく、出し方の順序だったことのほうだ。

有料で出す。反応を金で買って測る。利益を次の出稿に回す。技術的にはBubbleのままで、7本目だけがこの回路を持っていた。

公開されていないのは、利益、解約率、有料ユーザーの実数、社員の人数、そして外した6本の中身である。創業は一人で、その後に社内チームを組んだとあるが、規模は示されていない。「10か月で$1M ARR」という見出しの下にある費用構造は、この記録からは読めない。