現役AIエンジニアがAIで技術デューデリジェンスして10万円を稼いだ副業の実体験

アイデアの着想

きっかけは、Twitterで知り合ったエンジェル投資家からのDMやった。

「AIスタートアップに投資を検討してるんやけど、技術的に本物かどうか見極めたい。相談乗ってくれへん？」って内容や。

ワイは「それ、ワイの得意分野やん」と思った。

スタートアップの技術力を見極めるには、コードの質、モデルの選定、データの扱い方、API設計、そして何より「再現性」が重要や。

せやから、ワイは「技術デューデリジェンス支援」という形で、副業として投資家向けにアドバイスを提供することにしたんや。

サービス内容と準備

ワイが提供するのは、以下の3つのサービスや。

AIスタートアップの技術力評価（モデル選定、アーキテクチャ、実装の妥当性）

プロダクトの再現性チェック（PoCの再現、API挙動、データ処理の安定性）

技術ロードマップの妥当性レビュー（開発計画、スケーラビリティ、技術的課題）

まずは、noteに「AIスタートアップに投資する前に確認すべき技術ポイント」って記事を書いて、Xでも「技術デューデリジェンス支援始めました」って告知した。

料金は1案件あたり2万円〜。最初は強気かなと思ったけど、専門性が高い分、価値はあると判断した。

初案件と対応

最初の依頼は、都内のVCからやった。

「画像認識AIを開発してるスタートアップに出資検討中。技術的に本物か見てほしい」とのこと。

ワイはNDAを結んで、スタートアップのGitHubリポジトリ、API仕様書、技術資料を確認。

モデルはResNetベースで、独自の前処理パイプラインを組んでた。

コードは一見綺麗やけど、テストが甘くて、再現性に不安があった。

ワイは「このままではスケールしにくい」「データ拡張の設計が脆弱」と指摘して、改善案を提示。

さらに、技術ロードマップに対して「GPUコストの見積もりが甘い」とも助言した。

このレビューがめっちゃ喜ばれて、「次の案件もお願いしたい」と言われた。

これが口コミにつながって、次々と依頼が舞い込むようになったんや。

収益化と副業収入10万円達成まで

副業開始から2ヶ月で、案件数は6件。

平均単価は1万8千円。

中には、スタートアップの技術顧問的な立場で継続支援を依頼されたケースもあって、単価が2万5千円を超えたこともあった。

案件のジャンルも広がってきた。例えば

医療AI：診断支援モデルの精度と説明可能性の評価

音声認識スタートアップ：Whisperベースのモデルの拡張性チェック

金融AI：リスク予測モデルのバイアス検証とデータ品質レビュー

ワイはすべて自宅で対応。資料レビューはNotionとVSCode、ヒアリングはZoom。

空いた時間にコツコツ進めて、ついに月収10万円を突破した。

工夫したポイント

ワイが意識したのは、「技術者目線と投資家目線の両方を持つこと」。

技術的に優れてても、事業化できへんかったら意味ない。

せやから、「この技術はどこまでスケールするか」「競合との差別化は何か」って視点も加えてレビューした。

また、AIモデルの評価には、単なる精度だけやなく、データの質、学習環境、推論速度、APIの安定性も含めて見た。

ワイは自分で検証環境を構築して、実際にAPIを叩いて挙動を確認するようにした。

さらに、報告書は「技術評価＋投資判断のヒント」って構成にして、投資家がすぐに意思決定できるように工夫した。

これが好評で、リピート依頼にもつながったんや。

副業を通じて得たもの

この副業を通じて、ワイは「技術は投資判断の核心になる」ってことを改めて実感した。

そして、その橋渡し役になれるのは、技術と事業の両方を理解してる人間や。

また、スタートアップの現場の声を聞くことで、AI開発のリアルな課題も見えてきた。

これは本業にも活かせる視点やと思う。

今では、技術デューデリジェンス支援はワイの副業の柱になってる。

もちろん、まだまだ勉強も必要やし、業界動向にも敏感でおらなあかん。

でも、「自分の知識で投資の精度を高めて、収入も得られる」って体験は、何にも代えがたい価値や。

こんな感じで、ワイの副業ストーリーは続いてる。

次の目標は、AIスタートアップ向けの技術評価テンプレートの販売。

そして、もっと多くの投資家に「技術の目利き力」を届けたいと思ってる。

ワイみたいな普通のエンジニアでも、ちょっとした工夫と行動で副業はできる。

もしこの記事を読んで「自分もやってみたい」と思ったら、ぜひ一歩踏み出してみてや。